Regresi Data Panel Dengan EViews : Common, Fixed or Random Effect Model

Assalamualaikum wr wb...

Selamat Pagi..

Jika kemarin kita sudah belajar bagaimana cara input data panel (klik disini untuk melihatnya), maka selanjutnya adalah melakukan estimasi data Panel tersebut..

Berikut merupakan langkah-langkahnya :

1. Pooled Least Square  atau Common Effect Model (CEM)
2. Fixed Effect Model (FEM) ==> uji cho melalui Redundant-Likelihood Ratio 
3. Random Effect Model (REM) ==> uji correlated random efect melalui uji Hausman

Pooled Least Square  atau Common Effect Model (CEM)

Berikut merupakan langkah-langkahnya :

• 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

Untuk melihat Videonya Klik Disini

Jika hasil tidak konsisten di atas maka akan dilakukan uji Lagrange Multiplier Test (LM test)..

Terimakasih kepada Bg Dedy atas petunjuk data panelnya...

Silahkan berikan Masukan untuk menyempurnakan tulisan ini..

Terimakasih sudah berkunjung....