Kesalahan spesifikasi model ekonometrika mengacu pada kesalahan berbeda yang dapat dibuat ketika memilih dan memperlakukan satu set variabel independen untuk menjelaskan variabel dependen.
Ketika sebuah model dibangun, ia harus memenuhi hipotesis spesifikasi yang benar. Hal ini didasarkan pada kenyataan bahwa variabel penjelas yang dipilih untuk model tersebut adalah yang mampu menjelaskan variabel bebas. Oleh karena itu, diasumsikan bahwa tidak ada variabel bebas (x) yang dapat menjelaskan variabel bebas (y) dan dengan cara ini variabel-variabel yang memungkinkan pendekatan model yang tepat akan dipilih.
Kesalahan Spesifikasi Model
Ada sejumlah kesalahan dalam spesifikasi model yang dapat dikelompokkan menjadi tiga kelompok besar:
Grup 1: Formulir berfungsi tidak ditentukan dengan benar
- Penghilangan variabel yang relevan: Bayangkan bahwa kita ingin menjelaskan pengembalian saham perusahaan Y. Untuk ini kita pilih sebagai variabel bebas PER , kapitalisasi pasar saham dan nilai buku. Jika modal mengambang (free float) berkorelasi dengan salah satu variabel yang terdapat dalam model, kesalahan model kita akan dikorelasikan dengan variabel yang termasuk dalam model. Hal ini akan menyebabkan parameter yang diestimasi oleh model menjadi tidak bias dan tidak konsisten. Oleh karena itu, hasil prediksi dan uji beda yang dilakukan pada model tidak akan valid.
- Variabel yang akan diubah: model regresi hipotesis mengasumsikan bahwa variabel dependen berhubungan linier dengan variabel independen. Namun, dalam banyak kasus hubungan di antara mereka tidak linier . Jika transformasi yang diperlukan dalam variabel independen tidak dilakukan, model tidak akan memiliki penyesuaian yang benar. Sebagai contoh transformasi variabel independen kita memiliki pengambilan logaritma, akar kuadrat atau kuadrat kuadrat antara lain.
- Pengumpulan data sampel yang buruk : Data variabel independen harus konsisten dengan waktu, yaitu tidak boleh ada perubahan struktural dari variabel independen. Bayangkan kita ingin menjelaskan variasi PDB di negara X menggunakan konsumsi dan investasi sebagai variabel independen. Misalkan sebuah ladang minyak ditemukan di negara itu di tanah negara dan pemerintah memutuskan untuk menghapus pajak. Ini bisa berarti perubahan dalam kebiasaan konsumsi negara yang pada tanggal tersebut dipertahankan tanpa batas dari waktu ke waktu. Dalam hal ini kita harus mengumpulkan dua deret waktu yang berbeda dan memperkirakan dua model. Satu model sebelum perubahan dan satu lagi setelahnya. Jika kita mengelompokkan data menjadi satu sampel dan memperkirakan model, kita akan memiliki model yang ditentukan dengan buruk dan hipotesis, kontras, dan prediksi akan salah.
Kelompok 2: Variabel independen berkorelasi dengan istilah kesalahan dalam deret waktu
- Penggunaan variabel terikat dengan penundaan sebagai variabel bebas: Menggunakan variabel dengan penundaan adalah dengan menggunakan data dari variabel yang sama tetapi diukur pada periode sebelumnya. Misalkan kita menggunakan model PDB sebelumnya sebagai variabel dependen. Mari kita tambahkan ke model, selain konsumsi dan investasi, PDB tahun sebelumnya (GDP t-1 ). Jika PDB tahun sebelumnya dikorelasikan secara serial dengan kesalahan, koefisien yang diestimasi akan menjadi bias dan tidak konsisten. Ini sekali lagi akan membatalkan semua kontras hipotesis, prediksi, dll.
- Memprediksi masa lalu: Ketika kita mengukur variabel, kita selalu harus mengambil periode sebelum kita ingin memperkirakan. Misalkan variabel dependen kita adalah pengembalian tindakan X dan variabel independen kita adalah PER. Mari kita asumsikan juga bahwa kita mengambil data akhir untuk bulan Februari. Jika kita menggunakan ini dalam model kita, kita akan menyimpulkan bahwa aksi dengan PER tertinggi pada akhir Februari adalah aksi dengan pengembalian tertinggi pada akhir Februari. Spesifikasi model yang benar melibatkan pengambilan data dari awal periode untuk memprediksi data selanjutnya dan bukan sebaliknya seperti pada kasus sebelumnya. Ini disebut memprediksi masa lalu.
- Ukur variabel independen dengan kesalahan: Misalkan variabel independen kita adalah pengembalian suatu tindakan dan salah satu variabel independen kita adalah tingkat bunga nominal. Ingat bahwa tingkat bunga nominal adalah tingkat bunga ditambah inflasi. Karena komponen inflasi dari tingkat bunga nominal tidak dapat diamati di masa depan, kita akan mengukur variabel dengan kesalahan. Untuk mengukur tingkat bunga dengan benar, kita harus menggunakan tingkat bunga yang diharapkan dan ini akan memperhitungkan inflasi yang diharapkan dan bukan yang sekarang.