Эконометрика

Что такое эконометрика?

Эконометрика — это использование статистических и математических моделей для разработки теорий или проверки существующих экономических гипотез , а также для прогнозирования будущих тенденций на основе исторических данных. Он подвергает реальные данные статистическим испытаниям, а затем сравнивает результаты с проверяемой теорией.

В зависимости от того, заинтересованы ли вы в проверке существующей теории или в использовании существующих данных для разработки новой гипотезы, эконометрику можно разделить на две основные категории: теоретическую и прикладную. Те, кто регулярно занимается этой практикой, широко известны как эконометристы.

Понимание эконометрики

Эконометрика анализирует данные с использованием статистических методов для проверки или развития экономической теории. Эти методы основаны на статистических выводах для количественной оценки и анализа экономических теорий с использованием таких инструментов, как частотные распределения,. вероятности и распределения вероятностей,. статистические выводы, корреляционный анализ, простой и множественный регрессионный анализ, модели одновременных уравнений и методы временных рядов.

Эконометрика была разработана Лоуренсом Кляйном,. Рагнаром Фришем и Саймоном Кузнецом. Все трое получили Нобелевскую премию по экономике за свой вклад. Сегодня он регулярно используется учеными, а также практиками, такими как трейдеры и аналитики с Уолл-стрит.

Примером применения эконометрики является изучение эффекта дохода с использованием наблюдаемых данных. Экономист может предположить, что по мере того, как человек увеличивает свой доход, его расходы также увеличиваются.

Если данные показывают, что такая связь присутствует, можно провести регрессионный анализ, чтобы понять силу связи между доходом и потреблением и выяснить, является ли эта связь статистически значимой, т. е. маловероятно, что она существует. только благодаря случайности.

Методы эконометрики

Первым шагом к эконометрической методологии является получение и анализ набора данных и определение конкретной гипотезы, объясняющей природу и форму набора. Этими данными могут быть, например, исторические цены фондового индекса, наблюдения, полученные в ходе обследования потребительских финансов, или уровни безработицы и инфляции в разных странах.

Если вас интересует взаимосвязь между годовым изменением цены S&P 500 и уровнем безработицы, вы должны собрать оба набора данных. Затем вы можете проверить идею о том, что более высокая безработица приводит к снижению цен на фондовом рынке. В этом примере цена на фондовом рынке будет зависимой переменной, а уровень безработицы — независимой или объясняющей переменной.

Наиболее распространенная зависимость является линейной, что означает, что любое изменение объясняющей переменной будет иметь положительную корреляцию с зависимой переменной. Эту взаимосвязь можно исследовать с помощью простой регрессионной модели, которая сводится к построению наиболее подходящей линии между двумя наборами данных и последующему тестированию, чтобы увидеть, насколько каждая точка данных в среднем удалена от этой линии.

Обратите внимание, что в вашем анализе может быть несколько объясняющих переменных, например, изменения ВВП и инфляции в дополнение к безработице для объяснения цен на фондовом рынке. Когда используется более одной независимой переменной, это называется множественной линейной регрессией. Это наиболее часто используемый инструмент в эконометрике.

Некоторые экономисты, в том числе Джон Мейнард Кейнс,. критикуют эконометриков за то, что они слишком полагаются на статистические корреляции вместо экономического мышления.

Различные модели регрессии

Существует несколько различных моделей регрессии, которые оптимизируются в зависимости от характера анализируемых данных и типа задаваемого вопроса. Наиболее распространенным примером является обычная регрессия методом наименьших квадратов (OLS), которую можно проводить на нескольких типах перекрестных данных или данных временных рядов. Если вас интересует бинарный результат (да-нет) — например, вероятность того, что вас уволят с работы в зависимости от вашей продуктивности, — вы можете использовать логистическую регрессию или пробит-модель. Сегодня эконометристы имеют в своем распоряжении сотни моделей.

В настоящее время эконометрика проводится с использованием программных пакетов статистического анализа, разработанных для этих целей, таких как STATA, SPSS или R. Эти программные пакеты также могут легко проверять статистическую значимость, чтобы определить вероятность того, что корреляции могут возникнуть случайно. R-квадрат,. t-тесты,. p-значения и проверка нулевой гипотезы — все это методы, используемые эконометриками для оценки достоверности результатов их моделей.

Ограничения эконометрики

Эконометрику иногда критикуют за то, что она слишком сильно полагается на интерпретацию необработанных данных, не связывая их с устоявшейся экономической теорией или не ища причинно-следственных механизмов. Крайне важно, чтобы результаты, обнаруженные в данных, могли быть адекватно объяснены теорией, даже если это означает разработку вашей собственной теории лежащих в основе процессов.

Регрессионный анализ также не доказывает причинно-следственную связь, и только потому, что два набора данных показывают связь, она может быть ложной. Например, смертность от утопления в плавательных бассейнах увеличивается с ростом ВВП. Заставляет ли растущая экономика людей тонуть? Это маловероятно, но, возможно, больше людей покупают бассейны, когда экономика находится на подъеме. Эконометрика в основном занимается корреляционным анализом, и важно помнить, что корреляция не равна причинно-следственной связи.

Нижняя линия

Эконометрика — это популярная дисциплина, объединяющая статистические инструменты и моделирование экономических данных, и она часто используется политиками для прогнозирования результатов изменений в политике. Как и в случае с другими статистическими инструментами, при небрежном использовании эконометрических инструментов существует множество возможностей для ошибок. Эконометристы должны быть осторожны, чтобы обосновать свои выводы здравыми рассуждениями, а также статистическими выводами.

Особенности

• Эконометрику также можно использовать для прогнозирования будущих экономических или финансовых тенденций.

• Некоторые экономисты критикуют область эконометрики за приоритетность статистических моделей над экономическими рассуждениями.

• Эконометрика опирается на такие методы, как регрессионные модели и проверка нулевой гипотезы.

• Эконометрика — это использование статистических методов для разработки теорий или проверки существующих гипотез в экономике или финансах.

• Как и в случае с другими статистическими инструментами, эконометрики должны быть осторожны, чтобы не вывести причинно-следственную связь из статистической корреляции.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Что такое автокорреляция в эконометрике?

Автокорреляция измеряет отношения между одной переменной в разные периоды времени. По этой причине ее иногда называют корреляцией с запаздыванием или последовательной корреляцией, поскольку она используется для измерения того, как прошлое значение определенной переменной может предсказывать будущие значения той же переменной. Автокорреляция — полезный инструмент для трейдеров, особенно в техническом анализе.

Что такое эндогенность в эконометрике?

Эндогенная переменная – это переменная, на которую влияют изменения другой переменной. Из-за сложности экономических систем трудно определить все тонкие взаимосвязи между различными факторами, а некоторые переменные могут быть частично эндогенными и частично экзогенными. В эконометрических исследованиях исследователи должны тщательно учитывать возможность того, что член ошибки может быть частично коррелирован с другими переменными.

Что такое оценщики в эконометрике?

Оценщик — это статистика, которая используется для оценки некоторого факта или измерения в отношении большей совокупности. Оценщики часто используются в ситуациях, когда нецелесообразно измерять всю совокупность. Например, невозможно измерить точный уровень занятости в любое конкретное время, но можно оценить безработицу на основе случайно выбранной выборки населения.