Économétrie
Qu'est-ce que l'économétrie ?
L'économétrie est l'utilisation de modèles statistiques et mathématiques pour développer des théories ou tester des hypothèses existantes en économie et pour prévoir les tendances futures à partir de données historiques. Il soumet des données du monde réel à des essais statistiques, puis compare les résultats à la théorie testée.
Selon que vous êtes intéressé à tester une théorie existante ou à utiliser des données existantes pour développer une nouvelle hypothèse, l'économétrie peut être subdivisée en deux grandes catégories : théorique et appliquée. Ceux qui se livrent régulièrement à cette pratique sont communément appelés économètres.
Comprendre l'économétrie
L'économétrie analyse les données à l'aide de méthodes statistiques afin de tester ou de développer la théorie économique. Ces méthodes s'appuient sur des inférences statistiques pour quantifier et analyser les théories économiques en exploitant des outils tels que les distributions de fréquences,. les probabilités et les distributions de probabilités,. l'inférence statistique, l'analyse de corrélation, l'analyse de régression simple et multiple, les modèles d'équations simultanées et les méthodes de séries chronologiques.
L'économétrie a été lancée par Lawrence Klein,. Ragnar Frisch et Simon Kuznets. Tous trois ont remporté le prix Nobel d'économie pour leurs contributions. Aujourd'hui, il est régulièrement utilisé par les universitaires ainsi que par les praticiens tels que les traders et les analystes de Wall Street.
Un exemple d'application de l'économétrie consiste à étudier l' effet revenu à l' aide de données observables. Un économiste peut émettre l'hypothèse qu'à mesure qu'une personne augmente ses revenus, ses dépenses augmentent également.
Si les données montrent qu'une telle association est présente, une analyse de régression peut alors être effectuée pour comprendre la force de la relation entre le revenu et la consommation et si cette relation est statistiquement significative ou non, c'est-à-dire qu'il semble peu probable qu'elle soit dû au seul hasard.
Méthodes d'économétrie
La première étape de la méthodologie économétrique consiste à obtenir et à analyser un ensemble de données et à définir une hypothèse spécifique qui explique la nature et la forme de l'ensemble. Ces données peuvent être, par exemple, les prix historiques d'un indice boursier, les observations recueillies à partir d'une enquête sur les finances des consommateurs ou les taux de chômage et d'inflation dans différents pays.
Si vous êtes intéressé par la relation entre la variation annuelle des prix du S&P 500 et le taux de chômage, vous collecterez les deux ensembles de données. Ensuite, vous pouvez tester l'idée qu'un chômage plus élevé entraîne une baisse des cours boursiers. Dans cet exemple, le cours boursier serait la variable dépendante et le taux de chômage serait la variable indépendante ou explicative.
La relation la plus courante est linéaire, ce qui signifie que tout changement dans la variable explicative aura une corrélation positive avec la variable dépendante. Cette relation pourrait être explorée avec un modèle de régression simple, ce qui revient à générer une ligne de meilleur ajustement entre les deux ensembles de données, puis à tester pour voir à quelle distance chaque point de données est, en moyenne, de cette ligne.
Notez que vous pouvez avoir plusieurs variables explicatives dans votre analyse, par exemple, les variations du PIB et de l'inflation en plus du chômage pour expliquer les cours boursiers. Lorsque plusieurs variables explicatives sont utilisées, on parle de régression linéaire multiple. C'est l'outil le plus utilisé en économétrie.
Certains économistes, dont John Maynard Keynes,. ont critiqué les économètres pour leur confiance excessive dans les corrélations statistiques au lieu de la pensée économique.
Différents modèles de régression
Il existe plusieurs modèles de régression différents qui sont optimisés en fonction de la nature des données analysées et du type de question posée. L'exemple le plus courant est la régression des moindres carrés ordinaires (MCO), qui peut être effectuée sur plusieurs types de données transversales ou chronologiques. Si vous êtes intéressé par un résultat binaire (oui-non), par exemple, la probabilité que vous soyez licencié d'un emploi en fonction de votre productivité, vous pouvez utiliser une régression logistique ou un modèle probit. Aujourd'hui, les économètres disposent de centaines de modèles.
