PEMILIHAN MODEL TERBAIK ANALISIS
DATA PANEL (COMMON, FIXED, RANDOM EFFECT) DILENGKAPI CONTOH DENGAN EVIEWS 7.0
Malam
sobat semua...
Wah
wah apa kabar sobat semua? Moga baik-baik aja ya semuanya.. Waduh dah nyaris
seminggu saya belum sempat ngeposting lagi..
Hemmh, seperti janji saya kemaren, setelah posting tentang uji stasioneritas data panel, sekarang saya mau posting lagi tentang pemilihan model terbaik analisis data panel..
Hemmh, seperti janji saya kemaren, setelah posting tentang uji stasioneritas data panel, sekarang saya mau posting lagi tentang pemilihan model terbaik analisis data panel..
Seperti
yang kita tahu nih bahwa dalam analisis data panel, ada 4 kemungkinan yang bisa
terjadi nih sob. Apa saja kemungkinannya? Check out:
1. Slopenya tetap tetapi intersepnya yang berbeda
antar individu
2. Slopenya tetap tetapi
intersepnya
yang berbeda antar individu dan waktu
3. Intersep dan slope tetap antar waktu dan individu sedangkan residual/sisaannya yang
berbeda antar waktu dan individu
4. Semua koefisien (slope dan intersep) berbeda antar
individu
Nah,
karena kemungkinan ini, maka dalam analisis data panel didekati dengan tiga
jenis penghitungan yang tentunya saling berbeda satu sama lain. Berikut
pendekatannya:
1. Metode Common-Constant (The Pooled OLS
Method=PLS)
Common ini sama aja dengan metode OLS
(Regresi Biasa). Intinya, intersep dan slopenya tetap antar waktu dan individu.
2. Metode Fixed Effect (FEM)
Dalam Fixed Effect, slopenya tetap tetapi intersepnya yang berbeda
antar individu. Karena intersep berbeda antar individu, maka untuk
membedakannya dibutuhkan bantuan dummy variabel (variabel boneka). Nah, karena
metode ini pakai bantuan dummy, maka metode populer dengan sebutan Least Square
Dummy Variable (LSDV)
3.
Metode Random Effect (REM
Agak sedikit beda dengan dua metode lain, untuk Random Effect, intersep
dianggap sebagai variabel acak/random yang punya nilai rata-rata. Intersep
tidak dianggap konstan. Oleh karena metode ini pakai anggapan sedemikian, maka
model Random ini populer dengan sebutan Error Component Model
Oke,
itu intro yang bisa saya sampaikan. Lengkapnya, bisa dipelajari dan
dikembangkan ilmunya oleh sobat ya, hehehe..
Yap,
tanpa berlama-lama, kita masuk ke bagian inti yaitu memilah dan memilih model
yang terbaik (best model) untuk analisis data panel.
Data
yang saya pakai adalah data yang sama pada postingan uji stasioneritas data
panel. Saya anggap sobat udah tau dulu hal non teknis awal memasukkan data ke
dalam bentuk panel. Pertama, buka cross section identifier yang berisikan nama
33 propinsi di Indonesia.
Selanjutnya,
sobat klik Estimate maka akan tampil seperti ini:
Masukkan
variabel terikat punya sobat ke dalam bagian Dependent Variable dan seluruh
variabel bebasnya ke dalam bagian Common Coefficients. Naaah, kalo disini saya
contohkan variabel terikatnya adalah lnpdrb sedangkan variabel bebasnya adalah
openness (keterbukaan ekonomi), kurs(nilai tukar), lnindeksrate(tingkat suku
bunga), lnihk (inflasi), tpt (tingkat pengangguran terbuka) dan lnekspor.
Pada
Estimation Method, sub Cross Section
buat menjadi Fixed. Pada Balance Sample mau dicentang atau enggak sama saja
karena data yang dipakai sampelnya sudah sama besar. Kalau
sudah, hasilnya seperti ini:
Selanjutnya ayo kita
uji antara Model dengan metode Fixed Effect VS Common/Pool Effect. Kita pakai
uji Chow. Kalau nanti hasilnya adalah terima hipotesis nol yaitu model terbaik
adalah Common, maka pengujian kita selesai sampai disini saja. Akan tetapi,
kalau hasilnya nanti adalah menolak hipotesis nol sehingga model terbaik yang
terpilih antara Fixed dan Common adalah Fixed, maka pengujian kita masih
berlanjut.
