Sunday, March 18, 2012

Estimasi Model Regresi dengan Menggunakan Data Panel

 Setelah kita membaca introduction dari regresi dengan data panel, berikut akan dilanjutkan mengenai tiga macam estimasi  model yang dapat digunakan dalam analisis regresi data panel yaitu model common effects, fixed effects, dan random effects. Pada dasarnya, perbedaan yang mendasari ketiganya adalah keberadaan efek spesifik individu ( -->αi). Keberadaan efek spesifik individu dan korelasinya dengan variabel penjelas yang teramati (Xit) sangat menentukan spesifikasi model yang akan digunakan.
A.     Common Effects Model
              Model common effects merupakan pendekatan data panel yang paling sederhana. Model ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu sehingga diasumsikan bahwa perilaku antar individu sama dalam berbagai kurun waktu. Model ini hanya mengkombinasikan data time series dan cross section dalam bentuk pool, mengestimasinya menggunakan pendekatan kuadrat terkecil/pooled least square.
            Adapun persamaan regresi dalam model common effects dapat ditulis sebagai berikut: 
dimana i menunjukkan cross section (individu) dan t menunjukkan periode waktunya. Dengan asumsi komponen error dalam pengolahan kuadrat terkecil biasa, proses estimasi secara terpisah untuk setiap unit cross section dapat dilakukan.

B.     Fixed Effects Model
            Model Fixed effects mengasumsikan bahwa terdapat efek yang berbeda  antar individu. Perbedaan itu dapat diakomodasi melalui perbedaan pada intersepnya. Oleh karena itu, dalam model fixed effects, setiap  merupakan parameter yang tidak diketahui dan akan diestimasi dengan menggunakan teknik variabel dummy yang dapat ditulis sebagai berikut:
Teknik seperti diatas dinamakan Least Square Dummy Variabel (LSDV). Selain diterapkan untuk efek tiap individu , LSDV ini juga dapat mengakomodasi efek waktu yang besifat sistemik.  Hal ini dapat dilakukan melalui penambahan variabel dummy waktu di dalam model.

C.    Random Effects Model
Berbeda dengan fixed effects model, efek spesifik dari masing-masing individu  diperlakukan sebagai bagian dari komponen error yang bersifat acak dan tidak berkorelasi dengan variabel penjelas yang teramati , model seperti ini dinamakan random effects model (REM). Model ini sering disebut juga dengan error component model (ECM). Dengan demikian, persamaan model random effects dapat dituliskan sebagai berikut:

Karena itu, metode OLS tidak bisa digunakan untuk mendapatkan estimator yang efisien bagi model random effects. Metode yang tepat untuk mengestimasi model random effects adalah Generalized Least Squares (GLS) dengan asumsi homokedastik dan tidak ada cross-sectional correlation.

Setelah membaca dengan seksama mengenai model estimasi ini, tentu kita penasaran model estimasi apa yang paling tepat untuk data panel yang kita miliki...tetap Stay tune di channel ini...=D


159 comments :

Anonymous said...

Selamat siang Bro......, ECM (Error Component Model)ini sama dengan common effects model atau random effects model.
Trmaksih maulan ais'35

Ferdian Fadly said...

Ecm ( error component model) biasa disebut random efek model mas....salam hormat kepada senior...ferdi ais/stis 49...

Anonymous said...

selamatsiang mas... gmn cara mengatasi heterokedastisitas pada model fixed effect?
terima kasih

Ferdian Fadly said...

http://ferdifadly.blogspot.com/2013/08/pengujian-struktur-varian-covarian-data.html read this before....

Anonymous said...

Assalamu'alaykum Wr. Wb.

Bang, saya mau tanya, bagaimana step untuk pengujian panel simultan yang benar ya? untuk tahap uji endogenitas dan hausman pada simultan panel juga seperti apa ya? terima kasih

Ferdian Fadly said...

Untuk teman-teman semua, saya sudah kembali aktif menulis
Silahkan dibaca terimakasih

http://ferdifadly.blogspot.com/2015/03/struktur-model-data-panel.html

Anonymous said...

M' Ferdi mo tanya kalo variabel dummy itu dimasukkan juga tuk uji pemilihan model ya??ato diuji model apa yg trbaik (common, fixed ato random) dulu baru setelah itu dimasukkan variabel dummy-nya?

Saya coba masukkan variabel dummy dalam persamaan, setelah itu diuji chow&hausman, hasilnya random effect yg terbaik.

Ferdian Fadly said...

variabel dummynya apakah untuk tiap individunya? kalau itu yang anda lakukan,,,anda telah melakukan model fixed effect... tetapi kalau yang anda maksud adalah kondisi disuatu waktu misalnya krisis (bukan tiap waktu)...atau kondisi suatu individu (bukan tiap individu)...saya biasanya menguji struktur modelnya dulu...baru terakhir masukkan dummynya...

Unknown said...

Mas boleh tanya gak bila salah satu model tersebut tidak ditemukan nilainya apakah penelitian tetap dapat dilanjutkan??

Ferdian Fadly said...

Mbak Kartika...kenapa bisa tidak memunculkan semua hasilnya?...ada kendala apa? pada dasarnya tidak masalah...ada di buku baltagi juga terkait hal; tersebut...malah sudah diasumsikan secara informal....tes itu sendiri hanya alat bantu mengambil keputusan...

Unknown said...

iya mas saat mencari model random hasilnya tidak muncul dia mengatakan bahwa jumlah variabel independen melebihi jumlah perusahaan? jadi bagaimana ya mas kalo seperti itu apa saya tetap dapat melanjutkan penelitian?

