계량경제학

계량경제학이란?

계량 경제학은 통계 및 수학적 모델을 사용하여 이론을 개발하거나 경제학 의 기존 가설 을 테스트 하고 과거 데이터에서 미래 추세 를 예측 하는 것입니다. 실제 주제 세계 데이터를 통계적 시도와 비교한 다음 테스트 중인 이론과 결과를 비교합니다.

기존 이론을 테스트하는 데 관심이 있는지 아니면 기존 데이터를 사용하여 새로운 가설을 개발하는 데 관심이 있는지에 따라 계량 경제학은 이론 및 응용의 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다. 이 관행에 일상적으로 참여하는 사람들은 일반적으로 계량 경제학자로 알려져 있습니다.

계량경제학의 이해

계량 경제학은 경제 이론을 테스트하거나 개발하기 위해 통계적 방법을 사용하여 데이터를 분석합니다. 이러한 방법은 통계적 추론에 의존하여 빈도 분포, 확률 및 확률 분포, 통계적 추론, 상관 분석, 단순 및 다중 회귀 분석, 연립 방정식 모델 및 시계열 방법과 같은 도구를 활용하여 경제 이론을 정량화 하고 분석 합니다.

Lawrence Klein,. Ragnar Frisch 및 Simon Kuznets 에 의해 개척되었습니다 . 세 사람 모두 이러한 공로로 노벨 경제학상을 수상했습니다. 오늘날, 학계는 물론 월스트리트 트레이더 및 분석가와 같은 실무자 사이에서 정기적으로 사용됩니다.

관찰 가능한 데이터를 사용하여 소득 효과 를 연구하는 것 입니다. 경제학자는 소득이 증가하면 지출도 증가할 것이라고 가정할 수 있습니다.

데이터가 그러한 연관성이 있는 것으로 나타나면 소득과 소비 간의 관계의 강도와 해당 관계가 통계적으로 유의한지 여부를 이해하기 위해 회귀 분석을 수행할 수 있습니다. 오로지 우연으로 인해.

계량경제학의 방법

계량 경제학 방법론의 첫 번째 단계는 데이터 세트를 획득 및 분석하고 세트의 특성과 모양을 설명하는 특정 가설을 정의하는 것입니다. 이 데이터는 예를 들어 주가 지수의 과거 가격, 소비자 금융 설문 조사에서 수집한 관찰, 여러 국가의 실업률 및 인플레이션 등이 될 수 있습니다.

S&P 500 의 연간 가격 변동 과 실업률 사이의 관계에 관심이 있다면 두 데이터 세트를 모두 수집해야 합니다. 그런 다음 실업률이 높아지면 주식 시장 가격이 낮아진다는 아이디어를 테스트할 수 있습니다. 이 예에서 주식 시장 가격은 종속 변수이고 실업률은 독립 변수 또는 설명 변수입니다.

가장 일반적인 관계는 선형입니다. 즉, 설명 변수가 변경되면 종속 변수와 양의 상관 관계가 나타납니다. 이 관계는 두 데이터 세트 사이에 가장 적합한 선을 생성한 다음 각 데이터 포인트가 해당 선에서 평균적으로 얼마나 떨어져 있는지 테스트하는 간단한 회귀 모델로 탐색할 수 있습니다.

분석에 몇 가지 설명 변수가 있을 수 있습니다. 예를 들어 주식 시장 가격을 설명할 때 실업 외에 GDP 및 인플레이션의 변화가 있을 수 있습니다. 둘 이상의 설명 변수가 사용되는 경우 다중 선형 회귀 라고 합니다. 이것은 계량 경제학에서 가장 일반적으로 사용되는 도구입니다.

John Maynard Keynes 를 비롯한 일부 경제학자 들은 계량경제학자들이 경제적 사고 대신 통계적 상관관계에 지나치게 의존하는 것에 대해 비판했습니다.

다양한 회귀 모델

분석 중인 데이터의 특성과 질문 유형에 따라 최적화된 여러 가지 회귀 모델이 있습니다. 가장 일반적인 예는 여러 유형의 횡단면 또는 시계열 데이터 에 대해 수행할 수 있는 일반 최소 자승 (OLS) 회귀 입니다. 예를 들어 생산성에 따라 직장에서 해고될 확률과 같은 이진법(예-아니오) 결과에 관심이 있다면 로지스틱 회귀 또는 프로빗 모델을 사용할 수 있습니다. 오늘날 계량 경제학자는 수백 가지 모델을 마음대로 사용할 수 있습니다.

