Chow Test Hausman Test

40 Sumber : Baltagi, 2005, diolah Gambar 17. Pengujian Pemilihan Model dalam Pengolahan Data Panel Statis Penjelasan Gambar:

1. Chow Test

Chow Test atau beberapa buku menyebutnya pengujian F Statistics adalah pengujian untuk memilih apakah model yang digunakan Pooled Least Square atau Fixed Effect. Seperti yang kita ketahui, terkadang asumsi bahwa setiap unit cross section memiliki perilaku yang sama cenderung tidak realistis mengingat dimungkinkan saja setiap unit cross section memiliki perilaku yang berbeda. Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut: H : Model PLS Restricted H 1 : Model Fixed Effect Unrestricted. Dasar penolakan terhadap hipotesa nol adalah dengan menggunakan F-Statistik seperti yang dirumuskan oleh Chow: 1 K N NT URSS N URSS RRSS CHOW      RANDOM EFFECT POOLED LEAST SQUARE LM Test Chow Test Hausman Test FIXED EFFECT 41 dengan: RRSS = Restricted Residual Sum Square URSS = Unrestricted Residual Sum Square N = Jumlah data cross section T = Jumlah data time series K = Jumlah variabel penjelas, Chow Test ini mengikuti distribusi F-statistik yaitu F N-1, NT-N-K. Jika nilai CHOW Statistics F-Stat hasil pengujian lebih besar dari F Tabel, maka cukup bukti untuk melakukan penolakan terhadap hipotesa nol sehingga model yang digunakan adalah model fixed effect, begitu juga sebaliknya. Pengujian ini disebut sebagai Chow Test karena kemiripannya dengan Chow Test yang digunakan untuk menguji stabilitas dari parameter stability test.

2. Hausman Test

Hausman Test adalah pengujian statistik sebagai dasar pertimbangan kita dalam memilih apakah menggunakan model fixed effect atau model random effect. Seperti yang kita ketahui bahwa penggunaan model fixed effect mengandung suatu unsur trade off yaitu hilangnya derajat kebebasan dengan memasukkan variabel dummy. Namun, penggunaan metode random effect pun harus memperhatikan ketiadaan pelanggaran asumsi dari setiap komponen galat. Hausman Test dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut: H : Random Effects Model H 1 : Fixed Effects Model. Sebagai dasar penolakan Hipotesa nol maka digunakan statistik hausman dan membandingkannya dengan chi square. Statistik hausman dirumuskan dengan:       b M M b m        1 1 ~   K X 2 ………………………….4 Dimana  adalah vektor untuk statistik variabel fix effect, b adalah vektor statistik variabel random effect, M adalah matriks kovarians untuk dugaan FEM dan 1 M adalah matriks kovarians untuk dugaan REM.

3. LM Test