Эконометрика это что: Эконометрика как наука | это… Что такое Эконометрика как наука?

Содержание

Эконометрика — это проще, чем вы думаете! — Основные разделы эконометрики (парная и множественная регрессия и корреляция, временные ряды и системы одновременных уравнений) — теория и практика решения задач!

Эконометрика — это наука, занявшая место между экономической теорией, статистикой и математикой. С одной стороны, она исследует экономические процессы (поэтому опирается на экономическую теорию), с другой стороны — призвана описывать их с математической точностью (в виде математических моделей), и при этом — имеет дело не с функциональными (однозначно проявляющимися) зависимостями, а со стохастическими (имеющими скорее вероятностную природу). Таким образом можно сказать, что эконометрика стремится описать мир в виде математических моделей в наилучшем приближении.

По этому поводу вспомнился анекдот про Шерлока Холмса: полетел он с доктором Ватсоном на воздушном шаре кататься… вдруг подул ветер, землю скрыли облака и тучи — и самым безопасным оказалось подняться повыше, чтобы не разбиться о какое дерево… в общем, когда буря прошла и в облаках появились просветы, Холмс с Ватсоном решили спуститься пониже, чтобы узнать, куда их занесло.
Спускаются — и видят тропинку в поле, по тропинке идёт человек. Ватсон крикнул ему:
— Милейший, скажите пожалуйста — где мы находимся?
— На воздушном шаре!
— Вы случайно не математик? — крикнул путнику Холмс.
— Да! А как вы узнали? — удивился тот
— Ну, всё просто! Ваш ответ был абсолютно точным, и при этом совершенно бесполезным!

Изначально методы эконометрики делили между собой высшая математика и статистика (одни методы встречались в высшей математике, другие широко использовались в статистике). Однако со временем стало ясно, что в некотором смысле (в плане прикладного использования) все эти методы имеют друг с другом больше общего, чем с методами математики и статистики. Так началось проявление эконометрики в виде самостоятельной дисциплины… Оно идёт и по сей день: до сих пор состав методов эконометрики (круг классов задач, относимых к ней) не определён окончательно. Кто-то из авторов учебников по эконометрике включает в неё даже методы Data-Mining (например, кластерный анализ), хотя по большому счёту к эконометрике эти методы имеют отдалённое отношение (поскольку та же кластеризация ставит своей задачей классификацию объектов по множеству разнородных признаков, но не построение математической модели явления, а это — совершенно разные вещи).

На этом сайте вы найдёте основные теоретические положения эконометрики, их обоснования (при необходимости), а также примеры решения задач (если они будут необходимы для иллюстрации объясняемых методов). Вполне вероятно, что здесь также будут опубликованы отдельные вопросы из смежных дисциплин — там, где этого потребует объяснение того или иного метода эконометрики (например, азы линейной алгебры необходимы для понимания множественной регрессии, соответственно — прежде чем будет объяснена множественная регрессия, здесь будет рассказано о матрицах, аффинных преобразованиях, определителях и т.п.).

Поскольку сам я — практик, а не теоретик (то бишь применяю методы, о которых говорю, на практике), постараюсь объяснить все расчёты на примерах, причём таким образом, чтобы для их понимания было достаточно знаний математики на уровне 6-7 класса очень средней школы (хотя те же системы уравнений объясняются в школе в 11 классе!). Если вы умеете складывать, вычитать, умножать, делить и находить корень из числа — ничего сложнее этих пяти операций здесь вы не найдёте. Так что этот сайт определённо должен быть полезен не только студентам и аспирантам, изучающим эконометрику, но и всем, кому «по жизни» необходимо что-то моделировать, анализировать, исследовать. Заглядывайте сюда почаще! В ближайшее время здесь появятся материалы по множественной регрессии, временным рядам и решению задач в R!

