Langkah Analisis Regresi Berganda Dengan Eviews

Konsep regresi linier berganda adalah untuk menguji 2 variabel atau lebih variabel independen terhadap 1 variabel dependen. Metode estimasi yang digunakan dalam membentuk persamaan adalah ordinary least squares (OLS) yang diperkenalkan oleh ahli matematika bernama Carl Frederich Gauss. 

Dalam model kali ini ada 3 variabel independen yaitu Capital Adequacy Ratio (CAR), Return on Asset (ROA) dan Return on Equity ( ROE) yang akan diregresikan terhadap variabel Return (pendapatan) sebagai dependen. Persamaan regresi sebagai berikut :

Persamaan regresi

Sebelum melakukan estimasi regresi, persiapkan data dalam format micrisift excel kemudian melakukan input data ke dalam Eviews 10 sehingga akan terbentuk workfile pada program Eviews :

1. File > Open > Foreign data as workfile.  Pilih file data excel yang sudah dipersiapkan.

Langkah 1

2. Kemudian Next

Langkah 2

3. Kemudian Next

Langkah 3

4. Kemudian Next

Langkah 4

5. Pada basic structure , pilih Unstructured/Undated. Terlihat bahwa jumlah observasi sebanyak 50. Klik Finish, sekarang data sudah terinput sebagai workfile dan siap untuk analisis.

Bentuk workfile

Langkah estimasi regresi berganda dengan Eviews 10 sebagai berikut :

1. Quick > Estimate Equation

Menu Equation estimation

Pada menu equation specification, tulis : return c car roa roe

Method : LS-Least squares (NLS and ARMA)

Kemudian OK. Hasil estimasi terlihat seperti dibawah ini.

Hasil Regresi

Pada hasil regresi diatas menunjukan bahwa nilai koefisien pengaruh CAR terhadap return sebesar 1,152528 dengan nilai t-statistik 3,617953 dan probabilitas sebesar 0,0007. Nilai koefisien pengaruhb ROA sebesar 0,325059 dengan nilai t-statistik 5,671007 dan probabilitas sebesar 0.0000. Dari hasil ketiga variabel tersebut karena nilai t-statistik < t-tabel (1,96) dan probabilitas < 0,05 maka dapat diambil kesimpulan variabel CAR, ROA, dan ROE secara parsial signifikan berpengaruh positif terhadap Return.

Untuk nilai F statistik dipeorlh sebesar 98,00041 dan probabilitas 0.0000, dengan hasil tersebut karena nilai probabilitas uji F statistik sebesar 0,0000 < 0,05 maka kesimpulan yang diambil bahwa CAR, ROA dan ROE secara simultan (bersama-sama) berpengaruh positif terhadap Return.

Output regresi diatas juga menghasilkan nilai Durbin Watson (DW) yang dimana nilai ini merupakan uji asumsi klasik autokorelasi pada model regresi. Hasil menunjukan nilai D sebesar 1,707900. Diketahui bahwa nilai dU (Durbin Watson Upper) pada tabel Durbin Watson dengan n (observasi) 50 dan k - 3 (variabel independen) yaitu dU sebesar 1,6739. Karena nilai Dw yang dihasilkan 1,6739 < 1,707900 < 4-1,6739 maka dapat disimpulkan bahwa pada model tidak terjadi pelanggaran asumsi klasik autokorelasi. Untuk pengujian asumsi klasik lainya seperti : multikolinieritas, Heterokedastisitas, dan normalitas , langkah-langkah pengujian akan ditulis dalam artikel tersendiri.

Baca Juga :

1. Uji Heterokedastisitas dengan BPG Pada Eviews

2. Uji Multikolinieritas Model Regresi Dengan Eviews

3. Uji Autokorelasi Dengan Durbin Watson

Referensi :

Ghozali, I dan Ratmono, Dwi. (2013). Analisis Multivariat dan Ekonometrika : Teori, Konsep dan  Aplikasi dengan Eviews 8. Semarang : Badan Penerbit Undip.

Griffiths, W.E., Hill, R.C and Lim, M.A.(2008). Using Eviews for Principles of Econometrics 3rd. London New York: John Wiley &  Sons.

Gujarati, D.(2011).Econometrics by Example.New York: Palgrave MacMillan.

Hill, R.C., Griffiths, W.E and Judge, G.G.(2001). Using Eviews for Undergraduate Econometrics 2nd. London New York: John Wiley &  Sons.

Vogelvang, B. (2005). Econometrics : Theory and Application With Eviews.London New York: Pearson Education.

Winarno, W.W. (2011). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews Edisi 3. Yogyakarta: STIM YKPN.