Langsung
klik lagi menu View (masih pada output Fixed yang terbuka), lalu pilih Fixed/Random Effect Testing dan
pilih Redundant Fixed Effect-LR (uji Chow) seperti ilustrasi berikut:
Nanti, sobat bakal
ketemu output pengujian Fixed VS Common seperti ini:
Perhatikan kedua nilai probabilitas Cross Section F dan
Chi Square adalah 0,0000 yang lebi kecil dari Alpha 0,05 sehingga kita menolak
hipotesis nol. jadi, untuk uji Chow, model yang terbaik (pemilahan) adalah
model dengan metode Fixed Effect.
Okee,
kita lanjut lagi nih menguji antara Random VS Fixed. Nah, disini kita pakainya
Uji Hausman ya sob. Ingat, hipotesis yang dipakai selalu pada hipotesis
alternatif model terbaik adalah model Fixed Effect. Praktek lagi yuk, hehehe.. Buat
lagi Pool Estimation seperti sebelumnya. Pada bagian Estimation Method, sub Cross
Section tinggal ganti menjadi Random. Berikut ilustrasinya:
Hasilnya seperti ini:
Pilih lagi View, lalu
Fixed/Random Effect Testing dan pilih Correlated Random Effects-Hausman Test.
Berikut output
pengujian Hausman Random VS Fixed.
Perhatikan
Prob. Cross Section Random sebesar 1,0000 lebih besar daripada Alpha 0,05
sehingga dengan demikian kita menerima hipotesis nol sehingga model terbaik
yang kita dapat setelah pemilahan dan pemilahan adalah model dengan metode
Random Effect. Nah, nanti ingat juga, yang kita interpretasikan untuk melihat
besarnya pengaruh variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat adalah Pool
Estimation yang pakai Random Effect yaa...
Untuk
cara pembacaan output dan individual effect akan hadir pada postingan
selanjutnya. Bonusnya, hehehe.. saya akan kasi juga deh interpretasi/pemaknaan
individual effect yang menarik dari 33 propinsi.
Oke deh sobat, itu dulu yang bisa saya bagikan tentang pemilihan model terbaik. Semoga jangan hanya model yang terbaik, dalam hidup pun hendaklah kita lakukan yang terbaik. Sesuai dengan motto blog ini, hidup hanya sekali, buatlah sejarah yang manis. Salam :-)
Oke deh sobat, itu dulu yang bisa saya bagikan tentang pemilihan model terbaik. Semoga jangan hanya model yang terbaik, dalam hidup pun hendaklah kita lakukan yang terbaik. Sesuai dengan motto blog ini, hidup hanya sekali, buatlah sejarah yang manis. Salam :-)
Hai, infonya sangat membantu sekali. Btw, mau sharing donk kalau saat melakukan Haustman test terpilih model terbaik adalah Fixed Effect lagi bagaimana ya selanjutnya? apakah kita berhenti sampai disini dan memilih Fixed Effect.Mohon pencerahannya. Thanks
BalasHapus@anonim: Pertama, terimakasih atas tanggapannya. Jadi, jika dalam uji Hausman hasilnya adalah tolak Ho sehingga model terpilih adalah fixed effect, maka kita harus melakukan uji terhadap struktur varians kovarians residual model terpilih apakah (1) homokedastis atau (2) heterokedastis dan tidak ada cross sectional correlation atau (3) heterokedastis dan ada cross sectional. Pakailah uji LM dan apabila hasilnya terima Ho yaitu nilai stat LM > ChiSq (n-1) berarti aman dan berhenti sampai disini(tidak perlu penimbang/no weight). Namun, jika hasilnya tolak Ho (hetero) maka lanjut ke uji sigmaLM. Nah pada uji sigma LM, jika hasilnya terima Ho maka var kov hetero dan tidak ada cross sect correlation (pakai prosedur cross section weight pada eviews) sedangkan jika tolak Ho yaitu hetero dan ada cross sectional maka pakailah prosedur Seemingly Unrelated Regression (SUR). Demikian. Salam
BalasHapusKomentar ini telah dihapus oleh pengarang.
