Heterokedastisitas
Merupakan uji
yang digunakan untuk menganalisis apakah varians error bersifat konstan
(homokedastik) atau berubah-ubah (heterokedastik). Hasil estimasi regresi yang
mengandung heterokedastisitas akan bersifat LUE (Linier Unbiased Estimator),
bukan BLUE (Best Linier Unbiased Estimator) ini berimplikasi pada nilai
standard error dari koefisien estimator regresi tidak akurat.
Uji yang biasanya
digunakan untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas adalah UJI WHITE, uji ini dilakukan dengan
mengalikan nilai koefisien determinasi (R2) dengan jumlah sampelnya
(n).
|
Heteroskedasticity Test: White
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
F-statistic
|
8.307974
|
Prob. F(3,77)
|
0.0001
|
|
|
Obs*R-squared
|
19.80730
|
Prob.
Chi-Square(3)
|
0.0002
|
|
|
Scaled explained SS
|
36.45780
|
Prob.
Chi-Square(3)
|
0.0000
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Test Equation:
|
|
|
|
|
|
Dependent Variable: RESID^2
|
|
|
||
|
Method: Least Squares
|
|
|
||
|
Date: 05/22/13
Time: 14:03
|
|
|
||
|
Sample: 1 81
|
|
|
|
|
|
Included observations: 81
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std.
Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C
|
149.2210
|
31.32084
|
4.764271
|
0.0000
|
|
SP^2
|
-0.011800
|
0.002953
|
-3.996436
|
0.0001
|
|
HP^2
|
0.002465
|
0.000613
|
4.022202
|
0.0001
|
|
WT^2
|
-0.027218
|
0.007093
|
-3.837564
|
0.0003
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
R-squared
|
0.244535
|
Mean
dependent var
|
11.69751
|
|
|
Adjusted R-squared
|
0.215101
|
S.D.
dependent var
|
23.75653
|
|
|
S.E. of regression
|
21.04698
|
Akaike info
criterion
|
8.979513
|
|
|
Sum squared resid
|
34109.11
|
Schwarz
criterion
|
9.097758
|
|
|
Log likelihood
|
-359.6703
|
Hannan-Quinn
criter.
|
9.026954
|
|
|
F-statistic
|
8.307974
|
Durbin-Watson
stat
|
1.510974
|
|
|
Prob(F-statistic)
|
0.000074
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