L'économétrie est désormais réalisée à l'aide de progiciels d'analyse statistique conçus à ces fins, tels que STATA, SPSS ou R. Ces progiciels peuvent également tester facilement la signification statistique pour déterminer la probabilité que des corrélations surviennent par hasard. Le R au carré,. les tests t,. les valeurs de p et les tests d'hypothèse nulle sont toutes des méthodes utilisées par les économètres pour évaluer la validité des résultats de leurs modèles.
Limites de l'économétrie
L'économétrie est parfois critiquée pour s'appuyer trop sur l'interprétation de données brutes sans la relier à la théorie économique établie ou rechercher des mécanismes de causalité. Il est crucial que les résultats révélés dans les données puissent être expliqués de manière adéquate par une théorie, même si cela signifie développer votre propre théorie des processus sous-jacents.
L'analyse de régression ne prouve pas non plus la causalité, et simplement parce que deux ensembles de données montrent une association, cela peut être faux. Par exemple, les décès par noyade dans les piscines augmentent avec le PIB. Une économie en croissance provoque-t-elle des noyades ? C'est peu probable, mais peut-être que plus de gens achètent des piscines lorsque l'économie est en plein essor. L'économétrie est largement concernée par l'analyse de corrélation, et il est important de se rappeler que la corrélation n'est pas égale à la causalité.
L'essentiel
L'économétrie est une discipline populaire qui intègre des outils statistiques et la modélisation des données économiques, et elle est fréquemment utilisée par les décideurs pour prévoir le résultat des changements de politique. Comme avec d'autres outils statistiques, il existe de nombreuses possibilités d'erreur lorsque les outils économétriques sont utilisés avec négligence. Les économètres doivent veiller à justifier leurs conclusions par un raisonnement solide ainsi que par des inférences statistiques.
Points forts
L'économétrie peut également être utilisée pour essayer de prévoir les tendances économiques ou financières futures.
Certains économistes ont reproché au domaine de l'économétrie de privilégier les modèles statistiques au détriment du raisonnement économique.
L'économétrie repose sur des techniques telles que les modèles de régression et les tests d'hypothèses nulles.
L'économétrie est l'utilisation de méthodes statistiques pour développer des théories ou tester des hypothèses existantes en économie ou en finance.
Comme avec d'autres outils statistiques, les économètres doivent veiller à ne pas déduire une relation causale de la corrélation statistique.
FAQ
Qu'est-ce que l'autocorrélation en économétrie ?
L'autocorrélation mesure les relations entre une seule variable à différentes périodes. Pour cette raison, on l'appelle parfois corrélation décalée ou corrélation sérielle, car elle est utilisée pour mesurer comment la valeur passée d'une certaine variable pourrait prédire les valeurs futures de la même variable. L'autocorrélation est un outil utile pour les traders, en particulier dans l'analyse technique.
Qu'est-ce que l'endogénéité en économétrie ?
Une variable endogène est une variable qui est influencée par les changements d'une autre variable. En raison de la complexité des systèmes économiques, il est difficile de déterminer toutes les relations subtiles entre différents facteurs, et certaines variables peuvent être partiellement endogènes et partiellement exogènes. Dans les études économétriques, les chercheurs doivent veiller à tenir compte de la possibilité que le terme d'erreur puisse être partiellement corrélé avec d'autres variables.
Que sont les estimateurs en économétrie ?
Un estimateur est une statistique utilisée pour estimer un fait ou une mesure concernant une population plus large. Les estimateurs sont fréquemment utilisés dans des situations où il n'est pas pratique de mesurer l'ensemble de la population. Par exemple, il n'est pas possible de mesurer le taux d'emploi exact à un moment précis, mais il est possible d'estimer le chômage sur la base d'un échantillon de la population choisi au hasard.
