dikarenakan nilai matriks korelasi correlation matrix dari semua variabel adalah kurang dari 0,8.
4.2.2.2 Uji Heterokedastisitas
Tabel 4.3 Hasil Uji Heterokedastisitas
Heteroskedasticity Test: White F-statistic
1.705020 Prob. F4,193 0.1505
ObsR-squared 6.757957 Prob. Chi-Square4
0.1492 Scaled explained SS 21.76721 Prob. Chi-Square4
0.0002 Test Equation:
Dependent Variable: RESID2 Method: Least Squares
Date: 042214 Time: 22:28 Sample: 1 198
Included observations: 198 Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic
Prob. C
211.6877 160.2693
1.320825 0.1881
ASSET2 -0.550778
0.846974 -0.650289 0.5163
KAP2 61.14788
93.39709 0.654709
0.5134 ROA2
0.126904 0.066045
1.921494 0.0561
DER2 11.04604
12.11576 0.911708
0.3631 R-squared
0.034131 Mean dependent var 185.9729
Adjusted R-squared 0.014113 S.D. dependent var
485.4738 S.E. of regression
482.0358 Akaike info criterion 15.21884 Sum squared resid
44845202 Schwarz criterion 15.30188
Log likelihood -1501.665 Hannan-Quinn criter. 15.25245
F-statistic 1.705020 Durbin-Watson stat
1.960109 ProbF-statistic
0.150464 Sumber: output EVIES 7, diolah penulis,2014
Universitas Sumatera Utara
Pengujian hipotesis heterokedastisitas. 1.
H0 : tidak ada heteroskedastisitas H1 : ada heteroskedastisitas
2. Jika p-value obs-square
ɑ, maka Ho ditolak Dari Gambar 4.3 dapat dilihat bahwa p value -obs-square
= 0,1492 0,01, maka H0 diterima. Kesimpulannya adalah dengan tingkat keyakinan 99, dapat dikatakan bahwa tidak terdapat
heteroskedastisitas dalam model regresi.
2.2.2.3 Uji Autokorelasi Pengujian hipotesis autokorelasi
1.
Ho : tidak ada korelasi serial H1 : ada korelasi serial
2.
Jika p-value obs-square ɑ, maka Ho ditolak
Dapat dilihat pada Gambar 4.4 bahwa p value -obs-
square = 0.0000 0,01, maka H1 diterima.Kesimpulannya adalah
dengan tingkat keyakinan 99, dapat dikatakan bahwa terdapat autokorelasi dalam model regresi.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic
17.22756 Prob. F2,191 0.0000
ObsR-squared 30.25930 Prob. Chi-Square2
0.0000 Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares
Date: 042214 Time: 22:26 Sample: 1 198
Included observations: 198 Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error
t-Statistic Prob.
ASSET 0.051499
0.674234 0.076381
0.9392 KAP
-0.042042 2.627468 -0.016001
0.9873 ROA
-0.025529 0.094115 -0.271255
0.7865 DER
0.376218 1.151780
0.326641 0.7443
C -0.691308
8.946569 -0.077271 0.9385
RESID-1 0.410224
0.072521 5.656623
0.0000 RESID-2
-0.052054 0.073858 -0.704780
0.4818 R-squared
0.152825 Mean dependent var 1.39E-14
Adjusted R-squared 0.126212 S.D. dependent var
13.67176 S.E. of regression
12.77990 Akaike info criterion 7.968338 Sum squared resid
31195.23 Schwarz criterion 8.084589
Log likelihood -781.8654 Hannan-Quinn criter. 8.015392
F-statistic 5.742521 Durbin-Watson stat
1.994757 ProbF-statistic
0.000016 Sumber: output EVIES 7, diolah penulis,2014
Universitas Sumatera Utara
2.2.3 Analisis Regresi Tabel 4.5