Unknown said...

saya juga punya masalah yang sama,saat estimasi random effect yang muncul estimasi random effect memerlukan number of cross sections, apakah ada yang salah dari langkah2 saya ya mas?mohon bantuannya

Ferdian Fadly said...

@kartika tika : jadi mbak kan sudah tahu itu penyakitnya....pilihannya adalah kurangi variabel bebasnya, atau banyakkan jumlah perusahaannya,,,,atau justru mengabaikan keduanya,,,karena anda berasumsi menggunakan fixed,,, meyakini dan mengasumsikan bahwa ada perbedaaan yang nyata dan bersifat tetap oleh perusahaannnya...

@rifki akbar: jawabannya sama

Unknown said...
This comment has been removed by the author.
Unknown said...

jadi dalam random effect itu ada ketentuan jumlah sampel atau variabel bebas yang harus dipenuhi mas?kalau memang ada ketentuan seperti itu boleh saya minta referensinya?terima kasih sebelumnya

Ferdian Fadly said...

jumlah variabel bebasnya kurang dari jumlah cross nya...jika menggunakan random efek pada cross nya...

Unknown said...

mas ada share cara uji asumsi klasik dan cara mengilangkan masalah dalam analisis regresi (multikolinieritas, heteroskedastisitas, otokorelasi, dan normalitas) gak mas? mohon bantuannya dong

Ferdian Fadly said...

Saya belum lanjut menulis lagi mbak....mohon maaf...

nugroho said...

Assalammualaikum, saya mahasiswa tingkat akhir. Saat ini saya sedang mengerjakan skripsi dengan metode data panel. model yang terpilih adalah FEM cross section weight. Yang mau saya tanyakan adalah asumsi klasik apa saja yang harus dipenuhi oleh model FEM cross section weight ini?
Atas jawabannya saya ucapkan terima kasih

nugroho said...

ini alamat email saya sya.nugroho@gmail.com

Ferdian Fadly said...

Waalaikumsalam....Anda sudah berhasil membangun model dengan FEM cross section weight....so apalagi yang harus kita lakukan....anda sudah menyadari adanya perbedaan varian data dan heterogenitas individunya....anda sadar betul sehingga mempertimbangkan weightnya saat mengestimasi koefisien (b) nya....sehingga secara statistik...tida ada lagi yang harus anda lakukan sebagai bentuk kesadaran anda tersebut....meskipun demikian...mungkin banyak juga dosen yang tidak menyadari hal tersebut....artinya yang anda harus lakukan adalah,,,menunjukkan pada mereka kalau anda sudah melakukan langkah yang sesuai...misalnya mengapa menggunakan fixed pertimbangannya apa...kemudian menunjukkan pada mereka mengapa memilih cross section weight...dst....

nugroho said...

Terima kasih,
Berarti sudah tidak perlu uji asumsi klasik lagi. Kemudian saya mau bertanya tentang weight yg digunakan. Saya mengikuti langkah-langkah pengerjaan di e views hingga menemukan model FEM cross section weight, akan tetapi saya masih blm paham apabila ditanya "weight (penimbang) yang anda gunakan?". Mohon sedikit penjelasannya..

nugroho said...

Maaf, saya ingin bertanya lagi. Lalu bagaimana kalau model yang terpilih adalah cross section SUR?

_terima kasih

Ferdian Fadly said...

Ada pengujian struktur varians covariansnya dulu.....lewaat uji itu anda tahu....varian covarian anda homoskedastik, heteroskedastik, atau heteroskedastik dengan SUR...jika homoskedsatik maka no weight...heteroskedastik menggunakan cross section weight....heteroskedastik dengan sur menggunakan cross section weight dengan SUR....anda harus uji dulu....tapi kalau anda sudah berhasil mengujinya...dan ternyata cross section SUR...tetapi anda tidak bisa menggunakan SUR karena Eviews melarang hal tersebut(terkait jumlah N dan T)-STATA tidak melarang....Menurut Professor Reed...hal ini karena penggunaan weighting pada STATA dan Eviews berbeda....sehingga di STATA masih memungkinkan, sedangkan di Eviews tidak boleh...saya akali dengan menggunakan optionnya....atau bahkan beralih ke STATA....tetapi STATA ini weightingnya ga sama dengan Eviews sehingga hasinya ga seperti eviews....Siapa yang benar Eviews atau STATA....mmmm...saya belum tanya ke masing-masing developernya...

Unknown said...

Mas mau nanya, cara perhitungan nilai efek intersep pada tiap individu cara perhitungan nya bagaimana ya? kalau dengan random nilai constan ditambah dengan nilai masing-masing intersep, bagaimana dengan model fixed effect? apakah sama dengan perhitungan rmodel random? terimakasih

Ferdian Fadly said...

@inaya...c ditambahkan dengan efek masing-masing

Anonymous said...

Mas, kalau di ouput eviews, untuk interpretasi Rsquared menggunakan weighted atau unweighted? Model yg saya gunakan REM

Ferdian Fadly said...

weighted

Unknown said...

halo mas saya ijin bertanya
mas saya sedang melakukan penelitian data panel dengan dua kriteria grup daerah
daerah A terdiri dari 8 daerah dan daerah B 16 daerah, T=5 tahun , var Ind=3, var dep=1

setelah saya olah untuk B tidak ada masalah.
untuk kelompok A konstanta masing2 var ind besar, lebih besar drpd B tapi ternyata tidak signifikan, sudah gitu konstantanya C negatif (negatifnya besar lagi). kira-kira kenapa ya mas?
terima kasih

Ferdian Fadly said...

data A lebih beragam.....boleh saya pastikan dengan melihat datanya...

