Эконометрика
Эконометрика дегеніміз не?
Эконометрика – бұл теорияны құру немесе экономикадағы бар гипотезаларды тексеру және тарихи деректерден болашақ тенденцияларды болжау үшін деректерді қолданатын статистикалық және математикалық модельдерді сандық қолдану. Ол нақты деректерді статистикалық зерттеулерге жатқызады, содан кейін алынған нәтижелерді теориямен немесе тексеріліп жатқан теориялармен салыстырады және салыстырады.
Сізге қолданыстағы теорияны тексеруге немесе сол бақылауларға негізделген жаңа гипотезаны жасау үшін бар деректерді пайдалануға мүдделі екендігіңізге байланысты эконометриканы екі үлкен санатқа бөлуге болады: теориялық және қолданбалы. Бұл практикамен үнемі айналысатындарды әдетте эконометриктер деп атайды.
Негізгі өнімдер
- Эконометрика дегеніміз – теорияны құру немесе экономика немесе қаржы саласындағы бар гипотезаларды тексеру үшін сандық мәліметтерді қолданатын статистикалық әдістерді қолдану.
- Эконометрика регрессия модельдері мен нөлдік гипотезаны тексеру сияқты әдістерге сүйенеді.
- Эконометриканы болашақ экономикалық немесе қаржылық тенденцияларды болжауға тырысу үшін де қолдануға болады.
Эконометрика туралы түсінік
Эконометрика экономикалық теорияны тексеру немесе дамыту мақсатында статистикалық әдістердің көмегімен деректерді талдайды. Бұл әдістер жиіліктік үлестіру, ықтималдық және ықтималдық үлестірімдері, статистикалық қорытынды, корреляциялық талдау, қарапайым және еселік регрессиялық талдау, бір мезгілде теңдеулер моделі және уақыт тізбегі әдістері сияқты құралдарды пайдалану арқылы экономикалық теорияларды сандық бағалауға және талдауға негізделген.
Эконометриканың негізін Лоуренс Клейн, Рагнар Фриш және Саймон Кузнец бастады. Үшеуі де өз үлестері үшін 1971 жылы экономика саласындағы Нобель сыйлығын алды. Бүгінгі күні ол академиктер арасында, сондай-ақ Уолл-Стрит трейдерлері мен талдаушылары сияқты практиктер арасында үнемі қолданылады.
Эконометриканы қолдануға мысал ретінде бақыланатын мәліметтерді пайдалана отырып, кірістің әсерін зерттеу болып табылады. Экономист адам табысын арттырған сайын оның шығыны да артады деп гипотеза жасауы мүмкін. Егер деректер осындай ассоциацияның бар екендігін көрсетсе, онда регрессиялық талдауды табыс пен тұтыну арасындағы байланыстың беріктігін және бұл қатынастың статистикалық тұрғыдан маңызды немесе маңызды емес екендігін түсіну үшін жүргізуге болады – яғни оның болуы екіталай сияқты тек кездейсоқтықтың арқасында.
Эконометрика әдіснамасы
Эконометрикалық әдіснаманың алғашқы қадамы мәліметтер жиынтығын алу және талдау және жиынтықтың табиғаты мен формасын түсіндіретін нақты гипотезаны анықтау болып табылады. Бұл мәліметтер, мысалы, акциялар индексіне арналған тарихи бағалар, тұтынушылар қаржыларына жүргізілген сауалнамадан алынған бақылаулар немесе әр түрлі елдердегі жұмыссыздық пен инфляция деңгейі болуы мүмкін.
Егер сіз S&P 500 бағасының жыл сайынғы өзгеруі мен жұмыссыздық деңгейі арасындағы байланысты қызықтыратын болсаңыз, онда сіз екі мәліметтер жиынтығын жинай аласыз. Мұнда сіз жұмыссыздықтың жоғарылауы қор нарығының бағасының төмендеуіне әкеледі деген ойды тексергіңіз келеді. Осылайша, биржалық баға сіздің тәуелді айнымалыңыз болып табылады, ал жұмыссыздық деңгейі тәуелсіз немесе түсіндірмелі айнымалы болып табылады.
