Kādas ir dažādas ekonometrijas metodes?

Lielākā daļa ekonometrijas metožu ir vienkārši vispārīgākas datu analīzes varianti. Šāda analīze ietver datu apkopojumu aplūkošanu un mēģinājumu gan identificēt modeļus, gan noteikt, cik spēcīgi šie modeļi ir un vai tos varētu izraisīt dīvaini rezultāti. Daži analītiķi mēģinās vienkārši atrast modeļus un pēc tam apsvērt iespējamos skaidrojumus, savukārt citi var sākt ar hipotēzi un pēc tam meklēt datus, lai to apstiprinātu.

Dažas ekonometrijas metodes ir tīri teorētiskas. Tie parasti ietver datu vākšanas un analīzes metožu apskati, nevis pašus datus. Piemēram, teorētiskās ekonometrijas projekts varētu ietvert veidus, kā uzlabot precizitāti, ar kādu aptaujas izlases grupa pārstāv visu iedzīvotāju skaitu.

Citas ekonometrijas metodes ir praktiskas, pazīstamas kā lietišķās metodes, un tās darbojas ar reāliem datiem. Viens no šādu metožu izmantošanas veidiem ir izmantot ekonomikas teoriju, piemēram, ka nodokļu likmju samazināšana palielina kopējos nodokļu ieņēmumus, un redzēt, vai tas darbojas ar reāliem datiem. Cits lietišķās ekonometrijas veids ir aplūkot modeļus un attiecības, ko parāda pagātnes dati, un pēc tam paredzēt, kas notiktu, ja šie modeļi turpinātos arī nākotnē.

Šādas metodes bieži ir ārkārtīgi sarežģītas, jo katru ekonomisku lēmumu un darbību bieži ietekmē vairāki faktori. Rezultātā viena no visizplatītākajām ekonometrijas metodēm ir regresijas analīze, kas ir metode, kas paredzēta atsevišķu faktoru ietekmes izolēšanai. Piemēram, ja ekonomiste nebija pārliecināta, vai patērētāju tēriņu samazināšanos izraisīja ienākumu līmenis, vietējie nodokļu līmeņi vai hipotēku likmes, viņa izmantoja savstarpējas atsauces uz datiem, lai noskaidrotu, kā dažādas hipotēkas likmes ietekmēja cilvēkus, kuri ar identiskām vai ļoti līdzīgām algām un dzīvoja apgabalos ar vienādu vietējo nodokļu līmeni.

Ekonomisti parasti ir spiesti izmantot regresijas analīzi, jo viņi nevar veikt kontrolētus eksperimentus, kā to var izdarīt zinātnē. Tas nozīmē, ka analīzes kvalitāti bieži ierobežo datu pieejamība. Piemēram, ar 3,000 cilvēku pētījumu var pietikt, lai rezultātus uzskatītu par statistiski nozīmīgiem, atspoguļojot visu populāciju. Tomēr iepriekš minētajā piemērā pētījumā var būt tikai pāris simti cilvēku, kuriem ir līdzīgi ienākumi un vietējie nodokļu līmeņi. Tas nozīmē, ka uz jebkādiem secinājumiem par to, kā hipotēku likmes ietekmē viņu tēriņus, var būt jāizturas piesardzīgāk.

SmartAsset.