Anonymous said...

mas ferdy, kalau saya menggunakan dummy variabel untuk membedakan sebelum dan sesudah krisis (0=sebelum dan 1=sesudah) pada data panel, bagaimana intepretasin hasil nya?apabila ternyta signifikan dan koefisien nya +2
trima kasih

Ferdian Fadly said...

jika kondisi variabel bebas lainnya dikondisikan sama, maka kondisi sesudah krisis secara rata-rata lebih besar dibandingkan sebelum krisis....tetapi apakah itu karena krisis, saya tidak akan pernah menjawab seperti itu....itu sejujurnya lebih kepada period referencenya menurut saya...tapi itu memang murni pendapat saya pribadi

Unknown said...

Mintak pendapatnya mas

Kalo dari uji chow dan uji hausman menyatakan fixed sedangkan hasil terbaiknya adalah cammon itu bisa gak mas??

Unknown said...

Mintak pendapatnya mas

Kalo dari uji chow dan uji hausman menyatakan fixed sedangkan hasil terbaiknya adalah cammon itu bisa gak mas??

Ferdian Fadly said...

@jesika
Uji chow (Fixed vs common) yang menang common
sedangkan uji hausman (Fixed vs random) yang menang common?

Maksudnya begini kali ya
Uji chow (Fixed vs common) yang menang common
sedangkan uji hausman (Fixed vs random) yang menang RANDOM

sebenarnya ada pengujian lagi bisa (Random vs Common)...tetapi kalau saya sejujurnya dalam kasus tersebut cenderung akan memilih random saja :)

Unknown said...
This comment has been removed by the author.
Unknown said...

Saya ingin bertanya kenapa hasil output ada weighted atau unweighted? Apa ada kesalahan ?

Ferdian Fadly said...

@aulia : sudah saya balas via email

Unknown said...

mas bagaimana jika setelah di uji chow dan housman yang diterima adlh fixed, tetapi setelah di uji asumsi klasik normalias data memiliki nilai probability lebih kecil dari 0,05 ?
solusinya bagaimana ?
tolong dibls ke email jesicaivana94@yahoo.com

Ferdian Fadly said...

@jessica...sudah saya balas

SandiDewi said...

masa saya mau nanya, saya masih bingung dengan fixed effect model.. dalam persamaan fixed effect model kan terdapat variabel dummy sedangkan dalam penelitian saya tidak ada mengenai dummy.. sedangkan ketika saya menguji ke3 model seperti cem, fem dan rem model fem lah yg terpilih saya bingung untuk membuat persamaan regresinya. tolong dijelaskan Ya mas. terima kasih banyak :)

Ferdian Fadly said...

@sandidewi ketika anda menggunakan fixed effect sesungguhnya anda menciptakan koefisien dummy untuk individu penelitian anda yang dapat menangkap keberagaman karakteristik individu nya.... itu muncul di koefisien fixed effect nya...

SandiDewi said...

mas klo uji park menggunakan model fixed effect (no weights) tapi untuk yang uji yg lainnya menggunakan model fixed effect (cross section weight) boleh tidak? tolong dibantu ya mas.

Ferdian Fadly said...

@sandidewi : tahap pengolahan data panel...pilih dulu fixed, common atau random...kalau sudah terpilih katakanlah fixed, fokuslah pada pengujian struktur varians covarians weight nya...katakanlah cross section weight karena meyakini strukturnya heteroskedastisitas.....artinya ketika gunakan ini, anda seharusnya sadar, pelanggaran heteroskedastisitas itu sudah terjadi, oleh karena itu anda gunakan cross section weight untuk menagkomodir hal tersebut...jadi tidak perlu lagi diuji...

Unknown said...

Mas mau nanya. Alasan kita pake cross section weight apa ya ? Saya masih kurang paham.
Soalnya ketika saya pakai no weight hasil output saya jelek tetapi ketika pake cross section weight tidak sejelek no weight.
Mohon bantuan nya mas

Unknown said...

Mas mau nanya. Alasan kita pake cross section weight apa ya ? Saya masih kurang paham.
Soalnya ketika saya pakai no weight hasil output saya jelek tetapi ketika pake cross section weight tidak sejelek no weight.
Mohon bantuan nya mas

Ferdian Fadly said...

@aulia Lia : Data Panelnya (cross section nya apa ? )....nah, mungkin data nya mbak aulia memiliki kecendrungan pelanggaran asumsi heteroskedastisitas dan autokorelasi....sila baca tulisan saya struktur varians covarians...

Unknown said...

Mas, mau tanya..
Kalo menggunakan REM apakah perlu melakukan uji linearitas lagi?
Soalnya di EVIews (baik versi 9 atau 8.1) ga ada Stability Diagnostic nya utk melakukan uji linearitas tsb.

Ferdian Fadly said...

@arief: perlu dipahami konsep linearitas dalam parameter dan linearitas dalam variabel...ga perlu mas arief

Unknown said...

Assalamualaikum tolong dibantu nih mas . Saya sudah dapat model data panel FEM . Ternyata hasilnya ada hetero sama autokol . Terus saya pake cross section SUR buat ngatasin masalah itu . Tetapi autokolnya tetap tidak lolos . Apa yg harus saya perbuat ? Terimakasih mas

Ferdian Fadly said...

@fiqi : autokolnya ga lolos dilihat dari apa? durbin watson? saya tidak yakin durbin watson dapat menangkap seluruh gambaran autokorelasi yang ada terkait dengan kompleksitas data panel...setidaknya sudah berusaha diakomodir dengan melibatkan struktur varians covarians yang tepat....namun kalau masih belum yakin juga....ada dua solusinya...arahkan ke panel dynamic dengan menggunakan GMM ada di eviews juga....atau tetap panel static tetapi gunakan variabel lag sebagai initial variabel tambahannya....

