Økonometri

Hvad er økonometri?

Økonometri er brugen af statistiske og matematiske modeller til at udvikle teorier eller teste eksisterende hypoteser inden for økonomi og til at forudsige fremtidige tendenser ud fra historiske data. Den udsætter data fra den virkelige verden for statistiske forsøg og sammenligner derefter resultaterne med den teori, der testes.

Afhængigt af om du er interesseret i at teste en eksisterende teori eller i at bruge eksisterende data til at udvikle en ny hypotese, kan økonometri underopdeles i to hovedkategorier: teoretisk og anvendt. De, der rutinemæssigt engagerer sig i denne praksis, er almindeligvis kendt som økonometricians.

Forståelse af økonometri

Econometrics analyserer data ved hjælp af statistiske metoder for at teste eller udvikle økonomisk teori. Disse metoder er afhængige af statistiske inferenser for at kvantificere og analysere økonomiske teorier ved at udnytte værktøjer som frekvensfordelinger,. sandsynligheds- og sandsynlighedsfordelinger , statistisk inferens,. korrelationsanalyse, enkel og multiple regressionsanalyse, simultane ligningsmodeller og tidsseriemetoder.

Econometrics blev pioneret af Lawrence Klein,. Ragnar Frisch og Simon Kuznets. Alle tre vandt Nobelprisen i økonomi for deres bidrag. I dag bruges det jævnligt blandt akademikere såvel som praktikere som Wall Street-handlere og analytikere.

Et eksempel på anvendelse af økonometri er at studere indkomsteffekten ved hjælp af observerbare data. En økonom kan antage, at når en person øger deres indkomst, vil deres forbrug også stige.

Hvis dataene viser, at en sådan sammenhæng er til stede, kan en regressionsanalyse derefter udføres for at forstå styrken af sammenhængen mellem indkomst og forbrug, og hvorvidt denne sammenhæng er statistisk signifikant eller ej - det vil sige, at det ser ud til at være usandsynligt, at det er alene på grund af tilfældigheder.

Økonometriske metoder

Det første skridt til økonometrisk metodologi er at indhente og analysere et sæt data og definere en specifik hypotese, der forklarer arten og formen af sættet. Disse data kan for eksempel være de historiske priser for et aktieindeks, observationer indsamlet fra en undersøgelse af forbrugernes økonomi eller arbejdsløshed og inflationsrater i forskellige lande.

Hvis du er interesseret i forholdet mellem den årlige prisændring på S&P 500 og arbejdsløshedsprocenten, ville du indsamle begge sæt data. Så kan du måske teste ideen om, at højere arbejdsløshed fører til lavere aktiemarkedspriser. I dette eksempel vil aktiemarkedsprisen være den afhængige variabel, og arbejdsløshedsprocenten er den uafhængige eller forklarende variabel.

Den mest almindelige sammenhæng er lineær, hvilket betyder, at enhver ændring i den forklarende variabel vil have en positiv korrelation med den afhængige variabel. Dette forhold kunne udforskes med en simpel regressionsmodel, som svarer til at generere en bedst passende linje mellem de to sæt data og derefter teste for at se, hvor langt hvert datapunkt i gennemsnit er fra den linje.

Bemærk, at du kan have flere forklarende variabler i din analyse - for eksempel ændringer i BNP og inflation ud over arbejdsløshed til at forklare aktiemarkedspriser. Når der bruges mere end én forklarende variabel, omtales det som multipel lineær regression. Dette er det mest almindeligt anvendte værktøj inden for økonometri.

Nogle økonomer, herunder John Maynard Keynes,. har kritiseret økonometikere for deres overdrevne afhængighed af statistiske korrelationer i stedet for økonomisk tænkning.

Forskellige regressionsmodeller

Der er flere forskellige regressionsmodeller, der er optimeret afhængigt af arten af de data, der analyseres, og typen af spørgsmål, der stilles. Det mest almindelige eksempel er den ordinære mindste kvadraters (OLS) regression, som kan udføres på flere typer tværsnits- eller tidsseriedata. Hvis du er interesseret i et binært (ja-nej) resultat - for eksempel hvor sandsynligt, at du bliver fyret fra et job baseret på din produktivitet - kan du bruge en logistisk regression eller en probitmodel. I dag har økonometikere hundredvis af modeller til deres rådighed.

