Tahap-tahap dalam analisis regersi panel meliputi tahap uji asumsi klasik, tahap pemilihan model regresi panel dan tahap estimasi model regresi panel.
TAHAP UJI ASUMSI KLASIK
Uji asumsi
yang terdapat dalam analisis regresi panel terdiri dari uji normalitas, uji
heteroskedastisitas, uji multikolinearitas dan uji autokorelasi. Menurut
Gujarati & Porter (2009), persamaan yang memenuhi asumsi klasik hanya
persamaan yang menggunakan metode Generalized Least Square (GLS). Dalam STATA
model estimasi yang menggunakan metode GLS hanya random effect model,
sedangkan fixed effect dan common effect
menggunakan Ordinary Least Square (OLS). Dengan demikian perlu atau tidaknya
pengujian asumsi klasik dalam regresi panel tergantung pada hasil pemilihan
metode estimasi.
Apabila berdasarkan pemilihan metode estimasi yang sesuai
untuk persamaan regresi adalah random effect, maka tidak perlu dilakukan uji
asumsi klasik. Sebaliknya, apabila persamaan regresi lebih cocok menggunakan
common effect atau fixed effet (OLS) maka perlu dilakukan uji asumsi klasik.
Tambahan jika metode yang terpilih common effect atau fixed effect (OLS) dan
tidak lolos uji asumsi classic maka bisa diobati dalam STATA sehingga menjadi
lolos uji asumsi classic dan hasilnya memenuhi BLUE.
Uji asumsi klasik dalam analisis regresi tersebut meliputi uji normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas dan autokorelasi. Berikut ini adalah tutorial uji asumsi klasik dengan STATA pada kasus regresi pengaruh variabel X1, X2, X3, X4, X5 terhadap Y
Uji Normalitas
Uji normalitas dalam regresi data panel dapat dilakukan
dengan menggunakan uji Saphiro wilk. Apabila nilai probabilitas hasil uji
normalitas > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa residual hasil regresi
berdistribusi normal, sedangkan jika nilai probabilitas yang diperoleh <
0,05, maka disimpulkan bahwa residual hasil regresi tidak berdistribusi normal.
syntax yang perlu anda tuliskan dalam STATA adalah sebagai berikut :
regress Y X1 X2 X3
predict res, r
swilk res
Berikut ini adalah hasil keluaran STATA :
Berdasarkan gambar 1 di atas, diperoleh nilai probability
sebesar 0,0902 > 0,05 yang menunjukkan bahwa data residual berdistribusi
normal. Hal ini berarti model regresi data panel telah memenuhi asumsi normalitas.
Selain dengan menggunakan uji Shapiro Wilk, uji normalitas dengan STATA juga dapat dilakukan dengan melihat grafik PP Plot residual regresi. syntax yang digunakan adalah sebagai berikut :
regress Y X1 X2 X3 X4 X5
predict res, r
pnorm res
Berikut ini adalah bentuk grafik PP Plot tersebut :
Berdasarkan grafik tersebut sebaran data residual menyebar mengikuti garis lurus sehingga dapat diasumsikan bahwa residual regresi berdistribusi normal.
Selain uji normalitas, uji asumsi klasik dalam analisis regresi selanjutnya adalah uji multikolinearitas. Untuk uji Multikolinearitas, silakan baca pada halaman selanjutnya mengenai Uji Multikolinearitas dalam STATA.
Referensi :
Panel data methods for microeconometrics using Stata A. Colin Cameron Univ. of California - Davis Prepared for West Coast Stata UsersÃGroup Meeting Based on A. Colin Cameron and Pravin K. Trivedi, Microeconometrics using Stata, Stata Press, forthcoming. October 25, 2007
download sumber ref di link ini
Referensi :
Panel data methods for microeconometrics using Stata A. Colin Cameron Univ. of California - Davis Prepared for West Coast Stata UsersÃGroup Meeting Based on A. Colin Cameron and Pravin K. Trivedi, Microeconometrics using Stata, Stata Press, forthcoming. October 25, 2007
download sumber ref di link ini
0 Komentar