Hapusbagaimana cara melakukan uji ini ? uji ini dilakukan setelah uji asumsi klasik atau sebelum , lalu apakah hasil dari uji struktur varian kovarian inilah yang akan dijadikan hasil akhir penelitian? mohon infonya sekali bapak
Hapussaya sudah coba, tapi hasilnya Ho diterima berarti harus memakai commont effect, bagaimana langkah-langkah untuk common effect pak? terima kasih
BalasHapusYa berarti penelitian kamu menggunakan model common effect selanjutnya silahkan uji asumsi model seperti kenormalan, non multikolinieritas, non autokorelasi dan homokedastisitas.
BalasHapuspermisi mas, saya mau tanya, setelah saya lakukan uji menggunakan random effect saya bingung meng-interpretasikan outputnya. contoh dalam tulisan mas ini yang: random effect (cross), itu kan ada NAD_C, Sumut_C, Sumbar_C, Riau_C, dst. yg ingin saya tanyakan, makna tanda positif atau negatif dr nilai coefisient NAD_C, Sumut_C, Sumbar_C, Riau_C, dst. itu apa ya mas?
BalasHapusterimakasih atas tulisannya mas..
salam,
BalasHapusmaaf brother, ada tulisan tutorial eviews kah? soalnya baru belajar nih. thanx a lot brother.
mas wajibman, kok gak ada tutorial ttg uji asumsi nya yah? pdahal itu yang penting bgt mas..tolong di share yah,makasih
BalasHapusmas sy mau nanya, stelah uji chow dan hausman hasil sy didapat fixed effect. namun terjadi heterokedastisitas. setelah itu sy cross section weight untuk treatmentnya.
BalasHapusjadi apakah dpt dibilang klo uji sy menjadi GLS fixed effect setelah melakukan cross section weight? terima kasih banyak
@ carcar: sama-sama mas carcar, untuk uji asumsi saya belum sempat tulis mas. Doain aja mas mudah-mudahan saya bisa rilis postingan tentang uji asumsi regresi data panel
BalasHapus@valentine: Sebelumnya, makasih mbak sudah berkunjung. Jadi, model Fixed Effect dengan WLS (dipakai jika terjadi hetero setelah uji LM) tidak sama dengan Random Effect yang menggunakan GLS mbak.Hal ini karena pada model fixed effect, kita mengestimasi dummy variable (bisa cross section bisa period) dimana derajat bebas akan berkurang sebanyak dummy yang diestimasi sedangkan dalam Random Effect-GLS, kita tidak mengestimasi dummy tetapi memanfaatkan komponen errornya.
BalasHapusterima kasih, saya mau tanya apakah data panel ini wajib uji asumsi klasik (normalitas, heterokedastis,multikol,otokorel) juga setelah memilih model (OLS, fixed atau random efek)?
BalasHapus@anonim: uji asumsi klasik tetap harua dilakukan dan juga varians kovarians jika model terseleksi adalah model fixed effect, kmbali kasih :-)
BalasHapuspak apakah hasil uji varian kovarian ini yang nantinya menjadi hasil akhir ??
Hapussalam
BalasHapuspak saya mau tanya, dlam metode fixed saya pernah membaca harus ada wilayah yg dijadikan benchmark, lalu apa syarat dari benchmark itu pak? lalu kalau saya ambil kasus tingkat inflasi dan pertumbuhan pdb negara mana yng bisa dijadikan benchmark tersebut pak?
satu lagi pak, bagaimana cara menentukan benchmark tersebut dieviews, maaf kalau saya bnyak tanya pak. terimakasih
salam
Trimakasih atas tulisannya Mas..sangat membantu..
BalasHapusIjin tanya mas..
dalam pemilihan model apakah diharuskan ada uji REM..?
soalnya kmrn sya coba errror,,
Saya pakai data 3 bank, dengan 1 variabel y dan 4 variabel x,
datanya 3 triwulanan..
trimakasih..mohon solusinyaa..
