- Co to jest ekonometria? Zależnie od tego, czy jesteś zainteresowany testowaniem istniejącej teorii lub wykorzystaniem istniejących danych do opracowania nowej hipotezy opartej na tych obserwacjach, ekonometria może być podzielona na dwie główne kategorie: teoretyczną i stosowaną. Ci, którzy rutynowo angażują się w tę praktykę, są powszechnie znani jako ekonometrycy. Key Takeaways Ekonometria to wykorzystanie metod statystycznych przy użyciu danych ilościowych do rozwijania teorii lub testowania istniejących hipotez w ekonomii lub finansach. Ekonometria opiera się na technikach takich jak modele regresji i testowanie hipotez zerowych. Ekonometria może być również wykorzystywana do prób przewidywania przyszłych trendów gospodarczych lub finansowych. Zrozumienie ekonometrii
- Metodologia ekonometrii
- Różne modele regresji
- Ograniczenia Ekonometrii
Co to jest ekonometria?
Zależnie od tego, czy jesteś zainteresowany testowaniem istniejącej teorii lub wykorzystaniem istniejących danych do opracowania nowej hipotezy opartej na tych obserwacjach, ekonometria może być podzielona na dwie główne kategorie: teoretyczną i stosowaną. Ci, którzy rutynowo angażują się w tę praktykę, są powszechnie znani jako ekonometrycy.
Key Takeaways
- Ekonometria to wykorzystanie metod statystycznych przy użyciu danych ilościowych do rozwijania teorii lub testowania istniejących hipotez w ekonomii lub finansach.
- Ekonometria opiera się na technikach takich jak modele regresji i testowanie hipotez zerowych.
- Ekonometria może być również wykorzystywana do prób przewidywania przyszłych trendów gospodarczych lub finansowych.
Zrozumienie ekonometrii
Ekonometria analizuje dane przy użyciu metod statystycznych w celu przetestowania lub rozwinięcia teorii ekonomicznej. Metody te opierają się na wnioskowaniu statystycznym do kwantyfikacji i analizy teorii ekonomicznych poprzez wykorzystanie narzędzi, takich jak rozkłady częstotliwości, prawdopodobieństwo i rozkłady prawdopodobieństwa, wnioskowanie statystyczne, analiza korelacji, prosta i wielokrotna analiza regresji, modele równań równoległych i metody szeregów czasowych.
Ekonometria została zapoczątkowana przez Lawrence Klein, Ragnar Frisch, i Simon Kuznets. Wszystkie trzy zdobył Nagrodę Nobla w dziedzinie ekonomii w 1971 roku za ich wkład. Dzisiaj, jest on używany regularnie wśród naukowców, jak również praktyków, takich jak Wall Street handlowców i analityków.
Przykładem zastosowania ekonometrii jest badanie efektu dochodu przy użyciu obserwowalnych danych. Ekonomista móc hipoteza że gdy osoba wzrastać jego dochód, jego wydatek wzrastać także. Jeżeli dane pokazują, że takie stowarzyszenie jest obecne, analiza regresji może być przeprowadzona w celu zrozumienia siły związku między dochodem a konsumpcją i czy ten związek jest statystycznie istotny – to znaczy, że wydaje się mało prawdopodobne, że jest on spowodowany wyłącznie przypadkiem.
Metodologia ekonometrii
Pierwszym krokiem do metodologii ekonometrycznej jest uzyskanie i przeanalizowanie zestawu danych i zdefiniowanie konkretnej hipotezy, która wyjaśnia charakter i kształt zestawu. 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 cen indeksu S&P 500 a stopą bezrobocia, zebrałbyś oba zestawy danych. Tutaj chcesz przetestować pomysł, że wyższe bezrobocie prowadzi do niższych cen giełdowych. Cena giełdowa jest zatem zmienną zależną, a stopa bezrobocia jest zmienną niezależną lub objaśniającą.
Najczęstszym związkiem jest związek liniowy, co oznacza, że każda zmiana zmiennej objaśniającej będzie miała pozytywną korelację ze zmienną zależną, w którym to przypadku prosty model regresji jest często używany do zbadania tego związku, co sprowadza się do wygenerowania najlepiej dopasowanej linii między dwoma zestawami danych, a następnie testowania, aby zobaczyć, jak daleko każdy punkt danych jest, średnio, od tej linii.
