Lanjutan Panel Data

Namun ada pula beberapa pertimbangan yang dapat dijadikan panduan untuk memilih antara fixed effect ataukah random effect :

1. Bila T (banyaknya unit time series) besar sedangkan N (jumlah unit cross section) kecil, maka hasil fixed effect dan random effect tidak jauh berbeda sehingga dapat dipilih pendekatan yang lebih mudah untuk dihitung yaitu fixed effect model. 
2. Bila N besar dan T kecil, maka hasil estimasi keduanya dapat berbeda secara signifikan yang digunakan adalah random effect. Jadi, apabila kita meyakini bahwa unit cross section yang kita pilih diambil secara acak (random) maka REM harus digunakan. Sebaliknya, apabila kita meyakini bahwa unit cross section yang kita pilih dalam penelitian tidak diambil secara acak maka kita harus menggunakan FEM. 
3. Apabila cross-section error component berkorelasi dengan variabel bebas X maka parameter yang diperoleh dengan REM akan bias sementara parameter yang diperoleh dengan FEM tidak bias. 
4. Apabila N besar dan T kecil, dan apabila asumsi yang mendasari REM dapat terpenuhi, maka REM lebih efisien dibandingkan FEM (Gujarati dan Porter, 2010).


Pengujian secara formal untuk menentukan model yang lebih baik untuk digunakan dilakukan berdasarkan keputusan statistik. Serangkaian pengujian statistik yang dapat dilakukan terdiri dari beberapa langkah. Hal ini dijelaskan pada gambar di bawah ini.

 1) Chow Test (Pengujian F Statistic) 

     Chow test berfungsi untuk menentukan apakah model yang digunakan pooled least square atau fixed  effect. Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut: 

           H0 : Model pooled least square (restricted)
           H1 : Model fixed effect (unrestricted)

Tolak H0  jika nilai Chow statistik (F-statistic) lebih besar dari F tabel. Dengan demikian, model yang      dipilih adalah model  fixed effect, dan sebaliknya. Besaran nilai Chow itu sendiri didapat dari perhitungan   di bawah ini. 

                         
dimana:
RRSS  :  restricted residual sum square  
URSS  :  unrestricted residual sum square  

      N  :  jumlah data unit individ
       T  :  jumlah data deret-waktu
      K  :  jumlah peubah bebas

2)  Haussman Test
Pengujian ini dilakukan untuk menentukan apakah model  fixed effect atau random effect  yang dipilih. Pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
     H₀  :  model random effect 

     H₁  :  model fixed effect  

Dasar  penolakan H0  adalah dengan menggunakan pertimbangan statistik  chi square.  Jika  chi-square        statistic >chi square  table (p-value ) maka H₀ ditolak model yang digunakan adalah fixed effect. Apabila sebaliknya maka REM yang dipilih.

                                              Gambar Pengujian Pemilihan Metode Panel

Download file PDF-nya di link ini : 2Shared.

Tweet