Kmbali kasih mas/mb
BalasHapusDlm data panel tdk ada uji REM, mungkin maksudnya uji Hausman (fixed vs random) atau uji LM (pool vs random). Makanya mas/mb lakukan uji Chow dlu (pool vs fixed). Jika dlm uji Chow, pool lbh baik maka lakukan uji LM untuk mendapatkan model yg terbaik tetapi jika dlm uji Chow, fixed lbh baik maka lakukan uji Hausman untuk memperoleh model terbaik.
Nah, jumlah cross section (bank) yg kamu pakai itu terlampau sedikit, hanya 3 bank. Bgitu juga dgn jumlah periodenya, 3 triwulan.
Assalamualaikum...
BalasHapussaya ridwan, ijin tanya mas, ketika model yang saya dapatkan adalah random effect, apakah yang harus saya uji lagi mas..?
kemudian dr model tersebut hipotesi saya yang diterima ada 2, dan 1 hipotesisnya ditolak.
dengan R square 0.17893..
apakah model saya tersebut dapat diterima mas,,?
atau apa solusi terbaiknya mas,,?
Trimakasih sebelumnya/...
salam. mohon maaf mau nanya pak. kan itu di uji chow fix effect sudah diteiman, trus setelah dilakukan lagi uji housman random effec yang diterima. jadi kesimpulannya seperti apa sih pak? dalam penelitian kita sprti yang di tulisan bapak, kita pake yang mana ? fixed effect atau random effec? terimakasih
BalasHapus@anonim: walaikumsalam wr.wb
BalasHapusKalau di uji hausman, random yg terpilih, maka sbnarnya kamu ga perlu uji lg krn scara logika saja, jika fixed saja udah lbh baik drpd pool apalagi random.
Oiya r sq kamu msh sgt rndah, coba tambahkan variabel bebas yg signifikan. Sekian. Smoga bmanfaat
@frans: yg dipilih untuk diajukan random effect. Kmbli kasih mas frans
BalasHapusAssalamualaikum mas, maaf mau tanya semisal.kan tadi punya nya mas frans itu uji chow = Fixed lalu uji hausman = random apakah tidak perlu di uji LM lagi? Mohon sarannya
Hapusmas, saya mau nanya...bagaimana men ln kan data pada eviews?
BalasHapusmas, kesimpulan apa yg bisa diambil jika pada saat uji chow diperoleh hasil cross section F lebih kecil dari 5% dan Chi Square leih besar dari 5%? Begitu pula sebaliknya.
BalasHapussaya sudah coba uji antara Fixed Effect VS Common/Pool Effect. lalu pakai uji Chow. hasilnya hipotesis nol di tolak. saat saya mau membuat hasil random effect (Estimation Method, sub Cross Section diganti menjadi Random lalu ok) saya selalu menemukan pesan ini. "Random effects estimation requires number of cross sections>number of coefs for between estimator for estimate of RE innovation variance". pesan ni munculny krn ap dan gmn solusiny ya pak? terima kasih.
BalasHapusKondisi itu terjadi karena jumlah cross section yang digunakan lebih sedikit atau sama dengan jumlah variabel bebas yang anda pakai. salah satu solusinya adalah dengan mengurangi variabel bebas atau menambah cross sectionnya hingga banyaknya cross section lebih besar dari variabel bebas itu. atau coba olah dengan stata, biasanya bakal muncul output.
BalasHapusyang jadi pertanyaan jg untuk saya buat mas wajib, sebenarnya apa sih yang menyebabkan N<jmlh parameter mengakibatkan output random tidak keluar? apakah matriksnya jadi tidak singular atau bagaimana?
karena keterbatasan waktu, saya jadi membentengi ini dengan pemilihan model informal yaitu menurut Nahrowi dan Usman (2006), ketika N<T maka sebaiknya model yg digunakan adalah FEM. tp sbg calon statistisi, penggunaan alasan informal jadi kurang greget :( gimana?
Selamat malam mas...
