1. Panel Unit Root
Secara prinsip, penggunaan panel data unit root test adalah bertujuan untuk meningkatkan power of the test dengan meningkatkan jumlah sampel baik data
time series maupun cross section. Namun, jumlah sampel yang ditambah akan dapat menimbulkan adanya risiko perubahan struktur terutama untuk data time
series yang panjang. Selain itu, peningkatan jumlah sampel juga akan memberikan peluang yang besar terjadinya heterogenitas pada jumlah cross
section yang banyak. Berdasakan hal tersebut, Uji panel unit root yang merupakan uji stasioneritas untuk data panel perlu dilakukan untuk menghindari
spurious regression atau regresi lancung. Regresi lancung merupakan kondisi saat hasil regresi menunjukkan koefisien regresi yang signifikan secara statistik dan
nilai koefisien determinasi yang tinggi namun tidak terdapat hubungan antar variabel.
Dalam mendeteksi stasioneritas pada data panel dapat dijelaskan melalui model berikut ini yang berasal dari N cross section dan T periode waktu:
= 1 +
+ Dimana I = 1, … , N; t = 1, …., t dan diberikan nilai awal y
i0
. Pengujian unit root adalah dengan hipotesis φ
i
= 1 untuk semua i. Sehingga dapat diekspresikan dalam bentuk first different atau lag yaitu:
= +
+ Dimana α
i
= 1-φ
i
µ
i
, β
i
= - 1-φ
i
dan Δ y
it
= y
it
– y
it-1.
Dalam persamaan tersebut diasumskan bahwa ε
it
adalah bebas dan identical distributed untuk seluruh i dan t serta berdistribusi normal. Sehingga hipotesis untuk unit root yaitu:
= = 0
= 0 = 1,2,
, ,
= 0, = + 1,
+ 2, ,
Dalam pengujian stasioneritas data panel dapat menggunaka LLC Levin, Lin, Chu dan salah satu dari ADF Augmanted Dickey Fuller atau PP Philips-
Peron.
2. Regresi Data Panel
Regresi panel merupakan regresi menggunakan panel data yang merupakan kombinasi antara data time series dan data cross section. Penggunakan data panel
dalam penelitian memiliki beberapa keunggulan dibandingkan data menggunakan cross section ataupun time series yaitu:
a. Memberikan jumlah pengamatan yang besar, meningkatkan degree of freedom derajat kebebasan, data memiliki variabilitas yang besar, serta mengurangi
kolinieritas antar variabel penjelas sehingga menghasilkan estimasi ekonometri yang efisien.
b. Memberikan informasi yang lebih banyak yang tidak dapat diberikan oleh data cross section ataupun time series saja.
c. Memberikan penyelesaian yang lebih baik dalam inferensi perubahan dinamis dibandingkan data cross section.
Secara umum, permodelan dalam regresi data panel yaitu: =
+ +
+ +
+ Dimana
i : 1,2,3,…,n menunjukkan jumlah individu cross section
t : 1,2,3,…,n menunjukkan dimensi runtun waktu time series
Kategori