Ekonometria

Co to jest ekonometria?

Ekonometria to wykorzystanie modeli statystycznych i matematycznych do opracowywania teorii lub testowania istniejących hipotez w ekonomii oraz do prognozowania przyszłych trendów na podstawie danych historycznych. To prawdziwe dane ze świata przedmiotów z próbami statystycznymi, a następnie porównuje wyniki z testowaną teorią.

W zależności od tego, czy interesuje Cię testowanie istniejącej teorii, czy wykorzystanie istniejących danych do opracowania nowej hipotezy, ekonometrię można podzielić na dwie główne kategorie: teoretyczną i stosowaną. Ci, którzy rutynowo angażują się w tę praktykę, są powszechnie znani jako ekonometrycy.

Zrozumienie ekonometrii

Ekonometria analizuje dane za pomocą metod statystycznych w celu testowania lub rozwijania teorii ekonomii. Metody te opierają się na wnioskach statystycznych w celu kwantyfikacji i analizy teorii ekonomicznych poprzez wykorzystanie narzędzi, takich jak rozkłady częstości,. prawdopodobieństwo i rozkłady prawdopodobieństwa,. wnioskowanie statystyczne, analiza korelacji, analiza regresji prostej i wielokrotnej, modele jednoczesnych równań i metody szeregów czasowych.

Ekonometrię zapoczątkowali Lawrence Klein,. Ragnar Frisch i Simon Kuznets. Wszyscy trzej zdobyli Nagrodę Nobla w dziedzinie ekonomii za swój wkład. Dziś jest regularnie używany zarówno wśród naukowców, jak i praktyków, takich jak handlowcy i analitycy z Wall Street.

Przykładem zastosowania ekonometrii jest badanie efektu dochodowego z wykorzystaniem danych obserwowalnych. Ekonomista może postawić hipotezę, że gdy dana osoba zwiększy swoje dochody, wzrosną również jej wydatki.

Jeśli dane wskazują, że takie powiązanie istnieje, można przeprowadzić analizę regresji w celu zrozumienia siły związku między dochodem a konsumpcją oraz tego, czy związek ten jest statystycznie istotny – to znaczy wydaje się mało prawdopodobne, aby był tylko z powodu przypadku.

Metody ekonometrii

Pierwszym krokiem do metodologii ekonometrycznej jest uzyskanie i przeanalizowanie zbioru danych oraz zdefiniowanie konkretnej hipotezy wyjaśniającej charakter i kształt zbioru. Tymi danymi mogą być na przykład historyczne ceny indeksu giełdowego, obserwacje zebrane z badania finansów konsumentów lub stopy bezrobocia i inflacji w różnych krajach.

Jeśli interesuje Cię związek między roczną zmianą ceny indeksu S&P 500 a stopą bezrobocia, zbierzesz oba zestawy danych. Następnie możesz przetestować ideę, że wyższe bezrobocie prowadzi do niższych cen na giełdzie. W tym przykładzie cena na giełdzie byłaby zmienną zależną, a stopa bezrobocia byłaby zmienną niezależną lub objaśniającą.

Najpopularniejsza zależność jest liniowa, co oznacza, że każda zmiana zmiennej objaśniającej będzie miała dodatnią korelację ze zmienną zależną. Zależność tę można zbadać za pomocą prostego modelu regresji, który sprowadza się do wygenerowania linii najlepszego dopasowania między dwoma zestawami danych, a następnie przetestowania, aby zobaczyć, jak daleko każdy punkt danych znajduje się średnio od tej linii.

Pamiętaj, że w analizie możesz uwzględnić kilka zmiennych objaśniających — na przykład zmiany PKB i inflacji oraz bezrobocie w wyjaśnianiu cen na giełdzie. Gdy stosuje się więcej niż jedną zmienną objaśniającą, nazywa się to wielokrotną regresją liniową. Jest to najczęściej używane narzędzie w ekonometrii.

Niektórzy ekonomiści, w tym John Maynard Keynes,. krytykowali ekonometryków za ich nadmierne poleganie na korelacjach statystycznych w miejsce myślenia ekonomicznego.

Różne modele regresji

Istnieje kilka różnych modeli regresji, które są optymalizowane w zależności od charakteru analizowanych danych i rodzaju zadawanego pytania. Najczęstszym przykładem jest zwykła regresja najmniejszych kwadratów (OLS), którą można przeprowadzić na kilku typach danych przekrojowych lub szeregów czasowych. Jeśli interesuje Cię wynik binarny (tak-nie) — na przykład prawdopodobieństwo zwolnienia z pracy w oparciu o Twoją produktywność — możesz użyć regresji logistycznej lub modelu probitowego. Dziś ekonometrycy mają do dyspozycji setki modeli.