BalasHapusNama saya sevtyan dari Yogyakarta. Saya sudah membaca tulisan anda di http://wajibstat.blogspot.com/. Saya ingin bertanya mengenai random effect. Ada yang mengatakan jika model yg terpilih adl random effect maka kita tidak perlu lagi mempermasalahkan heteroskedastisitas dan autokorelasi. Ada benar seperti itu ? Mengapa demikian ?
Terima kasih
selamat malam pak..
BalasHapussaya sdh melakukan chow test dan hasilnya adalah OLS..
Pertanyaannya:
1. Apakah stlh itu harus dilakukan uji asumsi klasik jg/ tdk? Klo tdk, apakah kiranya bpk pny sumber refrensi buku yg mendasarinya utk saya refrensikan?
2. Apakah saya tidak perlu melakukan uji lain jika OLS adalah metode yg tepat ? Kira2 apa saja yg saya dpt bahas di bagian pembahasan ya ?
Terimakasih sblmnya.. Smoga bpk berkenan utk membalas..
selamat malam mas, saya mau tanya apakah penggunaan time lag diperbolehkan spy hasil variabel dapat signifikan ? arti dr pggunaan timelag ap ya mas ?
BalasHapusselamat malam pak
BalasHapuskalo pakai uji LM langkah2nya gimana ya?
terimakasih sebelumnya
Saya mau tanya, kan saya sudah uji chow dan hausman, hasilnya FEM. trs langkah untuk uji LM nya bagaimana ya? Ko saya gak bisa.
BalasHapusTerus dr model FEM trb nilai DW nya kecil jd ada otokorelasi. Kemudian variabel independen saya terjadi multikolinieritas mas. Itu bagaimana y?
Terima kasih
Mohon responnya
Mau nanya mas, kalau mau melihat heteros apakah saya menggunakan cross section weight atau white cross section, dari uji hausman hasil yg bagus adalah FEM .. Dan apakah satuan persen boleh di log atau tidak, karena model yg saya gunakan adalah logy? = b0 + b1 log(x1) + b2 log(x2) + b3 log(x3) + e.. Y : ipm, x1 : pengeluaran pemerintah bidang pendidikan, x2 : pengeluaran pemerintah bidang kesehatan dan x3 : pendapatan per kapita. Jumlah observasi saya 35. Dari 7 kab/kota dari 5 tahun. Terima kasih mas ,, mohon pncerahannya... Ini skripsi saya deadline dalam 1 minggu lgi
BalasHapus@laila: Untuk uji LM (Common VS REM) sebenarnya tidak perlu lagi dilakukan jika pada uji Hausman saja FEM yang terpilih saat diadu dengan REM. Tetapi andaikata pada uji Hausman REM yang terpilih, maka penting dilakukan uji LM. Jika dengan E-views masih belum bisa (harus hitung manual) sedangkan jika dengan software seperti STATA sudah otomatis outputnya bisa dikeluarkan. Terkait masalah autokorelasi dan heterokedastisitas, kamu pakai model terpilih dengan pembanding cross section weight atau dengan SUR. Semoga mencerahkan.
BalasHapus@akhmad hasan: Bedakan pngrtian antara cross section weight dengan white cross section. Untuk melihat output uji asumsi heterokedastis ada pada white cross section pada uji varians kovarians residual. Cross section weight ini adalah salah satu dari tiga treatment uji varians kovarians residual yang dipilih setelah memperoleh model terbaik (Common atau FEM, karena kalau untuk REM tidak ada uji varians kovarians mengingat estimasi yg digunakan REM adalah GLS). Treatment yang lainnya apa? Ada OLS dan SUR. Pelajari lagi. Untuk variabel satuan persen semacam indeks (IHK, IPM) bisa menggunakan log yang artinya pertumbuhan (%). Selanjutnya terkait sampel itu terlalu sedikit jumlah cross sectionnya,, apalagi sampel kab/kota cuma 7 dari sebanyak 500 kab/kota? Apa yang 7 itu sudah sangat mewakili? Kalaupun di tingkat pulau atau propinsi jumlah itu masih terlampau minim. Terkait dengan model penelitian saya rasa sudah cukup baik tinjauannya dari sisi ekonomi (dilihatnya dari sisi pengeluaran pemerintah kab/kota). Nanti masing-masing kab/kota akan punya model msg2 dan satu model umum.. coba bandingkan (sort) nanti intersep antar model, analisisnya akan lebih kaya. Sekian semoga bermanfaat.
