経済学

##エコノメトリクスとは何ですか？

仮説をテストしたり、履歴データから将来の傾向を予測したりするための統計的および数学的なモデルの使用です。それは実際の主題-世界のデータを統計的試行に変換し、その結果をテストされている理論と比較します。

既存の理論をテストすることに関心があるか、既存のデータを使用して新しい仮説を作成することに関心があるかに応じて、経済学は理論と応用の2つの主要なカテゴリに分類できます。この慣行に日常的に従事する人々は、一般に経済学者として知られています。

##エコノメトリクスを理解する

計量経済学は、経済理論をテストまたは開発するために、統計的手法を使用してデータを分析します。これらの方法は、周波数分布、確率、確率分布、統計的推論、相関分析、単純および重回帰分析、同時方程式モデル、時系列法などのツールを活用して、経済理論を定量化および分析するために統計的推論に依存しています。

ローレンスクライン、ラグナルフリッシュ、サイモンクズネッツによって開拓されました。 3人全員が貢献したことでノーベル経済学賞を受賞しました。今日では、学者だけでなく、ウォール街のトレーダーやアナリストなどの実務家の間でも定期的に使用されています。

経済学の応用例は、観察可能なデータを使用して収入効果を研究することです。エコノミストは、人が収入を増やすと、支出も増えると仮定するかもしれません。

データがそのような関連性が存在することを示している場合、回帰分析を実行して、収入と消費の関係の強さ、およびその関係が統計的に有意であるかどうか、つまり、そうである可能性が低いかどうかを理解できます。偶然だけのために。

##エコノメトリクスの方法

経済的方法論の最初のステップは、データのセットを取得して分析し、セットの性質と形状を説明する特定の仮説を定義することです。このデータは、たとえば、株価指数の過去の価格、消費者金融の調査から収集された観測値、またはさまざまな国の失業率とインフレ率である可能性があります。

S＆P 500の年間価格変動と失業率の関係に関心がある場合は、両方のデータセットを収集します。次に、失業率の上昇が株式市場価格の低下につながるという考えをテストするかもしれません。この例では、株式市場価格が従属変数であり、失業率が独立変数または説明変数です。

最も一般的な関係は線形です。つまり、説明変数の変更は、従属変数と正の相関関係があります。この関係は、単純な回帰モデルを使用して調べることができます。これは、2つのデータセット間に最適な線を生成し、各データポイントがその線から平均してどれだけ離れているかをテストすることを意味します。

分析にはいくつかの説明変数を含めることができることに注意してください。たとえば、株式市場価格を説明する際の失業に加えて、GDPやインフレの変化などです。複数の説明変数が使用される場合、それは重回帰と呼ばれます。これは、経済学で最も一般的に使用されるツールです。

ジョン・メイナード・ケインズを含む一部の経済学者は、経済的思考の代わりに統計的相関に過度に依存していることで計量経済学者を批判しました。

###さまざまな回帰モデル

分析されるデータの性質と質問の種類に応じて最適化される、いくつかの異なる回帰モデルがあります。最も一般的な例は、通常の最小二乗（OLS）回帰です。これは、いくつかのタイプの断面データまたは時系列データに対して実行できます。バイナリ（はい-いいえ）の結果に関心がある場合（たとえば、生産性に基づいて仕事から解雇される可能性がどの程度あるか）、ロジスティック回帰またはプロビットモデルを使用できます。今日、経済学者は何百ものモデルを自由に利用できます。

Econometricsは現在、STATA、SPSS、Rなど、これらの目的のために設計された統計分析ソフトウェアパッケージを使用して実施しています。これらのソフトウェアパッケージは、統計的有意性を簡単にテストして、偶然に相関が生じる可能性を判断することもできます。決定係数、 t検定、 p値、およびnull仮説検定はすべて、計量経済学者がモデル結果の妥当性を評価するために使用する方法です。

##計量経済学の限界

エコノメトリクスは、確立された経済理論にリンクしたり、原因となるメカニズムを探したりせずに、生データの解釈に過度に依存していると批判されることがあります。基礎となるプロセスの独自の理論を開発することを意味する場合でも、データで明らかにされた調査結果が理論によって適切に説明できることが重要です。

回帰分析も原因を証明するものではなく、2つのデータセットが関連性を示しているという理由だけで、それは偽物である可能性があります。たとえば、プールでの溺死はGDPとともに増加します。成長する経済は人々を溺死させますか？これはありそうもないことですが、経済が活況を呈しているときに、おそらくより多くの人々がプールを購入します。計量経済学は主に相関分析に関係しており、相関は因果関係と等しくないことを覚えておくことが重要です。

##結論

計量経済学は、統計ツールと経済データのモデリングを統合する人気のある分野であり、政策立案者が政策変更の結果を予測するために頻繁に使用されます。他の統計ツールと同様に、計量経済学ツールを不注意に使用すると、エラーが発生する可能性が高くなります。経済学者は、統計的推論だけでなく、健全な推論で結論を正当化するように注意する必要があります。

##ハイライト

-計量経済学は、将来の経済または財務の傾向を予測するためにも使用できます。

-一部のエコノミストは、経済的推論よりも統計モデルを優先するために計量経済学の分野を批判しています。

-Econometricsは、回帰モデルやnull仮説テストなどの手法に依存しています。

-Econometricsは、経済学または金融における理論を開発したり、既存の仮説をテストしたりするための統計的手法の使用です。

-他の統計ツールと同様に、経済学者は統計的相関から因果関係を推測しないように注意する必要があります。

＃＃よくある質問

###計量経済学における自己相関とは何ですか？

自動相関は、異なる期間における単一の変数間の関係を測定します。このため、特定の変数の過去の値が同じ変数の将来の値をどのように予測するかを測定するために使用されるため、ラグ相関またはシリアル相関と呼ばれることもあります。自動相関は、特に技術分析において、トレーダーにとって便利なツールです。

###計量経済学における内生性とは何ですか？

内因性変数は、別の変数の変化によって影響を受ける変数です。経済システムの複雑さのために、異なる要因間の微妙な関係のすべてを決定することは困難であり、いくつかの変数は部分的に内因性および部分的に外因性である可能性があります。計量経済学の研究では、研究者は誤差項が他の変数と部分的に相関している可能性を考慮するように注意する必要があります。

###計量経済学の推定量とは何ですか？

推定値は、より大きな人口に関するいくつかの事実または測定値を推定するために使用される統計です。推定値は、人口全体を測定することが現実的でない状況で頻繁に使用されます。たとえば、特定の時点で正確な雇用率を測定することはできませんが、ランダムに選択された人口のサンプルに基づいて失業率を推定することは可能です。