Apa yang harus dilakukan jika terjadi “Autokorelasi”?

Apakah metode utk mengatasinya  dgn cross section weights atau cross section sur?

======

jika “datanya” time series, cara tackle standard-nya:

1. Simulasi masukkan variabel dummy utk periode tertentu ke dlm model yg menyembunyikan pattern error/residual;

2. Simulasi pakai model GLS

3. Coba pertimbangkan model time series dgn Teknik Autoregressive, misalnya: a) Cohranne-Orcutt Procedure; b) Hildreth-Lu Procedure; c) ARMA

=======

jika “datanya”  cross section, remedy nya lumayan rumit. Utk simple-nya sy lebih suka lakukan re-spesifikasi model. Misalnya membuat buat simulasi variabel dummy yg mampu menggambarkan beda spasial antar variabel yg dpertimbangkan. Autocorellation di data cross, misalnya trjadi utk kasus: Efek kenaikan GDP Negara A ke Tingkat Import oleh Negara B. Mestinya khan kenaikan GDP Negara A impact ke Import Negara A

=======

jika “datanya” panel, lebih baik menggunakan software  STATA. Pertimbangkan dulu jumlah antara N (cross section) dgn T (time series) -nya. 

Jika N > T, pakai perintah xtreg, fe vce(robust) —> ini misalnya jk model panelnya pakai Fixed Effect dan punya masalah autocor dan/atau hetero

Jika N<T, explore perintah xtscc

=======

Kembali ke pertanyaan diatas, jika diminta memilih antara Cross Section Weights atau Cross Section SUR, berarti itu adalah perintah untuk software EVIEWS

Kalau menggunakan Eviews, jika model panel-nya kena autokor yg across periods Pilihlah Period SUR.

Semoga bermanfaat

*dirangkum dari diskusi dengan Dr. Putu Mahardika.