Этот сайт разрабатывался как вполне определённый маршрут, который вам предстоит пройти, если Вы хотите научиться понимать и использовать эконометрику. Все действия объясняются подробно и максимально просто, порой даже примитивно (

это сделано специально для тех, кто в танке) (Разработано для заочников и на них же проверено — на заочниках, «взрослых дядях и тётях», которые не то что высшую математику не знают — школьную позабыли и имеют остаточные знания, соответствующие примерно 5-6-7 классу очень средней школы. Они справились — значит, и вы справитесь!) Итак…

Возможно, некоторые формулы вам покажутся сложными — тогда подписывайтесь на канал «Эконометрика без галстука» на ютюбе, где объясняются не только алгоритмы расчётов, но и напоминаются базовые принципы и правила выполнения вычислений. Изначально я планировал выложить на этом канале весь курс (для своих студентов-заочников), но филиал, где я 8 лет преподавал эконометрику, закрыли, и лично для меня необходимость в полном видеокурсе отпала. Учитывая, что запись и обработка 15-минутного видео может занимать целый рабочий день (а материал курса только по парной линейной регрессии — теория плюс показ, как это делать на практике — займёт в чистом виде часов восемь), я принял решение выложить те видео, которые уже отсняты и обработаны, а остальными материалами поделиться с вами с помощью этого сайта.

Если у Вас появились вопросы, касающиеся эконометрики, ответы на которые отсутствуют на этом сайте, зайдите на страницу, где описаны возможности нашего с вами сотрудничества.

P.S. Ну и напоследок — о всеми любимой политике конфиденциальности сайта… а как же без неё? 🙂

P.P.S. Если вы хотите поделиться материалами этого сайта с кем-то ещё — смелее! Любое распространение материалов сайта приветствуется, но только при выполнении одного условия: вы проставите активную, действующую ссылку на страницу, с которой вы позаимствовали материал! (Для любителей халявы, сидящих в танке: опыт борьбы с несознательными личностями, выдающими чужие разработки за свои, имеется, и довольно обширный.

Хотите испытать на себе? Навряд ли. В общем, ссылочку проставить вам не трудно, а мне — приятно).

1.1. Чем занимаются эконометристы

Оглавление
Главная
Про Учебник+
Контакты

AAA

В литературе можно встретить много определений эконометрической науки. Например, такое:

Эконометрика— это наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей.

Однако лучше всего для понимания того, что представляет собой наука эконометрика, выяснить, какие задачи можно решать с ее помощью:

описательный (дескриптивный) анализ,
выявление причинно-следственных связей между переменными,
прогнозирование.

Поясним суть каждого из этих пунктов и приведем примеры.

Описательный (дескриптивный) анализ

Речь идет о количественных оценках зависимостей между переменными без выявления направления причинно-следственных связей.

Об этом вы уже много знаете из курса математической статистики. Например, скорее всего, вы умеете вычислять коэффициент корреляции, сравнивать средние значения в выборках и тестировать гипотезы о соотношении средних друг с другом. В рамках данного учебника мы обсудим и более продвинутые техники.

Рассмотрим такой пример. Некоторым исследователям интересно, есть ли корреляция между здоровым образом жизни (скажем, количеством времени, которое индивид в течение месяца посвящает тренировкам) и заработной платой.

Более тонкий вопрос: сохранится ли эта корреляция, если учесть влияние прочих важных факторов, которые могут быть связаны и со склонностью к занятиям физкультурой, и с доходами (например, возраст, здоровье, страна проживания)? Для ответа потребуется нечто большее, чем простой парный коэффициент корреляции, так как он не позволяет учесть влияние прочих факторов. Например, тут может пригодиться множественная регрессия (см. главу 3). Тем не менее, какой бы инструмент вы ни использовали (коэффициент корреляции, диаграмму рассеяния, регрессию и т.д.), пока вы не задаетесь вопросом о том, где причина, а где следствие¹, подобный анализ остается дескриптивным.

Выявление причинно-следственных связей между переменными

В отличие от предыдущего случая здесь речь идет не просто о наличии корреляции, а о попытке ответа на вопрос: является ли изменение переменной X причиной изменения переменной Y? Идея о том, что корреляция и причинно-следственная связь — это совсем не одно и то же — одна из ключевых идей эконометрики, и в рамках нашего курса мы будем возвращаться к ней снова и снова, сопровождая рассказ примерами (в том числе уже в следующем параграфе).

Вот несколько вопросов о причинно-следственных связях, на которые умеют отвечать эконометристы:

1. Что произойдет с уровнем преступности, если принять закон, разрешающий гражданам носить личное огнестрельное оружие? Это нетривиальный вопрос, дискуссия по поводу которого ведется и среди политиков, и среди экспертов, и среди простых обывателей. Сторонники закона утверждают, что его введение позволит снизить преступность, так как граждане получат возможность защититься от злоумышленников. Их оппоненты возражают, что в результате введения такого закона преступность, наоборот, вырастет из-за избыточного количества огнестрельного оружия на руках у населения и его спонтанного использования. Оказывается, что при наличии достаточного массива данных ответ на этот вопрос вполне может быть получен с помощью подходящих эконометрических методов. Мы обратимся к этому примеру в главе, посвященной панельным данным.

