SILABUS MATA KULIAH Nama Mata Kuliah : Ekonometrika I
Kode Mata Kuliah : EKO 508
Kredit : 3(3-0)
Semester : 2
Deskripsi : Mata kuliah ini menjelaskan metodologi pemodelan ekonometrika dan masalah analisis ekonomi: spesifikasi, pendugaan, dan verifikasi model serta penggunaannya. Model-model empiris, seperti model permintaan, penawaran dan makroekonomi. Penyebab, akibat dan cara mengatasi penyimpangan model regresi klasik. Model distributed-lags, pilihan kualitatif, dan persamaan simultan.
Tujuan umum perkuliahan : Setelah menyelesaikan mata kuliah ini, mahasiswa dapat memahami dan menggunakan model ekonometika dalam penelitian untuk merepresentasikan berbagai realitas masalah, serta mahir dalam menggunakan perangkat lunak ekonometrik (Minitab/SPSS/Eviews).
Pertem
uan ke- Topik Item Tujuan Waktu Pengajar Referensi
1. Pendahuluan 1.1 Apa itu ekonometrika?
1.2 Mengapa disiplin yang terpisah?
1.3 Beberapa macam pola hubungan: langsung, tidak langsung, aditif, saling ketergantungan, semu, linear dan non-linear
1.4 Analisis Korelasi: pengertian & pengujian
1.5 Kriteria Hubungan Sebab-Akibat: kekonsistenan, mekanistik
1.6 Peranan Komputer
Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan: pengertian dan metodologi pemodelan ekonometrika; berbagai pola hubungan dan analisis korelasi. 120 menit BJ/MF/NA A/SHTY PR: Bab 1 BJ : Bab 1 2. Analisis Model Regresi Linear: sederhana 1
2.1 Pengertian Model dan Tujuan Pemodelan 2.2 Analisis Model Regresi Linear Sederhana 2.3 Interpretasi Koefisien Model
2.4 Regresi vs Kausal: Penggunaan Peubah Tak Bebas (respons, akibat) dan Peubah Bebas (penjelas, sebab)
2.5 Metode pendugaan (Jumlah) Kuadrat (Sisaan)
Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan analisis model regresi linear sederhana: interpretasi dan pendugaan koefisien model dengan metode OLS, pengujian hipotesis
120 menit
PR: Bab 2, 3 BJ : Bab 2,
Terkecil-LS berkaitan dengan koefisien, serta asumsi model regresi linear.
3. Analisis Model Regresi Linear: sederhana 2
3.1 Model Regresi Populasi vs Contoh 3.2 Asumsi model Regresi linear klasik
3.3 Review Statistika Inferensia: sebaran Normal, Selang Kepercayaan, Nilai-p dan Taraf Nyata Pengujian ()
3.4 Dalil Gauss-Markov: Sifat Penduga OLS 3.5 Pengujian Hipotesis koefisien model
Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan analisis model regresi linear sederhana: interpretasi dan pendugaan koefisien model dengan metode OLS, pengujian hipotesis
berkaitan dengan koefisien, serta asumsi model regresi linear. 120 menit PR: Bab 2, 3 BJ : Bab 2, 4. Analisis Model Regresi Linear: sederhana 3
4.1 Beberapa contoh hipotesis koefisien regresi dan pengujiannya
4.2 Analisis Ragam Model Regresi dan Koefisien Determinasi (R2)
4.3 Pendugaan Ragam Sisaan (galat)
4.4 Selang Kepercayaan dan Pengujian Hipotesis Koefisien Model
4.5 Uji-t dan Uji-F
4.6 Verifikasi model dan peramalan
Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan analisis model regresi linear sederhana: interpretasi dan pendugaan koefisien model dengan metode OLS, pengujian hipotesis
berkaitan dengan koefisien, serta asumsi model regresi linear. 120 menit PR: Bab 2, 3 BJ : Bab 2, 5. Analisis Model Regresi Linear Berganda (Multiple Regression Model Analysis) 1
