TEORI REGRESI DATA PANEL

 

Definisi

Regresi data panel merupakan teknik regresi yang menggabungkan data time series dengan cross section.

Menurut Agus Widarjono (2007) metode regresi data panel mempunyai beberapa keuntungan jika dibandingkan dengan data time series atau cross section, yaitu:

1. Data panel yang merupakan gabungan dua data time series dan cross section mampu menyediakan data yang lebih banyak sehingga akan menghasilkan degree of freedom yang lebih besar.
2. Menggabungkan informasi dari data time series dan cross section dapat mengatasi masalah yang timbul ketika ada masalah penghilangan variabel (ommited-variabel).

Keunggulan Regresi Data panel

Keunggulan regresi data panel menurut Wibisono (2005) antara lain:

Pertama.

Panel data mampu memperhitungkan heterogenitas individu secara ekspilisit dengan mengizinkan variabel spesifik individu;

Kedua.

Kemampuan mengontrol heterogenitas ini selanjutnya menjadikan data panel dapat digunakan untuk menguji dan membangun model perilaku lebih kompleks.

Ketiga.

Data panel mendasarkan diri pada observasi cross-section yang berulang-ulang (time series), sehingga metode data panel cocok digunakan sebagai study of dynamic adjustment.

Keempat.

Tingginya jumlah observasi memiliki implikasi pada data yang lebih informative, lebih variatif, dan kolinieritas (multiko) antara data semakin berkurang, dan derajat kebebasan (degree of freedom/df) lebih tinggi sehingga dapat diperoleh hasil estimasi yang lebih efisien.

Kelima.

Data panel dapat digunakan untuk mempelajari model-model perilaku yang kompleks.

Keenam, Data panel dapat digunakan untuk meminimalkan bias yang mungkin ditimbulkan oleh agregasi data individu.

Dengan keunggulan tersebut maka implikasi pada tidak harus dilakukannya pengujian asumsi klasik dalam model data panel (Verbeek, 2000; Gujarati, 2006; Wibisono, 2005; Aulia; 2004, dalam Shochrul R, Ajija, dkk. 2011 ).

Metode Regresi Data Panel

Common Effect

Teknik yang digunakan dalam metode Common Effect hanya dengan mengkombinasikan data time series dan cross section. Dengan hanya  menggabungkan kedua jenis data tersebut maka dapat digunakan metode OLS untuk mengestimasi model data panel. Dalam pendekatan ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu, dan dapat diasumsikan bahwa perilaku data antar perusahaan sama dalam berbagai rentang waktu. Asumsi ini jelas sangat jauh dari realita sebenarnya, karena karakteristik antar perusahaan baik dari segi kewilayahan jelas sangat berbeda.

Fixed Effect

Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Fixed Effect. Metode dengan menggunakan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan intersep. Metode ini mengasumsikan bahwa koefisien regresi (slope) tetap antar perusahaan dan antar waktu, namun intersepnya berbeda antar perusahaan namun sama antar waktu (time invariant). Namun metode ini membawa kelemahan yaitu berkurangnya derajat kebebasan (degree of freedom) yang pada akhirnya mengurangi efisiensi parameter.

Random Effect

Tenik yang digunakan dalam Metode Random Effect adalah dengan menambahkan variabel gangguan (error terms) yang mungkin saja akan muncul pada hubungan antar waktu dan antar kabupaten/kota. Teknik metode OLS tidak dapat digunakan untuk mendapatkan estimator yang efisien, sehingga lebih tepat untuk menggunakan Metode Generalized Least Square (GLS).

Referensi:

Gujarati dan Porter. 2009.  Dasar-Dasar Ekonometrika. Jakarta : Salemba Empat

Shochrul R, Ajija, dkk. 2011. Cara cerdas menguasai EVIEWS. Jakarta : salemba empat

Widarjono. Agus . 2007. Ekonometrika Teori dan Aplikasi untuk Ekonomi dan Bisnis. Ekonisia. Yogyakarta

Buku Panel Data Badi Hani Baltagi, 2011.