BalasHapusMakasih mas atas jawabannya sangat membantu dan bermanfaat sekali, saya jadi tambah semangat buat maju sidang besok.
BalasHapusHallo mas isi blog ini sangat membantu sekali, namun saya mau tanya jg mas, apakah benar jika setelah uji hausman dan yg terpilih adlh REM, akantetapi berhubung penelitian saya untuk menguji pengaruh masing2 variabel bebas thdp variabel independen maka saya tetap memilih FEM? Dan apakah setelah itu harus menggunakan cross weight section? Sebenarnya apakah fungsi dr cross section? Jika hasil autokorelasi DW berada pada range "no conclusion" apakah penelitian masih bisa dilanjutkan ? Terimakasih Mas Wajibman sebelumnya mohon bantuannya :))
BalasHapusmas saya mau tanya, data saya hanya bisa uji CEM dan FEM saja karena Variael bebas saya lebih banyak dri sampel perusahaan dan hasil uji chow adlh FEM. apakah uji haustman dan uji LM harus diuji juga ? karena uji REM tidak bisa. terima kasih
BalasHapusmakasih atas informasinya, sangat membantu sekali mas. saya mau nanya "Uji Chow Prob 0.0000 sedangkan Uji Hausman Prob 0.0000 ?" apa yang salah yah?
BalasHapusassalamu'alaikum. Terimakasih postingan bapak sangat bermanfaat. maaf pak saya mau nanya tapi keluar dari konteks yang bapak posting. saya mau nanya kalau penelitian kita pakai regresi logistik menggunakan eviews, apa tetap dilakukan uji asumsi klasik pada regresi logistik pak? saya baca beberapa sumber beda beda pak, jadi saya bingung. mohon jawabannya pak, terimakasih :)
BalasHapusKomentar ini telah dihapus oleh pengarang.
BalasHapusmohon penjelasannya
BalasHapusSalam sukses slalu, sy mo tanyakan apakan jika dalam estimasi 3 model (CEM,FEMdan REM) jika dilihat dari nilai uji hausman, chow dan LM tdk ada yang mendukung bahwa REM yg terpilih, tetapi hasil regres dari REM jauh lebih bagus hasilnya (signifikan positif) dan R-Sq besar, sedangkan hasil dari FEM tdk ada yg signifikan n R squarenya sangat kecil. apakah salah klo sy memilih REM yg hasilx sesuai dengan hipotesa penelitian. mohon bantuan penjelasannya trimakasih..
BalasHapusSalam. terima kasih sebelumnya karena postingan bapak sangat bermanfaat bagi saya yg sedang menyusun skripsi.. saya mau bertanya apakah kita harus melakukan uji 3 model tsb (CEM, FEM dan REM) karena ketika saya melakukan uji ke 3 model tsb dan melakukan uji chow, hausman model yg terpilih adalah FEM namun ketika dilihat prob dan JBnya sangat tinggi jika dibandingkan dgn CEM dan REM hasil yg bagus adalah CEM.. boleh tidak jika saya menggunakan CEM daripada FEM yg merupakan model terpilih.. mohon penjelasannya pak. terima kasih :)
BalasHapus@sandidewi: trimakasih mb Dewi sudah berkunjung. Mb mungkin lebib baik datanya dilakukan smoothing data trlebih dahulu dan dilakukan uji stasioneritas model (unit root). Apakah mb sudah melakukan uji unit root?
BalasHapusselamat malam, saya mau bertanya
BalasHapuspada saat uji haussman apabila di output keluar tulisan
"* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero."
sebenarnya itu bermasalah gak sih?
terimakasih
Salam Pak. Bisa berikan contoh input data nya Pak untuk uji asumsi klasik nya, terutama untuk uji heteroskedastisitas. Karena saya mengalami Insufficient number obesrvations. Mohon informasinya Pak. Terima kasih sebelumnya, salam.
