Blogger Pendidikan Tinggi: Februari 2015

A. Regresi Sederhana (OLS Sederhana)
1. Pengantar
Model regresi sederhana adalah suatu model yang melihat hubungan antar dua variabel. Salah satu variabel menjadi variabel bebas (Independent variable) dan variabel yang lain menjadi variabel terikat (Dependent variable). Dalam regresi sederhana ini, akan kita ambil suatu contoh kasus mengenai hubungan antara pengeluaran konsumsi dan pendapatan di US pada tahun 1996 – 2005 (Gujarati, 2003: 6). Persamaan model ini adalah:
Y = b0 + b1X + m
Dimana, Y adalah pengeluaran konsumsi, b0 adalah konsumsi autonom, X merupakan pendapatan dan m adalah error term.
2. Prosedur dalam Eviews
Langkah pertama dalam mengoperasikan Eviews adalah dengan mengaktifkan workfile. Dengan asumsi, data telah dimasukkan dalam program excel dan telah disimpan. Tampilkan program Eviews, Klik File – New – Workfile, sehingga tampak seperti berikut ini
Selanjutnya akan tampak workfile range, yaitu tampilan untuk memasukkan periode observasi. Dimana terdapat jenis periode, start date, dan end date.
Periode data diisi sesuai dengan data yang telah dientry dalam Excel. Dimana data tersebut adalah data tahunan, mulai 1996 – 2005.

Baca selengkapnya »

PENGERTIAN REGRESI LINEAR SEDERHANA

REGRESI Secara umum, analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan satu variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel independent (variabel penjelas/bebas), dengan tujuan untuk mengestimasi dan/atau memprediksi rata-rata populasi atau niiai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui. Pusat perhatian adalah pada upaya menjelaskan dan mengevalusi hubungan antara suatu variabel dengan satu atau lebih variabel independen.

Hasil analisis regresi adalah berupa koefisien regresi untuk masing-masing variable independent. Koefisien ini diperoleh dengan cara memprediksi nilai variable dependen dengan suatu persamaan. Koefisien regresi dihitung dengan dua tujuan sekaligus : Pertama, meminimumkan penyimpangan antara nilai actual dan nilai estimasi variable dependen; Kedua, mengoptimalkan korelasi antara nilai actual dan nilai estimasi variable dependen berdasarkan data yang ada. Teknik estimasi variable dependen yang melandasi analisis regresi disebut Ordinary Least Squares (pangkat kuadrat terkecil biasa).

Baca selengkapnya »

Teori Regresi Linier Sederhana

Materinya dapat dilihat disini

Garis Besar Materi Kuliah Ekonometrika 1

Deskripsi Mata Kuliah

Mata kuliah ini membahas dasar-dasar regresi yang merupakan teknik estimasi utama dalam ekonometrika bersandar pada metode OLS dengan asumsi-asumsinya yang menghasilkan Best Linear Unbiased Estimator, BLUE.—Aplikasi ditekankan pada model regresi deret waktu (timeseries), seperti model ARIMA, model ARCH, model GARCH dan Model VAR serta model lain seperti model dengan variabel bersifat kualitatif, model data panel (pooled data) dan model persamaan simultan

Tujuan Pembelajaran

Setelah mengikuti kuliah ini mahasiswa memahami dan mempunyai ketrampilan untuk : melakukan pengukuran ekonomi menggunakan model regresi sederhana dan regresi berganda. —Selain itu mahasiswa juga mempunya ketrampilan dalam aplikasi model regresi dimana variabel independen yang kualitatif, menggunakan data panel, mengunnakan data time series dan model simultan.— Sebelum mengaplikasikan model regresi, mahasiswa juga sadar akan berlakunya asumsi-asumsi dalam model regresi seperti : multikolinieritas, heteroskedastisitas dan autokorelasi.

Buku Referensi Utama
Agus Widarjono, 2009, Ekonometrika: Pengantar dan Aplikasinya, Penerbit Ekonisia, Fakultas Ekonomi, UII, Yogyakarta

Evaluasi
Kehadiran, 10 %
Tugas-Tugas, 20%
Ujian Tengah Semester, 35%
Ujian Akhir Semester, 35%

Baca selengkapnya »