계량경제학: 그 의미와 사용 방법

계량 경제학이란 무엇입니까?

계량 경제학은 이론을 개발하거나 기존의 테스트를 테스트하기 위해 데이터를 사용하여 통계 및 수학적 모델의 양적 적용입니다. 가설 경제학에서 그리고 예측 과거 데이터에서 미래 동향. 실제 데이터를 통계적 시도에 적용한 다음 테스트 중인 이론 또는 이론과 결과를 비교하고 대조합니다.

기존 이론을 테스트하는 데 관심이 있는지 아니면 기존 데이터를 사용하여 새로운 이론을 개발하는 데 관심이 있는지에 따라 이러한 관찰을 기반으로 한 가설에 따라 계량 경제학은 이론적 및 적용된. 이 관행에 일상적으로 참여하는 사람들은 일반적으로 계량 경제학자로 알려져 있습니다.

계량경제학의 이해

계량 경제학은 경제 이론을 테스트하거나 개발하기 위해 통계적 방법을 사용하여 데이터를 분석합니다. 이러한 방법은 다음과 같은 도구를 활용하여 경제 이론을 정량화하고 분석하기 위해 통계적 추론에 의존합니다. 빈도 분포, 확률 및 확률 분포, 통계적 추론, 상관 분석, 단순 및 다중 회귀 분석, 연립 방정식 모델 및 시계열 방법.

계량경제학은 로렌스 클라인, 라그나르 프리쉬, 사이먼 쿠즈네츠. 세 사람 모두 1971년 공로로 노벨 경제학상을 수상했습니다. 오늘날, 학계는 물론 월스트리트 트레이더 및 분석가와 같은 실무자 사이에서 정기적으로 사용됩니다.

계량 경제학의 적용 예는 관찰 가능한 데이터를 사용하여 소득 효과를 연구하는 것입니다. 경제학자는 소득이 증가하면 지출도 증가할 것이라고 가정할 수 있습니다. 데이터가 그러한 연관성이 존재하는 것으로 나타나면 회귀 분석을 수행하여 관계의 강도를 이해할 수 있습니다. 소득과 소비, 그리고 그 관계가 통계적으로 유의한지 여부, 즉 우연에 의한 것 같지 않은 것으로 보입니다. 홀로.

계량경제학의 방법론

계량 경제학 방법론의 첫 번째 단계는 데이터 세트를 획득 및 분석하고 세트의 특성과 모양을 설명하는 특정 가설을 정의하는 것입니다. 이 데이터는 예를 들어 주가 지수의 과거 가격, 소비자 재정 조사에서 수집한 관찰, 여러 국가의 실업률 및 인플레이션 비율일 수 있습니다.

연간 가격 변동 간의 관계에 관심이 있는 경우 S&P 500 그리고 실업률, 두 데이터 세트를 모두 수집합니다. 여기에서 실업률이 높아지면 주식 시장 가격이 낮아진다는 아이디어를 테스트하려고 합니다. 따라서 주식 시장 가격은 종속 변수이고 실업률은 독립 변수 또는 설명 변수입니다.

가장 일반적인 관계는 선형이며, 이는 설명 변수의 모든 변경이 종속 변수와 양의 상관 관계를 갖는다는 것을 의미합니다. 이 경우 단순 회귀 모델 이 관계를 탐색하는 데 자주 사용되며, 이는 두 데이터 세트 사이에 가장 적합한 선을 생성한 다음 각 데이터 포인트가 평균적으로 얼마나 멀리 떨어져 있는지 테스트하는 것과 같습니다. 선.

분석에 몇 가지 설명 변수가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 주식 시장 가격을 설명할 때 실업률과 함께 GDP 및 인플레이션의 변화가 있을 수 있습니다. 하나 이상의 설명 변수가 사용되는 경우, 다중 선형 회귀, 계량 경제학에서 가장 일반적으로 사용되는 도구입니다.

다양한 회귀 모델

분석 중인 데이터의 특성과 질문 유형에 따라 최적화된 여러 가지 회귀 모델이 있습니다. 가장 일반적인 예는 일반 최소제곱(OLS) 회귀이며, 이는 여러 유형의 단면 또는 시계열 데이터. 예를 들어 생산성에 따라 직장에서 해고될 가능성과 같은 바이너리(예-아니오) 결과에 관심이 있다면 로지스틱 회귀 또는 프로빗 모델을 사용할 수 있습니다. 오늘날에는 계량 경제학자가 마음대로 사용할 수 있는 수백 가지 모델이 있습니다.

계량경제학은 이제 STATA, SPSS 또는 R과 같은 이러한 목적을 위해 설계된 통계 분석 소프트웨어 패키지를 사용하여 수행됩니다. 이러한 소프트웨어 패키지는 또한 이러한 모델에 의해 생성된 경험적 결과가 단순히 우연의 결과가 아니라는 지원을 제공하기 위해 통계적 유의성을 쉽게 테스트할 수 있습니다. R-제곱, t-검정, p-값 및 귀무 가설 검정은 모두 계량 경제학자가 모델 결과의 유효성을 평가하는 데 사용하는 방법입니다.

계량경제학의 한계

계량 경제학은 기존의 경제 이론과 연결하거나 인과 관계 메커니즘을 찾지 않고 원시 데이터의 해석에 너무 많이 의존한다는 이유로 때때로 비판을 받습니다. 데이터에서 밝혀진 결과가 이론에 의해 적절하게 설명될 수 있는 것이 중요합니다. 그것이 기본 프로세스에 대한 자신의 이론을 개발하는 것을 의미하더라도 말입니다.

회귀 분석도 인과 관계를 증명하지 않으며 두 데이터 세트가 연관성을 보여주기 때문에 가짜일 수 있습니다. 예를 들어 수영장에서 익사하는 사망은 GDP와 함께 증가합니다. 경제가 성장하면 사람들이 익사합니까? 물론 그렇지는 않지만 경제가 호황일 때 더 많은 사람들이 수영장을 구입합니다. 계량 경제학은 주로 상관 분석과 관련이 있으며 상관 관계가 인과 관계와 같지 않음을 기억하십시오.