BalasHapusmas terimakasih atas informasinya. saya ingin bertanya saya sudah melakukan pemilihan ce,fe,re kemudian data saya terpilih estimasi fe lalu uji chow sudah dilakukan hasil prob. 0.0000 maka saya harus memilih fe. Selanjutnya ketika memilih metode uji hausman hasil prob.1.0000, bererti saya harus memimilih re kan pak? apakah saya lanjut ke uji lm ? atau saya langsung mengambil keputusan bahwa re adalah saya ambil.trims
BalasHapusMas, apa yg dilakukan stelah ini? Apakah langsung memilih random effect?
HapusMas mau tanya apabila kita ingin mencari tabel rem dan fem itu kenapa selalu fixed/random yg di klik pada crossection? Bisa ga fem atau rem tabelnya itu dengan mengklik rem atau fem? Apabila bisa mohon bantuan teori mana yg mendasarinya terima kasij
Hapuspak, bagaimana cara penyelesaian dgn menggunakan regresi data panel tidak lengkap (unbalanced panel data) ? tlg berikan referensi nya ya pak atau tutorial. terima kasih
BalasHapuspak, bagaimana cara penyelesaian dgn menggunakan regresi data panel tidak lengkap (unbalanced panel data) ? tlg berikan referensi nya ya pak atau tutorial
BalasHapusKomentar ini telah dihapus oleh administrator blog.
BalasHapusKomentar ini telah dihapus oleh administrator blog.
BalasHapusPagi mas, mau tanya, dari hasil uji hausman itu bernilai 1 tetapi ada tulisan dibawahnya tidak valid. Apakah itu tidak bermasalah?
BalasHapusVideo Uji Reliabilitas Cronbach Alpha Menggunakan EVIEWS
BalasHapushttps://www.youtube.com/watch?v=YiMBKcvzkE4
WA 085227746673
Analisis Data EVIEWS, LISREL, SPSS, AMOS, DLL
"Kita pakai uji Chow. Kalau nanti hasilnya adalah terima hipotesis nol yaitu model terbaik adalah Common, maka pengujian kita selesai sampai disini saja."
BalasHapusMas, ada referensi/rujukan untuk argumen ini gak y? terima kasih
Anda Kebingungan Dan Kesulitan Menyelesaikan Skripsi, Tesis, Disertasi
BalasHapusKarena Pusing Mikirin Olah Data Analisis Statistika Dengan SPSS, AMOS
LISREL, EVIEWS, SMARTPLS, DEA
Serahkan Dan Percaya Kepada Kami.
Kami Siap Bantu Anda.
Olah Data Semarang (Timbul Widodo)
WA : +62 852-2774-6673
IG : olahdatasemarang
Mas saya menggunakan model randon effect. Dan untuk tentuin rsquared dan durbin watsonnya yg mana ya? Karna di random effect ada 2.terimakasih
BalasHapusmas saya mau tanya. kan saya mau menguji random vs fix, terus dah sesuai langkahh di atas. waktu di ok kok keluar tulisan "random effects estimation requires number of cross section>number of coefs for between estimator" maksudnya gimana ya? minta tolong dijawab ya. terima kasih sebelumnya
BalasHapus@denisa denias: Itu karena jumlah cross sectionnya lebih sedikit dari
BalasHapusjumlah variabel yang digunakan.. Kalau boleh tahu, ada brpa cross
section (misal perusahaan, bank) yang dipakai? Lalu ada berapa
variabel kah yang dipakai (bebas dan terikatnya)?
Sya sdh mencoba hasil yg di daptkan itu random effect model
BalasHapusBerarti sya tidak usah melakukan uji asumsi klasik ya?
Berarti dengn hasil random data sya bisa di gunakan ya?
Tpi sya mencoba uji heteroskadastisitas itu mlah terjdi 0.00 berarti data sya tidak layak donk?
Terimakasih
Mohon infony
Sya sdh mencoba hasil yg di daptkan itu random effect model
BalasHapusBerarti sya tidak usah melakukan uji asumsi klasik ya?
Berarti dengn hasil random data sya bisa di gunakan ya?
Tpi sya mencoba uji heteroskadastisitas itu mlah terjdi 0.00 berarti data sya tidak layak donk?
