1 / 19

Ekonometrika

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 )

rivka
Télécharger la présentation

Ekonometrika

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. Ekonometrika Program Studi Ekoomi pembangunan Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

  2. Review AnalisisRegresi AnalisisRegresi • Mempelajarihubunganketergantungandarisatupeubahtakbebas (dependent) kepadasatuataulebihpeubahpenjelas (explanatory) • Menduga rata-rata populasidaripeubahtakbebasberdasarkanpengetahuanmengenainilaipeubahpenjelas Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

  3. 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.

  4. 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.

  5. Contoh 3: PendapatandanKonsumsi • Pasangannilaipendapatandankonsumsidiambilsecaraacak, tidakdiamatiuntuksetiapnilaiPendapatan (GDP) • Untukmenentukanseberapabesarkoefisien MPC: • marginal propensity to consume Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

  6. Contoh 4: Produksitanamandancurahhujan • Produksitanaman (dependent variable) dipengaruhiolehcurahhujan (explanatory variable) • Hubunganregresidigunakanuntuk • Meramalkanproduksiberdasarkaninformasimengenaicurahhujan Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

  7. 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.

  8. 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.

  9. RegresivsKorelasi • Regresi: • Melibatkanunsursebabakibatantaraduapeubah (ataulebih) • Peubahtakbebasdanpeubahpenjelas • Korelasi • Hanyahubungankeeratanantarpeubah • Tanpaunsursebabakibat Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

  10. Terminologi • Analisisregresisederhana (simple regression analysis) • Melibatkanduapeubahsaja • Satupeubahtakbebasdansatupeubahpenjelas • Analisisregresiberganda (multiple regression analysis) • Melibatkanlebihdariduapeubah • Satupeubahtakbebasdanbeberapapeubahpenjelas Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

  11. 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.

  12. 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.

  13. 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.

  14. Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

  15. 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.

  16. 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.

  17. 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.

  18. Sumber Data Ekonomi • Lembagapemerintahan • BPS • SuSeNas: SensusEkonomiPemerintah • Bank Indonesia • LembagaInternasional • IMF • Bank Dunia • Organisasiswastalainnya • Internet Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

  19. 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.

More Related