Yt
s
= Nilai simulasi Yt
a
= Nilai actual T = Jumlah pengamatan simulasi
Nilai dari koefisien ketidaksamaan Theil U bernilai antara 0 dan 1. Jika U = 0 maka pendugaan model adalah sempurna, dan jika U = 1 maka
pendugaan model adalah naif. Semakin kecil nilai RMSPE dan U semakin baik pendugaan model.
3.3.5 Simulasi Model
Analisis simulasi dilakukan untuk mengetahui dampak perubahan faktor impor terhadap variabel-variabel endogennya. Analisis simulasi diterapkan
pada periode tahun 1999-2006, yang sesuai dengan periode validasi model.
Alternatif perubahan faktor impor yang disimulasi diturunkan 50 persen.
Tujuan ketiga menggunakan Statistical Analysis Software Econometric Time Series SASETS versi 9.1. dimana dengan mengetahui besar dan
kecilnya koefisien maka strategi untuk mencapai swasembada akan diketahui.
Sifat dasar model persamaan simultan ada hubungan dua arah atau simultan antara X dan beberapa dari X, yang membuat perbedaan antara
variabel tak bebas dan variabel yang menjelaskan menjadi meragukan. Adalah lebih baik untuk mengumpulkan bersama sama sejumlah variabel yang dapat
ditentukan secara simultan oleh kumpulan variabel sisanya. Inilah yang dilakukan dalam persamaan simultan.
Dalam model seperti itu ada lebih dari satu persamaan , satu untuk variabel tidak bebas atau bersifat endogen atau gabungan atau bersama. Dan
tidak seperti persamaan model tunggal, dalam model persamaan simultan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
orang mungkin tidak menaksir parameter dari satu persamaan tunggal tanpa memperhitungkan informasi yang diberikan oleh persamaan lain dalam sistem.
Apa yang terjadi jika parameter dari tiap persamaan ditaksir dengan menerapkan , misalnya metode OLS, tanpa memperhatikan persamaan lain
dalam sistem? Ingat bahwa satu asumsi penting dari metode OLS adalah bahwa variabel X yang menjelaskan baik bersifat nonstokastik atau jika
stokastik random didistribusikan secara bebas independen dari unsur gangguan stokastik. Jika tak satupun dari kondisi ini dipenuhi, maka, penaksir
kuadarat terkecil tidak hanya bias tapi juga tak konsisten, yaitu dengan meningkatnya sampel secara tak terbatas, penaksir tidak mengarah ke nilai
populasi sebenarnya. Jadi, dalam sistem persamaan hipotesis berikut ini.
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X5 + b
6
X
6
+ b
7
X
7
+ b
8
X
8
+ e Y
y1i
= β
10
+ β
12
Y
2i
+ γ
11
X
1i
+ e
1i
.........................................................1.1 Y
y2i
= β
20
+ β
21
Y
1i
+ γ
21
X
1i
+ e
2i
.........................................................1.2
Dimana Y
1
dan Y
2
merupakan variabel yang saling bergantung, atau bersifat endogen, dan X
1
merupakan variabel yang bersifat eksogen dan dimana e
1
dan e
2
unsur gangguan stokastik, variabel Y
1
dan Y
2
kedua duanya stokastik.Oleh karena itu kecuali dapat ditunjukkan bahwa variabel yang
menjelaskan Y2 yang bersifat stokastik dalam 1.1 didistribusikan secara bebas dan e
1
dan variabel yang menjelaskan Y
1
yang bersifat stikastik dalam 1.2 didistribusikan secara bebas dari e
2
, penerapan OLS klasik untuk persamaan persamaan ini secara individual akan membawa ke taksiran yang
tidak konsisten.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.3.6 Model Ekonometrika 1. Produksi Gula di Indonesia