Ең көп таралған қатынас сызықтық болып табылады, яғни түсіндірілетін айнымалының кез-келген өзгерісі тәуелді айнымалымен оң корреляцияға ие болады, бұл жағдайда осы қатынасты зерттеу үшін көбінесе қарапайым регрессиялық модель қолданылады, бұл ең жақсы сызықты шығаруға тең болады екі деректер жиынтығы, содан кейін әрбір деректер нүктесінің орта есеппен осы сызықтан қаншалықты алшақ тұрғанын тексеру.
Талдау кезінде сіз бірнеше түсіндірмелі айнымалыларға ие бола алатындығыңызға назар аударыңыз – мысалы, ЖІӨ-нің өзгеруі және инфляция, сонымен қатар қор нарығындағы бағаны түсіндірудегі жұмыссыздықтан. Бірнеше түсіндірмелі айнымалыны қолданғанда, оны көп сызықтық регрессия деп атайды, бұл модель эконометрикада ең көп қолданылатын құрал болып табылады.
Әр түрлі регрессиялық модельдер
Бірнеше түрлі регрессиялық модельдер бар, олар талданатын мәліметтердің сипатына және қойылған сұрақтың түріне байланысты оңтайландырылған. Ең көп таралған мысал – кәдімгі ең кіші квадраттардың (OLS) регрессиясы, ол көлденең қиманың немесе уақыт тізбегінің бірнеше түрлері бойынша жүргізілуі мүмкін. Егер сіз екілік нәтижеге қызығушылық танытсаңыз (иә-жоқ), мысалы, сіздің жұмысыңызға байланысты сіздің жұмыстан шығарылуыңыздың ықтималдығы – сіз логистикалық регрессияны немесе пробит моделін қолдана аласыз. Бүгінгі таңда эконометриктің қолында бар жүздеген модельдер бар.
Эконометрика қазіргі уақытта осы мақсаттарға арналған STATA, SPSS немесе R сияқты статистикалық талдау бағдарламалық жасақтамаларын қолдана отырып жүргізілуде. Бұл бағдарламалық жасақтама осы модельдер шығарған эмпирикалық нәтижелер тек нәтижелер емес екеніне қолдау көрсету үшін статистикалық маңыздылығын оңай тексере алады. мүмкіндік. R-квадрат, t-тесттер, p-мәндер және нөлдік гипотезаны тестілеу – бұл эконометриктер өздерінің модельдік нәтижелерінің дұрыстығын бағалау үшін қолданатын әдістер.
Эконометриканың шектеулері
Эконометрика кейде шикі деректерді қалыптасқан экономикалық теориямен байланыстырмай немесе себеп-салдарлық механизмдерді іздемей-ақ түсіндіруге тым көп сүйенеді деп сынға алынады. Деректердегі тұжырымдарды теориямен адекватты түрде түсіндіруге қабілетті болуы өте маңызды, тіпті егер бұл сіздің негізгі процестер туралы өз теорияңызды дамытатын болса.
Регрессиялық талдау себеп-салдарлықты дәлелдемейді және екі мәліметтер жиынтығы ассоциацияны көрсеткендіктен, бұл жалған болуы мүмкін. Мысалы, бассейндерде суға батып өлу жалпы ішкі өнімнің өсуіне байланысты артады. Экономиканың өсуі адамдардың суға батуына себеп бола ма? Әрине, жоқ, бірақ экономикасы қарыштап дамып жатқан кезде бассейндерді сатып алатындар көп шығар. Эконометрика көбіне корреляциялық талдаумен айналысады және есіңізде болсын, корреляция себептілікке тең келмейді.