Ekonometrika dan Data

RESUME

MATAKULIAH EKONOMETRIKA

EKONOMETRIKA DAN DATA

(Pertemuan 2)

Kriteria dalam ekonometrika

Dalam Ekonometrika  terdapat sebuah kriteria Good Estimator. Kriteria Good Estimator terbagi atas 8 faktor yang mempengaruhinya, yaitu biaya perhitungan, least square, nilai R-kuadrat yang tinggi, unbiasedness, efisiensi, mean square error, asymtotic properties, dan maximum likelihood.

1. Biaya Perhitungan

Dalam perhitungan estimator yang baik adalah yang memiliki data atau cukup relatif murah. Ketika memperoleh data yang lebih disitulah biaya perhitungan mudah diperoleh, dikarenakan baiaya perhitungan adalah biaya yang fapat ditolerir.

2. Least Square

Syarat estimator yang baik adalah yang memiliki residual  yang kecil. Atau jarak antara nilai dugaan  dan nilai aktual kecil. Terdapat 2 kriteria kuadrat terkecil yaitu:

• Minimization of the sum of squared residuals

• Caranya dengan estimator Ordinary Least Square (OLS)

3. Nilai R Kuadrat

Semakin besar nilai R kuadrat semakin baik sebuah model ekonometrika. Terdapat dua jenis R yaitu R Squared dan Adjusted R Squared. Nilai R kuadrat Digunakan sebagai indeks seberapa akurat fits dengan data fits, penduga OLS atau “best-fitting estimator)

4. Unbiasedness

Dalam  model ekonometrika kita berharap tidak mendapatkan estimator yang bias,  artinya dugaan jauh dari harapan.

5. Efisensi

Efisiensi adalah  yang kurvanya nilai keragaman kecil atau kurvanya mengerucut ke tengah. Jika kita menemukan estimator yang memiliki Kriteria yang telah disebutkan , atau UNBIASED, LINIER, dan Varian yang paling minimum maka  Disebut BLUE (Best Linier Unbiased Estimator).

6. Mean Square Error (MSE)

Kriteria ini tidak populer. Biasanya digunakan jika ada trade off. Peneliti dihadapkan dengan dua pilihan antara  “low bias” dengan “low variance”.

Menguji hypothesis dapat dilakukan dengan empat langkah, yaitu

1. Null hypothesis (H0)

2. Alternative hypothesis (H1)

3. Uji satatistik

4. Rejection region

Dalam melakukan pengujian hypothesis, diperlukan format hypothesis texting sebagai berikut

1. Tentukan Null dan Alternative hypothesis

2. Tentukan wilayah penolakan (alpha)

3. Tentukan nilai uji

4. Kesimpulan

Uji dan type error

KEPUTUSAN HAKIM
TERDAKWA		TIDAK TERBUKTI	TERBUKTI
	TIDAK TERBUKTI	CORRECT DECISION	TYPE I ERROR
	TERBUKTI	TYPE II ERROR	CORRECT DECISION

Keterangan :

    Type error I    : Menolak H0 padahal H0 benar

    Type error II   : Kesalahan dalam Menolak H0 padahal salah 

Kategori data terbagi menjadi empat kategori, yaitu

1. Berdasarkan cara memperoleh data

    •  Primer : diperoleh langsung dari subjek

    •  Sekunder : berdasarkan data yang ada

2. Berdasarkan sifatnya

    •  Kuantitaif : dapat diolah langsung dengan aplikasi

    •  Kualitatif : dapat diolah tetapi harus diverifikasi dalam bentuk angka

3. Berdasarkan sumbernya

    •  Internal   : diperpleh dari devisi pengembangan

    •  Eksternal : diperoleh dari lapangan

4. Berdasarkan waktu pengumpulan

    •  Cross section : pengumpulan data dalam suatu waktu 

    •  Time series    : pengumpulan data secara berkala.