Unknown said...

Mas maaf saya ingin bertanya lagi . Apakah bisa autokol tidak perlu diperhatikan ? Karena setelah saya membaca baca ada yg bilang karena data panel itu bersifat cross section jadi sifat times seriesnya tidak begitu dominan . Jika begitu apakah uji asumsi klasik yg perlu saya lakukan hanya multikol dan heteros ? Terimakasih mas maaf menggangu

Ferdian Fadly said...

@fiqi : kalau series nya panjang...sifat time series nya bisa juga jadi dominan...bahkan sudah seharusnya kita melakukan unit root test data panel dulu...sebelum masuk ke variabel... series nya berapa panjangnya?

Unknown said...

kalo pada saat uji F restricted yang di pilih pendekatan PLS apa perlu di uji kembali dengan uji hausman ?

Ferdian Fadly said...

@isnaini : kalau pemenangnya pooled ls,,,sebaiknya ditinjau dengan membandingkan dengan random effect...jadi random dengan pooled(common) mana yang lebih baik...

akew said...

mas boleh tanya, saya meneliti 2 kelompok yang sama" menggunakan data panel. kelompok A 5 perusahaan dan 5 tahun. kelompok B juga sama 5 perusahaan 5 waktu. saya ingin membandingkan keduanya. klw pada eviews menggunakan apanya uji bedanya?

Ferdian Fadly said...

@akew : apanya yang mau diuji? apakah kedua kelompok dibangun persamaan model yang independen? kalau memang demikian tidak akan dibandingkan...karena memang disusun oleh persamaan yang berbeda...
tetapi kalau sekedar perbedaan rata-rata suatu nilai dari beberapa angka dari beberapa kelompok, jika asumsinya terpenuhi, anova masih bisa, gunakan SPSS,,

Tama said...

Bole saya tanya?Kan ada 3 pendekatan ya mbak itu. Common fixed sm random. Nah kan dibandingin mana yg paling bagus. Nah ini data ku kan common sm fixed bagus pake fixed. Tp pas fixed sm random bagus random. Jadi aku harus pake yg common apa random ya kak?

Ferdian Fadly said...

common vs fixed--> jika sig --> fixed...hasil sig,keputusan:fixed
random vs fixed--> jika sig --> fixed...hasil tidak signifikan, keputusan random...

jadi mas tama pilih random..., cuma ya itu pastikan waktu hausman, hasil uji tidak signifikan, sehingga model random terpilih....

Meskipun demikian, keputusan akhir tetap pada peneliti masing-masing...

Unknown said...

mas, saya mau tanya caranya mendeteksi heterokedastisitas untuk data panel. karena menu resisual heterokedastisitas gak muncul di estimation saya. dan saya baca di forum eviews, memang eviews tidak menawarkan uji heterokedastisitas untuk jenis data panel.

tapi saya nemu paper yang bilang, untuk mendeteksinya, bisa dgn membandingkan model CE unweighted dengan weighted. apa benar begitu? lalu gimana dengan interpretasinya?
thanks mas

Ferdian Fadly said...

pendeteksian heteroskedasatisitas seharusnya dengan pengujian struktur varians covariansnya...ada di buku baltagi...untuk buku berbahasa indonesia ada pada buku pak Mahyus ekananda....

kalau berdasarkan weighted dan unweighted meskipun bisa, itu akan sangat sangat subjektif sekali...

Uut said...

mas mau nanya, saya sedang melakukan penelitian data panel dengan T=5 tahun , var Ind=6, var dep=1

dan setelah saya olah model random effect yang terbaik,
tapi konstanta C negatif.
kira-kira kenapa ya mas?
terima kasih
tolong dibls ke email virgovvd@gmail.com

era said...

selamat malam. mas mau nanya, saya sedang melakukan penelitian persamaan simultan dua persamaan yang menggunakan data panel dengan N=19, T=4. yg mau saya tanyakan bagaimana step2 yg harus saya lakukan. apakah menguji simultanitas terlebih dahulu atau penentuan metode panel data nya.. terimakasih

Unknown said...

Anda memiliki masalah dalam penelitian, skripsi, tesis, dan disertasi anda?? Kami solusinya..
Kami menyediakan jasa konsultasi olah data statistik
Permasalahan anda akan ditangani dengan cepat oleh para profesional yang kompeten di bidang statistik dan ekonometri.
Software statistik yang biasa digunakan diantaranya
1. SPSS, 2. Stata, 3. E-views, 4. Lisrel, 5. Smart-PLS, 6. Program-R, dsb.

Tunggu apalagi.. Hubungi Kami..
Alkhwrizmi Consultan : 0812 7578 4200
Email : alkhwrizmi@gmail.com
http://alkhwrizmi.blogspot.co.id/

Unknown said...

Selamat pagi mas saya mau nanya tugas akhir saya tentang data panel menggunakan dua komponen model yang menggunakan metode mixed effect model two way component regression model saya kebingungan dalam menetukan kriteria datanya mas? karena jurnal yang saya cari juga sulit yang membahas metode itu, mohon sarannya mas terima kasih

Ferdian Fadly said...

