digunakan untuk mengatasi kelemahan dan menjawab pertanyaan yang tidak dapat diberikan oleh model cross section dan time series murni. Aplikasi metode
estimasi dengan menggunakan data panel banyak digunakan baik secara teoritis maupun
aplikatif dalam
berbagai literatur
mikroekonometrik dan
makroekonometrik.
2.8.1 Regresi Data Panel Statis
Secara umum, terdapat dua pendekatan dalam metode data panel statis, yaitu Fixed Effect Model FEM dan Random Effect Model REM, yang
dibedakan berdasarkan ada atau tidaknya korelasi antara komponen error dengan peubah bebas. Secara umum, persamaan regresi panel data statis dituliskan
sebagai berikut :
y
it
=
i
+ X
it
+
it
.......................................... 2.18 dengan y
it
: nilai variabel dependen untuk setiap unit individu i pada periode t dengan i = 1, …, n dan t = 1, …, T
i
: unobserved heterogenity X
it
: nilai variabel independen yang terdiri dari sejumlah K variabel. : parameter yang diestimasi
dengan pada one way error, bentuk
it
didekomposisi menjadi
it
=
i
+ u
it
.......................................... 2.19 dengan
i
adalah efek individu dan u
it
adalah gangguan yang bersifat acak dengan asumsi u
it
iid 0,
u 2
. Bentuk error
it
dapat didekomposisi menjadi two way atau three way error
, tergantung dari asumsi yang digunakan, namun pada penelitian ini dibatasi hanya menggunakan bentuk
one way error saja, baik untuk data panel
statis maupun dinamis.
2.8.1.1 Fixed Effect Model FEM
FEM digunakan ketika efek individu dan efek waktu mempunyai korelasi dengan atau memiliki pola yang sifatnya tidak acak. Berdasarkan asumsi ini, maka
komponen error dari efek individu dan waktu dapat menjadi bagian dari intersep, sehingga untuk bentuk one way error, persamaan 2.19 dapat dituliskan menjadi
y
it
=
i
+
i
+ X
it
+ u
it
.......................................... 2.20
Penduga dari model ini mampu menjelaskan perbedaan atau variasi antar individu differences within individual, karena model ini memungkinkan adanya
perbedaan intersep g pada setiap i. Penduga dari model ini ditentukan
sebagaimana penduga least square dalam regresi namun dalam bentuk deviasi rata-rata individual. Khusus untuk one way error, penduga FEM dapat dihitung
dengan teknik Pooled Least Square PLS, Least Square Dummy Variable LSDV dan Within Group WG.
2.8.1.2 Random Effect Model REM
REM digunakan ketika efek individu dan efek waktu tidak berkorelasi dengan atau memiliki pola yang sifatnya acak. Dengan kondisi ini, maka
komponen error dari efek individu dan efek waktu dimasukkan ke dalam error, sehingga pada bentuk one way error, persamaan 2.18 dapat ditulis ulang
menjadi
y
it
=
i
+ X
it
+ u
it
+
i
......................................... 2.21 Asumsi yang digunakan dalam model efek acak REM adalah
u E
i it
|
2 u
i 2
it
u E
|
x E
it i
|
; i, t
2 it
2 i
x E
|
; i, t
u E
j it
; i, t, j
js it
u u
E
untuk j
i dan
s t
Dalam bentuk one way error, penduga REM dapat dihitung dengan teknik
Between Estimator BE dan Generalized Least Square GLS.
2.8.2 Regresi Data Panel Dinamis
