Mikä on ekonometria?
Ekonometria on tilastollisten ja matemaattisten mallien kvantitatiivinen soveltaminen, joka käyttää tietoja teorioiden kehittämiseen tai olemassa olevien hypoteesien testaamiseen ja ennustamaan tulevaisuuden suuntauksia historiallisista tiedoista. Se kohdistaa reaalimaailman tiedot tilastollisiin tutkimuksiin ja vertaa ja vertaa sitten tuloksia testattavan teorian tai teorioiden kanssa.
Ekonometriat voidaan jakaa kahteen pääryhmään: teoreettinen ja sovellettava riippuen siitä, oletko kiinnostunut kokeilemaan olemassa olevaa teoriaa vai käyttämään olemassa olevaa tietoa kehittääkseen näihin havaintoihin perustuvan uuden hypoteesin. Ne, jotka harjoittavat rutiininomaisesti tätä käytäntöä, tunnetaan yleisesti ekonometriseinä.
Avainsanat
- Ekonometria on tilastollisten ja matemaattisten mallien kvantitatiivinen soveltaminen, jossa tietoja käytetään teorioiden kehittämiseen tai olemassa olevien hypoteesien testaamiseen. Ekonometria perustuu tekniikoihin, kuten regressiomallit ja nollahypoteesitestaus. Ekonometriaa voidaan käyttää myös tulevien taloudellisten tai rahoitussuuntausten ennustamiseen.
Ekonometrian ymmärtäminen
Ekonometria analysoi tietoja tilastollisin menetelmin talouden teorian testaamiseksi tai kehittämiseksi. Nämä menetelmät tukeutuvat tilastollisiin päätelmiin taloudellisten teorioiden kvantifioimiseksi ja analysoimiseksi hyödyntämällä välineitä, kuten taajuuden jakautumisia, todennäköisyys- ja todennäköisyysjakaumia, tilastollisia päätelmiä, korrelaatioanalyysiä, yksinkertaista ja moninkertaista regressioanalyysiä, samanaikaisia yhtälömalleja ja aikasarjamenetelmiä.
Ekonometrian edelläkävijät olivat Lawrence Klein, Ragnar Frisch ja Simon Kuznets. Kaikki kolme voittivat Nobelin taloustieteen palkinnon vuonna 1971 panoksestaan. Nykyään sitä käytetään säännöllisesti tutkijoiden ja ammattilaisten, kuten Wall Streetin kauppiaiden ja analyytikkojen, keskuudessa.
Esimerkki ekonometrian soveltamisesta on tulojen vaikutuksen tutkiminen havaittavissa olevan tiedon avulla. Taloustieteilijä voi olettaa, että kun henkilö kasvattaa tulojaan, myös hänen menot kasvavat. Jos tiedot osoittavat, että tällainen yhteys on olemassa, voidaan sitten suorittaa regressioanalyysi ymmärtääksesi tulojen ja kulutuksen välisen suhteen vahvuuden ja sen, onko kyseinen suhde tilastollisesti merkitsevä - toisin sanoen näyttää olevan epätodennäköistä, että se on. pelkästään sattuman vuoksi.
Ekonometrian metodologia
Ensimmäinen askel ekonometriseen metodologiaan on hankkia ja analysoida datajoukko ja määritellä erityinen hypoteesi, joka selittää ryhmän luonteen ja muodon. Nämä tiedot voivat olla esimerkiksi osakeindeksin historialliset hinnat, kuluttajataloutta koskevasta tutkimuksesta kerätyt havainnot tai työttömyys- ja inflaatioaste eri maissa.
Yleisin suhde on lineaarinen, mikä tarkoittaa, että selittävän muuttujan kaikilla muutoksilla on positiivinen korrelaatio riippuvaisen muuttujan kanssa, jolloin tämän suhteen tutkimiseen käytetään usein yksinkertaista regressiomallia, mikä tarkoittaa parhaiten sopivan linjan luomista välille. nämä kaksi datajoukkoa ja sitten testaaminen nähdäkseen kuinka kaukana kukin datapiste on keskimäärin siitä rivistä.
Huomaa, että analyysissäsi voi olla useita selittäviä muuttujia - esimerkiksi BKT: n ja inflaation muutokset työttömyyden lisäksi osakemarkkinahintojen selittämisessä. Kun käytetään useampaa kuin yhtä selittävää muuttujaa, sitä kutsutaan moninkertaisiksi lineaarisiksi regressioiksi, malliksi, joka on yleisimmin käytetty työkalu ekonometriassa.
Eri regressiomallit
On olemassa useita erilaisia regressiomalleja, jotka optimoidaan analysoitavien tietojen luonteen ja esitettävän kysymyksen tyypin mukaan. Yleisin esimerkki on tavallinen pienimmän neliösumman (OLS) regressio, joka voidaan suorittaa monentyyppisillä poikkileikkaus- tai aikasarjatiedoilla. Jos olet kiinnostunut binaarisesta (kyllä-ei) tuloksesta - esimerkiksi kuinka todennäköisesti sinut erotetaan työstä tuottavuuden perusteella -, voit käyttää logistista regressiota tai probit-mallia. Nykyään ekonometrin käytettävissä on satoja malleja.
Ekonometria suoritetaan nyt näitä tarkoituksia varten suunnitelluilla tilastollisen analyysin ohjelmistopaketeilla, kuten STATA, SPSS tai R. Nämä ohjelmistopaketit voivat myös helposti testata tilastollisen merkitsevyyden tukeakseen sitä, että näiden mallien tuottama empiirinen tulos ei ole pelkästään seurausta mahdollisuus. R-neliö, t-testit, p-arvot ja nollahypoteesitestaus ovat kaikki menetelmiä, joita ekonometrit käyttävät arvioidakseen mallitulostensa paikkansapitävyyttä.
Ekonometrian rajoitukset
Ekonometriaa kritisoidaan joskus siitä, että se luottaa liian voimakkaasti raakatietojen tulkintaan yhdistämättä sitä vakiintuneeseen talousteoriaan tai etsimällä syy-mekanismeja. On ratkaisevan tärkeää, että tiedoissa paljastetut havainnot pystytään selittämään riittävästi teorialla, vaikka se tarkoittaisi oman teorian kehittämistä taustalla olevista prosesseista.
Regressioanalyysi ei myöskään osoita syy-yhteyttä, ja vain koska kaksi tietojoukkoa osoittavat assosiaatioita, se voi olla väärää. Esimerkiksi uima-altaiden hukkumistapahtumat lisääntyvät BKT: n kanssa. Aiheuttaako kasvava talous hukkumisen? Tietysti ei, mutta ehkä enemmän ihmisiä ostaa uima-altaita, kun talous kukoistaa. Ekonometria liittyy suurelta osin korrelaatioanalyysiin, ja muistakaa, että korrelaatio ei vastaa syy-yhteyttä.
