Penerapan Metode Newey West Dalam Mengoreksi Standard Error Ketika Terjadi Heteroskedastisitas Dan Autokorelasi Pada Analisis Regresi

Abstract

Ordinary Least Squares (OLS) used to estimate the parameters in the regression analysis. If one of the assumptions is not fulfilled, the results of the OLS are no longer best, linear, and unbiased properties. The aim of this research was to find out the application of Newey West method to correct standard error when heteroscedasticity and autocorrelation occurred, and to compare the results of OLS with Newey West method on secondary and simulation data. OLS can still be used to estimate the regression parameter when heteroscedasticity and autocorrelation occurred. However, it will cause bias on standard error of parameter. A method which can correct the standard error of parameters to be unbiased parameter is Newey West method. The secondary data about Passenger Car Milage and data simulated contain heteroscedasticity and autocorrelation. The analysis showed that the Newey West method were known is able to correct standard error when heteroscedasticity and autocorrelation occurred on both of data. It was obtained that Newey west method with and changes the value of the bias standard error of OLS to be unbiased.

Uji Park Dan Uji Breusch Pagan Godfrey Dalam Pendeteksian Heteroskedastisitas Pada Analisis Regresi

“…Analisis regresi merupakan analisis statistik yang digunakan untuk mengetahui adanya keterkaitan antara satu variabel tak bebas dengan satu atau lebih variabel bebas, juga mempelajari bagaimana membangun sebuah model fungsional dari data untuk dapat menjelaskan satu fenomena alami atas fenomena yang lain (Davino, 2014;Ratnasari, 2014;Muliawan, 2015). Model regresi linear dapat berupa garis lurus antara variabel tidak bebas dengan satu variabel bebas yang disebut garis regresi linear sederhana (simple linear regression) (Birkes, 2011;Hollander, 2015), jika dikembangkan dengan beberapa variabel bebas maka model regresi tersebut dikenal dengan garis regresi linear berganda (multiple linear regression) yang dinyatakan dengan persamaan umum: (Pradawati, 2013;Farizal, 2014;Sunarto, 2015;Nurlaila, 2017).…”

“…Pada penelitian sebelumnya terdapat pendeteksian heteroskedastisitas dengan berbagai uji statistik pada uji regresi (Birkes, 2011;Davino, 2014;Hollander, 2015;Nurlaila, 2017).…”

Pengaruh Sektor-Sektor Ekonomi Prioritas dan Variabel Demografis Terhadap Konsumsi Energi Listrik di Provinsi Nusa Tenggara Barat

“…Berdasarkan tabel 3 di atas nilai probabilitas < 0,05 hal ini menunjukkan bahwa terjadi gejala autokorelasi. Dalam mengatasi masalah autokorelasi peneliti menggunakan pedoman sebagaimana ditunjukkan olehNurlaila et al (2017) yaitu dengan menggunakan metode Newey-West untuk mengkoreksi standard error regresi OLS. Hasil standard error yang telah dikoreksi disebut HAC (Heteroscedastisity and Autocorrelation-Consistent).Dari hasil tersebut apabila ditulis dalam bentuk persamaan regresi dengan bentuk standardized coefficient sebagai berikut : a. Nilai konstanta = -4735,979 dapat diartikan apabila semua variabel independen (Perkembangan sektor industri pariwisata, sektor industri dan jumlah penduduk) dianggap konstan atau tidak mengalami perubahan, maka jumlah konsumsi energi listrik sebesar -4735,979 atau dalam artisan nilai konstanta -4735,979 berarti berpengaruh negatif yang artinya terjadi penurunan konsumsi energi listrik sebesar-4735,979.…”

Analysis of Determinants of Working Capital Credit Growth at Bank Persero in Indonesia

“…Square(2) of 0.0006 < 0.05. To overcome the autocorrelation problem, the author uses a robust equation or immune to autocorrelation violations, namely the Newey West Standard Error coefficient or commonly called Heteroscedasticity and Autocorrelation Consistent (HAC) so that the standard error value is corrected to be unbiased(Nurlaila, Susilawati, &;Nilakusmawati, 2017). ECM models that use robust equations or are immune to autocorrelation violations areshown in Table5below.…”