Ekonometria wykorzystuje obecnie pakiety oprogramowania do analizy statystycznej zaprojektowane do tych celów, takie jak STATA, SPSS lub R. Te pakiety oprogramowania mogą również łatwo testować istotność statystyczną, aby określić prawdopodobieństwo przypadkowego wystąpienia korelacji. Testy R-kwadrat,. t-testy,. wartości p i testowanie zerowej hipotezy to metody stosowane przez ekonometryków do oceny ważności ich wyników modelowych.

Ograniczenia ekonometrii

Ekonometria jest czasami krytykowana za zbytnie poleganie na interpretacji surowych danych bez łączenia ich z ustaloną teorią ekonomii lub poszukiwania mechanizmów przyczynowych. Istotne jest, aby odkrycia ujawnione w danych mogły być odpowiednio wyjaśnione przez teorię, nawet jeśli oznacza to opracowanie własnej teorii procesów leżących u podstaw.

Analiza regresji również nie dowodzi związku przyczynowego i tylko dlatego, że dwa zestawy danych wykazują związek, może to być fałszywe. Na przykład śmiertelność utonięć w basenach wzrasta wraz z PKB. Czy rozwijająca się gospodarka powoduje, że ludzie toną? Jest to mało prawdopodobne, ale być może więcej osób kupuje baseny, gdy gospodarka kwitnie. Ekonometria w dużej mierze zajmuje się analizą korelacji i należy pamiętać, że korelacja nie równa się przyczynowości.

Podsumowanie

Ekonometria to popularna dyscyplina, która integruje narzędzia statystyczne i modelowanie danych ekonomicznych i jest często wykorzystywana przez decydentów do prognozowania wyników zmian w polityce. Podobnie jak w przypadku innych narzędzi statystycznych, istnieje wiele możliwości popełnienia błędu, gdy narzędzia ekonometryczne są używane nierozważnie. Ekonometrycy muszą być ostrożni, aby uzasadnić swoje wnioski zdrowym rozumowaniem, a także wnioskami statystycznymi.

##Przegląd najważniejszych wydarzeń

• Ekonometria może być również wykorzystywana do prób prognozowania przyszłych trendów gospodarczych lub finansowych.

• Niektórzy ekonomiści krytykowali dziedzinę ekonometrii za przedkładanie modeli statystycznych nad rozumowanie ekonomiczne.

• Ekonometria opiera się na technikach, takich jak modele regresji i testowanie hipotezy zerowej.

• Ekonometria to wykorzystanie metod statystycznych do rozwijania teorii lub testowania istniejących hipotez w ekonomii lub finansach.

• Podobnie jak w przypadku innych narzędzi statystycznych, ekonometrycy powinni uważać, aby nie wywnioskować związku przyczynowego z korelacji statystycznej.

##FAQ

Co to jest autokorelacja w ekonometrii?

Autokorelacja mierzy relacje między pojedynczą zmienną w różnych okresach czasu. Z tego powodu jest czasami nazywana korelacją opóźnioną lub korelacją szeregową, ponieważ służy do pomiaru, w jaki sposób przeszła wartość pewnej zmiennej może przewidywać przyszłe wartości tej samej zmiennej. Autokorelacja jest przydatnym narzędziem dla traderów, zwłaszcza w analizie technicznej.

Czym jest endogeniczność w ekonometrii?

Zmienna endogeniczna to zmienna, na którą mają wpływ zmiany innej zmiennej. Ze względu na złożoność systemów gospodarczych trudno jest określić wszystkie subtelne relacje między różnymi czynnikami, a niektóre zmienne mogą być częściowo endogeniczne, a częściowo egzogeniczne. W badaniach ekonometrycznych badacze muszą uważać, aby uwzględnić możliwość częściowej korelacji składnika błędu z innymi zmiennymi.

Czym są estymatory w ekonometrii?

Estymator to statystyka używana do oszacowania jakiegoś faktu lub pomiaru dotyczącego większej populacji. Estymatory są często używane w sytuacjach, w których nie jest praktyczne mierzenie całej populacji. Na przykład nie jest możliwe zmierzenie dokładnej stopy zatrudnienia w określonym czasie, ale możliwe jest oszacowanie bezrobocia na podstawie losowo wybranej próby populacji.