Zauważ, że możesz mieć kilka zmiennych objaśniających w swojej analizie – na przykład, zmiany PKB i inflacji oprócz bezrobocia w wyjaśnianiu cen giełdowych. Kiedy więcej niż jedna zmienna objaśniająca jest używana, jest to określane jako wielokrotna regresja liniowa, model, który jest najczęściej używanym narzędziem w ekonometrii.
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), która może być przeprowadzona na kilku rodzajach danych przekrojowych lub szeregów czasowych. Jeśli interesuje nas wynik binarny (tak-nie) – na przykład, jakie jest prawdopodobieństwo zwolnienia z pracy w zależności od wydajności – możemy użyć regresji logistycznej lub modelu probitowego. Obecnie istnieją setki modeli, które ekonometrycy mają do swojej dyspozycji.
Ekonometria jest obecnie prowadzona przy użyciu pakietów oprogramowania do analizy statystycznej zaprojektowanych do tych celów, takich jak STATA, SPSS lub R. Te pakiety oprogramowania mogą również łatwo testować pod kątem istotności statystycznej, aby zapewnić wsparcie, że wyniki empiryczne produkowane przez te modele nie są jedynie wynikiem przypadku. R-squared, t-testy, p-values, i null-hypothesis testowanie są wszystkie metody używane przez ekonometryków do oceny ważności ich wyników modelu.
Ograniczenia Ekonometrii
Ekonometria jest czasami krytykowana za poleganie zbyt mocno na interpretacji surowych danych bez łączenia ich z ustaloną teorią ekonomiczną lub szukanie mechanizmów przyczynowych. Istotne jest, że ustalenia ujawnione w danych są w stanie być odpowiednio wyjaśnione przez teorię, nawet jeśli oznacza to opracowanie własnej teorii procesów leżących u podstaw.
Analiza regresji również nie dowodzi przyczynowości, a tylko dlatego, że dwa zestawy danych pokazują stowarzyszenie, może to być złudne. Na przykład, zgony spowodowane utonięciem w basenach rosną wraz z PKB. Czy rosnąca gospodarka powoduje, że ludzie się topią? Oczywiście, że nie, ale być może więcej ludzi kupuje baseny, gdy gospodarka kwitnie. Ekonometria jest w dużej mierze dotyczy analizy korelacji, i pamiętaj, korelacja nie równa się przyczynowości.
Zależnie od tego, czy jesteś zainteresowany testowaniem istniejącej teorii lub wykorzystaniem istniejących danych do opracowania nowej hipotezy opartej na tych obserwacjach, ekonometria może być podzielona na dwie główne kategorie: teoretyczną i stosowaną. Ci, którzy rutynowo angażują się w tę praktykę, są powszechnie znani jako ekonometrycy.
Key Takeaways
- Ekonometria to wykorzystanie metod statystycznych przy użyciu danych ilościowych do rozwijania teorii lub testowania istniejących hipotez w ekonomii lub finansach.
- Ekonometria opiera się na technikach takich jak modele regresji i testowanie hipotez zerowych.
- Ekonometria może być również wykorzystywana do prób przewidywania przyszłych trendów gospodarczych lub finansowych.
Zrozumienie ekonometrii
Ekonometria analizuje dane przy użyciu metod statystycznych w celu przetestowania lub rozwinięcia teorii ekonomicznej. Metody te opierają się na wnioskowaniu statystycznym do kwantyfikacji i analizy teorii ekonomicznych poprzez wykorzystanie narzędzi, takich jak rozkłady częstotliwości, prawdopodobieństwo i rozkłady prawdopodobieństwa, wnioskowanie statystyczne, analiza korelacji, prosta i wielokrotna analiza regresji, modele równań równoległych i metody szeregów czasowych.
Ekonometria została zapoczątkowana przez Lawrence Klein, Ragnar Frisch, i Simon Kuznets. Wszystkie trzy zdobył Nagrodę Nobla w dziedzinie ekonomii w 1971 roku za ich wkład. Dzisiaj, jest on używany regularnie wśród naukowców, jak również praktyków, takich jak Wall Street handlowców i analityków.