Dalam pengumpulan data, terdapat beberapa metode yang harus dilakukan, yaitu

a) Wawancara 

     •  Terstruktur : menyediakan list terlebih dahulu sebelum melakukan wawancara

     •  Tidak terstruktur : wawancara dilakukan secara natural

b) Observasi yaitu melakukan penelitian dengan waktu yang relatif lama

c) Angket dengan cara menyebarkan lembaran kertas untuk pengisian data.

d) Studi dokumen dengan cara memaksimalkan kita mengambil data dari jurnal.

Terdapat beberapa sumber data ekonomi, contohnya

1)  Badan Pusat Statistik

      Data ekspor – impor, kemiskinan, kependudukan, dsb 

2)  Bank Indonesia

      Statistik ekonomi dan keuangan, statistik ekonomi moneter, perbankan dsb

3)  Bursa Efek Indonesia

      Saham dan laporan keuangan perusahaan emiten 

4)  Dan lain-lain

Pengantar Ekonometrika

RESUME

MATAKULIAH EKONOMETRIKA

Pertemuan I

1. Definisi Ekonometrika

            Ekonometrika adalah ilmu ekonomi yang menggunakan  alat analisis matematika dan statistik untuk menganalisis masalah-masalah dan fenomena ekonomi secara kuantitatif. Menurut para ahli Ekonometrika ialah:

 a.  Aplikasi dari metode spesifik dalam ilmu ekonomi (di  segala bidang) yang berusaha memperoleh hasil dalam angka  (numerical results) dan membuktikan (verification) teori-teori ekonomi (J.Scumpeter, Econometrica, 1993).

 b.    Ilmu sosial di mana alat – alat teori ekonomi, matematika, dan statistikn inferensi diterapkan untuk menganalisis fenomena – fenomena ekonomi (Arthur S. Goldberger, Economic Theory, 1964).

 c.  Bidang ilmu ekonomi yang merupakan perpaduan/ Kombinasi dari ilmu ekonomi (economic theory), matematika  Ekonomi (mathematical economics), dan statistik (statistics) untuk menganalisis teori ekonomi secara kuantitatif  berdasarkan data empiris

2. Ekonometrika Sebagai Disiplin Ilmu

Teori ekonomi menghasilkan pernyataan atau hipotesis yang  kebanyakan bersifat kualitatif. Perhatian utama dari matematika  ekonomi adalah mengekspresikan teori ekonomi dalam bentuk  matematis tanpa memperhatikan keterukuran atau verifikasi empiris dari teori.

Statistika ekonomi terutama berkenaan dengan  penghimpunan,  pemrosesan, dan penyajian data ekonomi dalam  bentuk diagram dan tabel. (GNP, harga, pengangguran, dll.)  Meskipun statistika  matematis (teori statistika) menyediakan  berbagai alat inferensi, ahli ekonometri sering memerlukan metode khusus untuk melihat kekhasan data ekonomi secara alami, karena  data tidak dibangkitkan dari hasil percobaan yang terkendali.  (Data konsumsi, pendapatan, investasi, tabungan, harga, dll.).  Data tersebut dengan demikian mengandung kesalahan pengukuran.

3. Hubungan Antar Disiplin Ilmu Di dalam Ekonometrika

            Ekonometrika adalah gabungan dari ilmu ekonomi, statisitik dan matematika yang digunakan secara simultan untuk menganalisis kegiatan ekonomi. 

Gambar 1. Hubungan Ilmu Ekonometrika dengan Ilmu Ekonomi, Statistika dan

                  Matematika

4. Data dan Analisis Data

Dari berbagai pernyataan diatas dapat disimpulkan bahwa data dan analisis data merupakan suatu hal yang sangat penting. Ada beberapa hal yang menjadi alasan kenapa data dan analisi data sangatlah penting yaitu :

a. Hampir seluruh jurnal dan akademik jurnal mewajibkan penggunanya mencantumkan datanya agar dapat diakses oleh publik.

b. Data dapat memberikan informasi suatu hal seperti populasi penduduk.

c. Data dapat  membantu untuk mengambil keputusan. Seseorang  akan lebih mudah dipengaruhi jika memaparkan data.