1 UJIAN TENGAH SEMESTER SEMESTER GENAP
TAHUN AJARAN 2019/2020 Pengantar Ekonometrika Hari / Tanggal Jam Waktu : Senin, 6 April 2020 : 8:00 : 24 jam
Dosen : Tim Dosen Pengantar Ekonometrika
Instruksi Umum:
1. File soal akan diberikan di waktu ujian pada hari Senin 6 April jam 8:00 melalui e-mail. 2. Jawaban ditulis tangan dan disarankan pada kertas A4 atau B5 bergaris;
3. Di kanan atas lembar jawaban, mahasiswa menuliskan:
UTS Pengantar Ekonometrika Nama:
NPM: Dosen:
4. Mahasiswa diminta membuat surat pernyataan kejujuran akademik dengan tulisan tangan yang bisa dibaca, seperti contoh di sini https://www.feb.ui.ac.id/e-learning-feb-ui/
5. Waktu ujian 24 jam, sehingga jawaban harus dikirimkan sebelum 7 April Jam 8:00. Pengiriman jawaban melalui email ke masing-masing dosen. Keterlambatan
pengiriman jawaban tanpa alasan yang jelas akan dikenakan penalti bahkan didiskualifikasi. 6. Jawaban dan surat pernyataan kejujuran akademik yang telah difoto/scan dengan jelas
(disarankan berbentuk pdf) diemail ke:
1. E-mail dosen pengampu: nachrowi@ui.ac.id; cc:Ajiputerat@gmail.com 2. Cc Prodi S1 Reguler Ilmu Ekonomi: prodiS1ieuts@gmail.com
3. Dengan Subject: JAWABAN UTS PENGANTAR EKONOMETRIKA_NAMA_NPM 7. Pastikan e-mail sudah terkirim (cek di folder sent dan difoto/ print-screen
sebagai bukti di kemudian hari)
Instruksi Khusus:
1. Pergunakan waktu sebaik mungkin untuk mengerjakan semua soal. 2. Mahasiswa diperkenankan membuka buku (open book)
3. Mahasiswa hanya boleh menggunakan kalkulator sederhana atau scientific untuk menghitung.
2 Soal #1 (Bobot Nilai 25)
Berikut ini adalah rencana riset dari mahasiswa yang akan mengerjakan skiripsinya. Berikan kritik Anda terhadap proposal riset tersebut. Kritik tersebut perlu memuat beberapa poin berikut ini:
- Jelaskan problem yang terkandung dalam proposal riset tersebut dan berikan saran perbaikan.
- Berikan pembahasan jika ada data tambahan yang diperlukan dan tehnik (model) statistik yang sesuai untuk menganalisa data yang ada.
(Hint: Apakah strategi pengumpulan data sudah tepat dan sesuai dengan tujuan penelitian? Apakah model yang digunakan dapat menjawab pertanyaan penelitian? Diskusikan pemilihan variable, apakah perlu menambah (mengurangi) variable kontrol? Kaitkan dengan asumsi yang membuat OLS bersifat BLUE.)