5.1 Analisis Model Regresi Linear Berganda 5.2 Interpretasi Koefisien Model
5.3 Formula Koefisien Model berdasarkan Metode OLS untuk 2 peubah bebas.
5.4 Asumsi model linear Regresi Klasik 5.5 Sebaran peluang Koefisien model regresi 5.6 Analisis Ragam Model Regresi, Koefisien
Determinasi, dan Pendugaan Ragam Sisaan
Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan analisis model regresi linear berganda dengan 2 atau lebih peubah bebas: interpretasi dan pendugaan koefisien model dengan metode OLS, pengujian
120 menit
PR: Bab 4 BJ : Bab 3
hipotesis berkaitan dengan koefisien, ukuran kebaikan dan kecocokan model, pemilihan model terbaik, serta penyajian hasil analisis model regresi dalam tulisan ilmiah. 6. Analisis Model Regresi Linear Berganda (Multiple Regression Model Analysis) 2
6.1 Uji model keseluruhan (uji-F) dan uji parsial koefisien model (uji-t)
6.2 Penafsiran output Komputer
6.3 Beberapa contoh hipotesis koefisien regresi dan pengujiannya, serta Selang Kepercayaannya 6.4 Ukuran Kebaikan dan Kecocokan Model 6.5 Peramalan
6.6 Penggunaan notasi matrik dalam analisis model Regresi Linear Umum Berganda
Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan analisis model regresi linear berganda dengan 2 atau lebih peubah bebas: interpretasi dan pendugaan koefisien model dengan metode OLS, pengujian hipotesis berkaitan dengan koefisien, ukuran kebaikan dan kecocokan model, pemilihan model terbaik, serta penyajian hasil analisis model regresi dalam tulisan ilmiah. 120 menit PR: Bab 4 BJ : Bab 3 7. Analisis Model Regresi Linear Berganda (Multiple Regression Model Analysis)3
7.1 Pemilihan model terbaik
7.2 Korelasi parsial dan Stepwise Regression 7.3R2dan R2terkoreksi
7.4 Koefisien baku dan Elastisitas 7.5 Restriksi koefisien
7.6 Menyajikan hasil analisis model regresi dalam tulisan ilmiah
Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan analisis model regresi linear berganda dengan 2 atau lebih peubah bebas: interpretasi dan pendugaan koefisien model dengan metode OLS, pengujian hipotesis berkaitan dengan
120 menit
PR: Bab 4 BJ : Bab 3
koefisien, ukuran kebaikan dan kecocokan model, pemilihan model terbaik, serta penyajian hasil analisis model regresi dalam tulisan ilmiah.
8. Variasi model regresi peubah ganda 1
8.1 Bentuk fungsi model-model regresi 8.2 Model Regresi melalui titik asal 8.3 Model log-linear
8.4 Model-model semilog 8.5 Model-model reciprocal
Mahasiswa dapat
mengembangkan berbagai bentuk fungsi model regresi linear untuk merepresentasikan berbagai realitas masalah 120 menit PR: Bab 5 BJ : Bab 4, 5 9. Variasi model regresi peubah ganda 2
9.1 Model regresi polinomial
9.2 Model Peubah Dummy dengan 2 Kategori 9.3 Model Peubah Dummy dengan banyak kategori 9.4 Model interaksi antara peubah dummy dengan
peubah bebas lainnya
Mahasiswa dapat
mengembangkan berbagai bentuk fungsi model regresi linear untuk merepresentasikan berbagai realitas masalah 120 menit PR: Bab 5 BJ : Bab 4, 5 10. Kolinearitas ganda (multi-collinearity)
10.1 Penyimpangan asumsi model regresi linear klasik 10.2 Sifat alamiah kolinearitas ganda
10.3 Pendugaan OLS dalam keadaan kolinearitas yang sempurna
10.4 Pendugaan OLS dalam keberadaan kolinearitas yang tinggi tapi tidak sempurna
10.5 Akibat kolinearitas ganda 10.6 Mendeteksi kolinearitas ganda 10.7 Mengatasi kolinearitas ganda
Mahasiswa dapat memahami masalah kolinearitas ganda, mendeteksinya, menjelaskan akibatnya, dan
mengatasinya dalam model persamaan regresi 120 menit PR: Bab 4 BJ : Bab 6 11. Heteroskedasti sitas (heteroscedasti
11.1 Sifat alamiah heteroskedastisitas 11.2 Pendugaan OLS dalam keberadaan
heteroskedastisitas
Mahasiswa dapat memahami masalah Heteroskedastisitas, mendeteksinya, menjelaskan 120 menit PR: Bab 6 BJ : Bab 7
city) 11.3 Akibat menggunakan OLS dalam keadaan heteroskedastisitas
