Multicolinearity

Multicolinearity artinya ada hubungan antar variabel independen di dalam model. Multicolinearity adalah salah satu masalah yang tidak boleh ada dalam model, jika multicolinearity ada dalam model,maka model akan
menjadi tidak BLUE, dikarenakan varians yang tidak minimum.

 contoh soal: a.      Do the test of multicollinearity with correlation and TOL-VIF test

Year	Consumption Expenditure	Income	Wealth
1991	70	80	810
1992	65	100	1009
1993	90	120	1273
1994	95	140	1425
1995	110	160	1633
1996	115	180	1876
1997	120	200	2252
1998	140	220	2201
1999	155	240	2435
2000	150	260	2686

langkah-langkah eviews:

!. untuk mendeteksi multikol dengan cara correlation atau sering juga disebut pair wise matrix

1. lakukan regress seperti biasa,dengan nama variabel cons,i,dan w

2. klik variable cons,i,w ,klik kanan mouse-open-as group. lalu klik view-covariance analysis.





3. centang correlation-ok



4. setelah itu akan muncul correlation matrix,seperti ini :

 "Multikolinear maksimal bernilai 0.80"

berdasarkan tabel correlation, berarti antara  I-Cons,I-W,W-cons,W-I terdapata Multikolinearitas karena nilai correlationnya lebih dari 0,80

II. untuk mendeteksi multikol dengan cara TOL-VIF

TOL = 1- R²

VIF = 1/TOL

Kriteria :

Jika Nilai VIF < 10 maka tidak ada multikolinear

Jika nilai TOL mendekati nol, multikolinear semakin tidak
ada

Variabel	R2 value	VIF	TOL
Income	0.987611	80.7168	0.012389
Wealth	0.987611	80.7168	0.012389

untuk melihat nilai R-square value, nilai tersebut didapat dengan cara variabel independen dijadikan variabel dependen. misalnya ada 5 variabel x1,x2,x3,x4,x5. jika ingin melihat R-square value dari x1, maka jadikan x1 sebagai variabel dependen dan sisanya tetap menjadi independen, jika ingin melihat r-square value dari x2, maka jadikan x2 sebagai variabel dependen sisanya,x1,x3,x4,x5 sebagai variabel independen, begitulah seterusnya.