a. Rina tertarik untuk meneliti apakah sebuah perusahaan multinasional melakukan diskriminasi penetapan upah untuk pekerja pria dan wanitanya. Untuk menelaah kemungkinan tersebut, Rina mengumpulkan data berupa variable upah dan jenis kelamin untuk semua pekerja di perusahaan tersebut. Berdasarkan data tersebut, Rina kemudian melakukan analisa statistik dengan cara merata-ratakan besaran upah untuk masing-masing kelompok gender dan memeriksa apakah perbedaan rata-rata antar gender tersebut signifikan secara statistik. (Bobot: 10 poin)
b. Anto tertarik untuk meneliti apakah jika seseorang sempat dipenjara maka tingkat upah yang diterimanya akan lebih kecil. Untuk itu, Anto mengambil sample secara acak dari populasi individu yang telah keluar dari penjara selama setidaknya 15 tahun. Anto juga mengambil sample sample acak dari populasi individu yang tidak pernah dipenjara. Variable yang terkandung dalam sample Anto adalah tingkat upah saat ini, pendidikan, umur, kelompok etnis, gender, lama kerja di pekerjaan saat ini, pekerjaan (profesi), apakah individu tersebut merupakan anggota dari suatu serikat pekerja, dan apakah individu pernah dipenjara atau tidak. Anto meneliti efek dari status pernah dipenjara atau tidak terhadap tingkat upah dengan analisa regresi berganda. Anto meregresikan upah terhadap variable apakah seseorang pernah dipenjara atau tidak dan variable-variable lain yang berpotensi memiliki pengaruh terhadap tingkat upah, seperti pendidikan, status serikat pekerja, dll. (Bobot: 15 poin)
Soal #2 (Bobot Nilai 25)
Dalam melakukan regresi suatu persamaan, seringkali kita menemukan persamaan dimana variabelnya dalam bentuk log atau linier. Penelitian menggunakan 35 data tahunan dan dengan metode estimasi OLS. Sebagian data yang digunakan untuk penelitian adalah
Waktu IHK (Index Harga Konsumen) Jumlah uang beredar M2(Juta Rp) Suku bunga R (%) KURS(Rp/$ ) Indeks saham IHSG(indek s) 1985 71.58000 2895.790 36.43000 8950.000 204.5400 1986 54.53000 2909.740 37.50000 8730.000 207.1200 … … … …
3 2015 46.47000 2918.140 37.84000 8685.000 206.7500 2016 38.96000 2985.970 35.19000 8260.000 205.3400 2017 31.73000 3068.280 28.73000 8105.000 204.7600 2018 25.07000 3015.690 22.05000 6726.000 204.0700 2019 13.36000 3106.060 15.01000 6875.000 201.9300
a. Tentukan pengaruh IHSG dan KURS terhadap IHK (dalam bentuk efek elastisitas) pada tahun 2016 jika persamaannya adalah :
IHK = 4666.56 - 0.18*M2 + 0.049*R + 94.661*Ln(KURS) – 92.8756*Ln(IHSG) t stat [200.7] [-0.06] [0.003] [5.00] [-25.0]
R2 = 0.8499 F-stat = 7.5434 (Bobot: 5 poin)
Catatan : Ln adalah logaritma natural
b. Berdasarkan hasil regresi ini, jelaskan arti angka 0.049 dan 94.661 dan dari persamaan diatas. (Bobot: 10 poin)
c. Regresi ini dapat memprediksikan perubahan terhadap variabel IHK jika variabel independen berubah. Dengan menggunakan persamaan ini, jika pada tahun 2019 terjadi perubahan pada beberapa variabel independen, penurunan M2 : 1 juta, kenaikan suku bunga R : 1%, penurunan KURS : 20 unit dan kenaikan IHSG 3 unit, prediksikan perubahan IHK yang akan terjadi. (Bobot: 10 poin)
Soal #3 (Bobot Nilai 25)
Bayangkan Anda sedang melakukan studi mengenai hubungan antara Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dengan rata-rata waktu yang dihabiskan di berbagai macam aktivitas. Untuk itu, Anda merancang kuesioner yang kemudian didistribusikan kepada mahasiswa. Kuesioner menanyakan berapa jam per minggu yang dihabiskan untuk empat aktivitas berikut: belajar (study), tidur (sleep), bekerja (work), dan waktu luang (leisure). Setiap aktivitas direpresentasikan oleh satu variable, sehingga untuk setiap siswa, jumlah total jam untuk keempat aktivitas harus sama dengan 168.
a. Berikan komentar Anda atas model ekonometri berikut:
𝐼𝑃𝐾 = 𝛽0+ 𝛽1𝑠𝑡𝑢𝑑𝑦 + 𝛽2𝑠𝑙𝑒𝑒𝑝 + 𝛽3𝑤𝑜𝑟𝑘 + 𝛽4𝑙𝑒𝑖𝑠𝑢𝑟𝑒 + 𝑢
Apakah model diatas dapat digunakan? Jelaskan jawaban Anda! Jika menurut Anda model tersebut tidak dapat digunakan, reformulasi model diatas sehingga memenuhi asumsi yang menjadikan parameter estimasi bersifat BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). (10 point)
b. Manakah diantara faktor-faktor berikut ini yang menjadikan parameter di model Anda yang diestimasi menggunakan OLS menjadi bias? Jelaskan jawaban Anda! (5 point)
i. Heteroscedasticity.
