Estimasi Permintaan

EKONOMI MANAJERIAL Estimasi Permintaan

NAMA

: Gusti Ngurah Berlin Bramantara

NIM

: 1006205190

FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS UDAYANA 2012

Masalah Identifikasi

Observasi Harga-Quantitas TIDAK SECARA LANGSUNG menghasilkan kurva Permintaan dari suatu komoditas

Estimasi Permintaan: Pendekatan Riset Pemasaran 

Survei Konsumen : mensurvei konsumen bgm reaksi tehd jumlah yg diminta jika ada

perubahan harga, pendapatan, dll menggunakan kuisioner 

Penelitian Observasi : pengumpulan informasi ttg preferensi konsumen dgn mengamati

bgmana mereka membeli dan menggunakan produk  

Klinik Konsumen : eksperimen lab dimana partisipan diberi sejumlah uang tertentu dan

diminta membelanjakannya dalam suatu toko simulasi dan mengamati bgmana reaksi mereka jika terjadi perubahan harga, pendapatan, selera, dll



Eksperimen Pasar : mirip klinik konsumen, tetapi dilaksanakan di pasar yang

sesungguhknya

Analisis Regresi



Garis Regresi : meminimunkan jumlah dari simpangan kuadrat pada sumbu vertikal (e t) dari setiap titik pada garis regresi tersebut.



Metode OLS (Ordinary Least Squares): metode jumlah kuadrat terkecil

Menggambarkan Garis Regresi

et



Yt

 ˆ

Y   t 

Analisis Regresi Sederhana Metode OLS

Tujuan: menentukan kemiringan ( slope) dan intercept yang meminimumkan jumlah simpangan kuadrat ( sum of the squared errors ). n

n

e

2 t



 (Yt  Yt ) ˆ

t 1

n

2

t 1



 (Yt  a  bX t ) 

2

ˆ

ˆ

 

t 1

Prosedur Estimasi : n

 ( Xt

 X )( Yt   Y ) 

t 1

b  ˆ

n

 ( X t  

X  ) 2

t 1

ˆ

a



Y



ˆ

bX  

Contoh Estimasi  X t   X 

Y t 

 X t 

Time

Yt   Y 

( Xt  X )( Yt   Y ) 

( X t   X ) 2

1

10

44

-2

-6

12

4

2

9

40

-3

-10

30

9

3

11

42

-1

-8

8

1

4

12

46

0

-4

0

0

5

11

48

-1

-2

2

1

6

12

52

0

2

0

0

7

13

54

1

4

4

1

8

13

58

1

8

8

1

9

14

56

2

6

12

4

10

15

60

3

10

30

9

120

500

106

30

n

n

  X t   120

n  10

 Y t   500

t 1

n

 X    t 1

 X t  n



120 10

t 1

n

 12

Y    t 1

n

 ( X t   X )

2

 30

n



500 10

 50

 ( Xt  t 1

X )( Yt   Y )   106

106

ˆ

t 1

n

Y t 

b

30

 3.533

a  50  (3.533)(12)  7.60 ˆ

Uji Signifikansi

Standard Error of the Slope Estimate

 (Y  Y ) (n  k ) ( X  X ) ˆ



s

b

ˆ

e (n  k ) ( X

2

2

t

t 



2

t

2

t 

 X)  

Contoh Perhitungan et2  (Yt  Y t )2

( X t   X )

1.10

1.2100

4

39.37

0.63

0.3969

9

42

46.43

-4.43

19.6249

1

12

46

49.96

-3.96

15.6816

0

5

11

48

46.43

1.57

2.4649

1

6

12

52

49.96

2.04

4.1616

0

7

13

54

53.49

0.51

0.2601

1

8

13

58

53.49

4.51

20.3401

1

9

14

56

57.02

-1.02

1.0404

4

10

15

60

60.55

-0.55

0.3025

9

65.4830

30

 X t 

Y t 

1

10

44

42.90

2

9

40

3

11

4

Time

n

e

2 t

n

  (Yt  Y t  )  65.4830

t 1

ˆ

2

t 1

ˆ

 ( X t   X )

2

 30

Perhitungan : t-Statistic

t 

ˆ



3.53

sˆ b



0.52

Derajat Bebas = (n-k) = (10-2) = 8 Critical Value at 5% level =2.306

ˆ

ˆ

 (Yt   Y ) 2 (n  k ) ( X t   X )   ˆ

n

t 1

b

et  Yt  Y t 

Y t 



6.79

sb  ˆ

2



65.4830 (10  2)(30)

2

 0.52

Decomposition of Sum of Squares Total Variation = Explained Variation + Unexplained Variation 2 (  )  Y Y  t

2 2 (  )  (  ) Y Y Y Y     t t  ˆ

ˆ

Decomposition of Sum of Squares

Koefisien Determinasi

 R 2 

 Explained Variation Total Variation

 (Y  Y  ) ˆ



2

 (Yt   Y  )

2

 R

373.84

2 

440.00



0.85

Koefisien Korelasi

r 

R

2

with the sign of b

ˆ

1  r   1 r 



0.85



0.92

Analisis Regresi Berganda Model:

Y  a  b1 X 1  b2 X 2 

 bk ' X k  ' 

Adjusted Coefficient of Determination

 R

2

2

 1  (1  R )

( n  1) ( n  k )

Analysis of Variance and F Statistic

F  

Explained Variation /(k  1) Unexplained Variation /( n  k  )



F 

 R

2

/( k   1) 2

(1  R ) /( n k)  

Masalah-Masalah dalam Analisis Regresi



 Multicollinearity : Dua atau lebih variabel bebas mempunyai korelasi yang sangat kuat.



 Heteroskedasticity : Variance of error term is not independent of the Y variable.



 Autocorrelation :

Consecutive error terms are correlated.

Uji Autocorrelation n

 (et  et 1 ) d  

2

t  2 n

 et 

2

t 1

If d=2, autocorrelation is absent.

Langkah-Langkah Estimasi Permintaan dengan Regresi 

Spesifikasi Model dengan Cara Mengidentifikasi Variabel-Variabel, misalnya : Qd = f (Px, I, Py, A, T)



Pengumpulan Data



Spesifikasi Bentuk Persamaan Permintaan Linier : Qd = A - a1Px + a2 I + a3 Py + a4 A + a5 T b

c

Pangkat : Q d = A(Px) (Py) 

Estimasi Nilai-Nilai Parameter



Pengujian Hasil