Regresi Data Panel Dengan EViews: Common, Fixed or Random Effect Model
Assalamualaikum wr wb...
Selamat Pagi..
Selamat Pagi..
Berikut merupakan langkah-langkahnya:
- Pooled Least Square atau Common Effect Model (CEM)
- Fixed Effect Model (FEM) ==> uji cho melalui Redundant-Likelihood Ratio
- Random Effect Model (REM) ==> uji correlated random efect melalui uji Hausman
Pooled Least Square atau Common Effect Model (CEM)
- Buka work file yang sebelumnya sudah ada
- Double klik pada objek "Pool" (berwarna biru muda)
- Pilih "Proc" kemudian pilih "Estimates"
- Kemudian isi dependent variable "y?" , dan common coefecient "c x1? x2?" (simbol "c" adalah konstan, jadi harus dimasukan juga di depan variabel yang kita gunakan)
Sebelum di isi
- Setelah variabel Dependen (Y) dan Variabel independennya (X) di isi maka selanjutnya klik Ok
- Berikut merupakan hasil output dari Pooled Least Square atau Common Effect
Demikian lah cara untuk melakukan Common Effect data panel pada EViews...
selanjutnya adalah
Fixed Effect Model
Uji fixed effect model dilakukan untuk melihat model manakah yang lebih
tepat, model common atau fixed effect model dengan hipotes sebagai
berikut :
H0 : Common Effect Model
H1 : Fixed Effect Model
jika Chi Suare > 0,05 ==> Terima H0
Jika Chi Square < 0,05 ==> Tolak H0
Langkah - langkah melakukan regresi Fixed Effect Model
- klik proc
- klik Estimates
- Pada kolom cross-section ganti dari "None" menjadi "fixed"
- Klik OK
- Output untuk Fixed Effect Model
Untuk melakukan uji chow dengan Redundant test
- klik view
- Klik Fixed / Random Testing
- Klik redundant fixed test - likelihood ratio
- hasil output redundant fixed test - likelihood ratio
- Jika dilihat dari hasil output di atas, dimana nilai chi-square nya lebih besar dari alpha 0,05, maka model yang tepat menggunakan Pooled / Common Effect Model
Random Effect Model
Uji random effect dilakukan untuk melihat manakah yang lebih tepat model fixed atau random.
H0 : Random Effect Model
H1 : Fixed Effect Model
Jika Chi Suare > 0,05 ==> Terima H0
Jika Chi Square < 0,05 ==> Tolak H0
- klik proc
- klik Estimates
- Pada kolom cross-section ganti dari "Fixed" menjadi "Random"
- Klik ok
- Hasilnya seperti berikut
Untuk melakukan uji Hausman
- klik view
- Klik fixed / random testing
- Klik correlated random effect -hausmant test
- hasil dai uji hausman di atas dapat dilihat memiliki nilai probabilitaas sebesar 0,491, lebih besar dari alpha 0,05 ( 0,491 > 0,05 ), maka model yang tepat adalah menggunakan Random Effect Model.
Silahkan berikan Masukan untuk menyempurnakan tulisan ini..
Terimakasih sudah berkunjung....
Sumber: Klik disini
0 komentar:
Posting Komentar