Pada model data panel dikenal tiga macam pendekatan estimasi yaitu pooled least square common effect, fixed effect, dan random effect.
a. Pooled Least Square Common Effect Teknik ini merupakan teknik yang paling sederhana untuk
mengestimasi parameter
model data
panel, yaitu
dengan mengkombinasikan data cross section dan time series sebagai satu
kesatuan tanpa melihat adanya perbedaan waktu dan entitas individu. Dimana pendekatan yang sering dipakai adalah metode Ordinary Least
Square OLS. Model Commen Effect mengabaikan adanya perbedaan dimensi individu maupun waktu atau dengan kata lain perilaku data
antar individu sama dalam berbagai kurun waktu. b. Fixed Effect Model
Pendekatan model Fixed Effect mengasumsikan bahwa intersep dari setiap individu adalah berbeda sedangkan slope antar individu
adalah tetap sama. Teknik ini menggunakan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan intersep antar individu.
c. Random Effect Model Pendekatan yang dipakai dalam Random Effect mengasumsikan
setiap perusahaan mempunyai perbedaan intersep, yang mana intersep tersebut adalah variabel random atau stokastik. Model ini sangat
berguna jika individu entitas yang diambil sebagai sampel adalah dipilih secara random dan merupakan wakil populasi. Teknik ini juga
memperhitungkan bahwa error mungkin berkorelasi sepanjang cross section dan time series.
2. Estimasi Regresi Data Panel
Pada dasarnya ketiga teknik model estimasi data panel dapat dipilih sesuai dengan keadaan penelitian, namun ada beberapa cara yang dapat
digunakan untuk menentukan teknik mana yang paling tepat dalam mengestimasi parameter data panel. Menurut Widarjono 2007, ada tiga
uji untuk memilih teknik estimasi data panel. Pertama, uji statistik F Chow digunakan untuk memilih antara metode Commom Effect atau
metode Fixed Effect. Kedua, uji Hausman yang digunakan untuk memilih antara metode Fixed Effect atau metode Random Effect
.
Ketiga, uji Lagrange Multiplier LM digunakan untuk memilih antara metode
Commom Effect atau metode Random Effect.
a. Estimasi Regresi Data Panel dengan Uji Chow
Uji ini digunakan salah satu untuk memilih model pada regresi data panel, yaitu antara model efek tetap Fixed Effect Model dengan
model koefisien tetap Common Effect . Hipotesis awal dari uji adalah Fixed Effect Model sama bagusnya dengan Common Effect. Hipotesis
dalam uji chow adalah: H
: Common Effect Model atau pooled OLS H
1
: Fixed Effect Model Dalam uji Chow, H
dapat diterima apabila nilai p-value lebih besar dari α taraf signifikansi. Sebaliknya apabila nila p-value lebih
kecil dari α taraf signifikansi, maka H bisa ditolak dan H
1
diterima yang berarti model yang lebih baik adalah Fixed Effect Model.
b. Estimasi Regresi Data Panel dengan Uji Hausman
Uji Hausman digunakan untuk memilih model terbaik apakah Fixed Effect Model FEM atau Random Effect Model REM. Jika H
diterima maka Random Effect Model REM lebih efisien, sedangkan jika H
ditolak maka Fixed Effect Model lebih sesuai daripada Random Effect Model. Pengujian uji Hausman dilakukan dengan hipotesis
sebagai berikut: H
= 0 Effect Cross section tidak berhubungan dengan regresi lain REM
H ≠ 0 Effect Cross section berhubungan dengan regresi lain FEM
Statistik uji Hausman mengikuti distribusi statistik chi-square dengan derajat bebas sebanyak k, dimana k adalah jumlah variabel
independen. Jika nilai statistik Hausman lebih besar daripada nilai kritis statistik chi-square, maka dapat disimpulkan model Fixed Effects
lebih tepat daripada model Random Effects.
3. Uji Asumsi Klasik
Secara teoritis model OLS menghasilkan estimasi nilai parameter model penduga yang sahih bila dipenuhi asumsi data berdistribusi normal,
tidak ada multikolinearitas, tidak ada heteroskedastisitas, tidak adanya autokorelasi. Untuk itu peneliti perlu melakukan pengujiaan guna