@Uut said...
mas mau nanya, saya sedang melakukan penelitian data panel dengan T=5 tahun , var Ind=6, var dep=1

dan setelah saya olah model random effect yang terbaik,
tapi konstanta C negatif.
kira-kira kenapa ya mas?
terima kasih
tolong dibls ke email virgovvd@gmail.com
#Jawab: emang kenapa kalau konstanta nya negatif, ya ga kenapa kenapa.....lanju aja...biasanya karena variabel dependennya reltif kecil dibandingkan variabel bebasnya,,,tapi gapapa koq


July 25, 2016 at 10:35 AM
@era said...

selamat malam. mas mau nanya, saya sedang melakukan penelitian persamaan simultan dua persamaan yang menggunakan data panel dengan N=19, T=4. yg mau saya tanyakan bagaimana step2 yg harus saya lakukan. apakah menguji simultanitas terlebih dahulu atau penentuan metode panel data nya.. terimakasih
#Jawab : Era...dilakukan secara simultan juga tahapannya....bangun model panel sekaligus diuji simultanitas dan asumsi yang harus dpenuhi nya

@zuly: coba email aja untuk konkrit permasalahannya

Unknown said...
This comment has been removed by a blog administrator.
Unknown said...

Video Uji Reliabilitas Cronbach Alpha Menggunakan EVIEWS
www.youtube.com/watch?v=YiMBKcvzkE4
WHATSAPP 085227746673
Analisis Dengan EVIEWS, LISREL, SPSS, AMOS, DLL

Unknown said...

pak ferdian, bagaimana caranya membuat variabel dummy waktu untuk fixed effect model, misal dari tahun 2008 sd 2015. terima kasih

Ferdian Fadly said...

@bu titik...kalau biasanya dikasih effectnya pada cross section nya....kalau di eviews kasih di period effect nya ya bu

Ahmad Fuadi said...

selamat pagi pak, saya mau nanya
1.maksud dari data Homosedastik & Heterosedastik (kaitannya dengan weighted dan unweighted) itu bagaimana ?
2. cirinya untuk membedakan data homosedastik & heterosedastik?
3. untuk pengujiannya saya mencoba menggunakan GLS weight (cross section weight) nah hasilnya saya lihat pada Rsquared meningkat, menurut bapak bagimana soal ini ?
4. apakah masih diperlukan melakukan pengujian asumsi klasik pada data panel ?, soalnya saya melakukan uji multikolinearitas dan hal itu terbukti.

terima kasih

Ferdian Fadly said...

Ga sepenuhnya benar...dan tidak sepenuhnya salah....saya juga sering melakukannya...cara cepat seperti itu

Unknown said...

asslamualaikum, mas @ferdian mohon bantuannya, data yang saya gunakan adalah data panel, dan seperti yang sudah ditanyakan oleh mbak jesika di atas, waktu uji normalitas dan diperoleh nilai prob < 0,05 itu berarti datanya tdk normal kan ya mas?
tapi saya pernah membaca bahwa data panel itu tidak mengharuskan syarat ini sbg sesuatu yang wajib dipenuhi karna uji normalitas bukan merupakan syarat yang BLUE.. itu bagaimana ya mas? mohon penjelasannya..atau ada alasan lain?
terimakasih sebelumnya mas.. nanti penjelasannya mohon dikirim ke email saya wahyukurniana23@gmail.com

Ferdian Fadly said...

@wahyu : ya...pelanggaran asumsi merupakan hal yang sulit dihindari pada data panel, akan tetapi berbeda dengan data OLS (regresi cross section), pada data panel, pelanggaran tersebut dapat diakomodir dengan pemilihan struktur varians covarians yang sesuai...apakah cocok menggunakan cross section weight dan seterusnya...

Unknown said...
This comment has been removed by the author.
Unknown said...

Terimakasih mas ferdi atas bantuannya..

Unknown said...

Selamat sore mas saya sudah email mas ferdian tapi belum ada balesan dari mas ferdian mohon balesannya dan sarannya mas terima kasih mas

Ferdian Fadly said...

zuly : judulnya apa? variabel y nya apa? mengapa harus menggunakan mixed effect?

Ferdian Fadly said...

@zuly: sudah saya balas

achik89 said...

Salam sejahtera, tuan ada no wasap gak? Saya mau minta run data

achik89 said...

Salam sejahtera, tuan ada no wasap gak? Saya mau minta run data

Anonymous said...

Assalamualaikum, mau tanya alamat email mas Ferdian apa ya?

Ferdian Fadly said...

@anonymous : 07.5356@gmail.com

Unknown said...

Sore mas..
Saya mau tanya, ini hasil olahdata dgn model fixed effect dgn konstanta pda coefficientnya sebesar -185.0516. Kok hasilnya bisa s'gede itu kenapa mas tolong djelaskn ya mass.. Mohon bantuannya
Terima kasih

Ferdian Fadly said...

ya ya ya... X nya apa, Y nya apa? biasa nya terjadi karena ketidaksetaraan X dan Y nya,,,misalnya Y dalam rupiah...sementara X nya dalam persen...coba yang Y nya di log kan

Unknown said...

Mas saya menggunakan random effect. Lihat rsquarednya yg mana ya mas? Karna disitu ada weighted dan unweighted.dan kenapa ada dua pilihan itu mas? Apa bedanya antara weighted dan unweighted. Makasih mas ferdian

Ferdian Fadly said...

@cindy : yang weighted

Unknown said...

Mas di persamaan regresi linier saya variabel saya berpengaruh positif. Tetapi stlh di uji t dengan perbandingan t hitung dan t tabel, variabel saya jd tidak berpengaruh. Untuk interprestasinya saya pakai yg mana ya mas? Hasil persamaan regresi atau hasil uji t? Makasih mas

Ferdian Fadly said...

@cindy: ga mungkin..harusnya sama...boleh saya lihat datanya

Haruki said...

