Что такое эконометрика?
Эконометрика - это количественное применение статистических и математических моделей с использованием данных для разработки теорий или проверки существующих гипотез в экономике и прогнозирования будущих тенденций на основе исторических данных. Он подвергает реальные данные статистическим испытаниям, а затем сравнивает и сравнивает результаты с теорией или теориями, которые проверяются.
В зависимости от того, заинтересованы ли вы в проверке существующей теории или в использовании существующих данных для разработки новой гипотезы, основанной на этих наблюдениях, эконометрика может быть подразделена на две основные категории: теоретическая и прикладная. Тех, кто регулярно занимается этой практикой, обычно называют эконометристами.
Ключевые вынос
- Эконометрика - это количественное применение статистических и математических моделей с использованием данных для разработки теорий или проверки существующих гипотез в экономике. Эконометрика опирается на такие методы, как регрессионные модели и тестирование нулевых гипотез. Эконометрика также может использоваться для прогнозирования будущих экономических или финансовых тенденций.
Понимание эконометрики
Эконометрика анализирует данные с использованием статистических методов для проверки или разработки экономической теории. Эти методы основаны на статистических выводах для количественной оценки и анализа экономических теорий путем использования таких инструментов, как распределения частот, распределения вероятностей и вероятностей, статистический вывод, корреляционный анализ, простой и множественный регрессионный анализ, модели одновременных уравнений и методы временных рядов.
Эконометрику впервые использовали Лоуренс Кляйн, Рагнар Фриш и Саймон Кузнец. Все трое получили Нобелевскую премию по экономике в 1971 году за вклад. Сегодня его регулярно используют как ученые, так и практики, такие как трейдеры и аналитики с Уолл-стрит.
Примером применения эконометрики является изучение эффекта дохода с использованием наблюдаемых данных. Экономист может выдвинуть гипотезу, что по мере того, как человек увеличивает свой доход, его расходы также увеличиваются. Если данные показывают, что такая связь существует, то можно провести регрессионный анализ, чтобы понять силу взаимосвязи между доходом и потреблением и определить, является ли эта связь статистически значимой, то есть маловероятно, что она из-за одного случая.
Методология эконометрики
Первым шагом к эконометрической методологии является получение и анализ набора данных и определение конкретной гипотезы, которая объясняет природу и форму набора. Этими данными могут быть, например, исторические цены на фондовый индекс, наблюдения, собранные из исследования потребительских финансов, или уровни безработицы и инфляции в разных странах.
Наиболее распространенное отношение является линейным, что означает, что любое изменение в пояснительной переменной будет иметь положительную корреляцию с зависимой переменной, и в этом случае простая модель регрессии часто используется для изучения этого отношения, что составляет генерацию линии наилучшего соответствия между два набора данных и затем тестирование, чтобы увидеть, как далеко каждая точка данных находится в среднем от этой линии.
Обратите внимание, что в вашем анализе может быть несколько объяснительных переменных, например, изменения ВВП и инфляции в дополнение к безработице при объяснении цен на фондовом рынке. Когда используется более одной объясняющей переменной, она называется множественной линейной регрессией, моделью, которая является наиболее часто используемым инструментом в эконометрике.
Различные регрессионные модели
Существует несколько различных регрессионных моделей, которые оптимизируются в зависимости от характера анализируемых данных и типа задаваемого вопроса. Наиболее распространенным примером является обычная регрессия наименьших квадратов (OLS), которая может проводиться для нескольких типов данных поперечного сечения или временных рядов. Если вас интересует бинарный результат (да-нет), например, вероятность того, что вас уволят с работы в зависимости от вашей производительности, вы можете использовать логистическую регрессию или пробитную модель. Сегодня в распоряжении экономиста сотни моделей.
В настоящее время эконометрика проводится с использованием пакетов программного обеспечения для статистического анализа, разработанных для этих целей, таких как STATA, SPSS или R. Эти пакеты программного обеспечения также могут легко проверять статистическую значимость, чтобы обеспечить поддержку того, что эмпирические результаты, полученные с помощью этих моделей, являются не просто результатом шанс. R-квадрат, t-тесты, p-значения и тестирование нулевой гипотезы - все это методы, используемые эконометристами для оценки достоверности результатов их моделей.
Ограничения эконометрики
Эконометрику иногда критикуют за то, что она слишком сильно полагается на интерпретацию необработанных данных, не связывая ее с устоявшейся экономической теорией или не ища причинно-следственные механизмы. Крайне важно, чтобы результаты, обнаруженные в данных, могли быть адекватно объяснены теорией, даже если это означает разработку собственной теории лежащих в основе процессов.
Регрессионный анализ также не доказывает причинно-следственную связь, и только потому, что два набора данных показывают связь, это может быть ложным. Например, смертность от утопления в плавательных бассейнах увеличивается с ростом ВВП. Растущая экономика заставляет людей тонуть? Конечно, нет, но, возможно, больше людей покупают бассейны, когда экономика процветает. Эконометрика в значительной степени связана с корреляционным анализом, и помните, что корреляция не равна причинно-следственной связи.
