ekonometrija
Econometrics je kvantitativna primjena statističkih i matematičkih modela pomoću podataka za razvoj teorija ili testiranje postojećih hipoteza u ekonomiji i predviđanje budućih trendova iz povijesnih podataka. Podvrgava podatke iz stvarnog svijeta statističkim ispitivanjima, a zatim uspoređuje i uspoređuje rezultate s teorijom ili teorijama koje se ispituju.
Ovisno o tome jeste li zainteresirani za testiranje postojeće teorije ili korištenje postojećih podataka za razvoj nove hipoteze na temelju tih opažanja, ekonometriju možete podijeliti u dvije glavne kategorije: teorijsku i primijenjenu. Oni koji se rutinski bave ovom praksom poznati su kao ekonometri.
Ključni odvodi
- Econometrics je kvantitativna primjena statističkih i matematičkih modela pomoću podataka za razvoj teorija ili testiranje postojećih hipoteza u ekonomiji.
- Ekonometrija se oslanja na tehnike kao što su regresijski modeli i testiranje nulte hipoteze.
- Ekonometrija se također može koristiti za pokušaj prognoziranja budućih ekonomskih ili financijskih kretanja.
Razumijevanje ekonometrije
Ekonometrija analizira podatke koristeći statističke metode kako bi se ispitala ili razvila ekonomska teorija. Ove se metode oslanjaju na statističke zaključke za kvantificiranje i analizu ekonomskih teorija korištenjem alata kao što su frekvencija, distribucija vjerojatnosti i vjerojatnosti, statistički zaključak, korelacijska analiza, jednostavna i višestruka regresijska analiza, modeli istovremenih jednadžbi i metode vremenskih serija.
Econometricu su pokrenuli Lawrence Klein, Ragnar Frisch i Simon Kuznets. Sva trojica su 1971. za svoje doprinose osvojila Nobelovu nagradu za ekonomiju. Danas se redovito koristi među znanstvenicima, kao i praktičarima poput trgovaca i analitičara na Wall Streetu.
Primjer primjene ekonometrije je proučavanje učinka dohotka pomoću vidljivih podataka. Ekonomist može pretpostaviti da će, kako osoba povećava svoje prihode, povećati i svoju potrošnju. Ako podaci pokazuju da postoji takva povezanost, tada se može provesti regresijska analiza kako bi se shvatila snaga odnosa između dohotka i potrošnje i je li taj odnos statistički značajan ili ne - to je, čini se, malo vjerojatno da je zbog samo slučajnosti.
Metodologija ekonometrije
Prvi korak u ekonometrijskoj metodologiji je dobivanje i analiza skupa podataka i definiranje posebne hipoteze koja objašnjava prirodu i oblik skupa. Ti podaci mogu biti, na primjer, povijesne cijene indeksa dionica, opažanja prikupljena istraživanjem potrošačkih financija ili stope nezaposlenosti i inflacije u različitim zemljama.
Ako vas zanima odnos između godišnje promjene cijena S&P 500 i stope nezaposlenosti, prikupit ćete oba skupa podataka. Ovdje želite testirati ideju da veća nezaposlenost dovodi do nižih cijena dionica. Cijena burze stoga je ovisna varijabla, a stopa nezaposlenosti je neovisna ili obrazložljiva varijabla.
Najčešći odnos je linearan, što znači da će svaka promjena u objašnjavajućoj varijabli imati pozitivan odnos s zavisnom varijablom, u kojem se slučaju za istraživanje ovog odnosa često koristi jednostavni regresijski model, što znači stvaranje najprikladnije linije između dva skupa podataka, a zatim testiranje da vidimo koliko je prosječno svaka podatkovna točka od te crte.
Imajte na umu da u vašoj analizi možete imati nekoliko objašnjivih varijabli - na primjer, promjene u BDP-u i inflaciji, osim nezaposlenosti u objašnjavanju cijena dionica. Kada se koristi više od jedne objašnjavajuće varijable, naziva se višestrukom linearnom regresijom, modelom koji se u ekonometriji najčešće koristi.
Različiti regresijski modeli
Postoji nekoliko različitih regresijskih modela koji su optimizirani ovisno o prirodi podataka koji se analiziraju i vrsti pitanja koje se postavlja. Najčešći primjer je obična regresija najmanjeg kvadrata (OLS), koja se može izvesti na nekoliko vrsta podataka poprečnog presjeka ili vremenske serije. Ako vas zanima binarni (da-ne) ishod - na primjer, kolika je vjerojatnost da će vas otpustiti iz radnog mjesta na osnovu vaše produktivnosti - možete koristiti logističku regresiju ili brzi model. Danas postoje stotine modela kojima ekonometrić raspolaže.
Ekonometrija se sada provodi koristeći softverske pakete za statističku analizu dizajnirane za ove svrhe, poput STATA, SPSS ili R. Ovi se softverski paketi također lako mogu testirati na statističku važnost kako bi pružili potporu da empirijski rezultati dobiveni tim modelima nisu samo rezultat prilika. R-kvadrat, t-testovi, p-vrijednosti i nulta hipotezna ispitivanja sve su metode koje ekonometri koriste za procjenu valjanosti rezultata svojih modela.
Ograničenja ekonometrije
Ekonometriku se ponekad kritizira da se previše oslanja na interpretaciju sirovih podataka, bez povezivanja s uspostavljenom ekonomskom teorijom ili traženjem uzročnih mehanizama. Ključno je da nalazi otkriveni u podacima mogu teorijski na odgovarajući način objasniti, čak i ako to znači razvijanje vlastite teorije temeljnih procesa.
Regresijska analiza također ne dokazuje uzročne uzroke, a upravo zato što dva skupa podataka pokazuju povezanost, to može biti lažno. Na primjer, smrt utapanja u bazenima povećava se s BDP-om. Da li rastuća ekonomija usporava ljude? Naravno da ne, ali možda više ljudi kupuje bazene kada gospodarstvo procvata. Ekonometrija se velikim dijelom bavi korelacijskom analizom, a imajte na umu da korelacija nije jednaka uzročnoj povezanosti.
Usporedba investicijskih računa Ime dobavljača Opis Otkrivanje oglašavača × Ponude koje se pojavljuju u ovoj tablici potječu od partnerstava od kojih Investopedia prima naknadu.