Uji Multikolinearitas Dari Data Saham

Dari data saham akan dicari estimasi model regresi berganda dariprice=β0+β1∗roi+β2∗roe+β3∗pe+β4∗eps+ β5∗bv+ε

Dengan menggunakan R diperoleh

Akan diselidiki apakah ada multikolinearitas dari hasil estimasi tersebut, lebih lanjut akan dihitung korelasi antar variabel independennya.

Terlihat adanya hubungan korelasi diantara variabel independen, yang memperkuat adanya multikolinearitas antar variabel. Hal ini diperkuat dengan menghapus satu data dari data saham, hasil estimasi koefisien regresi akan berubah cukup signifikan.

Selanjutnya untuk memastikan adanya multikolinearitas, digunakan metode Klein (dengan membandingkan nilai koefisien determinasi dari model regresi utama, dan koefisien determinasi

dari persamaan regresi auxilary antar variabel independen) dan dengan melihat nilai Variance Inflation Factor (VIF), dengan skrip berikut

Variabel Dependen R squareprice 0,9252

roi 0,9723roe 0,9775pe 0,08791eps 0,8269bv 0,09608

Terlihat bahwa R2 untuk roi dan roe lebih tinggi dari price. Sehingga dapat disimpulkan terjadi kolinearitas antara variabel dependen. Hal ini diperkuat dengan nilai VIF yang >10.Penyelesaian masalah multikolinearitas dapat dilakukan dengan membuang variabel independennya. Misal kita menghilangkan variabel roe yang memiliki VIF paling tinggi. Maka diperoleh

Apabila variabel eps dan pe dihilangkan

Dari nilai VIF tersebut dapat diketahui tidak terjadi lagi multikolinearitas.