Pemilihan model pada regresi data panel diawali dengan menetapkan model awal terlebih dahulu. Penetapan model awal didasarkan pada bagaimana individu (cross-section) diambil. Jika individu diambil dengan dipilih atau ditentukan oleh peneliti sendiri, maka model awalnya adalah model efek tetap (fixed effect model). Jika individu diambil secara acak dari populasi, maka model awalnya adalah model efek acak (random effect model) (Baltagi, 2008, hal. 299; Park, 2011, hal. 16-17).
Jika model awal yang terpilih adalah model efek tetap, dilakukan uji Chow untuk memilih antara model koefisien tetap (pooled regression) dan model efek tetap. Jika model yang terpilih adalah model efek tetap, maka dilakukan pengujian untuk memilih antara model efek tetap dengan model efek acak dengan uji Hausman.
Jika model awal yang terpilih adalah model efek acak, maka dilakukan uji Breusch Pagan untuk memilih antara model efek tetap dengan model efek acak. Jika yang terpelih adalah model efek acak maka selanjutnya dilakukan uji untuk memilih antara model efek acak dengan model efek tetap, yaitu uji Hausman.
Jika model yang terpilih adalah model efek tetap dilakukan pengujian struktur varians koviarians. Jika sudah didapat model berdasarkan uji-uji diatas, maka dilakukan pemerikasaan asumsi-asumsi klasik yang ada pada regresi dengan metode estimasi Ordinary Least Square. Kemudian baru dilakukan uji keberartian model (goodness of fit test) seperti uji simultan (uji F) dan parsial (uji t).
Secara sederhana alur pemilihan regresi data panel terdapat pada gambar 1 dibawah.
Sumber: Park, 2011, hal 16
Gambar 1. Alur pemilihan regresi data panel
Pemilihan model regresi data panel dapat juga dilakukan berdasarkan pertimbangan berikut (Gujarati, 2003 , hal. 650):
- Jika T (jumlah data deret waktu) adalah besar dan N ( jumlah individu) adalah kecil, kemungkinan akan ada sedikit perbedaan nilai parameter yang diestimasi oleh model efek tetap dan model efek acak. Oleh karena itu, pemilihannya berdasarkan kenyamanan perhitungan saja. Dalam hal ini, model efek tetap lebih disukai
- Ketika N besar dan T kecil (yaitu sebuah panel pendek), hasil estimasi yang diperoleh dari kedua metode bisa berbeda signifikan. Pada kasus ini, jika kita percaya bahwa individu bukan diambil secara acak, maka model yang tepat adalah model efek tetap. Sebaliknya, jika individu diambil secara acak, maka model yang tepat adalah model efek acak.
- Jika komponen galat individu dan satu atau lebih variabel penjelas saling berkorelasi, maka model efek acak akan bias, sedangak model efek tetap tidak bias.
- Jika N besar dan T kecil, dan jika asumsi yang mendasari model efek acak terpenuhi maka model efek acak lebih kuat dari model efek tetap
Referensi:
Baltagi, B. H. (2008). Econometrics (4th ed.). Verlag Berlin Heidelberg: Springer.
Green, W. H. (2003). Econometrics Analysis (5th ed.). New Jersey: Prentice Hall.
Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics (4th ed.). New York: The McGraw-Hill Companies.
Park, H. M. (2011). Practical Guides To Panel Data Modeling: A Step by Step Analysis Using Stata. Tutorial Working Paper. Graduate School of International .
Leave a Reply