Terimakasih
Mohon infony
maaf pak saya mau nanya, kalo saat uji chow, hasil p-value pada cross section-F lebih dari 0,05 namun p-value pada cross section chi-square hasilnya kurang dari 0,05. maka Ho ditolak atau diterima ya pak? terimakasih
BalasHapuspermisi pak, bagaimana apabila saat sudah dilakukan uji chow diperoleh hasil cross section-F lebih besar dari 5% dan Chi Square leih kecil dari 5%? kesimpulannya menggunakan common effect atau fixed effect? terimakasih
BalasHapusIya pak bagaimana jika kasus yang terjadi srperti ini
HapusOlah Data Semarang Khusus Untuk Olah Data Frontier 4.1, DEAP 2.1
BalasHapusSPSS, AMOS, LISREL, EVIEWS, SMARTPLS, Software R
WA : +6285227746673
IG : @olahdatasemarang
Saya mau bertanya pak. Pada saat uji chow saya mendapat model FEM kemudian saya lanjut uji haustman dan mendapat model REM dan saya lanjut uji LM dan didapat model PLS yg terbaik. Bagaimana kesimpulannya ya pak? Terimakasih...
BalasHapusPak untuk uji hausman bila muncul bacaan seperti yg tertera pada gambar bapak (*cross section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero). Apakah itu tidak masalah dan bisa kita lanjutkan dengan memilih REM? Karna saya mengalami hal tersebut. Mohon bantuannya pak
BalasHapusmohon solusi bapak, apakah data yang berbentuk 8.44E-12 stlh regres tidak bermasalah dalam membacanya nanti ? adakah kaitanya dg ketidaknormalan data ? terimakasih
BalasHapusGimana caranya buat data awal kalau hasilnya kaya gini...
BalasHapusSaya mau bertanya pak. Pada saat uji chow saya mendapat model FEM kemudian saya lanjut uji haustman dan mendapat model REM dan saya lanjut uji LM dan didapat model PLS yg terbaik. Bagaimana kesimpulannya ya pak? Terimakasih..
BalasHapuspermisi pak, bagaimana apabila saat sudah dilakukan uji chow diperoleh hasil cross section-F lebih besar dari 5% dan Chi Square leih kecil dari 5%? kesimpulannya menggunakan common effect atau fixed effect? terimakasih
BalasHapusBalas
permisi pak,mau tanya saat saya mengajukan proposal dosen saya bilang metode pooled least square,fixed effect model,dan random effect model mempunyai rumus, nah dosen saya menyuruh saya untuk menyelesaikan nya tidak dengan aplikasi saja tetapi manual nya juga. apakah bisa dikerjaan secara manual kah pak? soalnya saya mencari referensi di internet kasus cara pengerjaan manual nya tidak ada pak. Terimakasih
BalasHapusterimakasih materinya sangat membantu.
BalasHapussaya mau bertanya, apakah ada buku atau jurnal yang mengatakan kalau model yang terpilih pada uji chow adalah model common tidak perlu dilakukan uji hausman dan uji LM? kalau ada boleh di share karena saya sangat butuh untuk penelitian
Ijin konsultasi. Kajian saya ttg hubungan 6 variabel Good Governance dari Bank Dunia ( bebas pendapat/bp; politik stabil/ps; pem.efektif/pe; kualitas peraturan/kp, supremasi hukum/sh; kontrol korupsi/ks) terhadap Y (PDB). Hsl views 10, CEM dan FEM tidak menunjukkan adanya hubungan ( prob > 0.05). Prob hHsil uji chow 0.0000. Hsl REM ada dua variabel yang berhubungan ( prob < 0.05). Prob Uji hausman 0.0000. Utk kasus REM yang berpengaruh, apakah boleh pilih REM, mengingat FEM tdk menunjukkan adanya pengaruh var Independent thd Y (PDB). Apakah lanjut uji LM??? Tks atas advicenya , salam
BalasHapusKa mau bertanya...
BalasHapusUntuk uji autokorelasi data panel dengan model REM yg terpilih , ketika uji autokorelasi regresinya ttp menggunakan model REM untuk DW nya atau dipindahkan model nyaa ???
Regression Panel Data In R Software Portable
BalasHapushttp://bit.ly/GuideSR