PRAKTIKUM ASUMSI KLASIK REGRESI OLS: SOFTWARE EVIEWS 8 AL MUIZZUDDIN F., SE., ME. EKONOMETRIKA 1 GENAP 2014/15 UNIVERSITAS BRAWIJAYA
5/27/2015
UJI MULTIKOLINEARITAS UJI
VIF
2
3
REGRESI AUXILIARY mizu.lecture.ub.ac.id
1
KORELASI BERPASAN GAN
2
5/27/2015
DATA LIHAT GUJARATI (2008) HALAMAN 358
mizu.lecture.ub.ac.id
•
3
mizu.lecture.ub.ac.id
MASUKKAN DATA KE EXCEL
4
5/27/2015
5/27/2015
•
Regresikan model berikut di Eviews
•
ln Importst = β1 + β2 lnGDPt + β3 ln CPIt + ut
mizu.lecture.ub.ac.id
ESTIMASI MODEL REGRESI
5
mizu.lecture.ub.ac.id
5/27/2015
Hasil Regresi 6
5/27/2015
UJI VIF •
Dari hasil output Eviews klik menu ‘view’ ‘coefficient diagnostic’ variance inflation factors
•
Setelah itu akan muncul hasil uji VIF
mizu.lecture.ub.ac.id
1
7
8
mizu.lecture.ub.ac.id
5/27/2015
5/27/2015
Intepretasi: Karena nilai VIF lebih dari 10, maka model regresi tersebut terdapat masalah multikolinearitas.
mizu.lecture.ub.ac.id
HASIL UJI VIF
9
5/27/2015
PAIR-WISE CORRELATIONS •
Klik menu ‘quick’ ‘group statistics’ correlation
•
Kemudian isikan dalam kotak series list dengan mengisi variable bebas yang akan dilihat korelasinya
•
Variabel yang diisikan: log(gdp) log(cpi) mizu.lecture.ub.ac.id
2
10
11
mizu.lecture.ub.ac.id
5/27/2015
12
mizu.lecture.ub.ac.id
5/27/2015
5/27/2015
Intepretasi: Karena nilai korelasi dari masing-masing variable bebas menunjukkan angka 0,9 yang berarti korelasinya cukup tinggi maka model regresi tersebut terdapat masalah multikolinearitas.
mizu.lecture.ub.ac.id
HASIL KORELASI BERPASANGAN
13
5/27/2015
AUXILIARY REGRESSIONS •
REGRESIKAN MODEL BERIKUT
•
REGRESI 1 : ln Importst = β1 + β2 lnGDPt + β3 ln CPIt + ut
•
REGRESI 2 : ln GDPt = β4 + β5 ln CPIt
•
REGRESI 3 : ln CPIt = β4 + β5 ln GDPIt
Petunjuk: Jika nilai R2 model Regresi 1 > R2 model Regresi 2 dan 3 maka model regresi tersebut tidak ada multikolinearitas
mizu.lecture.ub.ac.id
3
14
mizu.lecture.ub.ac.id
HASIL REGRESI 1
15
5/27/2015
mizu.lecture.ub.ac.id
HASIL REGRESI 2
16
5/27/2015
mizu.lecture.ub.ac.id
HASIL REGRESI 3
17
5/27/2015
5/27/2015
INTEPRETASI HASIL R2 pada model regresi 1 lebih besar dari pada R2 model regresi 2 dan 3, maka model regresi ini tidak terjadi multikolinearitas.
mizu.lecture.ub.ac.id
•
18
mizu.lecture.ub.ac.id
STOP
19
5/27/2015
5/27/2015
UJI HETEROSKEDASTISITAS BPG
Glejser
mizu.lecture.ub.ac.id
White
20
5/27/2015
DATA LIHAT GUJARATI (2008) HALAMAN 406
mizu.lecture.ub.ac.id
•
21
mizu.lecture.ub.ac.id
MASUKKAN DATA KE EXCEL
22
5/27/2015
5/27/2015
•
Regresikan model berikut di Eviews
•
MPGi = β1 + β2SPi + β3HPi + β4WTi + ui
mizu.lecture.ub.ac.id
ESTIMASI MODEL REGRESI
23
mizu.lecture.ub.ac.id
5/27/2015
HASIL ESTIMASI MODEL REGRESI
24
5/27/2015
•
Regresikan model regresi di atas
•
Dari hasil output regresi, klik menu ‘view’ ‘residual diagnostic’ ‘heteroskedasticity test’
•
Kemudian akan muncul menu uji hetero
•
Pilih salah satu uji yang ingin dijalankan, misal: uji glejser
•
Klik ok dan lihat hasilnya
mizu.lecture.ub.ac.id
UJI GLEJSER
25
26
mizu.lecture.ub.ac.id
5/27/2015
27
mizu.lecture.ub.ac.id
5/27/2015
mizu.lecture.ub.ac.id
5/27/2015
HASIL UJI GLEJSER 28
5/27/2015
•
Variabel SP, HP, dan WT signifikan pada α = 1%
•
Maka model regresi tersebut terdapat masalah heteroskedastisitas
mizu.lecture.ub.ac.id
INTEPRETASI HASIL
29
5/27/2015
•
Regresikan model regresi di atas
•
Dari hasil output regresi, klik menu ‘view’ ‘residual diagnostic’ ‘heteroskedasticity test’
•
Kemudian akan muncul menu uji hetero
•
Pilih salah satu uji yang ingin dijalankan, misal: uji white
