Econometrics
Econometrics er den kvantitative anvendelsen av statistiske og matematiske modeller ved bruk av data for å utvikle teorier eller teste eksisterende hypoteser i økonomi og for å forutsi fremtidige trender fra historiske data. Den utsetter virkelige data for statistiske studier og sammenligner og kontrasterer resultatene mot teorien eller teoriene som testes.
Avhengig av om du er interessert i å teste en eksisterende teori eller å bruke eksisterende data for å utvikle en ny hypotese basert på disse observasjonene, kan økonometrikk deles inn i to hovedkategorier: teoretisk og anvendt. De som rutinemessig driver med denne praksisen er ofte kjent som økonometrikere.
Viktige takeaways
- Econometrics er den kvantitative anvendelsen av statistiske og matematiske modeller ved bruk av data for å utvikle teorier eller teste eksisterende hypoteser i økonomi.
- Econometrics er avhengig av teknikker som regresjonsmodeller og nullhypotetesting.
- Econometrics kan også brukes til å prøve å forutsi fremtidige økonomiske eller økonomiske trender.
Forstå Econometrics
Econometrics analyserer data ved bruk av statistiske metoder for å teste eller utvikle økonomisk teori. Disse metodene er avhengige av statistiske inferenser for å kvantifisere og analysere økonomiske teorier ved å utnytte verktøy som frekvensfordeling, sannsynlighet og sannsynlighetsfordeling, statistisk inferens, korrelasjonsanalyse, enkel og multiple regresjonsanalyse, samtidige ligningsmodeller og tidsseriemetoder.
Econometrics ble pioner av Lawrence Klein, Ragnar Frisch og Simon Kuznets. Alle tre vant Nobelprisen i økonomi i 1971 for sine bidrag. I dag brukes det jevnlig blant akademikere så vel som utøvere som Wall Street-handelsmenn og analytikere.
Et eksempel på anvendelse av økonometrikk er å studere inntektseffekten ved hjelp av observerbare data. En økonom kan antyde at når en person øker inntekten, vil utgiftene også øke. Hvis dataene viser at en slik tilknytning er til stede, kan det deretter utføres en regresjonsanalyse for å forstå styrken i forholdet mellom inntekt og forbruk og hvorvidt det forholdet er statistisk signifikant - det vil si det er usannsynlig at det er på grunn av sjanse alene.
Metodikken for økonometrikk
Det første trinnet til økonometrisk metodikk er å skaffe og analysere et sett med data og definere en spesifikk hypotese som forklarer settets art og form. Disse dataene kan for eksempel være de historiske kursene for en aksjeindeks, observasjoner samlet inn fra en undersøkelse av forbrukerfinans, eller arbeidsledighet og inflasjonsrater i forskjellige land.
Hvis du er interessert i forholdet mellom den årlige prisendringen på S&P 500 og arbeidsledigheten, samler du begge datasettene. Her vil du teste ideen om at høyere arbeidsledighet fører til lavere aksjemarkedspriser. Aksjepris er dermed din avhengige variabel og arbeidsledigheten er den uavhengige eller forklarende variabelen.
Det vanligste forholdet er lineært, noe som betyr at enhver endring i den forklarende variabelen vil ha en positiv korrelasjon med den avhengige variabelen, i hvilket tilfelle en enkel regresjonsmodell ofte brukes til å utforske dette forholdet, som utgjør en generering av en best tilpasset linje mellom de to datasettene og deretter teste for å se hvor langt hvert datapunkt er i gjennomsnitt fra den linjen.
Merk at du kan ha flere forklaringsvariabler i analysen din - for eksempel endringer i BNP og inflasjon i tillegg til arbeidsledighet for å forklare aksjekursene. Når mer enn en forklaringsvariabel brukes, blir den referert til som multippel lineær regresjon, modellen som er det mest brukte verktøyet i økonometrikk.
Ulike regresjonsmodeller
Det finnes flere forskjellige regresjonsmodeller som er optimalisert avhengig av arten av dataene som analyseres og typen spørsmål. Det vanligste eksemplet er den ordinære minste-kvadratiske regresjonen (OLS) -regresjonen, som kan utføres på flere typer tverrsnitts- eller tidsseriedata. Hvis du er interessert i et binært (ja-nei) utfall - for eksempel hvor sannsynlig du vil bli sparket fra en jobb basert på produktiviteten din - kan du bruke en logistisk regresjon eller en probit-modell. I dag er det hundrevis av modeller som en økonometriker har til rådighet.
Econometrics utføres nå ved bruk av programvarepakker for statistisk analyse designet for disse formålene, for eksempel STATA, SPSS eller R. Disse programvarepakkene kan også enkelt teste for statistisk betydning for å gi støtte for at de empiriske resultatene produsert av disse modellene ikke bare er et resultat av sjanse. R-kvadrat, t-test, p-verdier og null-hypotese testing er alle metoder som brukes av økonometrikere for å evaluere gyldigheten av modellresultatene.
Begrensninger i økonometrikk
Econometrics blir ofte kritisert for å stole for mye på tolkningen av rå data uten å knytte dem til etablert økonomisk teori eller lete etter årsaksmekanismer. Det er avgjørende at funnene som er avslørt i dataene kan forklares tilstrekkelig med en teori, selv om det betyr å utvikle din egen teori om de underliggende prosessene.
Regresjonsanalyse beviser heller ikke årsakssammenheng, og bare fordi to datasett viser en assosiasjon, kan det være falsk. For eksempel øker drukningsdødsfall i svømmebassenger med BNP. Får en voksende økonomi folk til å drukne? Selvfølgelig ikke, men kanskje flere kjøper bassenger når økonomien blomstrer. Econometrics er i stor grad opptatt av korrelasjonsanalyse, og husk at korrelasjon ikke tilsvarer årsakssammenheng.
Sammenlign Navn på leverandør av investeringskontoer Beskrivelse Annonsørens avsløring × Tilbudene som vises i denne tabellen er fra partnerskap som Investopedia mottar kompensasjon fra.