Siang mas
maaf saya mau nanya..
saya penelitian menggunakan data penel, dan metode yang terpilih adalah fixed effect..
kemudian di fixed effect itu terdiri dari No weights, Cross-section weights dan Cross-Section SUR..
Itu apa bedanya ya mas ??
terimakasih

Ferdian Fadly said...

@suci : struktur varians covariansnya

Haruki said...

terus cara nentukannya bagaimana ??
nentukan kalau kita harus pakai no weights, Cross-section weights atau pakai Cross-Section SUR..

Unknown said...

Saya kirim email ya mas, apakah saya salah tlg diberitahu

Ferdian Fadly said...

@suci nuraini: pengujian struktur varians covarians LM test

@cindy : sudah saya balas

Unknown said...

Malam Mas Ferdi, saya mahasiswa dan sedang menyelesaikan skripsi. Saya bingung ketika Saya mau Uji Random Effect Vs Common Ef. Malah random Eff tidak bisa karena Sedikit Cross Section. Jadi itu gimana ya mas? Apa saya bisa ambil Asumsi dengan memakai Common Ef. Ada yg berpendapat kalau sudah melakukan Uji Chow dan hasil nya Common tidak usah dilanjut lagi uji lain sehingga dpt diambil Common Ef. Sebagai model regresi saya?. Mohon Bantuannya ya mas. Boleh di balas ke email saya hasbulhadi1@gmail.com

Ferdian Fadly said...

@hasbul : boleh saya lihat datanya mas

Haruki said...

mas mau nanya lagi
data panel saya kan menggunakan fixed effect..
ketika gls wight nya "no weight" data saya terdapat beberapa yang tidak signifikan..
kemudian ketika gls weightnya saya ganti "cross section sur" data saya semuanya signifikan..
itu bagaimana ya mas ?
apa tidak apa-apa jika saya menggunakan cross-section SUR ?

Ferdian Fadly said...

perlu diketahui bahwa akibat dari autokorelasi adalah under-estimate koefisien dari model nya

the page of mind said...

halo mas, mau tanya bagaimana menentukan model estimasi data panel (common/fixed/ random) dengan menggunakan spss? apakah spss tidak bisa menguji model data panel random?

Ferdian Fadly said...

@dwita : SPSS belum mengakomodasi hal tersebut

Unknown said...

Mas kalau untuk mengetahui estimasi regresi data panel dengan menggunakan metode hodrick preacott filter bisa ga?

Ferdian Fadly said...

@nel : bukannya itu untuk smoothing datanya terlebih dahulu? bukan bagian dari pengolahan data panel nya...justru bagian persiapan datanya

Unknown said...

Mas saya mau tanyaa, untuk masalah pemilihan model antara fixed effect dan random effect, saya tidak bs yg uji random karna katanya cross section lebih kecil dr jumlah variabelnya, itu gimana ya mas ? Apa bs dilanjut ?

Ferdian Fadly said...

@putri : sudah saya jawab via email ya...

Unknown said...

Hallo Mas Ferdi, saya mau tanya jika model yg terbaik Random Effect apakah benar Uji Asumsi Klasik tidak perlu dilakukan. karena saya membaca beberapa versi. Sementara versi lain menyebutkan bahwa asumsi klasik yg dilakukan hanya normalitas dan multikolinearitas..

Chairunisa said...

Hallo sayan mau bertanya model data panel saya yg terpilih adalah random effect dan di dalan random effect itu ada 2 pilihan weight statistic dan unweight statistic. Seharusnya yg benar itu yg mana ya? Soalnya koefisien determinasi dan durbin watsonnya ada 2. Terimakasih

Ferdian Fadly said...

@tari : Random (jika terpilih) menggunakan GLS..sudah generalized dengan varians nya...sehingga menurut GUJARATI secara teoritis pelanggaran asumsi terkait dengan varians covariansnya..baik heteroskedastisitas dan nonautokorelasi sudah diakomodir...Normalitas menurut saya masih dibutuhkan....sementara multikolinearitas, dapat diperhatikan maupun dapat diabaikan (ketika tidak terlalu mengganggu) karena tetap akan menghasilkan estimasi yang BLUE....

@chairunnisa : weighted..karena sudah ditimbang dengan varians covariansnya...

Unknown said...

Halo mas Ferdi mau tanya bagaimana mencari intersep akhir pada FEM. kalo REM nilai individual effect ditambah dengan nilai intersepnya. bagaimana untuk FEM? apakah sama? terimakasih :)

Ferdian Fadly said...

@gina : sama

Unknown said...

Mas, saya rizal semester akhir, saya ingin menanyakan perihal
data panel saya, saya menggunakan FEM,sama kronologinya seperti mba suci di komentar sebelumnya mas,
Kalau saya pake "no weight" data saya ada yg tidak signifikan.
kemudian ketika saya ganti "cross section sur" data tersebut yg tadinya tidak signifikan menjadi signifikan.
Apakah itu sah sah saja, atau bagaimana mas?

Ferdian Fadly said...

@mozara rizal : ya itu artinya data kita memang diakui terjadi pelanggaran asumsi klasik makanya untuk mengakomodir hal tersebut digunakanlah cross section SUR....ingat autokorelasi akan menyebabkan model jadi underestimate...makanya ketika itu diakomodir dengan tepat...jadi signifikan kan...

SM said...

Malam Pak,maaf saya ingin bertanya,model regresi data panel saya yaitu Random Effect lalu ketika saya menguji normalitas ternyata datanya tidak normal maka akhirnya saya normalkan dengan transformasi log. Yg ingin saya tanyakan untuk uji t dan uji f saya menggunakan yg sebelum di log atau sesudah di log? Dan untuk uji asumsi klasik lainnya saya gunakan yg setelah di log kan? Trims. Mohon dijawab

Unknown said...

