ekonometrika n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Ekonometrika PowerPoint Presentation
Download Presentation
Ekonometrika

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 19

Ekonometrika - PowerPoint PPT Presentation


  • 110 Views
  • Uploaded on

Ekonometrika. Program Studi Ekoomi pembangunan. Review Analisis Regresi. Analisis Regresi Mempelajari hubungan ketergantungan dari satu peubah tak bebas ( dependent ) kepada satu atau lebih peubah penjelas ( explanatory )

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Ekonometrika' - rivka


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.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
ekonometrika

Ekonometrika

Program Studi Ekoomi pembangunan

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

review analisis regresi
Review AnalisisRegresi

AnalisisRegresi

  • Mempelajarihubunganketergantungandarisatupeubahtakbebas (dependent) kepadasatuataulebihpeubahpenjelas (explanatory)
  • Menduga rata-rata populasidaripeubahtakbebasberdasarkanpengetahuanmengenainilaipeubahpenjelas

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

contoh 1 tinggi anak laki laki dan tinggi ayahnya
Contoh 1: Tinggianaklaki-lakidanTinggiayahnya
  • Meramalkantinggianaklaki-lakidaritinggiayahnya
  • Padasetiapnilaitinggi ayah terdapatsebarantinggianaklaki-laki
  • Secara rata-rata tinggianaklaki-lakimeningkatseiringpeningkatantinggi ayah
  • Garisregresi:
    • Menghubungkan rata-rata tinggianakdengantinggi ayah

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

contoh 2 tinggi anak laki laki dan usianya
Contoh 2: TinggiAnakLaki-lakidanUsianya
  • Mendugatinggianaklaki-lakidariumurnya
  • Padasetiapumuranaklaki-lakiterdapatsebarantinggi
  • Secara rata-rata tinggianaklaki-lakimeningkatdenganumur
  • Garisregresi:
    • Hubunganantara rata-rata tinggidanumur

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

contoh 3 pendapatan dan konsumsi
Contoh 3: PendapatandanKonsumsi
  • Pasangannilaipendapatandankonsumsidiambilsecaraacak, tidakdiamatiuntuksetiapnilaiPendapatan (GDP)
  • Untukmenentukanseberapabesarkoefisien MPC:
    • marginal propensity to consume

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

contoh 4 produksi tanaman dan curah hujan
Contoh 4: Produksitanamandancurahhujan
  • Produksitanaman (dependent variable) dipengaruhiolehcurahhujan (explanatory variable)
  • Hubunganregresidigunakanuntuk
    • Meramalkanproduksiberdasarkaninformasimengenaicurahhujan

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

hubungan secara deterministik vs stokastik
HubungansecaraDeterministikvsStokastik
  • Hubungandeterministikantarpeubahapabilasemuapasangantitikmembentukgarislurus
  • Hubunganstokastik:
    • Pasangantitikberadadisekitar (tidaktepatpada) garis
    • Adanyaunsur random ataustokastik
    • Peubah random ataustokastikmempunyaisebaranpeluangtertentu
  • Analisisregresi:
    • Adanyakemungkinanpeubah lain yang tidakterukur yang jugamenjelaskanpeubahtakbebas
    • Selainhubungandeterministik yang diasumsikan

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

regresi vs sebab akibat
RegresivsSebabAkibat
  • Hubungansebabakibattidakdisimpulkansecarastatistik
  • Hubungansebabakibatharusdibentukberdasarkan “common sense”
  • Penentuanhubungansebabakibatsecara “apriori”
  • Contoh: Berdasarkanbidangilmu yang bersesuaian
    • Produksidipengaruhiolehcurahhujan, bukansebaliknya
    • Tinggitubuhanaklaki-lakidipengaruhiolehumur, bukansebaliknya
    • Konsumsidipengaruhiolehpendapatan, bukansebaliknya

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

regresi vs korelasi
RegresivsKorelasi
  • Regresi:
    • Melibatkanunsursebabakibatantaraduapeubah (ataulebih)
    • Peubahtakbebasdanpeubahpenjelas
  • Korelasi
    • Hanyahubungankeeratanantarpeubah
    • Tanpaunsursebabakibat

