Ökonometrie

Was ist Ökonometrie?

Ökonometrie ist die Verwendung statistischer und mathematischer Modelle, um Theorien zu entwickeln oder bestehende Hypothesen in den Wirtschaftswissenschaften zu testen und zukünftige Trends aus historischen Daten vorherzusagen. Es unterzieht reale Daten statistischen Tests und vergleicht dann die Ergebnisse mit der getesteten Theorie.

Abhängig davon, ob Sie daran interessiert sind, eine bestehende Theorie zu testen oder vorhandene Daten zur Entwicklung einer neuen Hypothese zu verwenden, kann die Ökonometrie in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: theoretisch und angewandt. Diejenigen, die sich routinemäßig mit dieser Praxis beschäftigen, sind allgemein als Ökonometriker bekannt.

Ökonometrie verstehen

Die Ökonometrie analysiert Daten mit statistischen Methoden, um ökonomische Theorien zu testen oder weiterzuentwickeln. Diese Methoden beruhen auf statistischen Inferenzen, um Wirtschaftstheorien zu quantifizieren und zu analysieren, indem sie Werkzeuge wie Häufigkeitsverteilungen , Wahrscheinlichkeit und Wahrscheinlichkeitsverteilungen,. statistische Inferenz, Korrelationsanalyse, einfache und multiple Regressionsanalyse, Simultangleichungsmodelle und Zeitreihenmethoden nutzen.

Die Ökonometrie wurde von Lawrence Klein,. Ragnar Frisch und Simon Kuznets entwickelt. Alle drei erhielten für ihre Beiträge den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften. Heute wird es sowohl von Akademikern als auch von Praktikern wie Wall-Street-Händlern und Analysten regelmäßig verwendet.

Ein Beispiel für die Anwendung der Ökonometrie ist die Untersuchung des Einkommenseffekts anhand beobachtbarer Daten. Ein Ökonom kann die Hypothese aufstellen, dass mit steigendem Einkommen einer Person auch ihre Ausgaben steigen werden.

Wenn die Daten zeigen, dass ein solcher Zusammenhang besteht, kann eine Regressionsanalyse durchgeführt werden, um die Stärke des Zusammenhangs zwischen Einkommen und Verbrauch zu verstehen und festzustellen, ob dieser Zusammenhang statistisch signifikant ist oder nicht – das heißt, es scheint unwahrscheinlich, dass dies der Fall ist allein dem Zufall geschuldet.

Methoden der Ökonometrie

Der erste Schritt zur ökonometrischen Methodik besteht darin, eine Reihe von Daten zu erhalten und zu analysieren und eine spezifische Hypothese zu definieren, die die Art und Form der Menge erklärt. Bei diesen Daten kann es sich beispielsweise um die historischen Kurse eines Aktienindex, Beobachtungen aus einer Umfrage zu Verbraucherfinanzen oder Arbeitslosen- und Inflationsraten in verschiedenen Ländern handeln.

Wenn Sie an der Beziehung zwischen der jährlichen Kursänderung des S&P 500 und der Arbeitslosenquote interessiert sind, würden Sie beide Datensätze sammeln. Dann könnten Sie die Idee testen, dass eine höhere Arbeitslosigkeit zu niedrigeren Börsenkursen führt. In diesem Beispiel wäre der Börsenkurs die abhängige Variable und die Arbeitslosenquote die unabhängige oder erklärende Variable.

Die häufigste Beziehung ist linear, was bedeutet, dass jede Änderung der erklärenden Variablen eine positive Korrelation mit der abhängigen Variablen hat. Diese Beziehung könnte mit einem einfachen Regressionsmodell untersucht werden, das darauf hinausläuft, eine am besten passende Linie zwischen den beiden Datensätzen zu erzeugen und dann zu testen, wie weit jeder Datenpunkt im Durchschnitt von dieser Linie entfernt ist.

Beachten Sie, dass Ihre Analyse mehrere erklärende Variablen enthalten kann – zum Beispiel Änderungen des BIP und der Inflation zusätzlich zur Arbeitslosigkeit zur Erklärung der Börsenkurse. Wenn mehr als eine erklärende Variable verwendet wird, spricht man von multipler linearer Regression. Dies ist das am häufigsten verwendete Werkzeug in der Ökonometrie.

Einige Ökonomen, darunter John Maynard Keynes,. haben Ökonometriker dafür kritisiert, dass sie sich zu sehr auf statistische Korrelationen statt auf wirtschaftliches Denken verlassen.

Verschiedene Regressionsmodelle

Es gibt verschiedene Regressionsmodelle, die je nach Art der zu analysierenden Daten und der Art der gestellten Frage optimiert werden. Das häufigste Beispiel ist die gewöhnliche Regression der kleinsten Quadrate (OLS), die für verschiedene Arten von Querschnitts- oder Zeitreihendaten durchgeführt werden kann. Wenn Sie an einem binären (Ja-Nein) Ergebnis interessiert sind – zum Beispiel, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie aufgrund Ihrer Produktivität entlassen werden – könnten Sie eine logistische Regression oder ein Probit-Modell verwenden. Heute stehen Ökonometrikern Hunderte von Modellen zur Verfügung.

