Materi Diskusi Kelompok.pdf

Pertemuan

Materi

Pokok-pokok Penjelasan

2

Model Regresi OLS dan Asumsiasumsinya

 Menjelaskan sifat-sifat analisis regresi dan OLS  Menjelaskan asumsi-asumsi OLS o Koefisien Determinasi (R2) o Koefisien Korelasi (r)

3

Regresi Sederhana dan Evaluasi Hasil Estimasinya

   

4

Regresi Berganda dan Evaluasi Hasil Estimasinya

 Regresi berganda  Pengujian statistik o Uji F untuk uji model o Uji t untuk uji variabel  Chow Test

5

Multikolinearitas

 Sifat dan konsekuensi Multikolinearitas  Deteksi Multikolinearitas o Melalui R2 o Korelasi Persial o Regresi Auxialiary o Metode Deteksi Klien o Variance Inflation Factor (VIF) dan Tolerance  Penyembuhan Multikolinearitas o Tanpa Ada Perbaikan o Dengan Perbaikan  Transformasi Variabel  Penambahan Data

6

Heteroskedastisitas

 Sifat dan konsekuensi Heteroskedastisitas  Deteksi Heteroskedastisitas o Metode Informal o Metode Park o Metode Glejser o Metode Korelasi Spearman o Metode Goldfeld-Quandt o Metode White  Penyembuhan Heteroskedastisitas o Ketika Varian Variabel Gangguan Diketahui (σi2) o Ketika Varian Variabel Gangguan Tidak Diketahui (σi2)

Regresi sederhana Uji hipotesis Ringkasan hasil regresi Uji Normalitas o Histogram Residual o Uji Jarque-Bera

 

Metode White Pola Heteroskedastitas

7

Autokorelasi

8

Modeling Ekonometrika

9

Model Regresi dengan Respon Kualitatif

   

Karakteristik dari respon kualitatif Model Probabilitas Linear Model Logit Model Probit

10

Model Kelambanan (Autoregresif)

      

Definisi dan karakteristik model kelambanan Model kelambanan geometrik Model penyesuaian adaptif Partial Adjustment Model (PAM) Model Polinomial Pemilihan panjang kelambanan (lag) Kausalitas di dalam Ekonomi

11

Model Persamaan Simultan

 Model persamaan simultan makro Keynesian o Model Persamaan Simultan o Persamaan Bentuk Turunan  Masalah Identifikasi o Order Condition o Rank Condition  Estimasi persamaan simultan o Indirect Least Square (ILS) o Two Stage Least Square (TSLS)  Uji Hausman persamaan simultan o Uji Simultanitas o Uji Eksogenitas

 Sifat dan Konsekuensi Autokorelasi  Deteksi Autokorelasi o Metode Durbin-Watson o Metode Breusch-Godfrey  Penyembuhan Autokorelasi o Ketika struktur autokorelasi diketahui o Ketika struktur autokorelasi tidak diketahui  Metode deferensiasi pertama  Metode Newey-White   Kriteria model yang baik dan kesalahan spesifikasi  Uji kesalahan spesifikasi  Model nested dan non-nested  Kriteria Seleksi Model

12

Model ARCH dan GARCH

 Volatilitas data time series  Model ARCH  Deteksi unsur ARCH o Pola residual kuadrat o Uji ARCH-LM  Model GARCH

13

Error Correction Model (ECM)

 Stasionaritas dan Nonstasionaritas Data Time Series  Uji Akar Unit o Uji Dickey-Fuller o Uji Phillips-Perron  Kointegrasi o Uji Kointegrasi dari EG o Uji Kointegrasi CRDW o Uji Kointegrasi Johansen  Kointegrasi dan Model ECM o Model ECM Engel-Granger o Model ECM Domowitz-El-Badawi

14

Model Vector Autoregressive (VAR)

 Model VAR dan pembentukannya  Model VAR Nonstruktural o VAR yang tak terestriksi o Vector Error Correction Model (VECM)  Spesifikasi, identifikasi, dan Estimasi o Uji stasionaritas o Uji kointegrasi o Estimasi VAR  Analisis di dalam model VAR o Peramalan VAR o Impulse Respond o Variance Decomposition o Uji Kausalitas