Przykładem zastosowania ekonometrii jest badanie efektu dochodu przy użyciu obserwowalnych danych. Ekonomista móc hipoteza że gdy osoba wzrastać jego dochód, jego wydatek wzrastać także. Jeżeli dane pokazują, że takie stowarzyszenie jest obecne, analiza regresji może być przeprowadzona w celu zrozumienia siły związku między dochodem a konsumpcją i czy ten związek jest statystycznie istotny – to znaczy, że wydaje się mało prawdopodobne, że jest on spowodowany wyłącznie przypadkiem.
Metodologia ekonometrii
Pierwszym krokiem do metodologii ekonometrycznej jest uzyskanie i przeanalizowanie zestawu danych i zdefiniowanie konkretnej hipotezy, która wyjaśnia charakter i kształt zestawu. 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 cen indeksu S&P 500 a stopą bezrobocia, zebrałbyś oba zestawy danych. Tutaj chcesz przetestować pomysł, że wyższe bezrobocie prowadzi do niższych cen giełdowych. Cena giełdowa jest zatem zmienną zależną, a stopa bezrobocia jest zmienną niezależną lub objaśniającą.
Najczęstszym związkiem jest związek liniowy, co oznacza, że każda zmiana zmiennej objaśniającej będzie miała pozytywną korelację ze zmienną zależną, w którym to przypadku prosty model regresji jest często używany do zbadania tego związku, co sprowadza się do wygenerowania najlepiej dopasowanej linii między dwoma zestawami danych, a następnie testowania, aby zobaczyć, jak daleko każdy punkt danych jest, średnio, od tej linii.
Zauważ, że możesz mieć kilka zmiennych objaśniających w swojej analizie – na przykład, zmiany PKB i inflacji oprócz bezrobocia w wyjaśnianiu cen giełdowych. Kiedy więcej niż jedna zmienna objaśniająca jest używana, jest to określane jako wielokrotna regresja liniowa, model, który jest najczęściej używanym narzędziem w ekonometrii.
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), która może być przeprowadzona na kilku rodzajach danych przekrojowych lub szeregów czasowych. Jeśli interesuje nas wynik binarny (tak-nie) – na przykład, jakie jest prawdopodobieństwo zwolnienia z pracy w zależności od wydajności – możemy użyć regresji logistycznej lub modelu probitowego. Obecnie istnieją setki modeli, które ekonometrycy mają do swojej dyspozycji.
Ekonometria jest obecnie prowadzona przy użyciu pakietów oprogramowania do analizy statystycznej zaprojektowanych do tych celów, takich jak STATA, SPSS lub R. Te pakiety oprogramowania mogą również łatwo testować pod kątem istotności statystycznej, aby zapewnić wsparcie, że wyniki empiryczne produkowane przez te modele nie są jedynie wynikiem przypadku. R-squared, t-testy, p-values, i null-hypothesis testowanie są wszystkie metody używane przez ekonometryków do oceny ważności ich wyników modelu.
Ograniczenia Ekonometrii
Ekonometria jest czasami krytykowana za poleganie zbyt mocno na interpretacji surowych danych bez łączenia ich z ustaloną teorią ekonomiczną lub szukanie mechanizmów przyczynowych. Istotne jest, że ustalenia ujawnione w danych są w stanie być odpowiednio wyjaśnione przez teorię, nawet jeśli oznacza to opracowanie własnej teorii procesów leżących u podstaw.
Analiza regresji również nie dowodzi przyczynowości, a tylko dlatego, że dwa zestawy danych pokazują stowarzyszenie, może to być złudne. Na przykład, zgony spowodowane utonięciem w basenach rosną wraz z PKB. Czy rosnąca gospodarka powoduje, że ludzie się topią? Oczywiście, że nie, ale być może więcej ludzi kupuje baseny, gdy gospodarka kwitnie. Ekonometria jest w dużej mierze dotyczy analizy korelacji, i pamiętaj, korelacja nie równa się przyczynowości.