IRF (Impulse Response Function) and Variance Decomposition With EViews 7

-
Assalamualaikum wr wb....

Selamat Pagiiii..

Baik lah, pada pagi yang ceraaaah ini, Tanpa maksud menggurui dan hanya ingin menjadi bermanfaat bagi orang lain saya mau share gimana cara melakukan pengolahan data IRF (Impulse response Function) dengan Menggunakan EViews 7....

Eit tunggu dulu, saya mau kasi tau bahwa dalam regresi VECM, perangkat estimasi yang digunakan adalah IRF dan Variance Decomposition.

Nah kegunaan IRF ini adalah untuk melacak respon saat ini dan masa depan setiap variabel akibat shock suatu variabel

 Sedangkan Variance decomposition adalah kegunaannya untuk memberikan informasi mengenai kontribusi (Persentase) varians setiap vvariabel terhadap perubahan suatu variabel tertentu
(Cara Cerdas Menguasai EViews, Schochrul Aziza dkk : 2011)


Berikut merupakan langkah - langkahnya  :

  • Buka Eviews 7 ( Kalau enggak ada EViews nya di Install dulu.hihihihi )
  • Buka file yang sudah disiapkan, jika belum ada input data dari awal. untuk cara penginputan data silahkan klik disini



  • Pilih varibael yang digunakan, kali ini saya menggunakan IHSG, Kurs dan BI rate
  • Kemudian klik kanan, open as VAR


  • Terdapat 2 pilihan Var type, yaitu unrestricted VAR untuk VAR biasa, dan Vector Error Correction jika kita menggunakan VECM.
  • kali ini saya menggunnakan model VECM dan menggunaan Lag 1 4 (bukan empat belas tapi satu empat) jika sudah dipilih salah satu maka langsung klik ok

  • Kemudian akan tampil hasil output VECM sebagai berikut, tapi abaika hasil VECM tersebut


  • Kemudian pilih VIEW ==> Impulse Response Funtion
  • Kemudian akan tampil box tambahan seperti berikut 

  • Pilih Table untuk hasil IRF berupa Tabel
  • Berikut hasil berupa Tabel
  • Pilih Multiple Graph untuk hasil IRF berupa bentuk banyak grafik

  • berikut merupakan hasil output dalam bentuk Multiple Graph (Grafik Banyak)


  • Pilih Combined untuk hasil IRF berupa Grafik Kombinasi


  • Pilih Multiple Graph untuk hasil IRF berupa bentuk banyak grafik


  • Untuk Melihat variance Decomposition, pilih View ==>  Variance decomposition
  • pilih table, kemudian klik ok







Untuk melihat videonya kliiiiik Disini :-)

Nah, cukup mudah kan ??? ternyata pengolahan data itu ngga sesulit yang kita bayangkan.hehehhe
Semoga bermanfaat, mohon berikan masukan untuk perbaikan tulisan ini..



Komentar

in_one mengatakan…
sangat membantu tapi datanya tidak ada gan?
dan jika berkenan tolong buatkan penjelasan output dari olahan eviews tersebut..trimakasih :)
8 Mei 2015 pukul 02.18
Jul Fahmi Salim mengatakan…
bg in_one : datanya ada kok, kan tidak mungkin di lakukan pengolahan data bg kalo tidak ada datnya... saya menggunakan data penelitian saya bg, berupa IHSG, Inflasi dan BI Rate...
8 Mei 2015 pukul 20.26
Unknown mengatakan…
Ebook Data Panel EVIEWS 9
Merupakan Tutorial Data Panel Menggunakan EVIEWS 9 Terdiri Data Panel Dan Data Panel Dengan Koefisien Cross Section Yang Dilengkapi Uji Chow, Hausman, LM Dan Asumsi Klasik Regresi Meliputi Multikolinieritas, Heterokedasitisitas, Autokorelasi.
Link Download
goo.gl/xhb133
goo.gl/Y3NIjq
6 Februari 2017 pukul 19.18
Unknown mengatakan…
bang, mau nanya.. dalam kolom periode itu kita mengisi angka nya terserah? trus alasannya kenapa?? terimakasih bang.
14 Maret 2017 pukul 11.05
bagas triambodo mengatakan…
Sebelumnya terima kasih, artikel nya sangat membantu sekali. Ada yg ingin saya tanyakan Pak, jika kita menggunakan metode ECM apakah bisa dilengkapi dengan uji IRF dan variance decomposition? Atau hanya khusus untuk VAR dan VECM saja??
Terima kasih sebelumnya.
12 Oktober 2018 pukul 21.22
Unknown mengatakan…
Untuk memasukkan pada lag intervals endogenous yg disebutkan diatas penulis memilih 4, (1 4). 4 itu didapat dari hasil lag optimum apa suka2?
17 Desember 2018 pukul 20.19
Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Cara Mentransformasi data ke dalam bentuk Log dan Ln dengan Eviews7

