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.