Økonometri udføres nu ved hjælp af softwarepakker til statistisk analyse designet til disse formål, såsom STATA, SPSS eller R. Disse softwarepakker kan også nemt teste for statistisk signifikans for at bestemme sandsynligheden for, at korrelationer kan opstå tilfældigt. R-squared,. t-tests,. p-værdier og nul-hypo- afhandlingstest er alle metoder, der bruges af økonometikere til at evaluere validiteten af deres modelresultater.

Begrænsninger af økonometri

Økonometri bliver nogle gange kritiseret for at stole for stærkt på fortolkningen af rådata uden at forbinde det med etableret økonomisk teori eller lede efter årsagsmekanismer. Det er afgørende, at resultaterne afsløret i dataene kan forklares tilstrækkeligt af en teori, selvom det betyder, at du udvikler din egen teori om de underliggende processer.

Regressionsanalyse beviser heller ikke årsagssammenhæng, og bare fordi to datasæt viser en sammenhæng, kan den være falsk. For eksempel stiger druknedødsfald i svømmebassiner med BNP. Får en voksende økonomi folk til at drukne? Det er usandsynligt, men måske køber flere puljer, når økonomien boomer. Økonometri beskæftiger sig i høj grad med korrelationsanalyse, og det er vigtigt at huske, at korrelation ikke er lig med årsagssammenhæng.

Bundlinjen

Økonometri er en populær disciplin, der integrerer statistiske værktøjer og modellering for økonomiske data, og den bruges ofte af politiske beslutningstagere til at forudsige resultatet af politiske ændringer. Ligesom med andre statistiske værktøjer er der mange fejlmuligheder, når økonometriske værktøjer bruges skødesløst. Økonometrikere skal være omhyggelige med at begrunde deres konklusioner med sunde ræsonnementer såvel som statistiske slutninger.

Højdepunkter

• Økonometri kan også bruges til at forsøge at forudsige fremtidige økonomiske eller finansielle tendenser.

• Nogle økonomer har kritiseret økonometriområdet for at prioritere statistiske modeller frem for økonomiske ræsonnementer.

• Økonometri er afhængig af teknikker som regressionsmodeller og nulhypotesetestning.

• Økonometri er brugen af statistiske metoder til at udvikle teorier eller teste eksisterende hypoteser inden for økonomi eller finans.

• Som med andre statistiske værktøjer bør økonometikere være forsigtige med ikke at udlede en årsagssammenhæng ud fra statistisk korrelation.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er autokorrelation i økonometri?

Autokorr elation måler forholdet mellem en enkelt variabel i forskellige tidsperioder. Af denne grund kaldes det nogle gange forsinket korrelation eller seriel korrelation, da det bruges til at måle, hvordan den tidligere værdi af en bestemt variabel kan forudsige fremtidige værdier af den samme variabel. Autokorrelation er et nyttigt værktøj for handlende, især i teknisk analyse.

Hvad er endogenitet i økonometri?

En endogen variabel er en variabel, der påvirkes af ændringer i en anden variabel. På grund af kompleksiteten af økonomiske systemer er det vanskeligt at bestemme alle de subtile forhold mellem forskellige faktorer, og nogle variabler kan være delvist endogene og delvist eksogene. I økonometriske undersøgelser skal forskerne være omhyggelige med at tage højde for muligheden for, at fejlleddet kan være delvist korreleret med andre variable.

Hvad er estimatorer i økonometri?

En estimator er en statistik, der bruges til at estimere nogle fakta eller måling om en større befolkning. Estimatorer bruges ofte i situationer, hvor det ikke er praktisk at måle hele populationen. For eksempel er det ikke muligt at måle den nøjagtige beskæftigelsesfrekvens på et bestemt tidspunkt, men det er muligt at estimere ledigheden ud fra et tilfældigt udvalgt udsnit af befolkningen.