11.4 Mendeteksi hateroskedastisitas 11.5 Mengatasi heteroskedastisitas
11.6 Metode weighted least square (WLS), perbedaan antara OLS dan WLS
akibatnya, dan
mengatasinya dalam model persamaan regresi
12. Autokorelasi 12.1 Sifat alamiah autokorelasi
12.2 Pendugaan OLS dalam keberaadan autokorelasi
12.3 Akibat menggunakan OLS dalam keberadaan autokorelasi
12.4 Mendeteksi autokorelasi 12.5 Mengatasi autokorelasi
Mahasiswa dapat memahami masalah Autokorelasi, menjelaskan akibatnya, mendeteksi dan
mengatasinya dalam model persamaan regresi 120 menit PR: Bab 6 BJ : Bab 8 13. Model Pilihan Kualitatif 1
13.1 Metode Pendugaan Alternatif: Metode Kemungkinan: Maksimum
13.2 Model Pilihan Kualitatif 13.3 Model peluang Linear,
Mahasiswa dapat menyusun dan dapat memahami model respon pilihan kualitatif
120 menit PR: Bab 9 dan Bab 10 BJ : Bab 9,10 14. Model Pilihan Kualitatif 2 14.1 Model Probit 14.2 Model Logit 14.3 Contoh Aplikasi
Mahasiswa dapat menyusun dan dapat memahami model respon pilihan kualitatif
120 menit PR: Bab 9 dan Bab 10 BJ : Bab 9,10 15. Model Sebaran Beda Kala (Distributed Lags Model) 1
16.1 Model Sebaran Beda Kala
16.2 Pendugaan Model dengan pendekatan Ad-Hoc 16.3 Pendekatan Koyck dalam geometricl ag model
Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan perlunya waktu (lag) timbulnya respon akibat suatu aksi dan merepresentasikan-nya dalam suatu model; serta mengembangkan model untuk merepresentasiakan 120 menit PR: Bab 9 BJ : Bab 11
ekspektasi 16. Model Sebaran
Beda Kala (Distributed Lags Model) 2
16.4 Adaptive Expectations Model 16.5 Stock Adjustment Model
16.6 Rational Expectations Model(pengantar) 16.7 Uji Kausalitas
Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan perlunya waktu (lag) timbulnya respon akibat suatu aksi dan merepresentasikan-nya dalam suatu model; serta mengembangkan model untuk merepresentasiakan ekspektasi 120 menit PR: Bab 9 BJ : Bab 11 17. Peubah Instrumental dan Spesifikasi Model
17.1 Korelasi antara peubah bebas dan komponen sisaan
17.2 Kesalahan dalam pengukuran peubah respons dan peubah bebas
17.3 Pendugaan peubah instrumental 17.4 Kesalahan Spesifikasi Model
17.5 Efisiensi vs Bias dalam penyusunan model
Mahasiswa dapat menjelaskan masalah dan akibat adanya korelasi antara peubah bebas dan konponen sisaan; dapat menggunakan metode pendugaan peubah instrumental terutama jika ada kesalahan pengukuran
120 menit PR: Bab 7 BJ : Bab 9 18. Model-model persamaan simultan: spesifikasi, identifikasi, dan pendugaan
18.1 Model-model persamaan simultan
18.2 Persamaan Struktural dan bentuk sederhana (reduced form)
18.3 Masalah Identifikasi
18.4 Bias persamaan simultan: ketidak-konsistenan penduga-penduga OLS
18.5 Pendugaan parameter konsisten: peubah instrument dan tak langsung (ILS)
18.6 Pendugaan model yang teridentifikasi
berlebih: Metode Kuadrat Terkecil 2 Tahap (2-SLS)
Mahasiswa dapat memahami , menjelaskan dan
mengembangkan model persamaan simultan untuk merepresentasikan hubungan saling ketergantungan antar peubah 120 menit PR: Bab 11 BJ : Bab 12
DAFTAR PUSTAKA
Pindyck, R. S. and Rubinfeld, D. L. 1998(1991). Economic Models and Economic Forecasts. 4th eds. Mc-Graw Hill, Inc. New York. (PR)
Juanda, B. 2006. Ekonometrika I. Departemen Ilmu Ekonomi, FEM-IPB. (BJ)
PENILAIAN
UTS: Pokok Bahasan 1-4 (pertemuan ke-1 sd ke-9) UAS: Pokok Bahasan 5-11 (pertemuan ke-10 sd ke-18)
Bobot Untuk Nilai Akhir: UTS (35%), UAS (35%), Praktikum/Tugas/Keaktifan di Kelas (30%) PERENCANAAN PENILAIAN Nama Mata Kuliah : Ekonometrika 1
Kode/SKS : EKO508/3(3-0)
Penilaian Matakuliah Ekonometrika 1 dibedakan atas penilaian tes tertulis dan penilaian non tes. Penilaian non tes dibedakan atas penilaian kinerja kelompok dalam diskusi dan presentasi, serta penilaian non tes individu didasarkan pada keaktifan dalam mengikuti diskusi-diskusi di kelas.
