Setelah itu klik Plot pada menu di samping kanan atas seperti pada gambar di atas sehingga akan masuk ke sub menu sebagai berikut:
Salah satu asumsi regresi klasik lainnya yang tidak kalah penting adalah asumsi heteroskedastisitas dari design regresi. Seperti kita ketahui bahwa evaluasi asumsi pada design regresi suatu hubungan antar variabel dibedakan kepada evaluasi pada variabel itu sendiri dan pada residual yang dihasilkan dari model.
Sebelum melakukan prosedur uji white menggunakan Eviews sebaiknya kita tentukan dulu hipotesis dan kriteria ujinya.
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk melihat apakah residual dari model yang terbentuk memiliki varians yang konstan atau tidak. Uji heteroskedastisitas penting dilakukan pada design yang terbentuk.
Biased regular glitches lead to biased inference, so results of speculation exams are maybe Mistaken. As an example, if OLS is executed on the heteroscedastic data established, yielding biased common mistake estimation, a researcher may well fail to reject a null speculation in a specified significance level, when that null hypothesis was really uncharacteristic of the actual inhabitants (producing a type II mistake).
Pretty exciting posting. Several content articles I run into these days do probably not offer anything at all that pulls others as yours, but trust me how you interact is practically magnificent I do regard that a great deal.
I are informed, that Eviews cannot deal with the above mentioned inquiries, Which I need to use Stata, but I believe that Appears a tad Odd? website Having said that I usually do not seem to uncover any guides on how to handle it on Eviews online-Discussion board.
Dilihat dari output diagram disana diketahui bahwa titik titik tidak membentuk pola yang jelas. Titik titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi.
I take advantage of EViews 10, but During this Model ,is there any probability for white take a look at. I want to unravel Hetroscedastisty Problem with white, but Cent obtain it.
Sore kak, mau bertanya. Apabila hanya metode ARCH yang bebas dari heteroskedastisitas, apakah untuk uji regresi data panel dengan design preset effect akan ada pengaruhnya?
Menurut Ghozali (2016) pada pengujian multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah product regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independent atau variable bebas. Efek dari multikolinearitas ini adalah menyebabkan tingginya variabel pada sampel.
siang pak, saya mau tanya apabila sudah menggunakanln tapi tetep saja terkena hetero. lalu langkah saya dengan menggunakan metode HAC. nah tapi saya bingung pak menjelaskannya. itu gimana ya pak ?
On the list of assumptions with the classical linear regression model is that there's no heteroscedasticity. Breaking this assumption signifies that the Gauss–Markov theorem isn't going to apply, this means that OLS estimators will not be the most effective Linear Impartial Estimators (BLUE) and their variance is not really the bottom of all other unbiased estimators.
permisi pak numpang tanya, saya sedang mengolah data sekunder cross part, dan ternyata data saya mengalami heteroskedastisitas, saya sudah mencoba menghilangkan heterosnya dengan mentransformasi data ke logaritma normal , tapi data saya tetap mengalami heteroskedastisas, apakah ada cara lain yang bisa menghilangkan heteros pada data saya pak? apakah ada tutorial mengatasi heteros dengan metode wls atau estimasi huber white pak