Ekonometrija: kaj to pomeni in kako se uporablja

Kaj je ekonometrija?

Ekonometrija je kvantitativna uporaba statističnih in matematičnih modelov, ki uporabljajo podatke za razvoj teorij ali preizkušanje obstoječih hipoteze v ekonomiji in do napoved prihodnji trendi iz zgodovinskih podatkov. Podatke iz resničnega sveta podvrže statističnim preskušanjem, nato pa rezultate primerja in primerja s teorijo ali teorijami, ki jih je treba preizkusiti.

Odvisno od tega, ali vas zanima preizkušanje obstoječe teorije ali uporaba obstoječih podatkov za razvoj nove hipotezo, ki temelji na teh opažanjih, lahko ekonometrijo razdelimo v dve glavni kategoriji: teoretično in uporabljeno. Tisti, ki se rutinsko ukvarjajo s to prakso, so splošno znani kot ekonometriki.

Razumevanje ekonometrije

Econometrics analizira podatke s statističnimi metodami, da bi preizkusil ali razvil ekonomsko teorijo. Te metode se opirajo na statistične sklepe za količinsko opredelitev in analizo ekonomskih teorij z uporabo orodij, kot so npr frekvenčne porazdelitve, verjetnost in verjetnostne porazdelitve, statistični sklep, korelacijska analiza, enostavna in večkratna regresijska analiza, modeli sočasnih enačb in metode časovnih vrst.

Ekonometrija je bila pionirka Lawrence Klein, Ragnar Frisch in Simon Kuznets. Vsi trije so za svoje prispevke leta 1971 prejeli Nobelovo nagrado za ekonomijo. Danes ga redno uporabljajo tako akademiki kot tudi praktiki, kot so trgovci in analitiki na Wall Streetu.

Primer uporabe ekonometrije je preučevanje učinka dohodka z opazljivimi podatki. Ekonomist lahko domneva, da se bo z naraščanjem dohodka povečala tudi njegova poraba. Če podatki kažejo, da je takšna povezava prisotna, lahko nato izvedemo regresijsko analizo, da bi razumeli moč odnosa med dohodek in poraba ter ali je to razmerje statistično pomembno - to pomeni, da je malo verjetno, da je posledica naključja sam.

Metodologija ekonometrije

Prvi korak k ekonometrični metodologiji je pridobiti in analizirati niz podatkov ter opredeliti posebno hipotezo, ki pojasnjuje naravo in obliko niza. Ti podatki so lahko na primer pretekle cene borznega indeksa, opažanja, zbrana na podlagi raziskave potrošniških financ, ali stopnje brezposelnosti in inflacije v različnih državah.

Če vas zanima razmerje med letno spremembo cene S&P 500 in stopnjo brezposelnosti, bi zbrali oba niza podatkov. Tukaj želite preizkusiti idejo, da višja brezposelnost vodi do nižjih borznih cen. Borzna cena je tako vaša odvisna spremenljivka, stopnja brezposelnosti pa neodvisna ali pojasnjevalna spremenljivka.

Najpogostejša povezava je linearna, kar pomeni, da bo imela vsaka sprememba razlagalne spremenljivke pozitivno korelacijo z odvisno spremenljivko, v tem primeru preprost regresijski model se pogosto uporablja za raziskovanje tega razmerja, kar pomeni ustvarjanje najprimernejše črte med dvema nizoma podatkov in nato testiranje, da bi ugotovili, kako daleč je v povprečju vsaka podatkovna točka od tega vrstica.

Upoštevajte, da imate lahko v analizi več pojasnjevalnih spremenljivk - na primer spremembe BDP in inflacije poleg brezposelnosti pri razlagi borznih cen. Če je uporabljenih več pojasnjevalnih spremenljivk, se to imenuje večkratna linearna regresija, model, ki je najpogosteje uporabljeno orodje v ekonometriji.

Različni regresijski modeli

Obstaja več različnih regresijskih modelov, ki so optimizirani glede na naravo podatkov, ki se analizirajo, in vrsto zastavljenega vprašanja. Najpogostejši primer je navadna regresija najmanjših kvadratov (OLS), ki jo je mogoče izvesti na več vrstah prečni prerez ali podatke časovne vrste. Če vas zanima binarni (da-ne) rezultat-na primer, kakšna je verjetnost, da boste na podlagi svoje produktivnosti odpuščeni z dela-lahko uporabite logistično regresijo ali model probit. Danes obstaja na stotine modelov, ki jih ima na voljo ekonometrik.

Ekonometrija se zdaj izvaja z uporabo programskih paketov za statistično analizo, zasnovanih za te namene, kot so STATA, SPSS ali R. Ti programski paketi lahko enostavno preverijo tudi statistično pomembnost, da bi podprli, da empirični rezultati teh modelov niso le rezultat naključja. R-kvadrat, t-testi, p-vrednosti in testiranje ničelnih hipotez so vse metode, ki jih uporabljajo ekonometriki za oceno veljavnosti rezultatov svojega modela.

Omejitve ekonometrije

Ekonometriji se včasih očita, da se preveč zanaša na razlago surovih podatkov, ne da bi jih povezovali z uveljavljeno ekonomsko teorijo ali iskali vzročnih mehanizmov. Ključnega pomena je, da se ugotovitve, razkrite v podatkih, ustrezno pojasnijo s teorijo, tudi če to pomeni razvoj lastne teorije osnovnih procesov.

Regresijska analiza prav tako ne dokazuje vzročnosti in samo zato, ker dva niza podatkov kažeta povezavo, je lahko napačna. Na primer, smrt zaradi utapljanja v bazenih se povečuje z BDP. Ali rastoče gospodarstvo utaplja ljudi? Seveda ne, morda pa več ljudi kupuje bazene, ko gospodarstvo cveti. Ekonometrija se v veliki meri ukvarja s korelacijsko analizo in ne pozabite, da korelacija ni enaka vzročnosti.