Econometrie - Econometrics

Econometria este aplicarea metodelor statistice datelor economice pentru a da conținut empiric relațiilor economice. Mai precis, este „analiza cantitativă a fenomenelor economice actuale bazată pe dezvoltarea simultană a teoriei și observației, legată de metode adecvate de inferență”. Un manual introductiv de economie descrie econometria ca permițând economiștilor „să treacă prin munți de date pentru a extrage relații simple”. Jan Tinbergen este unul dintre cei doi părinți fondatori ai econometriei. Celălalt, Ragnar Frisch , a inventat și termenul în sensul în care este folosit astăzi.

Un instrument de bază pentru econometrie este modelul de regresie liniară multiplă . Teoria econometrică utilizează teoria statistică și statistica matematică pentru a evalua și dezvolta metode econometrice. Econometricienii încearcă să găsească estimatori care au proprietăți statistice dorite, inclusiv imparțialitate , eficiență și consistență . Econometria aplicată folosește econometria teoretică și datele din lumea reală pentru evaluarea teoriilor economice, dezvoltarea modelelor econometrice , analiza istoriei economice și prognoză .

Modele de bază: regresie liniară

Un instrument de bază pentru econometrie este modelul de regresie liniară multiplă . În econometria modernă, alte instrumente statistice sunt frecvent utilizate, dar regresia liniară este în continuare cel mai frecvent utilizat punct de plecare pentru o analiză. Estimarea unei regresii liniare pe două variabile poate fi vizualizată ca potrivirea unei linii prin puncte de date reprezentând valori asociate ale variabilelor independente și dependente.

Legea lui Okun reprezentând relația dintre creșterea PIB-ului și rata șomajului. Linia montată se găsește utilizând analiza de regresie.

De exemplu, luați în considerare legea lui Okun , care corelează creșterea PIB-ului cu rata șomajului. Această relație este reprezentată într-o regresie liniară în care modificarea ratei șomajului ( ) este o funcție a unei interceptări ( ), o valoare dată a creșterii PIB înmulțită cu un coeficient de pantă și un termen de eroare : ${\ displaystyle \ Delta \ {\ text {Șomaj}}}$ ${\ displaystyle \ beta _ {0}}$ ${\ displaystyle \ beta _ {1}}$ ${\ displaystyle \ varepsilon}$

{\ displaystyle \ Delta \ {\ text {Unemployment}} = \ beta _ {0} + \ beta _ {1} {\ text {Growth}} + \ varepsilon.}

Parametrii necunoscuți și pot fi estimate. Aici este estimat la 0,83 și estimat la -1,77. Aceasta înseamnă că, dacă creșterea PIB-ului ar crește cu un punct procentual, rata șomajului ar fi prognozată să scadă cu 1,77 * 1 puncte, alte lucruri rămânând constante . Modelul ar putea fi apoi testat pentru semnificația statistică a faptului dacă o creștere a creșterii PIB este asociată cu o scădere a șomajului, așa cum se presupune . În cazul în care estimarea nu ar fi semnificativ diferită de 0, testul nu ar reuși să găsească dovezi că schimbările în rata de creștere și rata șomajului au fost corelate. Varianța unei predicții a variabilei dependente (șomajul) în funcție de variabila independentă (creșterea PIB) este dată în polinomii cei mai mici pătrate . ${\ displaystyle \ beta _ {0}}$ ${\ displaystyle \ beta _ {1}}$ ${\ displaystyle \ beta _ {0}}$ ${\ displaystyle \ beta _ {1}}$ ${\ displaystyle \ beta _ {1}}$

Teorie

Teoria econometrică utilizează teoria statistică și statistica matematică pentru a evalua și dezvolta metode econometrice. Econometricienii încearcă să găsească estimatori care au proprietăți statistice dorite, inclusiv imparțialitate , eficiență și consistență . Un estimator este imparțial dacă valoarea sa așteptată este adevărata valoare a parametrului; este consecvent dacă converge la valoarea reală pe măsură ce dimensiunea eșantionului devine mai mare și este eficient dacă estimatorul are o eroare standard mai mică decât alți estimatori imparțiali pentru o dimensiune eșantion dată. Cel mai mic pătrat obișnuit (OLS) este adesea utilizat pentru estimare, deoarece oferă ALBASTRU sau „cel mai bun estimator liniar imparțial” (unde „cel mai bun” înseamnă cel mai eficient, imparțial estimator) având în vedere ipotezele Gauss-Markov . Atunci când aceste ipoteze sunt încălcate sau se doresc alte proprietăți statistice, se utilizează alte tehnici de estimare, cum ar fi estimarea maximă a probabilității , metoda generalizată a momentelor sau cele mai mici pătrate generalizate . Estimatorii care încorporează credințe anterioare sunt susținuți de cei care favorizează statisticile bayesiene față de abordările tradiționale, clasice sau „frecventiste” .

Metode

Econometria aplicată folosește econometrie teoretică și date din lumea reală pentru evaluarea teoriilor economice, dezvoltarea modelelor econometrice , analiza istoriei economice și prognoză .

Econometria poate utiliza modele statistice standard pentru a studia întrebările economice, dar cel mai adesea se bazează pe date observaționale , mai degrabă decât în experimente controlate . În acest sens, proiectarea studiilor observaționale în econometrie este similară cu proiectarea studiilor din alte discipline observaționale, cum ar fi astronomie, epidemiologie, sociologie și științe politice. Analiza datelor dintr-un studiu observațional este ghidată de protocolul de studiu, deși analiza datelor exploratorii poate fi utilă pentru generarea de noi ipoteze. Economia analizează adesea sistemele de ecuații și inegalități, cum ar fi cererea și oferta ipoteză a fi în echilibru . Prin urmare, domeniul econometriei a dezvoltat metode de identificare și estimare a modelelor de ecuații simultane . Aceste metode sunt analoage metodelor utilizate în alte domenii ale științei, cum ar fi domeniul identificării sistemelor în analiza sistemelor și teoria controlului . Astfel de metode pot permite cercetătorilor să estimeze modele și să investigheze consecințele empirice ale acestora, fără a manipula direct sistemul.

