Analisis data panel merupakan metode ekonometrika yang sangat kuat karena menggabungkan informasi dari dimensi individu (misalnya, perusahaan, negara, rumah tangga) dan dimensi waktu. Dengan data panel, peneliti dapat mengendalikan heterogenitas yang tidak teramati antar individu serta mengamati dinamika perubahan dari waktu ke waktu. Eviews adalah salah satu perangkat lunak statistik yang paling populer dan intuitif untuk melakukan analisis data panel.
Artikel ini akan memandu Anda melalui langkah-langkah dasar dalam menguji data panel menggunakan Eviews, mulai dari persiapan data hingga interpretasi hasil.
Langkah pertama dan paling krusial adalah memastikan data Anda diformat dengan benar. Eviews memerlukan data panel dalam format long-format atau stacked format. Ini berarti setiap baris dalam dataset mewakili satu observasi untuk satu individu pada satu periode waktu tertentu.
Setelah Anda memiliki dataset dalam format yang benar, buka Eviews dan buat objek 'Workfile' baru. Kemudian, impor data Anda. Eviews akan secara otomatis mendeteksi struktur data panel jika Anda memberikan informasi yang tepat mengenai kolom identifier.
Setelah data berhasil diimpor, Anda perlu memilih metode estimasi data panel yang sesuai. Eviews menawarkan tiga pendekatan utama:
Model ini mengasumsikan bahwa tidak ada heterogenitas individu yang signifikan yang memengaruhi hubungan antar variabel. Semua observasi diperlakukan seolah-olah berasal dari satu sampel besar. POLS adalah titik awal yang sederhana namun seringkali kurang tepat jika heterogenitas antar individu ada.
Model ini secara eksplisit mengendalikan heterogenitas antar individu yang bersifat tetap dari waktu ke waktu. FEM mengasumsikan bahwa setiap individu memiliki intercept unik yang mencerminkan karakteristik yang tidak teramati namun konstan. Pendekatan ini sangat berguna ketika Anda mencurigai adanya variabel yang relevan namun tidak dapat diukur (misalnya, budaya perusahaan, efisiensi manajerial). Eviews dapat mengestimasi FEM menggunakan dua metode utama: Within Estimation dan First Difference Estimation.
Berbeda dengan FEM, REM mengasumsikan bahwa heterogenitas antar individu bersifat acak dan tidak berkorelasi dengan variabel independen. Variabel error komponen individu dianggap sebagai variabel acak. REM cenderung lebih efisien daripada FEM jika asumsinya terpenuhi, namun seringkali kurang kuat dalam mengendalikan bias akibat heterogenitas yang tidak teramati.
Untuk menentukan model mana (FEM atau REM) yang lebih tepat untuk data Anda, Eviews menyediakan beberapa uji statistik:
Uji Chow membandingkan hasil estimasi POLS dengan FEM. Jika uji Chow menghasilkan nilai p-value yang signifikan (biasanya < 0.05), maka ini menunjukkan bahwa ada perbedaan yang signifikan antar individu, dan FEM lebih disukai daripada POLS.
Uji Hausman adalah uji yang paling umum digunakan untuk membandingkan FEM dan REM. Uji ini menguji hipotesis nol bahwa perbedaan antara koefisien FEM dan REM tidak signifikan secara sistematis. Jika p-value uji Hausman signifikan, maka hipotesis nol ditolak, yang berarti REM tidak konsisten dan FEM lebih disukai. Sebaliknya, jika p-value tidak signifikan, maka REM mungkin lebih efisien dan dapat digunakan.
Setelah data disiapkan dan model potensial dipilih, Anda dapat melanjutkan ke estimasi di Eviews:
Setelah estimasi selesai, Eviews akan menampilkan tabel hasil yang mencakup koefisien estimasi, standar error, statistik uji t, dan R-squared. Perhatikan hal-hal berikut:
Menganalisis data panel dengan Eviews memungkinkan Anda untuk memanfaatkan informasi yang kaya dari kombinasi dimensi individu dan waktu. Dengan memahami langkah-langkah persiapan data, pemilihan model yang tepat melalui uji Chow dan Hausman, serta interpretasi hasil yang akurat, Anda dapat memperoleh wawasan yang lebih mendalam dan kesimpulan yang lebih andal mengenai fenomena ekonomi yang Anda teliti.