Lagrange Multiplier (LM) adalah uji untuk
mengetahui apakah model Random Effect
atau model Common Effect (OLS) yang
paling tepat digunakan. Uji signifikasi Random
Effect ini dikembangkan oleh Breusch Pagan. Metode Breusch Pagan untuk uji
signifikasi Random Effect didasarkan
pada nilai residual dari metode OLS. Adapun nilai statistik LM dihitung
berdasarkan formula sebagai berikut:
Dimana
:
n
= jumlah individu
T
= jumlah periode waktu
e
= residual metode Common Effect (OLS)
Hipotesis
yang digunakan adalah :
H0
: Common Effect Model
H1
: Random Effect Model
Uji
LM ini didasarkan pada distribusi chi-squares
dengan degree of freedom sebesar
jumlah variabel independen. Jika nilai LM statistik lebih besar dari nilai
kritis statistik chi-squares maka
kita menolak hipotesis nul, yang artinya estimasi yang tepat untuk model
regresi data panel adalah metode Random
Effect dari pada metode Common Effect.
Sebaliknya jika nilai LM statistik lebih kecil dari nilai statistik chi-squares sebagai nilai kritis, maka
kita menerima hipotesis nul, yang artinya estimasi yang digunakan dalam regresi
data panel adalah metode Common Effect
bukan metode Random Effect (Widarjono, 2009).
Pada kesempatan ini uji LM tidak digunakan karena pada uji Chow dan uji Hausman menunjukan model yang paling tepat adalah Fixed Effct Model. Uji LM dipakai manakala pada uji Chow menunjukan model yang dipakai adalah Common Effect Model, sedangkan pada uji Hausman menunjukan model yang paling tepat adalah Random Effect Model. Maka diperlukan uji LM sebagai tahap akhir untuk menentukan model Common Effect atau Random Effect yang paling tepat.
Pada kesempatan ini uji LM tidak digunakan karena pada uji Chow dan uji Hausman menunjukan model yang paling tepat adalah Fixed Effct Model. Uji LM dipakai manakala pada uji Chow menunjukan model yang dipakai adalah Common Effect Model, sedangkan pada uji Hausman menunjukan model yang paling tepat adalah Random Effect Model. Maka diperlukan uji LM sebagai tahap akhir untuk menentukan model Common Effect atau Random Effect yang paling tepat.
boleh cantumkan contoh perhitungannya gak pak ?
BalasHapus