•
Klik ok dan lihat hasilnya
mizu.lecture.ub.ac.id
UJI WHITE
30
mizu.lecture.ub.ac.id
HASIL UJI WHITE 31
5/27/2015
5/27/2015
•
Nilai probabilitas dari nilai Obs*R-squared menunjukkan hasil yang signifikan (< α = 1%)
•
Maka model regresi tersebut terdapat masalah heteroskedastisitas
mizu.lecture.ub.ac.id
INTEPRETASI HASIL
32
•
Regresikan model regresi di atas
•
Dari hasil output regresi, klik menu ‘view’ ‘residual diagnostic’ ‘heteroskedasticity test’
•
Kemudian akan muncul menu uji hetero
•
Pilih salah satu uji yang ingin dijalankan, misal: BPG
•
Klik ok dan lihat hasilnya
5/27/2015 mizu.lecture.ub.ac.id
UJI BREUSCH-PAGANGODFREY (BPG)
33
mizu.lecture.ub.ac.id
HASIL UJI BPG 34
5/27/2015
5/27/2015
•
Nilai probabilitas dari nilai Obs*R-squared menunjukkan hasil yang signifikan (< α = 1%)
•
Maka model regresi tersebut terdapat masalah heteroskedastisitas
mizu.lecture.ub.ac.id
INTEPRETASI HASIL
35
mizu.lecture.ub.ac.id
STOP
36
5/27/2015
DW mizu.lecture.ub.ac.id
UJI AUTOKORELASI
BG 37
5/27/2015
5/27/2015
•
Regresikan model regresi di atas
•
Dari hasil output regresi, lihat nilai DW
•
Kemudian lihat table DW, cari nilai DL dan DU
•
Lihat apakah nilai DW masuk dalam daerah aman atau tidak ada autokorelasi mizu.lecture.ub.ac.id
Durbin Watson (DW)-test
38
•
Regresikan model di atas
•
Kemudian klik menu ‘view’ ‘residual diagnostic’ ‘serial correlation LM test’
•
Isikan lag = 2
5/27/2015 mizu.lecture.ub.ac.id
BREUSCH-GODFREY (BG) TEST
39
40
mizu.lecture.ub.ac.id
5/27/2015
mizu.lecture.ub.ac.id
HASIL UJI BG 41
5/27/2015
5/27/2015
•
Nilai probabilitas dari nilai Obs*R-squared menunjukkan hasil yang signifikan (< α = 1%)
•
Maka model regresi tersebut terdapat masalah autokorelasi
mizu.lecture.ub.ac.id
INTEPRETASI HASIL
42
mizu.lecture.ub.ac.id
STOP
43
5/27/2015
mizu.lecture.ub.ac.id
UJI NORMALITAS
44
5/27/2015
5/27/2015
•
Regresikan model regresi di atas
•
Dari hasil output regresi, klik menu ‘view’ ‘residual diagnostic’ ‘histogram’ ‘normalitiy test’
•
Klik ok dan lihat hasilnya mizu.lecture.ub.ac.id
JB TEST
45
46
mizu.lecture.ub.ac.id
5/27/2015
mizu.lecture.ub.ac.id
HASIL JB TEST
47
5/27/2015
5/27/2015
•
Lihat nilai probabilitas JB yang sebesar 0,000 (< α = 1%)
•
Maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut memiliki distribusi error/residual/disturbance yang tidak normal
mizu.lecture.ub.ac.id
INTEPRETASI HASIL
48
mizu.lecture.ub.ac.id
STOP
49
5/27/2015
5/27/2015
1.
MODEL LOG LINEAR
2.
MODEL DUMMY
3.
UJI ASUMSI KLASIK a. b. c. d.
MULTIKOL HETERO AUTOKORELASI NORMALITAS
mizu.lecture.ub.ac.id
MATERI UAS
50
5/27/2015
•
PAHAMI TEORI REGRESI TERLEBIH DAHULU
•
PELAJARI CARA MEMBACA HASIL REGRESI DARI EVIEWS MULAI DARI AWAL
•
PELAJARI MATERI SETELAH UTS-AKHIR mizu.lecture.ub.ac.id
TIPS DAN TRIK UAS
51
5/27/2015
1.
TULIS (70%)
2.
TAKE HOME (30%)
mizu.lecture.ub.ac.id
MODEL UAS
52
5/27/2015
KISI-KISI UAS TULIS BERJUMLAH 5-10 BUAH
• SOAL TEORI
• SOAL
(30%)
PRAKTIK (70%)
• WAKTU • TUTUP
60 MENIT BUKU
mizu.lecture.ub.ac.id
• SOAL
53
5/27/2015
UAS TAKE HOME •
BUATLAH SEBUAH MODEL REGRESI DAN LAKUKAN UJI ASUMSI KLASIK
•
LANGKAH PEMBUATAN TUGAS: BUAT MODEL REGRESINYA, MINIMAL 5 VARIABEL
CARILAH DATA YANG AKAN DIGUNAKAN PADA WEB BERIKUT: http://databank.worldbank.org/
mizu.lecture.ub.ac.id
Misal: GDP-growth = f (Labor, Inflation, Schooling, Infrastructure, Domestic Investment)
54
5/27/2015
FORMAT PENULISAN PAPER • LIHAT
mizu.lecture.ub.ac.id
SEPERTI PADA TUGAS UTS KEMARIN
55
mizu.lecture.ub.ac.id
SELAMAT BELAJAR!!
56
5/27/2015