Mas ferdian saya meliya ingin bertanya,
1.dalam pengujian data panel saya uji chow menghasilkan model FEM terbaik sedangkan uji haussam menghasilkan uji REM terbaik, dalam hal ini saya harus memilih model mana ?
2.saat pengujian asumsi klasik pada model FEM menggunakan cross section weights DB wastson baik dan variabel menjadi signifikan, apakah benar data saya melanggar autokorelasi dan heteroskedastisitas.
Terimakasih mas saya menunggu jawabanya

Unknown said...

Ini email saya meliyasilfa@gmail.com

Unknown said...

Ini email saya meliyasilfa@gmail.com

Unknown said...

Mas ferdian saya meliya ingin bertanya,
1.dalam pengujian data panel saya uji chow menghasilkan model FEM terbaik sedangkan uji haussam menghasilkan uji REM terbaik, dalam hal ini saya harus memilih model mana ?
2.saat pengujian asumsi klasik pada model FEM menggunakan cross section weights DB wastson baik dan variabel menjadi signifikan, apakah benar data saya melanggar autokorelasi dan heteroskedastisitas.
Terimakasih mas saya menunggu jawabanya

Ferdian Fadly said...

@SM : model terakhir yang digunakan...

@meliya : 1. kalau saya REM atau kalau mau tetap Fixed saya kasih cross section weight
2. iya, ada indikasi seperti itu...

@

dem said...

mau tanya untuk pemilihan model estimasi apakah bisa hanya menggunakan satu uji saja (misal uji chow saja)? kalau boleh tau alasannya kenapa? trims sblmnya mas

Ferdian Fadly said...

@dem: lazimnya hausmannya juga di test...tetapi di buku baltagi sendiri cara memutuskannya bisa sebagai hak prerogatifnya peneliti...

Unknown said...

Kak mau nanya, sebenernyaa apasih yang membedakan regresi data panel sm regresi biasa? Dan kenapa kita harus melakukan pengujian pemilihan 3 model itu untuk apa ya tujuannya?

Alifatun said...

Mas saya Alifatun. Sya mau nanya tujuannya tiga model estimasi itu untuk apa ya? Mksih

Ferdian Fadly said...

@unknown dan alifatun...data panel itu kan kombinasi data cross section dan series jadi gabungan keduanya...konsekuensinya...MUNGKIn saja ada pengaruh dari nyebutnya endowment factor...yaitu hal hal yang tidak ada dalam model (bisa jadi karakteristik individu maupun waktu) yang perlu dimasukkan ke dalam model...kalau karakter itu bersifat tetap maka namanya fixed effect...kalau random...namanya random effect....

isnainisapuput said...

Mas mau tanya, kan dalam pemilihan model terbaik yang terpilih FEM tapi hasil dari FEM banyak yg tidak signifikan. Nah hasil PLS malah yang signifikan..boleh tidak kalok kita milih PLS ?

Ferdian Fadly said...

sudah dijawab di tempat satunya

Angga said...

Mas ferdian mau nanya, penelitian saya data panel dan model yang terpilih yaitu model fixed effect, namun ketika uji asumsi klasik terdapat masalah heteroskedastisitas. Cara mengatasi masalahnha gimana mas ?

Ferdian Fadly said...

@angga : Pelangaran asumsi merupakan hal yang sulit dihindari pada data panel....tetapi berbeda dengan pengolahan data cross section biasa...pelangaran pada data panel dapat diakomodir melalui penggunaan cross section weight pada saat estimasinya....

Fitri said...

Maa ferdian mau tanya, saya meneliti menggunakan data panel, model yg terpilih REM, apakah perlu uji asumsi kelasik.? Trims

Nita said...

Mas ferdian. Mohon pencerahannya.
Saya sedang melakukan regresi data panel, Ketika saya melakukan uji pemilihan model, uji terakhir (hausman) menyatakan random effect lebih baik (prob>0,05).

Namun hasil signifikansi model fixed effect cross-section weighted jauh lebih baik daripada random effect (semua variabel bebas signifikan).

Sementara menggunakan random effect hasilnya tidak ada yang signifikan.

Jadi lebih baik menggunakan model mana ya?
Terima Kasih

Ferdian Fadly said...

@nita: boleh tahu cross sectionnya apa? seriesnya panjang? y nya apa?

Ferdian Fadly said...

@fitri : coba cek kenormalannya...

Nita said...

Cross section : perusahaan di Asia berjumlah 2376
Panjang series : 4 tahun
Bagaimana solusinya ya mas?
Terima Kasih

Ferdian Fadly said...

@nita : kemungkinan besar random....boleh lihat datanya mbak?

Nita said...

siap mas, saya share via email ya. Tks

SY said...

Mas Ferdian mau nanya, sya sedang melakukan penelitian menggunakan data panel, hasil uji chow menunjukkan CE lebih baik daripada FE, uji LM menunjukkan RE lbih baik dripada CE, jdi berdasarkan hasil uji menunjukkan RE paling tepat digunakan sedangkan cross section effect untuk RE = 0.00, itu penyebabnya apa ya mas? Terimakasih

SY said...

Tolong balas ke e-mail surtikayanti97@gmail.com
Terimakasih

Ferdian Fadly said...

pilih random effects....koefisien random berada di sekitar 0 nilai nya trdistribusi acak

Mutiara said...
This comment has been removed by the author.
Mutiara said...

