Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Model regresi data panel spasial error dinamis adalah model regresi data panel yang melibatkan lag dari variabel dependen dan komponen dependensi spasial error. Karena terdapat korelasi antara lag dari variabel dependen dan komponen error, estimasi dengan Ordinary Least Squares menjadi bias dan tidak konsisten. Oleh karena itu, dibutuhkan metode lain untuk menaksir parameter dalam model. Metode yang dapat digunakan adalah perluasan metode Arellano dan Bond yang mencakup metode instrumental variabel menggunakan variabel instrumen yang disarankan oleh Mutl (2006) dan prinsip Generalized Method of Moments (GMM). Kemudian ditambah dengan metode pendekatan Kapoor, Kelejian, dan Prucha (KKP) sehingga dihasilkan taksiran yang konsisten.

---

The dynamic spatial error panel data regression model is panel data regression model which involves lag of the dependent variable and error spatial dependence. Because there is correlation between the lag of the dependent variable and error components, the ordinary least squares estimator becomes biased and inconsistent. Therefore, we need another method to estimate parameters in the model. The method which can be used is the extended method of Arellano and Bond covering instrumental variable method using instrument variables suggested by Mutl (2006) and the principle of the Generalized Method of Moments (GMM). Then the method is coupled with the method of Kapoor, Kelejian, and Prucha (KKP) approach so that it produces consistent estimators.

Abstrak :
Model regresi data panel dinamis merupakan model regresi data panel yang melibatkan lag dari variabel dependen sebagai variabel eksplanatori yang berkorelasi dengan error. Lag dari variabel dependen tersebut dinamakan variabel endogen eksplanatori. Adanya variabel endogen eksplanatori menyebabkan estimasi parameter menggunakan metode OLS menghasilkan taksiran yang bias dan tidak konsisten. Oleh karena itu dibutuhkan metode lain untuk menaksir parameter, salah satunya adalah metode yang dikembangkan oleh Arellano dan Bond. Arellano dan Bond mengembangkan metode penaksiran parameter melalui proses first differencing dan metode instrumental variabel sehingga taksiran yang dihasilkan oleh metode ini memiliki sifat tak bias, konsisten dan efisien. Metode Arellano dan Bond tersebut kemudian dikembangkan oleh Blundell dan Bond dengan cara mengkombinasikan momen kondisi dan matriks instrumen antara model first difference dan model level untuk menghasilkan taksiran yang sama-sama tak bias dan konsisten tetapi lebih efisien yang dinamakan GMM-System Estimator. ......Regression model of dynamic panel data is a regression model of panel data involving lag of dependent variable as explanatory variables which are correlated with the error. Lag of dependent variable is called endogenous explanatory variables. The presence of this lag cause the estimates of the parameters produce the estimator that are biased and inconsistent using OLS method. Therefore, other methods are needed to estimate the parameters, one of is the method developed by Arellano and Bond. Arellano and Bond developed a method of parameter estimation through a process of first-differencing and instrumental variable method so that the estimator are unbiased, consistent and efficient. This method is then developed by Blundell and Bond with combine the moment conditions and matrix of instruments between first-difference model and level model to produce the estimator that are both unbiased and consistent but more efficient thus it called GMM-System estimator.