1 / 27

Bab 4 : Estimasi Permintaan

Ekonomi Manajerial dalam Perekonomian Global. Bab 4 : Estimasi Permintaan. Bahan Kuliah Program Pascasarjana-UHAMKA Program Studi Magister Manajemen Dosen : Dr. Muchdie, PhD in Economics Jam Konsultasi : Kamis, 16.00-16.30 Telp : 0812-826-3034. Pokok Bahasan. Masalah Identifikasi

tammy
Download Presentation

Bab 4 : Estimasi Permintaan

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Ekonomi Manajerialdalam Perekonomian Global Bab 4 : Estimasi Permintaan Bahan Kuliah Program Pascasarjana-UHAMKA Program Studi Magister Manajemen Dosen : Dr. Muchdie, PhD in Economics Jam Konsultasi : Kamis, 16.00-16.30 Telp : 0812-826-3034

  2. Pokok Bahasan • Masalah Identifikasi • Pendekatan Penelitian Pemasaran untuk Estimasi Permintaan • Analisis Regresi Sederhana • Analisis Regresi Berganda • Masalah dalam Analisis Regresi • Mengestimasi Permintaan Regresi

  3. Masalah Identifikasi Observasi Harga-Quantitas TIDAK SECARA LANGSUNG menghasilkan kurva Permintaan dari suatu komoditas

  4. Estimasi Permintaan:Pendekatan Riset Pemasaran • Survei Konsumen : mensurvei konsumen bgm reaksi tehd jumlah yg diminta jika ada perubahan harga, pendapatan, dll menggunakan kuisioner • Penelitian Observasi :pengumpulan informasi ttg preferensi konsumen dgn mengamati bgmana mereka membeli dan menggunakan produk • Klinik Konsumen : eksperimen lab dimana partisipan diberi sejumlah uang tertentu dan diminta membelanjakannya dalam suatu toko simulasi dan mengamati bgmana reaksi mereka jika terjadi perubahan harga, pendapatan, selera, dll • Eksperimen Pasar : mirip klinik konsumen, tetapi dilaksanakan di pasar yang sesungguhknya

  5. Scatter Diagram Analisis Regresi Persamaan Regresi : Y = a + bX

  6. Analisis Regresi • Garis Regresi : Line of Best Fit • Garis Regresi : meminimunkan jumlah dari simpangan kuadrat pada sumbu vertikal (et) dari setiap titik pada garis regresi tersebut. • Metode OLS (Ordinary Least Squares): metode jumlah kuadrat terkecil

  7. Menggambarkan Garis Regresi

  8. Metode : OLS Analisis Regresi Sederhana Model:

  9. Metode OLS Tujuan: menentukan kemiringan (slope) dan intercept yang meminimumkan jumlah simpangan kuadrat (sum of the squared errors).

  10. Metode OLS Prosedur Estimasi :

  11. Metode OLS Contoh Estimasi

  12. Metode OLS Contoh Estimasi

  13. Uji Signifikansi Standard Error of the Slope Estimate

  14. Uji Signifikansi Contoh Perhitungan

  15. Uji Signifikansi Contoh Perhitungan

  16. Uji Signifikansi Perhitungan : t-Statistic Derajat Bebas = (n-k) = (10-2) = 8 Critical Value at 5% level =2.306

  17. Uji Signifikansi Decomposition of Sum of Squares Total Variation = Explained Variation + Unexplained Variation

  18. Uji Signifikansi Decomposition of Sum of Squares

  19. Uji Signifikansi Koefisien Determinasi

  20. Uji Signifikansi Koefisien Korelasi

  21. Analisis Regresi Berganda Model:

  22. Analisis Regresi Berganda Adjusted Coefficient of Determination

  23. Analisis Regresi Berganda Analysis of Variance and F Statistic

  24. Masalah-Masalah dalamAnalisis Regresi • Multicollinearity: Dua atau lebih variabel bebas mempunyai korelasi yang sangat kuat. • Heteroskedasticity: Variance of error term is not independent of the Y variable. • Autocorrelation: Consecutive error terms are correlated.

  25. Durbin-Watson Statistic Uji Autocorrelation If d=2, autocorrelation is absent.

  26. Langkah-Langkah Estimasi Permintaan dengan Regresi • Spesifikasi Model dengan Cara Mengidentifikasi Variabel-Variabel, misalnya : Qd = f (Px, I, Py, A, T) • Pengumpulan Data • Spesifikasi Bentuk Persamaan Permintaan Linier : Qd = A - a1Px + a2 I + a3 Py + a4 A + a5 T Pangkat : Qd = A(Px)b(Py)c • Estimasi Nilai-Nilai Parameter • Pengujian Hasil

  27. Lain-Lain/Penutup • Ringkasan (8 butir) • Pertanyaan Diskusi (15 pertanyaan) • Soal-soal (15 Soal) termasuk Soal Gabungan No. 15 • Alamat Situs Internet

More Related