ringasan ebook data panel eviews 9

1 | P a g e D a t a P a n e l E V I E W S 9


Pengantar Syukur alhamdulillah, merupakan satu kata yang sangat pantas penulis ucakan

kepada Allah SWT, yang karena bimbingannyalah maka Ebook Data Panel EVIEWS 9 dapat

diselesaikan.

Ebook ini menyajikan mengenai pengoperasiannya dalam software EVIEWS 9.

Ebook ini dilengkapi dengan langkah-langkah praktis dalam mengoperasikan EVIEWS 9.

Dengan demikian, modul ini diharapkan dapat digunakan untuk memahami dalam

mengoperasikan program EVIEWS 9.

Sumber-sumber Ebook ini diperoleh dari berbagai sumber modul mengenai

EVIEWS 9, mulai dari Eviews Version 3.0 sampai dengan Version 9.5

Beberapa artikel diinternet dijadikan sebagai bahan dalam penyusunan modul

Workshop ini.

Saya menyadari bahwa masih sangat banyak kekurangan yang mendasar pada Ebook

ini. Oleh karna itu saya kritik dan saran yang bersifat membangun untuk kemajuan ilmu

pengetahuan ini sangat diharapkan..

Semoga Ebook Ekonometrika ini dapat bermanfaat.

Semarang, 2017

Olah Data Semarang


DAFTAR ISI EBOOK

Pengantar…………………………………………………………………………………….2

A. Pendahuluan……………………………………………………………………………4

1. Apa itu EViews?..........................................................................................................4

2. Lingkungan Kerja Eviews…………………………………….…………………….5

B. Menggunakan EViews………………………………………………………………….7

1. Membuat Workfile, Input data……………………………………………………..8

C. Contoh Kasus Analisis Data Panel dan Penyelesaiannya…………………………...11

A. Pendahuluan (Persipapan/Input Data)…………………………………………....11

B. Estimasi (Membuat Persamaan) Regresi Data Panel………………………….…37

C. Pemilihan Model…………………………………………………………………….50

1. Test (Chow Test……………………………………………………………...……50

2. Hausman Test………………………………………………………...…………..56

3. Langrangge Multiplier (LM) Test……………………………………………….60

D. Pengujian Asumsi Klasik Data Panel……………………………………………..72

1. Uji Normalitas………………………………………………….…………………72

2. Uji multikolinieritas………………………………………………...……………..74

3. Uji Heteroskedastisitas……………………………………………………………80

4. Uji Autokorelasi…………………………………………………….…………….82

D. Contoh Kasus Analisis Data Panel Dengan Koefisien Cross Section dan

Penyelesaiannya…………………………………………………….……………….….84

1. Pendahuluan (Persipapan/Input Data)…………………..………………………..84

2. Estimasi (Membuat Persamaan) Regresi Data Panel………………..………….114

3. Pemilihan Model…………………………………………………………………..130

a. F Test (Chow Test)………………………………………………………………130

b. Hausman Test……………………………………………………...……………135

c. Langrangge Multiplier (LM) Test………………………………………...…….139


A. Pendahuluan 1. Apa itu EViews?

Eviews (Econometric Views) merupakan aplikasi pengolahan data statistika dan

ekonometrika yang berjalan diatas sistem Operasi Windows. Kita dapat menggunakan eviews untuk

melakukan analisis cross section dan panel data serta melakukan estimasi dan peramalan data time

series. Meskipun ditujukan untuk pengolahan data ekonomi, tetapi kemampuan Eviews tidak

terbatas pada area ekonomi, eviews dapat digunakan untuk analisis keuangan, peramalan

makroekonomi, simulasi, peramalan penjualan hingga analisis biaya

Eviews dikembangkan oleh Quantitative Micro Software (QMS). Piranti lunak yang

dikembangkan awalnya bernama Time Series Processor untuk komputer mainframe, kemudian

QMS mengembangkan MicroTSP yang dapat dijalankan di PC yang pertama kali di rilis pada tahun

19801. Eviews versi 1.0 dirilis pada bulan maret 1994 menggantikan MicroTSP. Versi terbaru

eviews, versi 9.5 dirilis pada bulan 8 Mei 2015.

Eviews memiliki format data yang tidak memiliki dokumentasi terbuka tetapi mendukung

format data aplikasi lain baik untuk masukan(input) maupun keluaran (output). Beberapa format file

yang didukung eviews diantaranya :

databank format, merupakan format file data time series ekonometrika dalam bentuk ASCII yang

dipopulerkan oleh microTSP

Microsoft Excel

SPSS / PSPP

DAP/SAS

STATA

RATS

TSP, dsb

Selain format data diatas, Eviews juga dapat membaca database lewat ODBC.


2. Lingkungan Kerja Eviews

Lingkungan Kerja atau workspace eviews cukup sederhana. Berikut gambar lingkungan

kerja Eviews.

Keterangan :

Title Bar, default hanya bertuliskan Eviews, kalau anda memperbesar ukuran salah satu

jendela di work area, maka nama file akan tertulis di title bar.

