Rohima, Faikotur (2015) Penerapan Metode Restricted Maximum Likelihood (Reml) Pada Regresi Dengan Ragam Galat Heterogen. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pendugaan parameter pada analisis regresi menggunakan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) atau Metode Kemungkinan Maksimum (MKM). Kedua metode akan menghasilkan penduga bersifat BLUE jika asumsi yang mendasari pengujian dipenuhi. Jika asumsi kehomogenan ragam galat dilanggar maka digunakan Metode Restricted Maximum Likelihood (REML). Keheterogenan ragam galat sering dijumpai pada penelitian terkait rasio keuangan, dalam penelitian ini digunakan rasio keuangan dan perubahan laba bank tahun 2012. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan metode REML dan MKT agar diperoleh model terbaik untuk memodelkan data kinerja perbankan. Dilakukan perbandingan antara metode REML data asli dengan MKT data asli, MKT data transformasi dan REML data transformasi serta membandingkan REML data asli dan MKT data transformasi . Untuk membandingkan REML data asli dengan MKT data transformasi maka dilakukan pembakuan. Pemilihan model terbaik didasarkan pada sifat penduga parameter yaitu tak bias dan efisien. Penduga parameter yang diperoleh dari MKT dan REML keduanya tidak bias sehingga dilakukan perhitungan efisiensi relatif pada ragam penduga. Perbandingan ragam penduga berdasarkan kedua metode pendugaan parameter serta diterapkan pada ketiga data (data asli, transformasi dan skor baku) menunjukkan kesimpulan yang sama yakni ragam penduga REML lebih efisien daripada ragam penduga MKT. Sehingga model terbaik untuk kinerja perbankan adalah model dengan ragam galat heterogen yang diduga menggunakan REML
English Abstract
An estimation of parameters in the regression analysis typically uses Ordinary Least Squares method (OLS) or Maximum Likelihood Estimation (MLE). Those two methods will generate estimators that are BLUE if the underlying assumption is completed. When the error variance homogeneity assumption is ruined then the Restricted Maximum Likelihood (REML) will be used to analyze the regression. Error variance heterogeneity is often found on the financial ratio research. The data used in this study is financial ratio and bank profit changes in 2012. This study is purposed to compare these two methods REML and OLS to find out the best model in representing banking operation. In addition, this study will also compare between REML in original data with OLS, OLS data transformation and REML data transformation also REML in heteroscedastic with OLS data transformastion. The normalization will be undertaken to compare REML in heteroscedastic with OLS data transformation. The best model was selected based on the nature of the parameter estimators are not biased and inefficient. Estimates of the parameters obtained from REML and OLS, both are not biased so calculate the relative efficiency of variance estimators. By comparing the variance estimators from both parameter estimation method and applied to the three data (original data, the transformation and raw scores) suggests the same conclusion that REML variance estimator is more efficient than the variance estimators of OLS. So that the best model for the performance of banking is a model with heterogeneous error variance with REML.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2015/113/051502247 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 12 Mar 2015 14:34 |
| Last Modified: | 12 Mar 2015 14:34 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/154133 |
Actions (login required)
 |
View Item |