ANALISIS ESTIMASI MODEL REGRESI DATA PANEL DENGAN PENDEKATAN COMMON EFFECT MODEL (CEM), FIXED EFFECT MODEL (FEM), DAN RANDOM EFFECT MODEL (REM)
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi model regresi panel pada data persentase penduduk miskin menurut kabupaten/kota provinsi Sumatera Utara tahun
Karena fungsi distribusi dari regresi model logit adalah membentuk distribusi Bernoulli maka dalam mengestimasi parameter β ini dapat didekati dengan estimasi dengan metode
Setelah diperoleh model untuk masing-masing jenis regresi data panel dan dilakukan uji signifikansi pada kedua model tersebut, maka langkah selanjutnya adalah
Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UMS 2015 664 Fixed Effect Model dengan Least Square Dummy Variable pada model regresi data panel
Pembentukan model regresi quasi-likelihood terdiri dari tiga tahapan yakni mengestimasi parameter regresi menggunakan Quasi-Likelihood Estimation (QLE) melalui
Kedua, Hausman test digunakan untuk memilih antara model Fixed Effect atau random effect yang terbaik dalam mengestimasi regresi data panel.. Penggunaan kedua pengujian
Untuk memperoleh penaksir parameter danstatistik uji pada pengujian hipotesis model regresi Burrhal utama yang dilakukan dalam mengestimasi parameterdengan metode
Pada penelitian ini, Uji Chow digunakan untuk menentukan pendekatan yang lebih baik antara CEM dan FEM digunakan uji chow atau uji likelihood ratio [23] dengan hipotesis sebagai