Main Menu, berisi menu yang dapat kita pilih. Beberapa menu akan berwarna abu-abu dan

tidak aktif sehingga kita tidak dapat memilih menu tersebut. Misal ketika kita belum membuka

workfile, maka menu object akan banyak yang tidak aktif seperti gambar berikut.


Hal ini juga berlaku terhadap object lain. ketika kita memilih sebuah objek (table, rumus,

dsb) ketika sebuah menu tidak aktif artinya kita tidak dapat melakukan operasi tersebut pada objek

bersangkutan.

command window, di command window ini, kita dapat mengetikkan perintah-perintah

yang langsung akan dieksekusi oleh eviews. Kalau ingin mencoba, anda bisa mengetikkan perintah

load, maka jendela pilihan file akan muncul.

work area, merupakan area terbesar yang berwarna abu-abu. disinilah letak workfile yang

kita buka baik berupa tabel maupun objek lainnya.

status bar, status bar berisi informasi tentang path yaitu direktori kerja kita saat ini,

Database yang kita gunakan (DB), dan workfile yang sedang kita gunakan (WF).

Untuk mengubah path atau direktori kerja kita sekarang, kita bisa melakukan klik ganda

pada tulisan path di status bar, akan muncul dialog box yang memberikan pilihan kepada kita

kemana akan mengalihkan direktori kerja kita di eviews. Sekian Tutorial Eviews Episode 1, pada

Episode selanjutnya kita akan belajar membuka workfile, membuat workfile, dan mengimport file

dari aplikasi lain (excel misalnya) ke Eviews.


B. Menggunakan EViews Untuk menggunakan EViews langkah-langkah yang harus lakukan adalah melalui klik

menu Start > All Apps > EViews 9 > EViews 9 atau melalui Ikon yang ada di desktop. Dengan

menjalankan perintah tersebut akan ditampilkan lingkungan sistem EViews seperti terlihat pada

Gambar di bawah ini.


1. Membuat Workfile

Memasukkan data ke Eviews, bisa dengan membuat tabel baru di Eviews atau melakukan

import dari data aplikasi lain, seperti file excel misalnya. Tapi apa itu workfile? workfile merupakan

tempat mengumpulkan objek yang akan kita gunakan di eviews. objek disini dapat berupa tabel,

perhitungan(equation), grafik, sample dan lain sebagainya. Setiap workfile dapat berisi satu atau

lebih workfile pages, bayangkan seperti file excel yang dapat memiliki lebih dari satu worksheet,

fungsi pages ini seperti subfolder atau subdirektori yang berfungsi untuk mengumpulkan objek yang

kita miliki. Terdapat dua metode utama untuk melakukan input data di Eviews. Metode pertama

dengan membuat file kosong, mendefinisikan struktur data yang kita miliki dan melakukan input

data dengan mengetikkan data satu persatu atau melakukan kopi tempel (copy paste). Metode kedua

yaitu dengan melakukan impor data dari file lain seperti file Excel.


C. Contoh Kasus Analisis Data Panel dan Penyelesaiannya. Data Panel yang akan disajikan pada contoh kasus ini menggunakan pendekatan Ordinary

Least Squares (OLS) dan General Least Squares (GLS). Ordinary Least Squares (OLS) untuk

Model Common Effect dan Fixed Effect. General Least Squares (GLS) untuk Random Effect

Penjelasan akan dibagi menjadi 4 (empat) tahapan, yaitu:

A. Persiapan Data (Tabulasi Data)

B. Menjelaskan cara melakukan estimasi (pembuatan) model regresi data panel yang terdiri

dari Common Effect (CE), Fixed Effect (FE) dan Random Effect (RE). Setelah kita

mengetahui bagaimana melakukan estimasi model.

C. Adalah memilih model regresi data panel yang paling tepat untuk tujuan penelitian.

D. Pengujian Asumsi Klasik

A. Pendahuluan (Persipapan/Input Data)

Tahap awal dalam Pendahuluan adalah mempersiapkan data. Data panel adalah data yang

memiliki karakteristik cross section dan time series secara bersamaan. Data cross section adalah

data yang terdiri lebih dari 1 (satu) entitas, contohnya Perusahaan, Negara, Individu,

Institusi, Departemen dan lain-lain. Sedangkan untuk data time series adalah data satu

entitas dengan dimensi waktu/periode yang panjang atau tidak satu waktu/periode saja. Satuan

waktu dapat disesuaikan dengan tujuan penelitian, misalnya bulanan, triwulan, semesteran, atau

tahunan.


B. Estimasi (Membuat Persamaan) Regresi Data Panel

Dalam software Eviews, estimasi model/persamaan (Equation Estimation) dilakukan dengan

cara memunculkan jendela Equation Estimation, lalu menuliskan persamaan/model yang akan

diestimasi dalam jendela Equation Estimation.


C. Pemilihan Model

Dari ketiga model yang telah di-estimasi akan dipilih model mana yang paling tepat/sesuai

dengan tujuan penelitian. Ada tiga uji (test) yang dapat dijadikan alat dalam memilih model regresi

data panel (CE, FE atau RE) berdasarkan karakteristik data yang dimiliki, yaitu: F Test (Chow

Test), Hausman Test dan Langrangge Multiplier (LM) Test.