Selamat malam pak. Jika uji chow saya probabilitas F nya tidak signifikan, tapi chi square nya signifikan, yang diterima CEM atau FEM pak? Terima kasih sebelumnya. Mohon dibalas pak

Ferdian Fadly said...

bagi saya uji hanya sekedar alat bantu...bagaimana interpretasi modelnya? sesuai?

Unknown said...

selamat malam mas. jika saya menggunakan data panel tapi asumsi normalitas tidak terpenuhi dan data saya mengandung nilai 0 dan minus sudah dicoba berbagai macam transformasi tetap tidak normal. apa yang harus saya lakuin mas ?

Ferdian Fadly said...

@unknown....boleh saya lihat data dan penelitiannya tentang apa? solusinya ada banyak tergantung case by case

Anonymous said...

Assalamualaikum mas, saya telah melakukan uji eviews dengan data panel 150 data independen yang dipakai (DAR,DER,SIZE,HHI) Sedangkan independennya ROE. Setelah uji hasil nya yang terpilih random effect model. Akan tetapi ada beberapa pertanyaan yang ingin hasilnya :
1. Saat yang tepilih uji random nilai R-squarenya hanya 9,2%
2. Bisa uji normalitas,multikolo
3. Pada saat uji hetero semua nominalnya kurang dari alfa 0.05 yang berarti terjadi multiko
4. Tidk bisa dilakukan uji autokorelasi karna datanya sangat rendah
Menurut mas ferdian apakah penelitian sudah benar?

Ferdian Fadly said...

estimasi random menggunakan GLS, jadi secara teori sudah mengakomodir terjadinya pelanggaran heterosdastisitas dan autokorelasi...
R-squared..ga masalah...selama tanda koefisien penelitian make sense secara ekonomi dan terjelaskan...apalagi tujuannya bukan untuk estimasi...

Anonymous said...

Pak saya ingin bertanya, saya menganalisis data antar negara. Dalam uji chow dan uji lm model yg terpilih adalah cem, namun boleh tidak jika saya lebih memilih fem dikarenakan dengan fem pelanggaran uji asumsi klasik dapat teratasi sedangkan cem tidak

Ferdian Fadly said...

@anonymous : pastikan kembali apakah hubungannya adalah X terhadap Y atau log X terhadap log Y..atau..berbagai kemungkinan lain....boleh saya lihat datanya?

Fitri said...

Mas saya mau tanyaa, untuk masalah pemilihan model antara fixed effect dan random effect, saya tidak bs yg uji random karna katanya cross section lebih kecil dr jumlah variabelnya, itu gimana ya mas ? Apa bs dilanjut ?

Ferdian Fadly said...

yo....bisa kurangin variabelna...atau tambahin n nya

Winda said...

Permisi kak , izin bertanyabapakah boleh jika nilai alpa pada uji stationer panel dan model panel nya berbeda? Klau berkenan boleh tahu referensinya. Mohon bantuannya kak saya beberapa hari lagi akan seminar untuk skripsi dan menyiapkan hasil yang terbaik

Tolong balas di email ya kak 16.9463@stis.ac.id

Winda said...

Izin bertanya lagi kak, semisal stryktur var covariancenya heteros dan terdapat cs correlation dgn nilai t>n apakah masih bisa menggunakan pada gls weight (cs weight) dan pada koef cov nya (cs sur psce),

Tolong dijwb di email ya kak,
Terima kasih bnyk
Email :16.9463@stis.ac.id

Ferdian Fadly said...

@winda: hi...junior...sudah dibalas via email ya...

Anonymous said...

Permisi kak, saya mahasiswa tingkat akhir, saya punya kendala dalam penelitian saya :

Data saya data panel dengan
Crossection : 34 provinsi
Time series : 5 tahun

Dengan hasil :
Model nya fem

Jika saya menggunakan crossection no weight variabel saya tidak signifikan,
Tetapi jika saya menggunakan crossection weight variabel saya signifikan, tetapi saya punya kendala kalo saya pakai cross weight, durbin watson saya terkena autokorasi kak,

Mohon solusi nya kak��������

Apakah boleh pakai cross weight? Tapi dw saya kena autokorelasi, kalo boleh apa dasar nya ya kak?

Terimakasih banyak����������

Ferdian Fadly said...

@anonymous : boleh saya lihat datanya dulu? 07.5356@gmail.com ...

Anonymous said...

Saya sudah kirim email kak, atas nama komardiana15@gmail.com ya kak terimakasih

Ferdian Fadly said...

@anonymous: sudah saya balas ya mbak nana

Unknown said...

Permisi pak saya mau nanya, misalnya tujuan penelitian saya ingin mengetahui perbedaan efek antar individu (FEM). Pertanyaannya apa bisa saya langsung memilih model (FEM) tanpa melakukan uji pemilihan model chow/hausman terlebih dahulu?

Ferdian Fadly said...

@unknown : bisa...itu hak prerogatif peneliti....cuma yang harus hati hati adalah memaknai individual effect di data panel...adalah kondisi ketika X berada pada level yang sama atau 0 (dimana kadang X=0) dalam kasus variabel tertentu tidak akan pernah tercapai...misal log (pdrb) sebagai x nya....

Fiky julio said...

Hallo pak kenapa yah dala uji REM Semua koeficient nilainya 0 semua ?
Ini baru dalam pemilihan model

Fiky julio said...

Koefisien dan konstantanya 0000 semua

Ferdian Fadly said...

@fiky julio....mendekati nol mungkin mas yang sifatnya acak atau random,..jadi tidak ada nilai fixed nya....

Post a Comment

Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...

 
Design by Free WordPress Themes | Bloggerized by Lasantha - Premium Blogger Themes | Web Hosting Coupons