Ökonometrie wird jetzt mit statistischen Analysesoftwarepaketen durchgeführt, die für diese Zwecke entwickelt wurden, wie z. B. STATA, SPSS oder R. Diese Softwarepakete können auch leicht auf statistische Signifikanz testen, um die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, dass zufällige Korrelationen auftreten könnten. R-Quadrat,. t-Tests , p -Werte und Nullhypothesentests sind Methoden, die von Ökonometrikern verwendet werden, um die Gültigkeit ihrer Modellergebnisse zu bewerten.

Grenzen der Ökonometrie

Die Ökonometrie wird manchmal dafür kritisiert, dass sie sich zu stark auf die Interpretation von Rohdaten verlässt, ohne sie mit etablierter Wirtschaftstheorie zu verknüpfen oder nach kausalen Mechanismen zu suchen. Entscheidend ist, dass die in den Daten offenbarten Erkenntnisse adäquat durch eine Theorie erklärt werden können, auch wenn das bedeutet, eine eigene Theorie der zugrunde liegenden Prozesse zu entwickeln.

Die Regressionsanalyse beweist auch keine Kausalität, und nur weil zwei Datensätze eine Assoziation zeigen, kann sie falsch sein. Beispielsweise steigen die Todesfälle durch Ertrinken in Schwimmbädern mit dem BIP. Bringt eine wachsende Wirtschaft Menschen zum Ertrinken? Das ist unwahrscheinlich, aber vielleicht kaufen mehr Menschen Pools, wenn die Wirtschaft boomt. Die Ökonometrie befasst sich weitgehend mit der Korrelationsanalyse, und es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Korrelation nicht gleich Kausalität ist.

Das Endergebnis

Ökonometrie ist eine beliebte Disziplin, die statistische Werkzeuge und Modelle für Wirtschaftsdaten integriert, und sie wird häufig von politischen Entscheidungsträgern verwendet, um das Ergebnis politischer Änderungen vorherzusagen. Wie bei anderen statistischen Tools gibt es viele Fehlermöglichkeiten, wenn ökonometrische Tools nachlässig verwendet werden. Ökonometriker müssen darauf achten, ihre Schlussfolgerungen sowohl mit fundierten Argumenten als auch mit statistischen Schlussfolgerungen zu rechtfertigen.

Höhepunkte

• Ökonometrie kann auch verwendet werden, um zu versuchen, zukünftige Wirtschafts- oder Finanztrends vorherzusagen.

• Einige Ökonomen haben das Gebiet der Ökonometrie dafür kritisiert, dass es statistischen Modellen Vorrang vor ökonomischem Denken einräumt.

• Ökonometrie stützt sich auf Techniken wie Regressionsmodelle und Nullhypothesentests.

• Ökonometrie ist die Verwendung statistischer Methoden, um Theorien zu entwickeln oder bestehende Hypothesen in den Wirtschafts- oder Finanzwissenschaften zu testen.

• Wie bei anderen statistischen Instrumenten sollten Ökonometriker darauf achten, nicht aus der statistischen Korrelation auf einen kausalen Zusammenhang zu schließen.

FAQ

Was ist Autokorrelation in der Ökonometrie?

Autokorrelation misst die Beziehungen zwischen einer einzelnen Variablen zu unterschiedlichen Zeiträumen. Aus diesem Grund wird sie manchmal als verzögerte Korrelation oder serielle Korrelation bezeichnet, da sie verwendet wird, um zu messen, wie der frühere Wert einer bestimmten Variablen zukünftige Werte derselben Variablen vorhersagen könnte. Die Autokorrelation ist ein nützliches Werkzeug für Händler, insbesondere in der technischen Analyse.

Was ist Endogenität in der Ökonometrie?

Eine endogene Variable ist eine Variable, die durch Änderungen einer anderen Variablen beeinflusst wird. Aufgrund der Komplexität von Wirtschaftssystemen ist es schwierig, alle subtilen Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren zu bestimmen, und einige Variablen können teilweise endogen und teilweise exogen sein. Bei ökonometrischen Studien müssen die Forscher darauf achten, die Möglichkeit zu berücksichtigen, dass der Fehlerterm teilweise mit anderen Variablen korreliert sein kann.

Was sind Schätzer in der Ökonometrie?

Ein Schätzer ist eine Statistik, die verwendet wird, um eine Tatsache oder Messung über eine größere Population zu schätzen. Schätzer werden häufig in Situationen verwendet, in denen es nicht praktikabel ist, die gesamte Population zu messen. Beispielsweise ist es nicht möglich, die genaue Beschäftigungsquote zu einem bestimmten Zeitpunkt zu messen, aber es ist möglich, die Arbeitslosigkeit auf der Grundlage einer zufällig ausgewählten Bevölkerungsstichprobe zu schätzen.