Una dintre metodele statistice fundamentale utilizate de econometricieni este analiza de regresie . Metodele de regresie sunt importante în econometrie, deoarece economiștii de obicei nu pot folosi experimente controlate . Econometricienii caută deseori experimente naturale iluminante în absența dovezilor din experimente controlate. Datele observaționale pot fi supuse unei prejudecăți variabile omise și a unei liste de alte probleme care trebuie abordate utilizând analiza cauzală a modelelor de ecuație simultană.

În plus față de experimentele naturale, metodele cvasi-experimentale au fost utilizate din ce în ce mai frecvent de econometrici încă din anii 1980, pentru a identifica în mod credibil efectele cauzale.

Exemplu

Un exemplu simplu de relație în econometrie din domeniul economiei muncii este:

{\ displaystyle \ ln ({\ text {wage}}) = \ beta _ {0} + \ beta _ {1} ({\ text {ani de educație}}) + \ varepsilon.}

Acest exemplu presupune că logaritmul natural al salariului unei persoane este o funcție liniară a numărului de ani de educație pe care i-a dobândit persoana respectivă. Parametrul măsoară creșterea jurnalului natural al salariului atribuibil încă unui an de educație. Termenul este o variabilă aleatorie care reprezintă toți ceilalți factori care pot avea o influență directă asupra salariilor. Scopul econometric este de a estima parametrii, în ipoteze specifice despre variabila aleatorie . De exemplu, dacă este necorelat cu anii de educație, atunci ecuația poate fi estimată cu cele mai mici pătrate obișnuite . ${\ displaystyle \ beta _ {1}}$ ${\ displaystyle \ varepsilon}$ ${\ displaystyle \ beta _ {0} {\ mbox {și}} \ beta _ {1}}$ ${\ displaystyle \ varepsilon}$ ${\ displaystyle \ varepsilon}$

Dacă cercetătorul ar putea aloca aleatoriu oameni la diferite niveluri de educație, setul de date astfel generat ar permite estimarea efectului schimbărilor din anii de educație asupra salariilor. În realitate, aceste experimente nu pot fi efectuate. În schimb, econometricianul observă anii de educație și salariile plătite oamenilor care diferă de-a lungul multor dimensiuni. Având în vedere acest tip de date, coeficientul estimat pe ani de educație în ecuația de mai sus reflectă atât efectul educației asupra salariilor, cât și efectul altor variabile asupra salariilor, dacă aceste alte variabile au fost corelate cu educația. De exemplu, persoanele născute în anumite locuri pot avea salarii mai mari și niveluri mai ridicate de educație. Cu excepția cazului în care econometricianul controlează locul nașterii în ecuația de mai sus, efectul locului de naștere asupra salariilor poate fi atribuit în mod fals efectului educației asupra salariilor.

Cel mai evident mod de a controla locul de naștere este de a include o măsură a efectului locului de naștere în ecuația de mai sus. Excluderea locului de naștere, împreună cu presupunerea necorelată cu educația, produce un model greșit de specificat. O altă tehnică constă în includerea în ecuație a unui set suplimentar de covariabile măsurate care nu sunt variabile instrumentale, dar care pot fi identificate. O prezentare generală a metodelor econometrice utilizate pentru studierea acestei probleme a fost oferită de Card (1999). ${\ displaystyle \ epsilon}$ ${\ displaystyle \ beta _ {1}}$

Jurnale

Principalele reviste care publică lucrări în econometrie sunt Econometrica , Journal of Econometrics , The Review of Economics and Statistics , Econometric Theory , Journal of Applied Econometrics , Econometric Reviews , The Econometrics Journal și Journal of Business & Economic Statistics .

Limitări și critici

La fel ca alte forme de analiză statistică, modelele econometrice prost specificate pot prezenta o relație falsă în care două variabile sunt corelate, dar cauzal lipsite de legătură. Într-un studiu al utilizării econometriei în revistele economice majore, McCloskey a concluzionat că unii economiști raportează valori p (urmând tradiția pescărească a testelor de semnificație a ipotezelor nule punctuale ) și neglijează preocupările privind erorile de tip II ; unii economiști nu reușesc să raporteze estimări ale dimensiunii efectelor (în afară de semnificația statistică ) și să discute despre importanța lor economică. Ea susține, de asemenea, că unii economiști nu reușesc să folosească raționamentul economic pentru selectarea modelului , în special pentru a decide ce variabile să includă într-o regresie.

În unele cazuri, variabilele economice nu pot fi manipulate experimental ca tratamente alocate aleatoriu subiecților. În astfel de cazuri, economiștii se bazează pe studii observaționale , folosind adesea seturi de date cu multe covariate puternic asociate , rezultând un număr enorm de modele cu abilități explicative similare, dar covariate diferite și estimări de regresie. În ceea ce privește pluralitatea de modele compatibile cu seturile de date observaționale, Edward Leamer a îndemnat ca „profesioniștii ... să respingă în mod corespunzător credința până când se poate demonstra că o deducție este insensibilă la alegerea ipotezelor”.

Vezi si

Lecturi suplimentare

Carte de teorie econometrică pe Wikibooks
Giovannini, Enrico Understanding Economic Statistics , OECD Publishing, 2008, ISBN 978-92-64-03312-2

Languages

In other projects