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

terminologi
Terminologi
  • Analisisregresisederhana (simple regression analysis)
    • Melibatkanduapeubahsaja
    • Satupeubahtakbebasdansatupeubahpenjelas
  • Analisisregresiberganda (multiple regression analysis)
    • Melibatkanlebihdariduapeubah
    • Satupeubahtakbebasdanbeberapapeubahpenjelas

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

tipe data untuk analisis ekonomi
Tipe Data untukAnalisisEkonomi

Tipe data

  • Time Series data
  • Cross section data
  • Pooled data
  • Panel, Longitudinal or Micropanel data

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

tipe data untuk analisis ekonomi1
Tipe Data untukAnalisisEkonomi
  • Sekumpulanpengamatan yang diamatipadasatu/beberapapeubahpadawaktu yang berbeda (Yt)
  • Data harian: hargasaham, ramalancuaca
  • Data mingguan: supply uang
  • Data bulanan: tingkatpengangguran, Consumer Price Index (CPI)
  • Data tigabulanan (quarterly): GDP (pendapatannasional)
  • Data tahunan: anggaranpemerintah
  • Hubunganstasionermendasarianalisis data time series

(diluarlingkupkuliahini)

Time Series Data

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

tipe data untuk analisis ekonomi2
Tipe Data untukAnalisisEkonomi
  • Cross Section Data
    • Hasilpengamatanpadasatuataubeberapapeubah yang diperolehpadasatuwaktuuntukbeberapaindividu (orang/negara/perusahan)
  • Contoh:
    • Produksitelur (Y1i) danhargatelur (X1i) untuk 50 negarabagiandi US padatahun 1990, i =1, …, 50
    • Produksitelur (Y2i) danhargatelur (X2i) untuk 50 negarabagiandi US padatahun 1991,i =1, …, 50

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

tipe data untuk analisis ekonomi3
Tipe Data untukAnalisisEkonomi

Pooled data

  • Gabungandaritime seriesdancross section data
  • Produksitelur (Yi ) danhargatelur (Xi) untuk 50 negarabagiandi US padatahun 1990 dantahun 1991
  • Perbedaanwaktutidakdipentingkan, dianggapsebagaiulangan
  • Total pengamatann = 50+50 = 100
  • i = 1, …, 100

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

tipe data untuk analisis ekonomi4
Tipe Data untukAnalisisEkonomi
  • Data yang diukurpada unit cross section yang samadalamselangwaktutertentu
  • Unit cross section:
    • Negara Bagian
  • Pengamatan
    • Produksitelur
    • Hargatelur
  • Selangwaktu: 1990 dan 1991
    • Di setiapnegarabagiandiamatiproduksitelurdanhargatelurpadaduaperiodewaktutersebut
  • Yit: Produksitelurpadanegarabagianipadatahunt
  • Xit: Hargatelurpadanegarabagianipadatahunt
  • i = 1, …, 50, t = 1990, 1991

Panel, Longitudinal atauMicropanel Data

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

contoh lain panel data
Contoh Lain Panel Data
  • Sensusn rumahtanggauntuk 5 tahun
  • Unit cross section:
    • Rumahtangga
  • Setiaptahun, rumahtangga yang samadiwawancara, tentangjumlahpendapatan (Y)
  • Yit: Pendapatanrumahtanggaipadatahunt
    • i = 1, …, n, t = 1, …, 5
  • Tujuan:
    • Untukmempelajariperubahansecarafinansialrumahtanggatsbsejakwawancaraterakhir
    • Mempelajaridinamikakeuanganrumahtanggasecaraperiodik

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

sumber data ekonomi
Sumber Data Ekonomi
  • Lembagapemerintahan
    • BPS
    • SuSeNas: SensusEkonomiPemerintah
    • Bank Indonesia
  • LembagaInternasional
    • IMF
    • Bank Dunia
  • Organisasiswastalainnya
  • Internet

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.

sumber data ekonomi1
Sumber Data Ekonomi
  • MetodePengumpulan Data Ekonomi:
    • Bukandaripercobaan (Experimental)→ Di IlmuHayati
      • Pengamatandilakukanketikafaktor-faktortertentudibuatkonstanuntukmempelajariefeksuatufaktor yang menjadipusatperhatian
    • Non experimental
  • Non Experimental data:
  • Tidakdapatdikontrololehpeneliti
  • Contoh: Tingkat pengangguran, PDB, tingkatinflasi, dll

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.