1 / 17

Ekonometrika

Ekonometrika. Program Studi Statistika Semester Ganjil 201 2. Penanganan Data Ekonometri. Transformasi Log/Ln Melinierkan tren eksponensial pada data time series Melinierkan model yang non linier dalam parameter Cobb Douglas Production Function:

cecile
Download Presentation

Ekonometrika

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Ekonometrika Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012 DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  2. 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 Elastisitas produktivitas terhadap # tenaga kerja Rasio persentase perubahan produktivitas, terhadap persentase perubahan # tenaga kerja Perubahan produktivitas dalam persen Perubahan # tenaga kerja dalam persen DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  3. Penanganan Data Ekonometri • Differencing (Pembedaan) • Menghilangkan tren pada data time series (menjadi stasioner terhadap waktu) • First order differencing: • Second order differencing: DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  4. Penanganan data Ekonometri • Growth Rate (Lajupertumbuhan) • Untukpeubah: tingkatpendapatannasional (GNP), tingkatpengangguran • Lebihpentingnilaiperubahanrelatifdarisatuwaktukewaktuberikutnyadaripadanilaipeubahpadasuatuwaktu. • Perhitunganlajupertumbuhanmenghilangkankomponen trend pada data deretwaktu. DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  5. 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). DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  6. Interpretasi: • β1 adalah jumlah permintaan pada harga produk nol • β2 adalah perubahan jumlah permintaan jika terjadi satu unit perubahan pada harga produk. DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  7. Contoh Terapan: FUNGSI PRODUKSI • Untuk memodelkan output suatu produksi (Y) yang merupakan fungsi dari input, misalkan: Tenaga kerja (Labour – L) dan Model (Capital - K) Cobb Douglas Function • αdanβadalahkonstanta yang menyatakanefekperubahan modal dantenagakerjaterhadap output • Apeubaheksogen yang mewakiliefisiensiatau parameter teknologi DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  8. Short run: modal tidakberubah • Short run: diasumsikanbahwaprodusenbelummemutusakanuntukmelakukanpenyesuaian modal • Pada short run: output hanyafungsidaritenagakerja • Dengantransformasiln DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  9. Interpretasi: • β: koefisienelastisitasdari output terhadap # tenagakerja • Seberapapersenperubahan output akibat 1% perubahan # tenagakerja. DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  10. ContohTerapan: OKUN’S LAW • Perubahantingkatpengangguran (UNEMP) dipengaruhiolehpertumbuhanekonomi (GNP) DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  11. Interpretasi: • β1: konstanta → rata-rata perubahantingkatpengangguran (dlm %) padasaatpertumbuhanekonomi 0. • β2 : perubahantingkatpengangguran (dlm %) jikaterdapat 1 % pertumbuhanekonomi. • Misal: • Ketikaekonomitidakmengalamipertumbuhan, rata-rata tingkatpenganggurannaik 0.3% • Ketikaekonomimengalami 1% pertumbuhan, maka rata-rata tingkatpengangguranturunsebesar 0.3% DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  12. ContohTerapan: FungsiKonsumsi Keynesian • Konsumsidipengaruhiolehpendapatan DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  13. Diagram pencarasebagaianalisispendahuluan • Hubungan linier antarapendapatandankonsumsi Konsumsi Pendapatan DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  14. Output Excelluntukanalisisregresibagi data KonsumsidanPendapatan Penduga Parameter model nyatasecarasimultan DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  15. Selangkepercayaan • Ujisecaraparsialterhadappenduga parameter: • Terdapatcukupbukti (P-value yang cukupkecil) untukmenyatakanbahwakonsumsidipengaruhiolehpendapatan, padaαberapapun. • Dari SK: tidakmemuatnilainolbagimasing-masing parameter DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  16. Plot KonsumsivsPendapatanbesertaGarisRegresi yang terbentuk Konsumsi Pendapatan DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

  17. Ujihipotesisuntuk MPC • MPC<1 • StatistikUji: • DenganP-value→0: • Terdapatbukti yang cukupuntukmenolak H0 • Terdapatcukupbuktiuntukmenyatakanbahwa MPC <1 DR. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

More Related