Skip to content Skip to sidebar Skip to footer

Widget Atas Posting

Cara Membaca Model Regresi Yang Tepat Untuk Penelitian di Eviews 9

Gambar : Cover Artikel

Membaca Model Regresi 

Ditulis oleh : Dimas Purbo Wicaksono Fenda Putra, S.E.

Pernahkah kita merasa bingung ketika berhadapan dengan hasil data yang di olah ?

Timbul pertanyaan dari teman-teman, bagiamana cara mengetahui model regresi yang cocok pada penelitian saya ?

Tenang, tenang tidak usah panik.hehe

Kali ini saya akan mengajarkannya kepada teman-teman semua kok :-)

Pada postingan ini, saya akan memulainya dengan uji chow terlebih dahulu, setelah uji chow lanjut ke uji hausman, dan yang terakhir uji LM test. Tetapi teman-teman juga bisa kok menggunakan urutan lain, misalkan uji chow terlebih dahulu, kemudian uji LM test, dan yang terakhir uji hausman. Sebenarnya kerangka berpikir ini sama, hanya saja kita perlu membolak-balikkannya saja. Karena bukan hanya kita, dosen saya di UGM berbeda pendapat mengenai uji regresi ini, namun tetap pada satu kesimpulan :-)

Oke langsung saja, berikut cara menentukannya.hehe.

1.Redundant Fixed Effect atau Likelihood ratio (Uji Chow)

Gambar : Hasil Output Pengolah Data Eviews 9

Interpretasi Output :

Hasil redundant fixed effects atau likelihood ratio untuk model ini memiliki nilai probabilitas F sebesar 0.0000 lebih kecil dari alpha 0.05, sehingga H0 ditolak dan H1 diterima, model yang sesuai dari hasil ini adalah fixed effects. Setelah mendapatkan hasil fixed effects pada uji chow, selanjutnya kita lakukan uji hausman.

2. Hausman Test (Uji Hausman)

  Gambar : Hasil Output Pengolah Data Eviews 9

Interpretasi Output :

Berdasarkan hasil uji hausman menunjukkan nilai signifikansi 0.1837 (signifikansi > 0.05), maka H0 diterima, sehingga dapat diartikan bahwa model random effects lebih baik dari model fixed effects.

Hasil dari ketiga uji menunjukkan bahwa model regresi data panel dengan model random effects lebih baik dari model lainnya. Kedua pengujian yang telah dilakukan yaitu uji chow dan uji hausman, diperoleh hasil fixed effects dan random effects, sehingga perlu dilakukan pengujian terakhir yaitu uji LM test.

3. Lagrange Multiplie (LM)

Gambar : Hasil Output Pengolah Data Eviews 9

Interpretasi Output :

Hasil output di atas menunjukkan nilai probabilitas Breusch-Pagan (BP) sebesar 0.0000. Hipotesanya adalah jika probabilitas Breush-Pagan (0.0000) < 0.05 maka H0 ditolak, jadi model yang cocok adalah random effects. Sehingga, untuk analisis model regresi ini menggunakan metode random effects.

Informasi ekonometrika secara lengkap, silakan kunjungi channel youtube saya di : Dimas Channel

Note : Silakan bagi teman-teman yang ingin meng-copy artikel ini. Mohon sertakan sumber aslinya.Terima Kasih :-)

12 comments for "Cara Membaca Model Regresi Yang Tepat Untuk Penelitian di Eviews 9"

  1. Izin bertanya pak, mohon maaf untuk uji kedua (hausman) kalau p value > 0.05 bukankah ho diterima?

    ReplyDelete
    Replies
    1. Terima kasih koreksiannya
      Iya benar, Ho diterima dan model yang tepat Random effect

      Delete
  2. Permisi mau tanya mas
    Sy kn menggunakan eviews 10 untuk data panel
    Nah utk uji chow hasilny fixed effect, terus utk uji hausman hasilnya random.
    Yg mau sy tanyakn klau sy mau melakukan uji LM bagaimana carany klau menggunakan eviews 10 dan create workfile na sudah saya ubah ke balanced panel tapi masih muncul "not avaible for panel equation with estimate effect."?
    terima kasih

    ReplyDelete
    Replies
    1. This comment has been removed by the author.

      Delete
    2. Saya juga permasalahannya seperti ini, sampai sekarang belum dapat solusi. Mohon bantuannya jika ada yg tau 🙏

      Delete
    3. Saya sudah mencoba di eviews 10 milik saya bisa kok.
      Kalau masih tetap tidak bisa pakai eviews 9 saja. Hasil estimasinya tetap sama

      Delete
  3. Izin bertanya pak, bagaimana pada saat melakukan uji chow hasil nya cross section f nya fixed effect tetapi cross section chi square nya commont effect. Mohon pencerahannya pak jika seperti itu terjadi harus bagaimana

    ReplyDelete
    Replies
    1. Yang dilihat nilai prob cros F. Jadi kesimpulannya Fixed Effect

      Delete
  4. Permisi
    Boleh diskusi,
    izin bertanya. jika dalam kasus seperti ini bagaimana?
    1. uji chow = CEM vs FEM, model yang terbaik adalah FEM karena (0,0029 < 0,05)
    2. uji haussman = REM vs FEM, model yang terbaik adalah REM karena (o,6404 > 0,05)
    uji ketiga
    3. uji LM Test = CEM vs REM, model yang terpilih adalah CEM. karena (0,1177 > 0,05)
    dari hasil seperti ini, kesimpulan kita untuk memilih model yang terbaik yang mana?

    Terimkasih

    ReplyDelete
    Replies
    1. Gunakan hasil model terakhir yang di dapat.

      Delete
  5. Berarti, yang dipilih model CEM karena (0,1177 > 0,05) dari hasil uji LM Test?

    ReplyDelete
    Replies
    1. Iya, bila nilai p-value > tingkat alpha maka model yang dipilih common effects.

      Delete