Metode Revealed Comparative Adventage RCA
2. Tata cara pengolahan data dengan metode Ordinary Least Square OLS relatif lebih mudah dibandingkan dengan metode ekonometrika yang lain,
serta tidak membutuhkan data yang terlalu banyak. 3. Metode Ordinary Least Square OLS telah banyak digunakan dalam
penelitian ekonomi dengan berbagai macam hubungan antar variabel dengan hasil yang memuaskan.
4. Mekanisme pengolahan data dengan metode Ordinary Least Square OLS mudah dipahami.
5. Metode Ordinary Least Square OLS juga merupakan bagian dari kebanyakan metode ekonometrika yang lain meskipun dengan penyesuaian
di beberapa bagian. Syarat untuk menggunakan metode OLS menurut Gauss Markov 1821
adalah penduga koefisien regresi harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimated,
bila persyaratan tersebut dipenuhi maka metode OLS dapat memberikan penduga koefisien regresi yang baik. Akan tetapi, sifat tersebut di
dasarkan pada berbagai asumsi yang tidak boleh dilanggar agar penduga tetap bersifat BLUE. Teorema tersebut dikenal dengan sebutan Teorema Gauss
Markov. Asumsi-asumsi atau persyaratan yang melandasi estimasi koefisien regresi dengan metode OLS berdasarkan teori Gauss-Markov sebagai berikut :
1. E µ
i
= 0 atau Eµ
i
X
i
= 0 atau EY
i
= β
1
+ β
2
X
i
µ
i
menyatidakan variabel-variabel lain yang memengaruhi Y
i
akan tetapi tidak terwakili dalam model.
2. Tidak ada korelasi antara µ
i
dan µ
j
{covµ
i
µ
j
= 0};I tidak sama dengan j. Artinya, pada saat X
i
sudah terobservasi, deviasi Y
i
dari rata-rata populasi mean tidak menunjukkan adanya pola {covµ
i
µ
j
= 0}. 3. Homoskedastisitas : yaitu besarnya µ
i
sama atau var µ
i
= σ
2
untuk setiap i.
4. Kovarian antara varian µ
i
dan X
1
nol. {covµ
i
µ
j
= 0}. Asumsi tersebut sama artinya bahwa tidak ada korelasi antara µ
i
dan X
1
atau bila X
i
non random maka E µ
i
,µ
j
= 0. 5. Model regresi dispesifikan secara benar. Hal-hal yang perlu diperhatikan
adalah : a. Model harus berpijak pada landasan teori
b. Perhatikan variabel-variabel yang diperlukan c. Bagaimana bentuk fungsinya
Sifat yang dimiliki oleh estimator pada model OLS dengan memenuhi asumsi-asumsi di atas adalah Best Linear Unbiased Estimator BLUE. Ragam
minimum efisien dan konsisten serta berasal dari model yang linear. Selain itu, dari contoh sample akan mendekati nilai populasi.