TEKNIK ESTIMASI PARAMETER DAN KOMPONEN ERROR PADA DATA PANEL TIDAK LENGKAP DENGAN LSDV, FGLS DAN ANOVA

YAYUK SETYANING ASTU, Prof.Dr.rer.nat, Dedi Rosadi, S.Si., M.Sc.

2014 | Tesis | S2 Matematika

Tesis ini membahas data panel tidak lengkap fixed effect dan random effect satu arah dan dua arah. Pada fixed effect satu arah dan dua arah digunakan metode Least Square Dummy Variable (LSDV) yang mengasumsikan intersep bervariasi antar individu maupun antar waktu, sedangkan slope-nya konstan. Variabel dummy digunakan untuk mengetahui perbedaan intersep pada penggolongan unit individu maupun unit waktu. Pada random effect, perbedaan karakteristik individu dan waktu diakomodasikan pada komponen error dari model dengan matriks kovarians error tidak diketahui. Metode yang digunakan untuk satu arah adalah Feasible Generalized Least Square (FGLS). Modifikasi ANOVA oleh Wallace dan Hussain digunakan untuk penaksiran komponen variansi pada matriks kovarians error. Untuk dua arah digunakan metode ANOVA. Taksiran komponen variansi pada matriks kovarians error menggunakan OLS residual sebagai komponen bentuk kuadrat, kemudian dilakukan penyamaan terhadap ekspektasinya. Pada studi kasus ini faktor-faktor yang mempengaruhi Cash Dividend yang diwakili oleh ROI, Cash Ratio, Current Ratio, Debt Total Asset, Earning Per Share, Debt Equity Ratio dan Dividen Payout Ratio dengan periode 2009-2013 dengan 36 perusahaan manufaktur jenis consumer goods di BEI. Kata kunci : Data panel tidak lengkap, Fixed effect, Random effect, LSDV, FGLS, ANOVA, Komponen error

This thesis discusses the unbalanced panel data fixed effect and random effect with one-way and two way. In the fixed effects one-way and two-way used method of Least Square Dummy Variable (lSDV) by assuming the intercept varies between individuals and time, whereas the slope is constant. Dummy variable used to determine differences the intercept on the classification individual or time units. For the random effects, differences in characteristics individual and time accommodated on the error component model with unknown error covariance matrix. The method used for one-way is Feasible Generalized Least Square (FGLS). Modifications ANOVA by Wallace and Hussain used for variance component estimation on the error covariance matrix. For two-way ANOVA method was used. Estimated components of variance on the error covariance matrix using the OLS residuals as components of quadratic forms and equating to expectations. In this case study the factors that affect cash dividend represented by ROI, Cash Ratio, Current Ratio, Debt Total Assets, Earning Per Share, Debt Equity Ratio and Dividend Payout Ratio in the period 2009-2013 with 36 of consumer goods manufacturing company in IDX. Key Words : Unbalanced panel data, Fixed effect, Random effect, LSDV, FGLS, ANOVA, Error Components

Kata Kunci : Data panel tidak lengkap, Fixed effect, Random effect, LSDV, FGLS, ANOVA, Komponen error