Estimasi Parameter Model Seemingly Unrelated Regression (Sur) Dengan Residu Berpola Autoregressive Orde Satu Menggunakan Metode Park

Oleh :
Khamsatul Faizati - M0108052 - Fak. MIPA

Data panel merupakan gabungan antara data cross section dan data time series. Penerapan data ini dalam sistem persamaan regresi linear, yang merupakan salah satu bahasan dari model regresi linear multivariat, dapat menimbulkan masalah pada korelasi residu regresi. Salah satu masalah tersebut adalah korelasi antar pengamatan dan antar persamaan. Suatu sistem persamaan yang dapat mengatasi masalah korelasi residu antar persamaan untuk menghasilkan estimator model regresi adalah model SUR. Jika dalam sistem tersebut, setiap persamaan regresi mempunyai pola residu antar pengamatan yaitu AR(1) maka model yang sesuai dengan keadaan ini adalah model SUR dengan residu berpola AR(1). Tujuan dari skripsi ini adalah menurunkan ulang estimasi parameter model SUR dengan residu berpola AR(1) menggunakan metode Park. Metode ini merupakan penerapan dari metode Generalized Least Square (GLS). Hasil estimasi parameter yang diperoleh adalah ^ ( ( ) ) ( ) dengan dan merupakan bentuk transformasi Prais-Winsten.