Page 58 - MODUL PEMBELAJARAN EKONOMETRIKA

Cov (xitj, ai) = 0, t 1, 2, ..., T; j = 1, 2, ..., k

Kita dapat memodelkan persamaan diatas dengan menggunakan composite error term sebagai
berikut:

Yit = B0 + B1xit + ... + Bkxitk + vit
Karena ai selalu ada pada composite error term pada setiap periode waktu maka vit mengalami

serial correlation. Dapat ditunjukkan bahwa

Corr(vit, vis) = 2 ; t s
2 + 2
Kita dapat mengoreksi keberadaan serial correlation dengan suatu prosedur GLS. Namun
demikian agar prosedur ini efektif maka data harus memiliki N yang lebih besar terhadap

Gamma, GLS dengan melakukan transformasi pada setiap regresor dan variabel terikat melalui
suatu koefisien

Hasil transformasi ini menghasilkan quasi demeaned data dan estimator yang diperoleh dari

regresi disebut random effect estimator. Pemilihan FEM atau REM didasarkan pada apakah
heterogenitas bersifat konstan (dan berkorelasi dengan variabel bebas) atau random. Namun

demikian, dalam praktik hal ini sulit ditentukan secara apriori. Untuk itu diperlukan suatu tes
untuk menguji superioritas suatu model terhadap model lain.

Hausman (1978) mengajukan suatu tes yang menggunakan REM sebagai acuan (null

hipotesis). Dasar pemikiran yang digunakan adalah dengan menguji adanya hubungan antara
a, dan Jika statistik uji menunjukkan penolakan hipotesis null maka FEM adalah lebih tepat

dan sebaliknya REM jika hipotesis null tidak dapat ditolak.

55