Akbar Suwardi

Ekonometrika 2 Program S1 Ilmu Ekonomi FEUI Maret 2012 Lab ke-5 Analisis Data Panel  (STATA) SOAL A Gunakan data CRIME4.dta . using “ http://fmwww.bc.edu/ec-p/data/wooldridge/CRIME4.dta ” . *lakukan set time dan id terlebih dahulu sebelum melakukan estimasi menggunakan panel data . xtset county year        panel variable:  county (strongly balanced)         time variable:  year, 81 to 87                 delta:  1 unit     1.    Lakukan estimasi dengan metode first difference untuk persamaan berikut ini: ∆log(crmrte) i = a 0 +a 1 d83+ a 2 d84+ a 3 d85+ a 4 d86+ a 5 d87+b 1 ∆log(prbarr) i + b 2 ∆log(prbconv) i + b 3 ∆log(prbpris) i + b 4 ∆log(avgsen) i + b 5 ∆log(polpc) i +u i……… (1) . reg clcrmrte  d83 d84 d85 d86 d87  clprbarr clprbcon...

Ekonometrika 2 Program S1 Ilmu Ekonomi FEUI Maret 2012 Lab ke- 4 Analisis Time Series 2 (STATA) SOAL A Gunakan data PHILLIPS.dat dengan deskripsi variable di PHILLIPS.txt. . use “http://fmwww.bc.edu/ec-p/data/wooldridge/PHILLIPS.dta” . *Lakukan set time data terlebih dahulu sebelum melakukan estimasi times series . tsset year         time variable:  year, 1948 to 1996                 delta:  1 unit Lakukan pengujian apakah terdapat serial correlation pada masing –masing model di bawah ini (i)   Model statis statis kurva Phllips (1)            inf t =b 0 +b 1 unem t +u t                             (1)        . quietly reg inf unem  ...

Ekonometrika 2 Program S1 Ilmu Ekonomi FEUI Maret 2012 Lab ke -3  Analisis Time Series 1 (STATA) Gunakan data PHILLIPS.dta dengan deskripsi variable di PHILLIPS.txt. . use “http://fmwww.bc.edu/ec-p/data/wooldridge/PHILLIPS.dta” . *Lakukan set time data terlebih dahulu sebelum melakukan estimasi times series . tsset year         time variable:  year, 1948 to 1996                 delta:  1 unit SOAL A Estimasi persamaan statis kurva Phllips (1) dengan metode OLS:           inf t =b 0 +b 1 unem t +u t                             (1) . reg  inf unem       Source |       SS ...

Dalam modul Vector Autoregressivee (VAR) , kita akan menggunakan data Quarterly SA West German macro data, Bil DM, from Lutkepohl 1993 tabel E.1 atau menggunakan file lutkepohl2.dta yang dapat diambil dari STATA. Setidaknya ada 7 tahap penting yang harus dilakukan ketika menggunakan model Vector Autoregressivee (VAR), yaitu: Unit root tests VAR Estimation VAR dan Optimal lag length VAR Stability Impulse Response Function (IRF) Granger Causality VAR forecasting Hal pertama yang mesti dilakukan dalam melakukan estimasi Times Series pada STATA adalah dengan mengeset waktu dulu. Dapat dilakukan dengan perintah:

Program STATA juga dapat mampu mengolah data Panel. Dari tahap memilih model yang terbaik Pooled Least Square ( PLS ), Fixed Effect ( FE ), dan Random Efek ( RE ) untuk data kita sampai menguji BLUE dan mengatasi permasalahannya dapat dilakukan di STATA. Misalkan variabel kita terdiri dari: Variabel Individu (Kode Individu Penelitian) Variabel Tahun (Range Waktu Penelitian) Variabel Dependen : Kemandirian Variabel Independen : PDRB Kota I.                    Tahapan Dasar Mengolah Panel Data 1.     Menyeting data Panel di STATA xtset individu tahun   2. Melakukan Regresi Pooled Least Square ( PLS ) reg kemandirian kota PDRB  

Model dengan variabel dependen yang bersifat diskrit, maka estimasi dengan menggunakan regresi liner akan terasa dipaksakan, karena estimator yang dihasilkan tidak lagi bersifat BLUE (Best Linier Unbiased Estimator). Hal ini disebabkan: varian error-nya tidak terdistribusi normal, estimator tidak efisien akibat heteroskedastis, dan R² tidak dapat digunakan sebagai pengukur Goodness of Fit.   Oleh karenanya, untuk menghasilkan estimator persamaan yang BLUE, penelitian ini menggunakan q ualitative response regression model. Terdapat tiga pendekatan untuk mengembangkan model yang menjelaskan model regresi binary response yaitu:  Linear Probability Model (LPM)  Logit Model  Probit Model (Normit Model)  Jika dilihat secara grafik perbedaan antara jasil estimasi menggunakan Linear dan Logistik (Probit dan Logit) terhadap model dengan variabel dependen yang bersifat diskrit, maka dapat dilihat seperti berikut:

Pengantar Regresi linear adalah teknik statistika yang memberikan pendugaan dari kemiringan suatu garis lurus (linear) dan posisi dimana garis tersebut memotong sumbu y, berdasarkan sejumlah informasi mengenai hubungan antar variabel. Memberikan pendugaan nilai a dan b, berdasarkan sejumlah informasi mengenai x dan y, pada persamaan berikut: y=a+b.x  x disebut variabel independent, karena nilainya tidak tergantung variabel lain. y disebut variabel dependent, karena nilainya tergantung nilai x. a dan b disebut parameter, a adalah intercept dan b adalah slope. Regresi linear sederhana, apabila variabel dependent hanya ditentukan oleh satu variabel independent. Contohnya: y = a + b.x + e. Sedangkan Jika Regresi Linear berganda, apabila variabel dependent ditentukan oleh lebih dari satu variabel independent. Contohnya: y = a + b1.x1 + b2.x2 + …. + bn.xn + e. Dimana, e = error term = perbedaan antara y aktual dengan y hasil estimasi garis regresi. Metode yang digunakan untuk m...