계량경제학은 현재 STATA, SPSS 또는 R과 같은 이러한 목적을 위해 설계된 통계 분석 소프트웨어 패키지를 사용하여 수행하고 있습니다. 이러한 소프트웨어 패키지는 또한 상관관계가 우연히 발생할 가능성을 결정하기 위해 통계적 유의성을 쉽게 테스트할 수 있습니다. R-제곱,. t-검정,. p-값 및 귀무 가설 검정은 모두 계량 경제학자가 모델 결과의 유효성을 평가하는 데 사용하는 방법입니다.

계량경제학의 한계

계량 경제학은 기존의 경제 이론과 연결하거나 인과 관계 메커니즘을 찾지 않고 원시 데이터의 해석에 너무 많이 의존한다는 이유로 때때로 비판을 받습니다. 데이터에서 밝혀진 결과가 이론에 의해 적절하게 설명될 수 있는 것이 중요합니다. 그것이 기본 프로세스에 대한 자신의 이론을 개발하는 것을 의미하더라도 말입니다.

회귀 분석도 인과 관계를 증명하지 않으며 두 데이터 세트가 연관성을 보여주기 때문에 가짜일 수 있습니다. 예를 들어 수영장에서의 익사 사망은 GDP와 함께 증가합니다. 경제가 성장하면 사람들이 익사합니까? 그럴 가능성은 없지만 경제가 호황일 때 더 많은 사람들이 수영장을 구입합니다. 계량 경제학은 주로 상관 분석과 관련이 있으며 상관 관계가 인과 관계와 같지 않다는 것을 기억하는 것이 중요합니다.

결론

계량경제학은 경제 데이터에 대한 통계 도구와 모델링을 통합하는 인기 있는 분야이며 정책 결정자가 정책 변경 결과를 예측하는 데 자주 사용합니다. 다른 통계 도구와 마찬가지로 계량 경제학 도구를 부주의하게 사용하면 오류가 발생할 가능성이 많습니다. 계량 경제학자는 통계적 추론뿐만 아니라 건전한 추론으로 자신의 결론을 정당화할 때 주의해야 합니다.

##하이라이트

• 계량 경제학은 미래의 경제 또는 금융 동향을 예측하는 데에도 사용할 수 있습니다.

• 일부 경제학자들은 계량경제학 분야가 경제적 추론보다 통계적 모델을 우선시한다고 비판해왔다.

• 계량 경제학은 회귀 모델 및 귀무 가설 테스트와 같은 기술에 의존합니다.

• 계량 경제학은 이론을 개발하거나 경제 또는 금융에서 기존 가설을 테스트하기 위해 통계적 방법을 사용하는 것입니다.

• 다른 통계 도구와 마찬가지로 계량 경제학자는 통계적 상관 관계에서 인과 관계를 추론하지 않도록주의해야합니다.

##자주하는 질문

계량 경제학에서 자기 상관이란 무엇입니까?

자기 상관 은 서로 다른 기간에 단일 변수 간의 관계를 측정합니다. 이러한 이유로 특정 변수의 과거 값이 동일한 변수의 미래 값을 어떻게 예측할 수 있는지 측정하는 데 사용되기 때문에 시차 상관 또는 직렬 상관이라고도 합니다. 자기 상관은 특히 기술적 분석에서 거래자에게 유용한 도구입니다.

계량 경제학에서 내생성이란 무엇입니까?

내생 변수 는 다른 변수의 변화에 의해 영향을 받는 변수입니다 . 경제 시스템의 복잡성으로 인해 다양한 요인 간의 미묘한 관계를 모두 파악하기 어렵고 일부 변수는 부분적으로는 내생적, 부분적으로는 외생적일 수 있습니다. 계량경제학 연구에서 연구자들은 오차항 이 다른 변수와 부분적으로 상관관계가 있을 수 있다는 가능성을 주의 깊게 설명해야 합니다.

계량 경제학에서 추정기란 무엇입니까?

추정량은 더 많은 인구에 대한 몇 가지 사실이나 측정치를 추정하는 데 사용되는 통계량입니다. 추정기는 전체 모집단을 측정하는 것이 실용적이지 않은 상황에서 자주 사용됩니다. 예를 들어 특정 시점의 정확한 고용률을 측정하는 것은 불가능하지만 무작위로 선택된 인구 표본을 기반으로 실업률을 추정하는 것은 가능합니다.