Ekonometrija
Ekonometrija ir statistisko un matemātisko modeļu kvantitatīva izmantošana, izmantojot datus, lai izstrādātu teorijas vai pārbaudītu esošās hipotēzes ekonomikā un prognozētu nākotnes tendences, izmantojot vēsturiskos datus. Tas reālās pasaules datus pakļauj statistiskiem izmēģinājumiem un pēc tam salīdzina un salīdzina rezultātus ar pārbaudāmo teoriju vai teorijām.
Atkarībā no tā, vai jūs interesē esošās teorijas pārbaude vai esošo datu izmantošana, lai izstrādātu jaunu hipotēzi, kuras pamatā ir šie novērojumi, ekonometriju var iedalīt divās lielās kategorijās: teorētiskā un lietišķā. Tie, kas regulāri iesaistās šajā praksē, ir plaši pazīstami kā ekonometristi.
Taustiņu izņemšana
- Ekonometrija ir kvantitatīva statistisko un matemātisko modeļu izmantošana, izmantojot datus, lai izstrādātu teorijas vai pārbaudītu esošās hipotēzes ekonomikā.
- Ekonometrija balstās uz tādām metodēm kā regresijas modeļi un nulles hipotēzes pārbaude.
- Ekonometriku var izmantot arī, lai mēģinātu prognozēt nākotnes ekonomiskās vai finanšu tendences.
Izpratne par ekonometriku
Ekonometrika analizē datus, izmantojot statistiskās metodes, lai pārbaudītu vai attīstītu ekonomikas teoriju. Šīs metodes balstās uz statistikas secinājumiem, lai kvantitatīvi novērtētu un analizētu ekonomiskās teorijas, izmantojot tādus instrumentus kā frekvenču sadalījums, varbūtības un varbūtības sadalījums, statistiskie secinājumi, korelācijas analīze, vienkārša un daudzkārtēja regresijas analīze, vienlaicīgu vienādojumu modeļi un laika rindu metodes.
Ekonometriku aizsāka Lawrence Klein, Ragnar Frisch un Simon Kuznets. Visi trīs ieguva Nobela prēmiju ekonomikā 1971. gadā par viņu ieguldījumu. Mūsdienās to regulāri lieto gan akadēmiķi, gan praktiķi, piemēram, Volstrītas tirgotāji un analītiķi.
Ekonometrijas pielietošanas piemērs ir ienākumu ietekmes izpēte, izmantojot novērojamus datus. Ekonomists var izvirzīt hipotēzi, ka pieaugot ienākumiem, palielināsies arī viņa tēriņi. Ja dati rāda, ka pastāv šāda saistība, tad var veikt regresijas analīzi, lai izprastu ienākumu un patēriņa attiecības stiprumu un to, vai šīs attiecības ir vai nav statistiski nozīmīgas - tas ir, šķiet maz ticams, ka tā ir. nejaušības dēļ vien.
Ekonometrijas metodika
Ekonometriskās metodoloģijas pirmais solis ir iegūt un analizēt datu kopu un definēt īpašu hipotēzi, kas izskaidro kopas raksturu un formu. Šie dati var būt, piemēram, akciju indeksa vēsturiskās cenas, novērojumi, kas iegūti no patērētāju finanšu apsekojuma, vai bezdarba un inflācijas līmeņi dažādās valstīs.
Ja jūs interesē saistība starp S&P 500 ikgadējām cenu izmaiņām un bezdarba līmeni, apkopojiet abas datu kopas. Šeit jūs vēlaties pārbaudīt ideju, ka lielāks bezdarbs noved pie zemākām akciju tirgus cenām. Tādējādi akciju tirgus cena ir jūsu atkarīgs mainīgais lielums, un bezdarba līmenis ir neatkarīgais vai skaidrojošais mainīgais.
Visizplatītākā sakarība ir lineāra, kas nozīmē, ka jebkuras skaidrojošā mainīgā izmaiņas pozitīvi korelē ar atkarīgo mainīgo; šādā gadījumā šīs attiecības izpētei bieži izmanto vienkāršu regresijas modeli, kas atbilst vispiemērotākās līnijas izveidošanai starp abas datu kopas un pēc tam testēšana, lai redzētu, cik tālu katrs datu punkts ir vidēji no šīs līnijas.
Ņemiet vērā, ka analīzē var būt vairāki skaidrojošie mainīgie, piemēram, skaidrojot akciju tirgus cenas, bezdarba līmeņa izmaiņas IKP un inflācijā. Ja tiek izmantoti vairāk nekā viens skaidrojošais mainīgais, to sauc par daudzkārtēju lineāru regresiju - modeli, kas ekonometrikā ir visbiežāk izmantotais rīks.
Dažādi regresijas modeļi
Pastāv vairāki dažādi regresijas modeļi, kas ir optimizēti atkarībā no analizējamo datu veida un uzdotā jautājuma veida. Visizplatītākais piemērs ir parastā mazāko kvadrātu (OLS) regresija, ko var veikt ar vairāku veidu šķērsgriezuma vai laikrindas datiem. Ja jūs interesē binārs (jā-nē) iznākums, piemēram, cik liela iespēja, ka tiksit atlaists no darba, pamatojoties uz jūsu produktivitāti, varat izmantot loģistikas regresiju vai probit modeli. Mūsdienās ir simtiem modeļu, kas ir ekonometrista rīcībā.
Ekonometrija tagad tiek veikta, izmantojot statistiskās analīzes programmatūras pakotnes, kas paredzētas šiem mērķiem, piemēram, STATA, SPSS vai R. Šīs programmatūras paketes var arī viegli pārbaudīt statistiskās nozīmības dēļ, lai sniegtu atbalstu tam, ka šo modeļu radītie empīriskie rezultāti nav tikai rezultāts. iespēja. R-kvadrāts, t-testi, p-vērtības un nulles hipotēzes pārbaude ir visas metodes, kuras ekonometristi izmanto, lai novērtētu viņu modeļa rezultātu pamatotību.
Ekonometrijas ierobežojumi
Ekonometrija dažreiz tiek kritizēta par pārāk lielu paļāvību uz neapstrādātu datu interpretāciju, nesaistot to ar iedibinātu ekonomikas teoriju vai meklējot cēloņsakarības mehānismus. Ir ārkārtīgi svarīgi, lai datos atklātos atklājumus varētu pienācīgi izskaidrot ar teoriju, pat ja tas nozīmē attīstīt savu pamatā esošo procesu teoriju.
Regresijas analīze arī nepierāda cēloņsakarību, un tikai tāpēc, ka divas datu kopas parāda saistību, tā var būt nepatiesa. Piemēram, ar IKP pieaug slīkstošo cilvēku nāve peldbaseinos. Vai pieaugošā ekonomika liek cilvēkiem noslīkt? Protams, nē, bet, iespējams, vairāk cilvēku pērk baseinus, kad ekonomika uzplaukst. Ekonometrija galvenokārt attiecas uz korelācijas analīzi, un atcerieties, ka korelācija nav vienāda ar cēloņsakarību.
Investīciju kontu salīdzināšana Piegādātāja nosaukums Apraksts Reklāmdevēja atklāšana × Piedāvājumi, kas parādās šajā tabulā, ir no partnerībām, no kurām Investtopedia saņem kompensāciju.