I. Komposisi Penilaian
Komposisi Penilaian Mata Kuliah ini adalah sebagai berikut: A. Penilaian Ujian Tulis (Tes)
UTS : 40% UAS : 40% B. Penilaian Non Tes
Kelompok : 10% Individu : 10%
II. Format Penilaian Kelompok
No Nama Aspek penilaian
Kekompakan Kesesuaian
materi Presentasi Kemampuan menjawab pertanyaan Ketepatan waktu Kerapihan 1 XXXX 2 XXXX 3 XXXX Keterangan: Cara penilaian: Kekompakan: 70-100
Kesesuaian materi nilai: 60-100 Presentasi: 70-100
Kemampuan menjawab pertanyaan dalam diskusi : 70–100 Ketepatan waktu dalam menyelesaikan tugas: 70-100 Kerapihan mengerjakan tugas: 70-100
Nilai akhir kelompok: rata-rata dari masing-masing aspek penilaian. III. Format Penilaian Individu
No Nama Aspek penilaian Nilai akhir
Rata-rata dari 3 aspek Keaktifan dalam diskusi (65-95) Ketepatan dalam memberikan argumentasi (70-100) Personality
(sopan santun, tatakrama, ex: apakah suka membuat
keributan di kelas?/mengganggu teman saat jam pelajaran)
(70-100) 1 XXXX
2 XXXX 3 XXXX
IV. UTS
Ujian tertulis dalam bentuk essay berjumlah 7 soal yang meliputi semua topik selama UTS atau satu soal essay untuk satu kali pertemuan kuliah.
No Topik Pertemuan Soal essay Bobot Nilai
1 Pendahuluan 1 soal 10
2 Analisis Model Regresi Linear: sederhana 1 1 soal 15 3 Analisis Model Regresi Linear: sederhana 2 1 soal 15 4 Analisis Model Regresi Linear: sederhana 3 1 soal 15 5 Analisis Model Regresi Linear Berganda (Multiple
Regression Model Analysis) 1
1 soal 15 6 Analisis Model Regresi Linear Berganda (Multiple
Regression Model Analysis) 2
1 soal 15 7 Analisis Model Regresi Linear Berganda (Multiple
Regression Model Analysis) 3
1 soal 15 8 Variasi model regresi peubah ganda 1
V. UAS
Ujian tertulis dalam bentuk essay berjumlah 7 soal yang meliputi semua topik selama UTS.
No Topik Pertemuan Soal Bobot Nilai
1 Kolinearitas ganda (multi-collinearity) 1 soal 15 2 Heteroskedastisitas (heteroscedasticity) 1 soal 15
3 Autokorelasi 1 soal 15
4 Model Pilihan Kualitatif 1 1 soal 15
5 Model Pilihan Kualitatif 2
6 Model Sebaran Beda Kala (Distributed Lags Model) 1 1 soal 15 7 Model Sebaran Beda Kala (Distributed Lags Model) 2
8 Peubah Instrumental dan Spesifikasi Model 1 soal 10 9 Model-model persamaan simultan: spesifikasi,
identifikasi, dan pendugaan