ii. Menghilangkan variable yang penting (yaitu variable yang berhubungan dengan IPK dan variable-variable kontrol).
iii. Adanya koefisien korelasi diantara dua variable control (variable independent) di dalam model yang mencapai 0.95.
c. Dalam perjalanan penelitian, Anda juga tertarik untuk mencari tahu hubungan antara IPK (y) dengan tingkat kehadiran di kelas (𝑥1). Untuk itu, Anda mengumpulkan data
me-4 run dua model regresi. Di model yang pertama, 𝛽̃ adalah koefisien dari regresi linear 1
sederhana antara IPK dengan tingkat kehadiran di kelas (𝑥1). Sementara itu, 𝛽̂ adalah 1
koefisien dari regresi linear berganda antara IPK dengan tingkat kehadiran di kelas (𝑥1), IPK satu semester sebelumnya (𝑥2), dan skor SBMPTN (𝑥3). Terdapat dua
skenario berikut:
i. Di sample Anda, 𝑥1 memiliki korelasi yang tinggi dengan 𝑥2 dan 𝑥3.
Disamping itu, 𝑥2 dan 𝑥3 memiliki pengaruh yang besar dan signifikan
terhadap IPK. Dalam kasus seperti ini, menurut Anda apakah besarnya 𝛽̂ 1
dan 𝛽̃ akan mirip atau berbeda satu sama lain? Jelaskan jawaban Anda! (5 1
point)
ii. Di sample Anda, 𝑥1 tidak memiliki korelasi dengan 𝑥2 dan 𝑥3. Disamping itu,
𝑥2 dan 𝑥3 tidak memiliki pengaruh sama sekali terhadap IPK. Walaupun
demikian, 𝑥2 dan 𝑥3 memiliki korelasi yang kuat satu sama lain. Dalam kasus
seperti ini, menurut Anda apakah besarnya 𝛽̂ dan 𝛽1 ̃ akan mirip atau 1
berbeda satu sama lain? Jelaskan jawaban Anda! (5 point) Soal #4 (Bobot Nilai 25)
Dari suatu penelitian, dimana seorang mahasiswa melakukan penelitian memakai beberapa variabel ekonomi. Model ekonomi yang digunakan adalah :
Ln(GNP) = 0 + 1Ln(Inv) + 2Ln(CPI) + 3R + e
Dimana GNP : Gross Nat. Product (dlm milyar), CPI : indeks harga, Inv : investasi (dlm milyar) jumlah nominal uang beredar, R : sukubunga (dalam %). Data yang digunakan, sebagian ditampilkan disini.
YEAR GNP (Triliun Rp) INV (Milyar Rp) CPI (idx hrg) R (Sukubunga %) … … … … … 2005 300.0 281.2 100 15.5 2006 310.4 266.7 120 16.8 2007 450.3 275.3 110 15.3 2008 330.5 259.9 100 15.1 2009 345.8 294.0 101 14.6
Hasil regresi diperlihatkan dibawah ini. Dependent Variable: Ln(GNP) Included observations: 150
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
A constant 2.91 2.01
B Ln (Inv) 0.87 0.32
5
D R -0.33 0.01
E R-squared 0.966 Mean dependent var 5.83961 K F Adjusted R-squared 0.900 S.D. dependent var 1.81458 L G S.E. of regression 15.65 Akaike info criterion 8.562939 M H Sum squared resid 2696.686 Schwarz criterion 8.751752 N I Log likelihood -6.23404 F-statistic 10368.12 O J Durbin-Watson stat 1.864303 Probabilitas(F-statistic) 0.000000 P
Catatan : Dalam mengerjakan soal dibawah ini, perhatikanlah dengan seksama setiap satuan, lambang dan model yang digunakan.
Interpretasilah hasil regresi yang diperlihatkan diatas (nomer A s/d D, E, F, K, L, O dan P) berdasarkan jumlah data, variabel yang digunakan dan nilai statistik yang dihasilkan tersebut. (Perhatian : Penjelasan saudara anda termasuk 1) interpretasi parameter, 2) signifikansi dan 3) arti statistik berdasarkan data diatas. Signifikansi pada 5%.)
