Econometria

O que é Econometria?

A econometria é o uso de modelos estatísticos e matemáticos para desenvolver teorias ou testar hipóteses existentes em economia e prever tendências futuras a partir de dados históricos. Ele usa dados reais do mundo dos sujeitos para testes estatísticos e, em seguida, compara os resultados com a teoria que está sendo testada.

Dependendo se você está interessado em testar uma teoria existente ou em usar dados existentes para desenvolver uma nova hipótese, a econometria pode ser subdividida em duas categorias principais: teórica e aplicada. Aqueles que rotineiramente se envolvem nessa prática são comumente conhecidos como econometristas.

Entendendo a econometria

A econometria analisa dados usando métodos estatísticos para testar ou desenvolver a teoria econômica. Esses métodos se baseiam em inferências estatísticas para quantificar e analisar teorias econômicas por meio de ferramentas como distribuições de frequência,. probabilidade e distribuições de probabilidade,. inferência estatística, análise de correlação, análise de regressão simples e múltipla, modelos de equações simultâneas e métodos de séries temporais.

A econometria foi iniciada por Lawrence Klein,. Ragnar Frisch e Simon Kuznets. Todos os três ganharam o Prêmio Nobel de Economia por suas contribuições. Hoje, é usado regularmente entre acadêmicos e profissionais, como traders e analistas de Wall Street.

Um exemplo de aplicação da econometria é estudar o efeito renda usando dados observáveis. Um economista pode levantar a hipótese de que, à medida que uma pessoa aumenta sua renda, seus gastos também aumentam.

Se os dados mostrarem que tal associação está presente, uma análise de regressão pode ser conduzida para entender a força da relação entre renda e consumo e se essa relação é ou não estatisticamente significativa - ou seja, parece improvável que seja devido apenas ao acaso.

Métodos de Econometria

O primeiro passo para a metodologia econométrica é obter e analisar um conjunto de dados e definir uma hipótese específica que explique a natureza e a forma do conjunto. Esses dados podem ser, por exemplo, os preços históricos de um índice de ações, observações coletadas de uma pesquisa de finanças do consumidor ou taxas de desemprego e inflação em diferentes países.

Se você estiver interessado na relação entre a variação anual do preço do S&P 500 e a taxa de desemprego, colete os dois conjuntos de dados. Então, você pode testar a ideia de que o desemprego mais alto leva a preços mais baixos no mercado de ações. Neste exemplo, o preço da bolsa seria a variável dependente e a taxa de desemprego a variável independente ou explicativa.

A relação mais comum é linear, o que significa que qualquer mudança na variável explicativa terá uma correlação positiva com a variável dependente. Essa relação pode ser explorada com um modelo de regressão simples, o que equivale a gerar uma linha de melhor ajuste entre os dois conjuntos de dados e, em seguida, testar para ver a que distância cada ponto de dados está, em média, dessa linha.

Observe que você pode ter várias variáveis explicativas em sua análise – por exemplo, mudanças no PIB e na inflação, além do desemprego, para explicar os preços do mercado de ações. Quando mais de uma variável explicativa é usada, ela é chamada de regressão linear múltipla. Esta é a ferramenta mais utilizada em econometria.

Alguns economistas, incluindo John Maynard Keynes,. criticaram os econometristas por confiarem excessivamente nas correlações estatísticas em vez do pensamento econômico.

Diferentes modelos de regressão

Existem vários modelos de regressão diferentes que são otimizados dependendo da natureza dos dados que estão sendo analisados e do tipo de pergunta que está sendo feita. O exemplo mais comum é a regressão dos mínimos quadrados ordinários (OLS), que pode ser realizada em vários tipos de dados de corte transversal ou de séries temporais. Se você estiver interessado em um resultado binário (sim-não) — por exemplo, qual a probabilidade de você ser demitido de um emprego com base em sua produtividade — você pode usar uma regressão logística ou um modelo probit. Hoje, os econometristas têm centenas de modelos à sua disposição.

A Econometrics agora está conduzindo usando pacotes de software de análise estatística projetados para esses propósitos, como STATA, SPSS ou R. Esses pacotes de software também podem facilmente testar a significância estatística para determinar a probabilidade de que as correlações possam surgir por acaso. R-quadrado,. testes t,. valores p e testes de tese nula são todos métodos usados por econometristas para avaliar a validade dos resultados de seus modelos.

Limitações da Econometria

A econometria às vezes é criticada por confiar demais na interpretação de dados brutos sem vinculá-los à teoria econômica estabelecida ou procurar mecanismos causais. É crucial que as descobertas reveladas nos dados possam ser adequadamente explicadas por uma teoria, mesmo que isso signifique desenvolver sua própria teoria dos processos subjacentes.

A análise de regressão também não prova a causa, e só porque dois conjuntos de dados mostram uma associação, pode ser espúria. Por exemplo, as mortes por afogamento em piscinas aumentam com o PIB. Uma economia em crescimento faz com que as pessoas se afoguem? Isso é improvável, mas talvez mais pessoas comprem pools quando a economia está crescendo. A econometria está amplamente preocupada com a análise de correlação, e é importante lembrar que correlação não é igual a causação.

A linha de fundo

A econometria é uma disciplina popular que integra ferramentas estatísticas e modelagem para dados econômicos, e é frequentemente usada por formuladores de políticas para prever o resultado de mudanças nas políticas. Como com outras ferramentas estatísticas, há muitas possibilidades de erro quando as ferramentas econométricas são usadas de forma descuidada. Os econometristas devem ter o cuidado de justificar suas conclusões com raciocínio sólido, bem como inferências estatísticas.

##Destaques

• A econometria também pode ser usada para tentar prever tendências econômicas ou financeiras futuras.

• Alguns economistas criticaram o campo da econometria por priorizar os modelos estatísticos sobre o raciocínio econômico.

• A econometria baseia-se em técnicas como modelos de regressão e teste de hipótese nula.

• Econometria é o uso de métodos estatísticos para desenvolver teorias ou testar hipóteses existentes em economia ou finanças.

• Tal como acontece com outras ferramentas estatísticas, os econometristas devem ter cuidado para não inferir uma relação causal da correlação estatística.

##PERGUNTAS FREQUENTES

O que é Autocorrelação em Econometria?

autocorrelação mede as relações entre uma única variável em diferentes períodos de tempo. Por esse motivo, às vezes é chamada de correlação defasada ou correlação serial, pois é usada para medir como o valor passado de uma determinada variável pode prever valores futuros da mesma variável. A autocorrelação é uma ferramenta útil para os traders, especialmente na análise técnica.

O que é endogeneidade em econometria?

Uma variável endógena é uma variável que é influenciada por mudanças em outra variável. Devido à complexidade dos sistemas econômicos, é difícil determinar todas as relações sutis entre os diferentes fatores, e algumas variáveis podem ser parcialmente endógenas e parcialmente exógenas. Em estudos econométricos, os pesquisadores devem ter o cuidado de considerar a possibilidade de que o termo de erro possa estar parcialmente correlacionado com outras variáveis.

O que são estimadores em econometria?

Um estimador é uma estatística que é usada para estimar algum fato ou medida sobre uma população maior. Os estimadores são frequentemente usados em situações em que não é prático medir toda a população. Por exemplo, não é possível medir a taxa de emprego exata em um momento específico, mas é possível estimar o desemprego com base em uma amostra da população escolhida aleatoriamente.