Dokumen tersebut memberikan penjelasan mengenai pengertian data panel dan keuntungan menggunakannya. Data panel merupakan kombinasi antara data cross section dan time series sehingga jumlah data menjadi lebih banyak. Data panel memungkinkan untuk mengontrol heterogenitas yang tidak teramati, memberikan data yang lebih informatif, dan dapat mempelajari perubahan secara dinamis. Terdapat beberapa metode untuk melakukan regresi data panel seperti pooled least square

1. Di buat oleh
kelompok 7
Isahbella Walangare (20304137)
Christofel Kowaas (20304148)
Lingkan Tumilaar (20304093)
Sesilia Rumbrawer (20304161)

2. Pengertian Data Panel
 Data Panel merupakan gabungan dari data cross section dan data time series
sehingga jumlah pengamatanmenjadi sangat banyak.
 Time Series
Merupakan data dari satu atau beberapa variabel yang
dikumpulkan secara runtut waktu. Frekuensi data dapat
berupa harian, mingguan, bulanan, dsb. Misalnya adalah
data harga saham,kurs mata uang, dsb.
 Cross Section
Data dari satu atau beberapa variabel pada satu titik waktu.
misalnya adalah perusahaan dengan beberapa jenis data
(laba, biaya iklan, laba ditahan, dan tingkat investasi) dalam
suatu periode waktu tertentu

3. Keuntungan Menggunakan Data
Panel
Dapat mengontrol unobserved heterogeneity
Memberikan data yang lebih informatif, lebih bervariasi, mengurangi
kolinearitas antarpeubah, memperbesar derajat kebebasan, dan lebih
efisien.
Dapat dipelajari suatu bentuk perubahan yang dinamis
Dapat mendeteksi dan mengukur efek suatu peubah pada peubah
lainnya dengan lebih baik
Dapat digunakan untuk mempelajari model prilaku (behavioral model)
yang lebih kompleks
Menurut Wibisono
(2005)

4. Permodelan Data Panel
 Model dengan data cross section.
Yi = α + βXi + εi
dimana :
i = 1, 2, 3, ….., N
N = banyaknya data cross section
 Model dengan data time series.
Yt = α + βXt + εt
dimana :
t = 1, 2, 3, ….., T
T = banyaknya data time series

5. Permodelan Data Panel
 Model dengan Data Panel.
Yit = α + β1X1it + β2X2it + εit
dimana :
Lanjutan...
I = 1, 2, …, N, menunjukkan rumah tangga, individu, perusahaan dan lainnya (dimensi
data silang)
t = 1, 2, …, T, menunjukkan dimensi deret waktu
Α = koefisien intersep yang merupakan skalar
β =koefisien slope dengan dimensi K x 1, dimana K adalah banyaknya peubah bebas
Yit = peubah tak bebas unit individu ke-i dan unit waktu ke-t
Xit = peubah bebas untuk unit individu ke-i dan unit waktu ke-t
N = banyaknya observasi
T = banyaknya waktu

6. Tahapan Regresi menggunakan Data
Panel

7. Estimasi regresi data panel tergantung dari asumsi
yang kita buat tentang intersep, koefisien slope dan variabel
gangguannya. Ada beberapa kemungkinan yang akan
muncul, yaitu:
Intersep dan slope adalah konstan menurut waktu dan
individu sedangkan sisaan berbeda antar waktu dan
individu
Slope tetap tetapi intersep berbeda antar individu
Slope tetap tetapi intersep berbeda antar individu antar
waktu
Semua koefisien (slope dan intersep) berbeda antar
individu

8. Metode Common-Constant (Pooled Ordinary
Least Square = PLS)
Menggunakan metode OLS biasa.
Diasumsikan setiap unit individu memiliki intersep dan slope
yang sama (tidak ada perbedaan pada dimensi kerat waktu).
Regresi panel data yang dihasilkan berlaku untuk setiap
individu.

9. Lanjutan...
Metode Random Effect (Random Effect Model=REM)
Intersep tidak dianggap konstan, namun dianggap sebagai peubah random dengan
suatu nilai rata-rata
Metode random dikenal dgn sebutan Error Components Model (ECM)
Intersep dibedakan antar individu.
Dalam membedakan intersepnya dapat digunakan peubah dummy,.
Metode ini dikenal dgn model Least Square Dummy Variable (LSDV).

11. Pemilihan Model Regresi
DataPanel
1. Pemilihan antara Model PLS dengan FEM
Menggunakan Uji Chow atau Likelihood Test
Ratio
2. Pemilihan antara PLS dengan REM
Menggunakan uji Lagrange Multiplier (LM)
3. Pemilihan antara Model FEM dengan REM
Menggunakan uji Hausman

12. Siapkan file Ms. Excell
yang akan diimport
Bukalah Eviews yang anda
miliki, Kemudiaan pilih file
>new >workfile

13. Karena menggunakan
data tahunan, maka
frekuensinya dalam
annual, dimulai dari tahun
2006-2008. OK
Kemudian pada workfile,
klik Object >New Object
>Pool > tuliskan nama
pool nya misal FERDI
Lanjutan...
Kemudian pada pool, identifikasikan observasi kita, tetapi
dahulukan dengan menggunakan “_”, bisa berupa angka,
bisa berupa tulisan, misalnya: _1,_2,…,_30 ataupun
_NAD,_SUMUT,…,_PAPUA

14. Pada upper left data, isikan
pada cell apakah input data
dimulai (misal D2), kemudian
identifikasi variabel yang
digunakan (Note: akhiri
identifikasi variabel dengan
tanda tanya ?)
Setelah identifikasi, pilih
opsi proc > import pool data
Lanjutan...
Apabila input data panel benar, maka akan terbentuk data
input pada workfile yang ditandai dengan x1_1 sampai
x1_30, hingga y_1 sampai y_30

15. Prosedur Eviews
untuk Regresi data Panel
 Estimasi dengan Metode PLS. Klik Estimate
 Estimasi dengan Metode FEM.
Sama dengan metode PLS tetapi dengan mengganti pilihan pada kotak
Cross-section (yang tadi nya none) dengan Fixed.
 Estimasi dengan Metode REM
Sama dengan metode PLS tetapi dengan mengganti pilihan pada kotak
Cross-section dengan Random
• dependent variable misalnya isikan data?
Sebagai peubah tak bebasnya.
• Common coeficients: misalnya isikan c size?
tang? growth? prof? risk? sebagai peubah
bebasnya.
• Perhatikan bahwa untuk setiap nama peubah
diakhiri dengan tanda tanya (?) kecuali untuk c
(konstanta) yang menunjukkan analisis dilakukan
untuk seluruh data individu.

16. Prosedur Eviews untuk Pemilihan Model
Uji Chow untuk memilih antara model PLS dengan FEM
 Dalam posisi setelah mengestimasi model FEM, klik View.
Uji Hausman untuk memilih antara model FEM dengan REM
 Dalam posisi setelah mengestimasi model REM, klik View.
Klik Fixed/Random Effect Testing >
Redundant Fixed Effects – Likelihood
Ratio
klik Fixed/Random Effect Testing >
Correlated Random Effects – Hausman
Test

17. Terimakasih