ESTIMASI MODEL SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD; ESTIMATION OF SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION MODEL WITH MAXIMUM LIKELIHOOD METHOD

AFRI NUR FAUZAMI, Gunardi

2011 | Skripsi | PROGRAM STUDI STATISTIKA

Model Seemingly Unrelated Regression (SUR) merupakan suatu sistem persamaan regresi linear yang terdiri dari beberapa persamaan regresi yang saling berhubungan. Persamaan regresi dalam sistem saling berhubungan karena error antar persamaan saling berkorelasi secara contemporaneously. Dalam hal ini, metode Kuadrat Terkecil (Ordinary Least Square, OLS) dapat digunakan untuk mengestimasi parameter pada masing-masing persamaan, tetapi metode ini tidak efisien karena mengabaikan informasi bahwa error antara persamaan saling berkorelasi. Efisiensi dari estimasi parameter dapat ditingkatkan dengan memasukkan unsur korelasi ini dalam perhitungan. Dalam skipsi ini digunakan metode estimasi Maksimum Likelihood (Maximum Likelihood, ML) untuk mengestimasi parameter model SUR. Estimasi ML dapat mengakomodasi adanya korelasi antar error dengan baik. Estimasi ML didasarkan pada asumsi bahwa error estimasi berdistribusi normal multivariat. Uji rasio Likelihood (Likelihood Ratio, LR) digunakan untuk menguji adanya korelasi contemporaneosly pada error estimasi. Pembahasan akan diakhiri dengan studi kasus mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi Pendapatan Asli Daerah (PAD) Kabupaten Bantul dan Kabupaten Sleman. Pada studi kasus disimpulkan bahwa estimasi ML lebih baik dari estimasi OLS

Kata Kunci : Seemingly Unrelated Regression; Maximum Likelihood; Kuadrat Terkecil; Uji Likelihood Ratio