Software Eviews
Software EViews
Pengertian
EViews (Econometric Views) adalah perangkat lunak statistik dan ekonometrika yang kuat untuk analisis data time series, cross-section, dan panel. Software ini banyak dipakai dalam penelitian ekonomi, keuangan, perbankan, dan kebijakan makro, misalnya meneliti pengaruh inflasi, suku bunga, atau kurs terhadap pembiayaan bank syariah.
Jenis Data yang Bisa Diolah
- Time Series: data satu objek pada banyak periode (PDB tahunan 2000–2024)
- Cross Section: banyak objek pada satu periode (data 20 bank pada tahun 2024)
- Panel (Pooled): gabungan keduanya (data 10 bank selama 2015–2024)
Komponen Utama
- Workfile: file kerja berisi seluruh data dan objek analisis
- Command Window: tempat mengetik perintah
- Series: objek yang menyimpan satu variabel
- Group: kumpulan beberapa series
- Equation: objek model estimasi
- Object lain: Graph, Table, VAR, Model, Sample
Langkah Kerja Umum
- Buat workfile baru (File → New → Workfile) dan tentukan frekuensi data (annual, quarterly, monthly, atau undated/panel)
- Impor data dari Excel
- Lakukan uji pendahuluan (statistik deskriptif, grafik)
- Uji stasioneritas
- Pilih model dan estimasi
- Lakukan uji diagnostik
- Interpretasi hasil
Analisis Penting dalam EViews
a. Uji Stasioneritas (Unit Root Test)
Data time series harus stasioner agar regresi tidak lancung (spurious regression). Ujinya meliputi Augmented Dickey-Fuller (ADF), Phillips-Perron (PP), dan KPSS. Jika data tidak stasioner di level, lakukan differencing (1st difference, lalu 2nd difference bila perlu).
b. Pemilihan Lag Optimal
Menggunakan kriteria AIC, SIC (Schwarz), HQ, LR, dan FPE. Biasanya dipilih nilai kriteria yang paling kecil.
c. Uji Kointegrasi
Untuk melihat hubungan jangka panjang antar variabel, dengan metode Engle-Granger, Johansen Cointegration Test, atau Bound Test (pada ARDL).
d. Model-Model Estimasi
| Model | Digunakan Ketika |
|---|---|
| OLS (Least Squares) | Regresi linear biasa pada data time series/cross-section |
| VAR (Vector Autoregression) | Variabel saling memengaruhi dan stasioner pada level/diferensi, tanpa kointegrasi |
| VECM | Variabel terkointegrasi (ada hubungan jangka panjang) |
| ARDL | Variabel stasioner pada campuran I(0) dan I(1), mencari jangka pendek dan jangka panjang |
| ARCH/GARCH | Memodelkan volatilitas, umum pada data keuangan |
| Regresi Data Panel | CEM (Common Effect), FEM (Fixed Effect), REM (Random Effect) |
e. Uji Pemilihan Model Panel
- Uji Chow: memilih antara CEM dan FEM
- Uji Hausman: memilih antara FEM dan REM
- Uji Lagrange Multiplier (Breusch-Pagan): memilih antara CEM dan REM
f. Uji Asumsi Klasik / Diagnostik
- Normalitas: Jarque-Bera
- Autokorelasi: Breusch-Godfrey LM Test, Durbin-Watson
- Heteroskedastisitas: Breusch-Pagan-Godfrey, White Test
- Multikolinearitas: matriks korelasi, VIF
- Stabilitas model: CUSUM, CUSUM of Squares
g. Analisis Lanjutan pada VAR/VECM
- Granger Causality Test: hubungan sebab-akibat antar variabel
- Impulse Response Function (IRF): respons suatu variabel terhadap guncangan variabel lain
- Variance Decomposition (FEVD): kontribusi tiap variabel terhadap variasi variabel lain
Kelebihan
- Sangat kuat untuk time series dan panel
- Menyediakan banyak model ekonometrika lanjutan
- Antarmuka cukup mudah untuk ukuran software ekonometrika
- Dapat diimpor dari Excel dan mendukung perintah (command/program)
Kekurangan
- Berbayar dan relatif mahal
- Kurang cocok untuk analisis data survei (kuesioner) dibanding SPSS
- Butuh pemahaman ekonometrika yang memadai agar tidak salah interpretasi
Komentar
Posting Komentar