Translate

04 Oktober 2016

Uji Heteroskedastisitas Data Panel Dengan Stata

Uji asumsi klasik merupakan suatu prosedur statistik yang dilakukan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan terhadap theorema Gauss Markov (yang kemudian dikenal dengan asumsi klasik) pada suatu model regresi linier yang berbasis metode kuadrat terkecil atau ordinary least square (OLS). Menurut Gujarati & Porter (2009), apabila asumsi-asumsi klasik terpenuhi, maka estimasi dengan metode OLS akan menghasilkan penaksir yang bersifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimation).
Salah satu asumsi penting pada model regresi linier klasik adalah adanya homogenitas pada nilai varian dari residual atau yang lebih dikenal dengan asumsi homoskedastisitas (homoscedasticity). Apabila varian dari residual nilainya berubah-ubah dari satu observasi ke observasi berikutnya maka disebut dengan heteroskedastisitas (heteroscedasticity). Menurut Gujarati & Porter (2009), heteroskedastisitas menyebabkan estimator OLS menjadi tidak efisien karena varian yang dihasilkan tidak minimum, kondisi ini menyebabkan penarikan kesimpulan pada uji t dan uji F bisa menyesatkan, sehingga kesimpulan yang diambil menjadi salah.
Pada kesempatan kali ini, admin akan berbagi sedikit pengetahuan mengenai bagaimana cara mendeteksi adanya gejala heteroskedastisitas (uji heteroskedastisitas) pada model regresi data panel dengan menggunakan software Stata. Stata sebagai salah satu software pengolah data statistik menawarkan beberapa metode pengujian heteroskedastisitas pada model regresi data panel yaitu: uji Bruesch-Pagan Lagrange Multiplier (BP-LM test); uji Greene atau uji Likelihood Ratio (LR test); dan uji Wald.
Disini hanya akan dibahas uji heteroskedastisitas dengan uji BP-LM dan uji LR. Kedua metode pengujian tersebut sama-sama mengikuti distribusi nilai chi square 2). Derajat kebebasan pengujian atau degree of freedom (df) pada uji BP-LM dan uji LR adalah sebesar N – 1, dimana N adalah jumlah unit/individu atau jumlah cross section. Hipotesis yang diuji pada kedua  metode pengujian tersebut adalah sebagai berikut:
H0 : Struktur varian homoskedastis
HA : Struktur varian heteroskedastis
Kriteria pengambilan keputusan apakah menerima atau menolak hipotesis nul (H0) yaitu dengan membandingkan antara p-value dengan tingkat signifikansi pengujian (α) sebesar 0,05. Apabila p-value lebih kecil dari 0,05 maka hipotesis nul ditolak, yang berarti struktur varian model bersifat heteroskedastis. Sebaliknya, jika nilai p-value lebih besar dari 0,05 maka hipotesis nul diterima, artinya struktur varian model bersifat homoskedastis.
Untuk dapat melakukan uji heteroskedastisitas dengan uji BP-LM dan uji LR maka pastikan terlebih dahulu bahwa modul kedua metode pengujian tersebut telah terinstal pada software Stata yang digunakan, jika belum terinstal maka terlebih dahulu kita harus mendowload dan menginstalnya, caranya adalah pada tampilan utama Stata klik menu “Help”, kemudian pada kotak “Search” ketik lmhlmxt (untuk modul uji BP-LM) atau lmhlrxt (untuk modul uji LR), kemudian tandai opsi “Search all” selanjutnya “Ok/Enter”. Setelah hasil pencarian muncul klik link modul, selanjutnya download dengan mengklik link bertulisan “click here to install”.
Syntax (perintah) untuk uji BP-LM adalah sebagai berikut: lmhlmxt [nama variabel dependen] [nama variabel independen], id(jumlah individu). Sedangkan syntax untuk uji LR adalah sebagai berikut: lmhlrxt [nama variabel dependen] [nama variabel independen], id(jumlah individu). Untuk mencoba melakukan pengujian heteroskedastisitas dengan Stata baik dengan uji BP-LM maupun uji LR, silakan klik link download dibawah untuk mengunduh datanya. 

Data pada link download memiliki variabel dependen Y, dan variabel independen X1, X2, dan X3. Adapun jumlah individu atau cross section 5Untuk melakukan uji heteroskedastisitas dengan uji BP-LM maka perintahnya adalah: lmhlmxt Y X1 X2 X3, id(5). Outputnya adalah sebagai berikut:
=================================================
* Breusch-Pagan Lagrange Multiplier Panel Heteroscedasticity Test
=================================================
Ho: Panel Homoscedasticity - Ha: Panel Heteroscedasticity
Lagrange Multiplier LM Test = 28.3716
Degrees of Freedom = 4.0
P-Value > Chi2(4) = 0.00001
=================================================

Untuk uji heteroskedastisitas dengan uji LR maka perintahnya adalah: lmhlrxt Y X1 X2 X3, id(5). Outputnya adalah sebagai berikut:
=================================================
* Greene Likelihood Ratio Panel Heteroscedasticity Test
=================================================
Ho: Panel Homoscedasticity - Ha: Panel Heteroscedasticity
Likelihood Ratio LR Test = 104.41497
Degrees of Freedom = 4.0
P-Value > Chi2(4) = 0.00000
=================================================
Kedua metode pengujian di atas sama-sama memiliki p-value χ2 yang lebih kecil dari 0,05, sehingga berdasarkan hasil kedua metode pengujian tersebut hipotesis nul yang menyatakan bahwa struktur varian bersifat homoskedastis ditolak (terjadi gejala heteroskedastisitas).



Referensi:

Gujarati, D.N. and Porter, D.C. (2009). Basic Econometrics. 5th Edition. McGraw-Hill Irwin. Electronic Book. https://www.academia.edu/15273562/

8 komentar:

  1. Biro Olah Data Skripsi, Tesis, Disertasi Untuk Analisis Statistika Dengan SPSS, AMOS, LISREL, EVIEWS, SMARTPLS, GRETL, STATA, MINITAB dan DEAP 2.1
    WhatsApp : +6285227746673
    IG : @olahdatasemarang
    Website : http://biro-jasa-spss.blogspot.co.id
    Terdaftar Di Google Map Dengan Nama Olah Data Semarang

    BalasHapus
  2. JB Test (Jarque Bera Test) Normality Test With STATA 16
    Jarque–Bera test is a goodness-of-fit test of whether sample data
    have the skewness and kurtosis matching a normal distribution
    Who Needs to Click the Link Below
    https://bit.ly/TesJB

    BalasHapus
  3. Regression Data Panel Model Least Square Dummy Variables (LSDV) With STATA 16
    http://bit.ly/Stata16LSDV

    BalasHapus
  4. Halo kak izin bertanya. Bagaimana cara menyembuhkan heteroskedastisitas setelah melakukan uji BP-LM?

    BalasHapus
    Balasan
    1. Untuk mengatasi persoalan Heteroskedastisitas dapat menggunakan metode SUR (Semingly Unrellated Correlation). Dapat juga menggunakan estimator Drisscool-Kraay karena metode tersebut robust terhadap pelanggaran asumsi klasik. Untuk estimator Drisscool-Kraay bisa dilihat pada artikel sebelumnya. Mohon maaf baru dibalas karena sudah lama tidak aktif...

      Hapus
  5. Portable STATA 17 MP Full Version
    STATA 17 MP Full Version Is Portable Software No Need To Install.
    Use It Directly.
    Visit
    http://bit.ly/STATA17MP

    BalasHapus