commit to user
144
G. Pemilihan Tingkat
Lag Optimum
Pemilihan lag optimum pada penelitan ini menggunakan metode Schwarz Information Criteria SIC. Berdasarkan hasil olah data eviews, maka parameter
SIC menunjukkan bahwa seluruh variabel pada model 4.1 optimum pada lag 1 seperti yang direpresentasikan oleh tabel 4.3 sebagai berikut :
Tabel 4.3 Pemilihan Lag Optimum
Lag LogL
LR FPE
AIC SC
HQ
256.24 NA
1.59E-10 -11.21067
-11.05007 -11.1508
1 408.4285
270.5574 3.75e-13
-17.26349 -16.46053
-16.96415 2
419.1322 17.12582
4.83E-13 -17.0281
-15.58277 -16.48929
3 437.4295
26.02292 4.57E-13
-17.1302 -15.0425
-16.35193 Mengindikasikan tingkat lag yang dipilih oleh kriteria
Sumber : Data olahan Eviews 6.0, 2011 Berdasarkan pemilihan lag oleh parameter SIC, maka model ARDL
penelitian ini akan menggunakan lag pada tingkat 1 atau t-1. Maka penyesuaian model yang akan digunakan dalam penelitian adalah sebagai berikut yang
didasarkan atas hasil analisis regresi model ARDL pada tabel 4.4 : LIHSG = 0.396635481707 - 1.26211210911 LKURS +
-3.855460 0.393937358461LNIKKEI + 1.59422172406SUKUBUNGA +
2.527745 0.758874
1.19614617722LKURS-1 - 0.355126635228LNIKKEI-1 + 3.605179
-2.233513 2.80378070105SUKUBUNGA-1 + 0.986758514906LIHSG-1
1.500730 10.69580…….4.3
commit to user
145
Tabel 4.4 Hasil Regresi Model ARDL
Variabel Koefisien
t-statistik Prob.
C 0.396635
0.122083 0.9035
LKURS -1.262112
-3.85546 0.0004
LNIKKEI 0.393937
2.527745 0.0156
SUKUBUNGA 1.594222
0.758874 0.4525
LKURS-1 1.196146
3.605179 0.0009
LNIKKEI-1 -0.355127
-2.233513 0.0313
SUKUBUNGA-1 2.803781
1.50073 0.1415
LIHSG-1 0.986759
10.6958 0.0000
R-squared 0.963289 Akaike info criterion
-2.698363 Adjusted R-squared
0.9567 Schwarz criterion
-2.383444 Sum squared resid
0.131794 Hannan-Quinn criter. -2.579857
ProbF-statistic 0.0000
Durbin-Watson stat 2.030954
Sumber : Data olahan Eviews 6.0, 2011
Tabel 4.5 Koefisien Jangka Panjang dan Jangka Pendek Model ARDL
Variabel Koefisien Jangka
Pendek Koefisien Jangka
Panjang
LKURS -1.262112
-4.981950004 LNIKKEI
0.393937 2.931047504
SUKUBUNGA 1.594222
332.1503663
Sumber : Data olahan Eviews 6.0, 2011
Untuk mendapatkan koefisien peramalan jangka panjang pada model ARDL, maka kita harus melakukan penghitungan dengan cara menambahkan
antara X
t
ditambahkan dengan X
t-1
kemudian dibagi dengan 1-Y
t-1
seperti pada persamaan 3.14. Sebagai contoh, untuk mendapatkan koefisien jangka panjang
commit to user
146
untuk variabel LKurs maka dilakukan penghitungan yaitu -1.26+1.211-0.99 sehingga didapatkan koefisien jangka panjang sebesar -4.9
H. Uji Asumsi Klasik
Kategori