1. F Test (Chow Test)

Dilakukan untuk membandingkan/memilih model mana yang terbaik antara CE dan FE. Pertama,

pastikan bahwa yang telah tertampil pada jendela model FE,


2. Hausman Test

Dilakukan untuk membandingkan/memilih model mana yang terbaik antara FE dan RE.

Pertama pastikan bahwa pada jendela model1 telah tertampil model RE,


3. Langrangge Multiplier (LM) Test

Dilakukan untuk membandingkan/memilih model mana yang terbaik antara CE dan RE.

Pertama pastikan bahwa pada jendela yang telah tertampil model CE,


D. Pengujian Asumsi Klasik Data Panel

Pengujian terhadap asumsi klasik yang akan dilakukan meliputi multikolinieritas,

autokorelasi, normalitas, linieritas dan heteroskedastisitas. Pengujian dilakukan dengan cara

mengaktifkan/membuka jendela Equation. Setiap pengujian dilakukan satu per satu. Berikut adalah

tahapan operasionalisasinya :

1. Uji Normalitas


2. Uji multikolinieritas

Uji multikolinieritas menggunakan Correlation Variabel


3. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi

klasik heteroskedastisitas yaitu adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan

pada model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya gejala

heteroskedastisitas. Ada beberapa metode pengujian yang bisa digunakan diantaranya yaitu Uji

White.


4. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi

klasik autokorelasi yaitu korelasi yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan

pengamatan lain pada model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi adalah tidak adanya

autokorelasi dalam model regresi. Metode pengujian yang sering digunakan adalah dengan uji

Durbin Watson


E. Contoh Kasus Analisis Data Panel Dengan Koefisien Cross Section

dan Penyelesaiannya. Data Panel yang akan disajikan pada contoh kasus ini menggunakan pendekatan Ordinary

Least Squares (OLS) dan General Least Squares (GLS). Ordinary Least Squares (OLS) untuk

Model Common Effect dan Fixed Effect. General Least Squares (GLS) untuk Random Effect . Data

Panel Kali Ini Menampilkan Koefisien Cross Section Perusahaan (IBM, Goodyear, Union Oil dan

US Stell), Pada Model FE dan RE Penjelasan akan dibagi menjadi 4 (empat) tahapan, yaitu:

1. Persiapan Data (Tabulasi Data)

2. Menjelaskan cara melakukan estimasi (pembuatan) model regresi data panel yang terdiri dari

Common Effect (CE), Fixed Effect (FE) dan Random Effect (RE). Setelah kita mengetahui

bagaimana melakukan estimasi model.

3. Adalah memilih model regresi data panel yang paling tepat untuk tujuan penelitian.

1. Pendahuluan (Persipapan/Input Data)

Tahap awal dalam Pendahuluan adalah mempersiapkan data. Data panel adalah data yang

memiliki karakteristik cross section dan time series secara bersamaan. Data cross section adalah

data yang terdiri lebih dari 1 (satu) entitas, contohnya Perusahaan, Negara, Individu,

Institusi, Departemen dan lain-lain. Sedangkan untuk data time series adalah data satu

entitas dengan dimensi waktu/periode yang panjang atau tidak satu waktu/periode saja. Satuan

waktu dapat disesuaikan dengan tujuan penelitian, misalnya bulanan, triwulan, semesteran, atau

tahunan.


2. Estimasi (Membuat Persamaan) Regresi Data Panel

Untuk Model CE

Cara Klik Model CE Klik Kanan => Open

Klik Estimate

Dependent variabel diisi INK?

Regressors and AR() terms

Common coefficients: diisi HS? NAK?

Estimation method

Fixed and Random Effects

Cross-section; None

Period: None

Klik OK


3. Pemilihan Model

Dari ketiga model yang telah di-estimasi akan dipilih model mana yang paling tepat/sesuai

dengan tujuan penelitian. Ada tiga uji (test) yang dapat dijadikan alat dalam memilih model regresi

data panel (CE, FE atau RE) berdasarkan karakteristik data yang dimiliki, yaitu: F Test (Chow

Test), Hausman Test dan Langrangge Multiplier (LM) Test.

a. F Test (Chow Test)

Dilakukan untuk membandingkan/memilih model mana yang terbaik antara CE dan FE. Pertama,

pastikan bahwa yang telah tertampil pada jendela model FE,


b. Hausman Test

Dilakukan untuk membandingkan/memilih model mana yang terbaik antara FE dan RE.

Pertama pastikan bahwa pada jendela model1 telah tertampil model RE,


c. Langrangge Multiplier (LM) Test

Dilakukan untuk membandingkan/memilih model mana yang terbaik antara CE dan RE.

Pertama pastikan bahwa pada jendela model1 telah tertampil model CE,


BAGI YANG INGIN MENDAPATKAN

EBOOK INI SECARA UTUH DAN LNGKAP

BISA DOWNLOAD goo.gl/xhb133 goo.gl/Y3NIjq

ringasan ebook data panel eviews 9

Education