Ekonometrija
Econometrics je kvantitativna uporaba statističnih in matematičnih modelov, ki uporabljajo podatke za razvoj teorij ali preizkus obstoječih hipotez iz ekonomije in za napovedovanje prihodnjih trendov iz zgodovinskih podatkov. Podatke v resničnem svetu poda v statistične preskuse, nato pa rezultate primerja in primerja s teorijo ali teorijami, ki se preskušajo.
Glede na to, ali vas zanima preizkušanje obstoječe teorije ali uporaba obstoječih podatkov za razvoj nove hipoteze, ki temelji na teh opažanjih, lahko ekonometriko razdelimo na dve glavni kategoriji: teoretično in uporabno. Tisti, ki se rutinsko ukvarjajo s to prakso, so splošno znani kot ekonometri.
Ključni odvzemi
- Econometrics je kvantitativna uporaba statističnih in matematičnih modelov, ki uporabljajo podatke za razvoj teorij ali preizkušanje obstoječih hipotez v ekonomiji.
- Econometrics se opira na tehnike, kot so regresijski modeli in ničelno testiranje hipotez.
- Z ekonometriko se lahko poskuša napovedati tudi prihodnja gospodarska ali finančna gibanja.
Razumevanje ekonometrije
Ekonometrija analizira podatke s pomočjo statističnih metod, da bi preizkusila ali razvila ekonomsko teorijo. Te metode temeljijo na statističnih sklepih za količinsko opredelitev in analizo ekonomskih teorij z uporabo orodij, kot so frekvenčna porazdelitev, verjetnost in porazdelitev verjetnosti, statistični sklepanje, korelacijska analiza, preprosta in večkratna regresijska analiza, modeli hkratnih enačb in metode časovnih vrst.
Ekonometriko so pionirali Lawrence Klein, Ragnar Frisch in Simon Kuznets. Vsi trije so leta 1971 za svoje prispevke prejeli Nobelovo nagrado za ekonomijo. Danes ga redno uporabljajo tako akademiki kot tudi praktiki, kot so trgovci z Wall Streeta in analitiki.
Primer uporabe ekonometrike je preučevanje učinka dohodka z uporabo opazljivih podatkov. Ekonomist lahko domneva, da ko oseba povečuje dohodek, se bo povečala tudi njegova poraba. Če podatki kažejo, da obstaja takšna povezava, se nato lahko izvede regresijska analiza, da se razume moč razmerja med dohodkom in potrošnjo in ne glede na to, ali je ta odnos statistično pomemben ali ne - torej se zdi malo verjetno, da je samo zaradi naključja.
Metodologija ekonometrije
Prvi korak k ekonometrični metodologiji je pridobitev in analiza niza podatkov in določitev posebne hipoteze, ki pojasnjuje naravo in obliko nabora. Ti podatki so lahko na primer pretekle cene indeksa delnic, opažanja, zbrana iz ankete o potrošniških financah, ali stopnje brezposelnosti in inflacije v različnih državah.
Če vas zanima razmerje med letno spremembo cen S&P 500 in stopnjo brezposelnosti, bi zbrali oba niza podatkov. Tukaj želite preizkusiti zamisel, da večja brezposelnost vodi do nižjih cen na borzi. Cena delniške trge je torej vaša odvisna spremenljivka, stopnja brezposelnosti pa je neodvisna ali pojasnjevalna spremenljivka.
Najpogostejši odnos je linearen, kar pomeni, da bo vsaka sprememba obrazložitvene spremenljivke pozitivno povezana z odvisno spremenljivko, v tem primeru se za raziskovanje tega razmerja pogosto uporablja preprost regresijski model, kar pomeni ustvarjanje najbolje ustrezne črte med dva niza podatkov in nato preizkusite, da vidite, kako daleč je od te vrstice v povprečju vsaka podatkovna točka.
Upoštevajte, da lahko v svoji analizi imate več pojasnilnih spremenljivk - na primer spremembe BDP in inflacije poleg brezposelnosti pri razlagi cen delnic. Kadar se uporablja več pojasnjevalnih spremenljivk, se imenuje kot več linearna regresija, model, ki je najpogosteje uporabljeno orodje v ekonometriji.
Različni regresijski modeli
Obstaja več različnih regresijskih modelov, ki so optimizirani glede na vrsto podatkov, ki se analizirajo, in vrsto vprašanja, ki se postavlja. Najpogostejši primer je navadna regresija z najmanjšimi kvadratki (OLS), ki se lahko izvede na več vrstah podatkov prečnega prereza ali časovnih vrst. Če vas zanima binarni (da-ne) rezultat - na primer, kako verjetno vas bodo odpustili iz delovnega mesta glede na vašo produktivnost -, lahko uporabite logistično regresijo ali probit model. Danes je na voljo na stotine modelov, ki jih ima na voljo ekonometrist.
Zdaj se Econometrics izvaja s programskimi paketi za statistično analizo, ki so zasnovani za te namene, kot so STATA, SPSS ali R. Tudi ti programski paketi se lahko preprosto preskusijo za statistični pomen in tako podprejo, da empirični rezultati teh modelov niso zgolj rezultat priložnost. R-kvadrat, t-testi, p-vrednosti in ničelna hipoteza so vse metode, ki jih ekonometri uporabljajo za oceno veljavnosti rezultatov svojih modelov.
Omejitve ekonometrike
Ekonometriko včasih kritizirajo, da se preveč zanaša na razlago surovih podatkov, ne da bi jo povezala z uveljavljeno ekonomsko teorijo ali iskala vzročne mehanizme. Ključnega pomena je, da lahko ugotovitve, razkrite v podatkih, teoretično ustrezno razložimo, tudi če to pomeni razvijanje lastne teorije temeljnih procesov.
Regresijska analiza prav tako ne dokazuje vzročne zveze, in samo zato, ker dva nabora podatkov kažeta povezavo, je to lahko lažno. Na primer, smrt zaradi utopitve v bazenih se povečuje z BDP. Ali rastoče gospodarstvo povzroča, da se ljudje utapljajo? Seveda ne, a morda več ljudi kupuje bazene, ko gospodarstvo razcveti. Ekonometrija se v veliki meri ukvarja s korelacijsko analizo, in ne pozabite, da korelacija ni enaka vzročnosti.
Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.