241 likes | 531 Views
Ekonometrika. Program Studi Ekoomi pembangunan. Review Analisis Regresi. Analisis Regresi Mempelajari hubungan ketergantungan dari satu peubah tak bebas ( dependent ) kepada satu atau lebih peubah penjelas ( explanatory )
E N D
Ekonometrika Program Studi Ekoomi pembangunan Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Review AnalisisRegresi AnalisisRegresi • Mempelajarihubunganketergantungandarisatupeubahtakbebas (dependent) kepadasatuataulebihpeubahpenjelas (explanatory) • Menduga rata-rata populasidaripeubahtakbebasberdasarkanpengetahuanmengenainilaipeubahpenjelas Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Contoh 1: Tinggianaklaki-lakidanTinggiayahnya • Meramalkantinggianaklaki-lakidaritinggiayahnya • Padasetiapnilaitinggi ayah terdapatsebarantinggianaklaki-laki • Secara rata-rata tinggianaklaki-lakimeningkatseiringpeningkatantinggi ayah • Garisregresi: • Menghubungkan rata-rata tinggianakdengantinggi ayah Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Contoh 2: TinggiAnakLaki-lakidanUsianya • Mendugatinggianaklaki-lakidariumurnya • Padasetiapumuranaklaki-lakiterdapatsebarantinggi • Secara rata-rata tinggianaklaki-lakimeningkatdenganumur • Garisregresi: • Hubunganantara rata-rata tinggidanumur Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Contoh 3: PendapatandanKonsumsi • Pasangannilaipendapatandankonsumsidiambilsecaraacak, tidakdiamatiuntuksetiapnilaiPendapatan (GDP) • Untukmenentukanseberapabesarkoefisien MPC: • marginal propensity to consume Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Contoh 4: Produksitanamandancurahhujan • Produksitanaman (dependent variable) dipengaruhiolehcurahhujan (explanatory variable) • Hubunganregresidigunakanuntuk • Meramalkanproduksiberdasarkaninformasimengenaicurahhujan Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
HubungansecaraDeterministikvsStokastik • Hubungandeterministikantarpeubahapabilasemuapasangantitikmembentukgarislurus • Hubunganstokastik: • Pasangantitikberadadisekitar (tidaktepatpada) garis • Adanyaunsur random ataustokastik • Peubah random ataustokastikmempunyaisebaranpeluangtertentu • Analisisregresi: • Adanyakemungkinanpeubah lain yang tidakterukur yang jugamenjelaskanpeubahtakbebas • Selainhubungandeterministik yang diasumsikan Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
RegresivsSebabAkibat • Hubungansebabakibattidakdisimpulkansecarastatistik • Hubungansebabakibatharusdibentukberdasarkan “common sense” • Penentuanhubungansebabakibatsecara “apriori” • Contoh: Berdasarkanbidangilmu yang bersesuaian • Produksidipengaruhiolehcurahhujan, bukansebaliknya • Tinggitubuhanaklaki-lakidipengaruhiolehumur, bukansebaliknya • Konsumsidipengaruhiolehpendapatan, bukansebaliknya Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
RegresivsKorelasi • Regresi: • Melibatkanunsursebabakibatantaraduapeubah (ataulebih) • Peubahtakbebasdanpeubahpenjelas • Korelasi • Hanyahubungankeeratanantarpeubah • Tanpaunsursebabakibat Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Terminologi • Analisisregresisederhana (simple regression analysis) • Melibatkanduapeubahsaja • Satupeubahtakbebasdansatupeubahpenjelas • Analisisregresiberganda (multiple regression analysis) • Melibatkanlebihdariduapeubah • Satupeubahtakbebasdanbeberapapeubahpenjelas Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Tipe Data untukAnalisisEkonomi Tipe data • Time Series data • Cross section data • Pooled data • Panel, Longitudinal or Micropanel data Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Tipe Data untukAnalisisEkonomi • Sekumpulanpengamatan yang diamatipadasatu/beberapapeubahpadawaktu yang berbeda (Yt) • Data harian: hargasaham, ramalancuaca • Data mingguan: supply uang • Data bulanan: tingkatpengangguran, Consumer Price Index (CPI) • Data tigabulanan (quarterly): GDP (pendapatannasional) • Data tahunan: anggaranpemerintah • Hubunganstasionermendasarianalisis data time series (diluarlingkupkuliahini) Time Series Data Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Tipe Data untukAnalisisEkonomi • Cross Section Data • Hasilpengamatanpadasatuataubeberapapeubah yang diperolehpadasatuwaktuuntukbeberapaindividu (orang/negara/perusahan) • Contoh: • Produksitelur (Y1i) danhargatelur (X1i) untuk 50 negarabagiandi US padatahun 1990, i =1, …, 50 • Produksitelur (Y2i) danhargatelur (X2i) untuk 50 negarabagiandi US padatahun 1991,i =1, …, 50 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Tipe Data untukAnalisisEkonomi Pooled data • Gabungandaritime seriesdancross section data • Produksitelur (Yi ) danhargatelur (Xi) untuk 50 negarabagiandi US padatahun 1990 dantahun 1991 • Perbedaanwaktutidakdipentingkan, dianggapsebagaiulangan • Total pengamatann = 50+50 = 100 • i = 1, …, 100 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Tipe Data untukAnalisisEkonomi • Data yang diukurpada unit cross section yang samadalamselangwaktutertentu • Unit cross section: • Negara Bagian • Pengamatan • Produksitelur • Hargatelur • Selangwaktu: 1990 dan 1991 • Di setiapnegarabagiandiamatiproduksitelurdanhargatelurpadaduaperiodewaktutersebut • Yit: Produksitelurpadanegarabagianipadatahunt • Xit: Hargatelurpadanegarabagianipadatahunt • i = 1, …, 50, t = 1990, 1991 Panel, Longitudinal atauMicropanel Data Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Contoh Lain Panel Data • Sensusn rumahtanggauntuk 5 tahun • Unit cross section: • Rumahtangga • Setiaptahun, rumahtangga yang samadiwawancara, tentangjumlahpendapatan (Y) • Yit: Pendapatanrumahtanggaipadatahunt • i = 1, …, n, t = 1, …, 5 • Tujuan: • Untukmempelajariperubahansecarafinansialrumahtanggatsbsejakwawancaraterakhir • Mempelajaridinamikakeuanganrumahtanggasecaraperiodik Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Sumber Data Ekonomi • Lembagapemerintahan • BPS • SuSeNas: SensusEkonomiPemerintah • Bank Indonesia • LembagaInternasional • IMF • Bank Dunia • Organisasiswastalainnya • Internet Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Sumber Data Ekonomi • MetodePengumpulan Data Ekonomi: • Bukandaripercobaan (Experimental)→ Di IlmuHayati • Pengamatandilakukanketikafaktor-faktortertentudibuatkonstanuntukmempelajariefeksuatufaktor yang menjadipusatperhatian • Non experimental • Non Experimental data: • Tidakdapatdikontrololehpeneliti • Contoh: Tingkat pengangguran, PDB, tingkatinflasi, dll Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.