Ekonometria
Ekonometria to ilościowe zastosowanie modeli statystycznych i matematycznych wykorzystujących dane do opracowania teorii lub przetestowania istniejących hipotez ekonomicznych i prognozowania przyszłych trendów na podstawie danych historycznych. Poddaje rzeczywiste dane próbom statystycznym, a następnie porównuje i porównuje wyniki z testowaną teorią lub teoriami.
W zależności od tego, czy interesuje Cię testowanie istniejącej teorii, czy wykorzystanie istniejących danych do opracowania nowej hipotezy opartej na tych obserwacjach, ekonometrię można podzielić na dwie główne kategorie: teoretyczną i stosowaną. Ci, którzy rutynowo angażują się w tę praktykę, są powszechnie znani jako ekonometrycy.
Kluczowe dania na wynos
- Ekonometria to ilościowe zastosowanie modeli statystycznych i matematycznych wykorzystujących dane do opracowania teorii lub przetestowania istniejących hipotez ekonomicznych.
- Ekonometria opiera się na takich technikach jak modele regresji i testowanie hipotez zerowych.
- Ekonometria może również służyć do prognozowania przyszłych trendów gospodarczych lub finansowych.
Zrozumienie ekonometrii
Ekonometria analizuje dane przy użyciu metod statystycznych w celu przetestowania lub rozwinięcia teorii ekonomicznej. Metody te opierają się na wnioskach statystycznych w celu kwantyfikacji i analizy teorii ekonomicznych poprzez wykorzystanie narzędzi, takich jak rozkłady częstotliwości, prawdopodobieństwa i rozkłady prawdopodobieństwa, wnioskowanie statystyczne, analiza korelacji, analiza regresji prostej i wielokrotnej, modele równań równoczesnych i metody szeregów czasowych.
Pionierami ekonometrii byli Lawrence Klein, Ragnar Frisch i Simon Kuznets. Wszyscy trzej otrzymali Nagrodę Nobla w dziedzinie ekonomii w 1971 roku za swój wkład. Obecnie jest regularnie stosowany wśród naukowców, a także praktyków, takich jak handlowcy i analitycy z Wall Street.
Przykładem zastosowania ekonometrii jest badanie wpływu dochodu na podstawie obserwowalnych danych. Ekonomista może wysunąć hipotezę, że gdy osoba zwiększa dochód, jego wydatki również wzrosną. Jeśli dane pokazują, że takie powiązanie jest obecne, można przeprowadzić analizę regresji, aby zrozumieć siłę związku między dochodami a konsumpcją oraz czy związek ten jest statystycznie istotny - to znaczy wydaje się mało prawdopodobne, aby był z powodu samej szansy.
Metodologia ekonometrii
Pierwszym krokiem do metodologii ekonometrycznej jest uzyskanie i analiza zestawu danych oraz zdefiniowanie konkretnej hipotezy wyjaśniającej naturę i kształt zestawu. Danymi tymi mogą być na przykład historyczne ceny indeksu giełdowego, obserwacje zebrane z badania finansów konsumenckich lub stopa bezrobocia i inflacji w różnych krajach.
Jeśli interesuje Cię związek między roczną zmianą ceny S&P 500 a stopą bezrobocia, zebrałbyś oba zestawy danych. Tutaj chcesz przetestować pomysł, że wyższe bezrobocie prowadzi do niższych cen na giełdzie. Cena giełdowa jest zatem zmienną zależną, a stopa bezrobocia jest zmienną niezależną lub objaśniającą.
Najczęstszy związek ma charakter liniowy, co oznacza, że każda zmiana w zmiennej objaśniającej będzie dodatnio skorelowana ze zmienną zależną, w którym to przypadku często stosuje się prosty model regresji do zbadania tej zależności, co sprowadza się do wygenerowania najlepiej dopasowanej linii między dwa zestawy danych, a następnie testowanie, aby zobaczyć, jak daleko każdy punkt danych jest średnio od tej linii.
Należy pamiętać, że w analizie można uwzględnić kilka zmiennych objaśniających - na przykład zmiany PKB i inflacji oraz bezrobocie w wyjaśnianiu cen na giełdzie. Gdy używana jest więcej niż jedna zmienna objaśniająca, określa się ją jako wielokrotną regresję liniową, model, który jest najczęściej stosowanym narzędziem w ekonometrii.
Różne modele regresji
Istnieje kilka różnych modeli regresji, które są zoptymalizowane w zależności od charakteru analizowanych danych i rodzaju zadawanego pytania. Najczęstszym przykładem jest zwykła regresja metodą najmniejszych kwadratów (OLS), którą można przeprowadzić na kilku typach danych przekroju lub szeregów czasowych. Jeśli interesuje Cię wynik binarny (tak-nie) - na przykład prawdopodobieństwo zwolnienia z pracy w oparciu o produktywność - możesz użyć regresji logistycznej lub modelu probitowego. Obecnie istnieją setki modeli, które ekonometryczny ma do dyspozycji.
Ekonometria jest teraz przeprowadzana przy użyciu pakietów oprogramowania do analizy statystycznej zaprojektowanych do tych celów, takich jak STATA, SPSS lub R. Te pakiety oprogramowania można również łatwo przetestować pod kątem istotności statystycznej, aby zapewnić, że wyniki empiryczne uzyskane przez te modele nie są jedynie wynikiem szansa. R-kwadrat, testy t, wartości p i testowanie zerowej hipotezy to wszystkie metody stosowane przez ekonometrów do oceny poprawności wyników ich modeli.
Ograniczenia ekonometrii
Ekonometria jest czasem krytykowana za zbyt silne poleganie na interpretacji surowych danych bez powiązania ich z ustaloną teorią ekonomiczną lub szukania mechanizmów przyczynowych. Bardzo ważne jest, aby ustalenia ujawnione w danych można było odpowiednio wyjaśnić teorią, nawet jeśli oznacza to opracowanie własnej teorii podstawowych procesów.
Analiza regresji również nie dowodzi związku przyczynowego i tylko dlatego, że dwa zestawy danych wykazują powiązanie, może być fałszywe. Na przykład liczba zgonów w tonących basenach wzrasta wraz z PKB. Czy rosnąca gospodarka powoduje utonięcia ludzi? Oczywiście, że nie, ale być może więcej osób kupuje pule, gdy gospodarka kwitnie. Ekonometria w dużej mierze zajmuje się analizą korelacji i pamiętaj, że korelacja nie jest równa przyczynowości.
Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.