Analisis Deskriptif Statistik ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Tabel 4. 3 Hasil regresi data panel menggunakan model fixed effect Dependent Variable: RETURN? Method: Pooled Least Squares Date: 100114 Time: 13:21 Sample: 1 5 Included observations: 5 Cross-sections included: 10 Total pool balanced observations: 50 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -2.614398 1.091774 -2.394632 0.0225 DER? 0.182668 0.552860 0.330406 0.7432 DPR? 0.008505 0.002985 2.849388 0.0075 EPS? 0.379012 0.138482 2.736898 0.0099 PER? -0.017137 0.013845 -1.237716 0.2246 ROA? 0.037121 0.018182 2.041653 0.0492 ROE? -0.016585 0.016619 -0.997919 0.3256 RESIKOS? 0.003416 0.078924 0.043284 0.9657 Fixed Effects Cross _AALI--C 0.875653 _ASII--C -0.036553 _INTP--C -0.447888 _ITMG--C -1.443318 _KLBF--C 0.608401 _LSIP--C 1.607275 _PTBA--C -0.139924 _SMGR--C -0.455303 _TLKM--C -0.263491 _UNVR--C -0.304851 Effects Specification Cross-section fixed dummy variables R-squared 0.793486 Mean dependent var 0.325400 Adjusted R-squared 0.693358 S.D. dependent var 0.767336 S.E. of regression 0.424914 Akaike info criterion 1.390627 Sum squared resid 5.958224 Schwarz criterion 2.040714 Log likelihood -17.76566 Hannan-Quinn criter. 1.638184 F-statistic 7.924720 Durbin-Watson stat 2.051227 ProbF-statistic 0.000000 Sumber : Output eviews Setelah hasil dari model common effect dan fixed effect diperoleh maka selanjutnya dilakukan uji likelihood ratio atau uji chow . Pengujian tersebut dibutuhkan untuk memilih model yang paling tepat diantara model common effect dan model fixed effect. Hasil dari uji likelihood ratio atau uji chow dapat dilihat pada tabel 4. 4 Tabel 4. 4 Uji chow Redundant Fixed Effects Tests Pool: FIXED Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 11.274669 9,33 0.0000 Cross-section Chi-square 70.242429 9 0.0000 Sumber : Output eviews Hasil dari uji chow pada tabel 4. 4 menunjukkan bahwa nilai probabilitas cross section adalah 0,0000 atau 0,05, maka Ho ditolak. Oleh karena itu model yang dipilih adalah fixed effect. Selanjutnya kita akan melakukan regresi dengan model random effect, untuk menentukan model mana yang tepat. Hasil dari regresi dengan menggunakan model random effect dapat dilihat pada tabel 4. 5