Page 44 - MODUL PEMBELAJARAN EKONOMETRIKA
P. 44

asumsiGauss-Markov  seperti  heterokedastisitas  dan  skewed  distribution  (non-

                       normality).


               C. Spesifik Model
                       Di atas telah dibahas berbagai model yang dapat dipilih dalam penelitian yang meng-

               gunakan teknik regresi linier. Namun demikian, permasalahan spesifikasi pemodelan tidak

               hanya masalah bentuk fungsional. Spesifikasi juga mencakup penentuan apakah sekelompok
               variabel  harus  dimasukkan  atau  tidak  ke  dalam  model  serta  kemungkinan  adanya  korelasi

               antara variabel bebas dan residual regresi (endogenitas).Omitted variable dapat menyebabkan
               parameter yang ditemukan menjadi bias. Hal ini dapat ditunjukkan secara teoretis bahwa rata-

               rata parameter yang diperoleh tidak akan sama dengan nilai populasi (true value).

               Terdapat 2 kondisi di mana omitted variable tidak menjadi masalah dalam estimasi, yakni:
                   a.  Omitted variable yang tidak relevan. Hal ini terjadi misalnya jika kita meregresikan

                       pengeluaran barang modal perusahaan dengan nilai alat likuid (kas dan suratberharga).
                   b.  Omitted variable tidak memiliki korelasi yang signifikan dengan variabel yang ada pada

                       model.  Pada  kasus  yang  lebih  umum,  &  variabel,  maka  syarat  ini  mengharuskan
                       omitted variable tidak memiliki korelasi terhadap setiap variabel bebas lainnya yang

                       ada pada model.

                       Yang sebenarnya berlaku pada populasi adalah     tidak memiliki dampak terhadap 3.
                                                                      3
               jika kita telah memasukkan    dan   Hal ini dapat terjadi misalnya    adalah nilai alat likuid pada
                                           1
                                                                               3
                                                2
               model investasi perusahaan yang dibahas sebelumnya. Dalam banyak kasus kita mengharapkan
               nilai alat likuid udak memengaruhi investasi perusahaan atan koefisiennya diharapkan bernilai

               nol.

                       Dampak  negatif  yang  ditimbulkan  atas  masuknya  variabel  tidak  relevan  adalah
               memperbesar standar eror dari model regresi. Jika model mengandung banyak variable tidak

               relevan, maka model regreu akan memiliki nila presisi yang rendah Lebih lanjut mengingat
               standard  error  juga  digunakan  untuk  uji  signinkansi,  masalah  ini  juga  akanberpotensi

               menimbulkan  bias  pada  pengambilan  kesimpulan  (melalui  inferensi,  ujisignifikansi

               parameter).
                       Dengan  demikian  terdapat  trade  of  dari  terlalu  banyak  memasukkan  variabel

               (redundant variable) versus terlalu sedikit (omitted variable) Hendry (1995) serta Charemza
               dan  Deadman  (1992)  menyarankan  agar  dalam  situasi  ini  peneliti  lebih  berani  mengambil

               risiko redondant variable. Sebagai implikasinya model disusun mulas dan memasukkan banyak
               variabel.  Selanjutnya  melalui  teknik  eksklusi  (Wald  Test)  dilakukan  perampingan  melalui


                                                           41
   39   40   41   42   43   44   45   46   47   48   49