ekonometrika
DESCRIPTION
Ekonometrika. Program Studi Eonomi Pebangunan. Penanganan Data Ekonometri. Transformasi Log/Ln Melinierkan tren eksponensial pada data time series Melinierkan model yang non linier dalam parameter Cobb Douglas Production Function: - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Ekonometrika
Program Studi Eonomi Pebangunan
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Penanganan Data Ekonometri Transformasi Log/Ln Melinierkan tren eksponensial pada data time series Melinierkan model yang non linier dalam parameter
Cobb Douglas Production Function: Produktivitas dipengaruhi oleh jumlah tenaga kerja (L) dan
modal (K) yang ditanamkan
ueLAKY uLKAY lnlnlnln
Y
L
dL
dY
Elastisitas produktivitas terhadap # tenaga kerja
Rasio persentase perubahan produktivitas, terhadap persentase perubahan # tenaga kerja
11
12
Y
dY
Y
YY
Perubahan produktivitas dalam persen
Perubahan # tenaga kerja dalam persen
11
12
L
dL
L
LL
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Penanganan Data Ekonometri Differencing (Pembedaan) Menghilangkan tren pada data time series (menjadi
stasioner terhadap waktu) First order differencing:
1 ttt YYY
Second order differencing:
12
ttt YYY
211 tttt YYYY
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Penanganan data Ekonometri Growth Rate (Laju pertumbuhan) Untuk peubah: tingkat pendapatan nasional
(GNP), tingkat pengangguran Lebih penting nilai perubahan relatif dari satu
waktu ke waktu berikutnya daripada nilai peubah pada suatu waktu.
Perhitungan laju pertumbuhan menghilangkan komponen trend pada data deret waktu.
1
1rateGrowth
t
ttt Y
YYY
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Contoh Terapan: FUNGSI PERMINTAAN Jumlah permintaan dipengaruhi oleh:
Harga Pendapatan Harga barang pengganti atau komplemen Perubahan selera
Dengan asumsi faktor-faktor lain tidak mengalami perubahan (ceteris paribus), maka jumlah permintaan (Q) dapat dimodelkan sebagai fungsi dari harga (P).
iii uPQ 21
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Interpretasi: β1 adalah jumlah permintaan pada harga produk nol β2 adalah perubahan jumlah permintaan jika terjadi satu
unit perubahan pada harga produk.
iii uPQ 21
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Contoh Terapan: FUNGSI PRODUKSI Untuk memodelkan output suatu produksi (Y)
yang merupakan fungsi dari input, misalkan: Tenaga kerja (Labour – L) dan Model (Capital - K)
iuiii eLAKY
α dan β adalah konstanta yang menyatakan efek perubahan modal dan tenaga kerja terhadap output
A peubah eksogen yang mewakili efisiensi atau parameter teknologi
Cobb Douglas Function
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Short run: modal tidak berubah Short run: diasumsikan bahwa produsen belum
memutusakan untuk melakukan penyesuaian modal
Pada short run: output hanya fungsi dari tenaga kerja ii u
iu
ii eLAeLAKY *0
0
* AKA
Dengan transformasi ln
iii uLAY lnlnln * ii uLc ln
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Interpretasi: β : koefisien elastisitas dari output terhadap # tenaga
kerja Seberapa persen perubahan output akibat 1% perubahan
# tenaga kerja.
iii uLcY lnln
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Contoh Terapan: OKUN’S LAW Perubahan tingkat pengangguran (UNEMP)
dipengaruhi oleh pertumbuhan ekonomi (GNP)
itt uGNPUNEMP *21
*
1
1*
t
ttt UNEMP
UNEMPUNEMPUNEMP
1
1*
t
ttt GNP
GNPGNPGNP
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Interpretasi: β1 : konstanta → rata-rata perubahan tingkat
pengangguran (dlm %) pada saat pertumbuhan ekonomi 0.
β2 : perubahan tingkat pengangguran (dlm %) jika terdapat 1 % pertumbuhan ekonomi.
Misal: ** 3.03.0ˆtt GNPNEMPU
Ketika ekonomi tidak mengalami pertumbuhan, rata-rata tingkat pengangguran naik 0.3%
Ketika ekonomi mengalami 1% pertumbuhan, maka rata-rata tingkat pengangguran turun sebesar 0.3%
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Contoh Terapan: Fungsi Konsumsi Keynesian
Konsumsi dipengaruhi oleh pendapatan
Konsumsi Y Pendapatan X72.3 100
91.65 120135.2 200
94.6 130163.5 240
100 11486.5 126
142.36 213120 156
112.56 167132.3 189149.8 214115.3 188132.2 197149.5 206
100.25 14279.6 11290.2 134
116.5 169126 170
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Diagram pencara sebagai analisis pendahuluan
Hubungan linier antara pendapatan dan konsumsi
80 100 120 140 160 180 200 220 240 2600
20
40
60
80
100
120
140
160
180
Pendapatan
Konsumsi
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Output Excell untuk analisis regresi bagi data Konsumsi dan Pendapatan
Regression StatisticsMultiple R 0.965496R Square 0.932182
Adjusted R Square 0.928415
Standard Error 6.879603Observations 20
93.12561
01.117102 JKT
JKRR
32.47ˆ 2ˆ2
KTGnui
ANOVA
Df(db) SS(JK) MS(KT) F Significance FRegression 1 11710.01 11710.01 247.4176 5.81E-12Residual/Galat 18 851.921 47.32894Total 19 12561.93
Penduga Parameter model nyata secara simultan
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Coeffici
entsStandard
Error t Stat P-valueLower 95%
Upper 95%
Intercept 15.116 6.566 2.302 0.033 1.323 28.910Pendapatan X 0.611 0.039 15.730 0.000 0.529 0.692
1̂ 2̂ ise ̂ i
i
set
ˆ
ˆ Selang
kepercayaan
• Uji secara parsial terhadap penduga parameter:• Terdapat cukup bukti (P-value yang cukup kecil) untuk
menyatakan bahwa konsumsi dipengaruhi oleh pendapatan, pada α berapapun.
• Dari SK: tidak memuat nilai nol bagi masing-masing parameter
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Plot Konsumsi vs Pendapatan beserta Garis Regresi yang terbentuk
80 100 120 140 160 180 200 220 240 2600
20
40
60
80
100
120
140
160
180
Konsumsi Predicted Konsumsi
XY 61.012.15ˆ
Pendapatan
Konsumsi
DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
Uji hipotesis untuk MPC MPC<1 1:,1: 2120 HH
2
22
ˆ
ˆ
set
Statistik Uji:
0191.10039.0
1611.0
Dengan P-value→0: Terdapat bukti yang cukup untuk menolak H0
Terdapat cukup bukti untuk menyatakan bahwa MPC <1