Mengatasi Heteroskedastisitas di EViews
Heteroskedastisitas adalah salah satu masalah umum yang dihadapi dalam analisis regresi. Dalam artikel ini, kita akan membahas cara mengatasi heteroskedastisitas di EViews.
Apa itu Heteroskedastisitas?
Heteroskedastisitas adalah kondisi di mana varians dari residual (sisa) regresi tidak konstan across observations. Artinya, varians dari residual dapat berbeda-beda untuk setiap observasi. Kondisi ini dapat menyebabkan hasil regresi menjadi tidak akurat dan tidak dapat diandalkan.
Cara Mengatasi Heteroskedastisitas di EViews
Berikut adalah beberapa cara untuk mengatasi heteroskedastisitas di EViews:
1. Weighted Least Squares (WLS)
WLS adalah salah satu metode yang paling umum digunakan untuk mengatasi heteroskedastisitas. Metode ini memberikan bobot yang berbeda-beda pada setiap observasi berdasarkan varians dari residual. Dalam EViews, kita dapat menggunakan WLS dengan mengubah jenis estimasi ke "Weighted Least Squares" di jendela "Estimation".
2. Heteroscedasticity-Consistent Standard Errors (HCSE)
HCSE adalah metode yang digunakan untuk menghitung standar error yang konsisten dengan heteroskedastisitas. Dalam EViews, kita dapat menggunakan HCSE dengan mengubah jenis estimasi ke "HCSE" di jendela "Estimation".
3. Newey-West Standard Errors
Newey-West adalah metode yang digunakan untuk menghitung standar error yang konsisten dengan heteroskedastisitas dan autokorelasi. Dalam EViews, kita dapat menggunakan Newey-West dengan mengubah jenis estimasi ke "Newey-West" di jendela "Estimation".
4. Generalized Method of Moments (GMM)
GMM adalah metode yang digunakan untuk menghitung estimasi yang konsisten dengan heteroskedastisitas dan autokorelasi. Dalam EViews, kita dapat menggunakan GMM dengan mengubah jenis estimasi ke "GMM" di jendela "Estimation".
5. Transformasi Data
Transformasi data adalah salah satu cara untuk mengatasi heteroskedastisitas dengan mengubah skala data. Dalam EViews, kita dapat menggunakan transformasi data seperti logaritma, kwadrat, atau akar kuadrat untuk mengubah skala data.
Kesimpulan
Dalam artikel ini, kita telah membahas tentang cara mengatasi heteroskedastisitas di EViews. Beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengatasi heteroskedastisitas adalah Weighted Least Squares (WLS), Heteroscedasticity-Consistent Standard Errors (HCSE), Newey-West Standard Errors, Generalized Method of Moments (GMM), dan transformasi data. Dengan menggunakan salah satu dari metode tersebut, kita dapat mengatasi heteroskedastisitas dan mendapatkan hasil regresi yang lebih akurat dan dapat diandalkan.