-
Gambar
Assalamualaikum Wr.Wb... Kali ini saya berbagi sedikit pengetahuan mengenai cara mentranformasikan data ke logaritma menggunakan EViews7 Berikut langkah-langkahnya  buka program EViews7 klik flie > new  workfiles> ok Pada workfile structure type, pilih dated-regulary frequency (untuk data times series) dan unstructure/ undated (untuk data panel). Karena data saya dalam bentuk times series, saya memilih dated-regulary frequency Pada data specification, frequency masukan jenis data : annual (tahunan), monthly (bulanan), semi anual (semester/6 bulanan),weekly (mingguan), dsb, tergantung jenis data yang kita gunakan, kali in saya memilih monthly karena data yang saya gunakan adalah data bulanan. Pada start date masukan awal data yaitu jun2005 dan pada end date masukan akhir data yaitu dec2012 (karena saya menggunakan data bulanan dari jun2005 sd dec2012), klik ok Maka akan muncul workfile: untitled, kemudian pilih File => import => import from file => pi
Baca selengkapnya

Transformasi data Ke Dalam Bentuk Log dan Ln dengan SPSS 20

-
Gambar
Oleh : Jul Fahmi Salim Asslamkum Wr.Wb Sebelumnya saya sudah share mengenai Transformasi data ke dalam bentuk Log dan Ln menggunakan microsoft Excel, kali ini saya share mengenai Transformasi data Ke Dalam Bentuk Log dan Ln dengan SPSS 20... cara mentransformasi data ke dalam bentuk Log dan Ln dengan menggunakan SPSS 20 1. Buka spss 2. input data 3. klik menu transform => compute Variable 4. Setelah keluar jendela compute variable, isi seperti berikut 5. Pada Target Variabel, isi dengan nama yang akan muncul di data editor, saya membuat "Log_IHSG" 6. Kemudian pada kotak "Function Group" klik "All" dan pada kotak "Fuction and Special Variables", double klik pada "Log10" 7. Kemudian double klik IHSG 8. Maka, pada Numeric Expression akan menjadi LG10(IHSG), yang artinya, Variabel IHSG akan diubah      ke dalam bentuk logaritma. kemudian klik Ok 9. Coba di cek pada data editor, maka ak
Baca selengkapnya

Cara Mendeteksi Outlier Data Menggunakan SPSS

-
Gambar
Oleh : Jul Fahmi Salim Selian Assalamualaikum wr wb.. Selamat Pagi... Sebelumnya saya sudah share beberapa pengolahan data menggunakan SPSS , kali ini mari kita sama-sama belajar bagaimana mendeteksi data outlier dalam sebuah penelitian. Salah satu kegunaan deteksi data outlier ini adalah akan mampu meningkatkan korelasi data, sehingga akan menaikan R Square dari data. Dan terbukti beberapa kali, sebelum data di deteksi dengan outlier, hasil regresi bisa dikatakan sangat-sangat parah, mulai dari R Square yang sangat kecil, tidak ada variabel yang signifikan, distribusi residual data tidak normal dan berabgai masalh klasik lainnya. "Makasi Kk Mutia Handayani, uda di izinkan memakai datanya.. :-) " Berikut merupakan langkah-langkah dalam mendeteksi data outlier dengan menggunakan SPSS : Siapkan data dalam file Excel, susunannya seperti dalam gambar di bawah ini Buka Program SPSS (jangan buka shazam atau eviews, soalnya saya belum nemu caranya,
Baca selengkapnya