2. Увеличится ли уровень инфляции в результате ускорения темпов роста денежной массы? Если да, то на сколько процентных пунктов? Произойдет ли это сразу или через некоторое время? Через какое? Макроэкономическая теория подсказывает нам, что когда центральный банк наращивает количество денег в экономике, общий уровень цен должен расти. Проверка этой гипотезы — достаточно трудная задача, потому что на уровень инфляции в стране оказывают влияние не только решения центрального банка, но и многие другие факторы: скажем, изменения тарифов на услуги естественных монополий (на перевозки грузов по железной дороге или на жилищно-коммунальное хозяйство). Тем не менее, в рамках эконометрики временных рядов возможно не только выявить эффект воздействия изменений денежной массы на инфляцию, но и понять его распределение во времени. Например, выяснить, как сильно изменится общий уровень цен через три месяца, если увеличить предложение денег сегодня.

Отдельно отметим, что ответ на этот вопрос интересен не только государству, но и частному сектору. Например, коммерческим банкам, которым для назначения оптимальных процентных ставок нужно понимать, как будущая инфляция среагирует на сегодняшние действия центрального банка.

3. Влияет ли образование индивида на уровень его доходов? Сложность ответа тут в том, что обычный подсчет средних уровней дохода более и менее образованных людей вряд ли даст корректный результат. Образование обычно коррелировано с ненаблюдаемыми характеристиками (например, с уровнем таланта, интеллекта и мотивации), которые тоже влияют на заработную плату индивида. Например, более талантливым людям легче поступить в университет. Поэтому они чаще это делают.

Таким образом, может оказаться, что более образованные люди получают более высокую зарплату не потому, что они более образованные, а потому, что они более талантливые.

В результате сравнение средних приведет к преувеличенной оценке эффекта от образования. Такую ситуацию называют смещением из-за самоотбора (selection bias).

Поскольку важные факторы оказываются ненаблюдаемыми (получить надёжный измеритель уровня таланта очень трудно), чтобы отделить эффект их влияния от эффекта самого образования, приходится использовать довольно тонкие методы, которые мы обсудим в главе, посвященной инструментальным переменным.

Прогнозирование

Речь идет о прогнозировании/предсказании значений тех или иных переменных, и примеры тут привести проще всего.

Сколько будет стоить однокомнатная квартира с заданными характеристиками на вторичном рынке недвижимости Москвы через полгода?
С какой вероятностью в следующем году в России начнется экономический спад?
Если выдать кредит этому клиенту с известными характеристиками, вернёт ли он его в будущем или нет?

Все эти вопросы в том или ином смысле являются вопросами о прогнозировании, и нет сомнений в практической пользе от умения отвечать на них.

Лирическое отступление о моих личных наблюдениях по поводу востребованности эконометрики

Вокруг экономического факультета МГУ, где я со своими коллегами преподаю эконометрику, сформировалось значительное сообщество выпускников, для которых применение эконометрических методов стало основой профессии, источником вдохновения (да и денег тоже).

Они используют эконометрику и другие продвинутые методы анализа данных в совершенно разных областях:

В корпоративном секторе. Например, в Яндексе, ВТБ Капитале, в ведущих российских операторах мобильной связи и многих других компаниях, принимающих решения на основе работы с данными.

В Центральном банке Российской Федерации, Министерстве экономического развития и других подобных государственных структурах².

Наконец, в науке — в ведущих российских университетах и исследовательских центрах, а также в лучших университетах по всему миру, например, в Принстоне, Чикаго и Мадриде.

Истории всех этих людей заставляют меня верить в то, что инвестиции времени и сил в изучение эконометрики определенно окупаются, а знание этой науки является важным преимуществом на соответствующем рынке труда.

Можно ли быть успешным экономистом, совсем не зная эконометрики? Конечно, можно. Однако с эконометрикой эта задача становится гораздо более реалистичной.

Мы сознательно выбрали пример, в котором причинно-следственная связь может быть направлена в обе стороны: с одной стороны, люди в хорошей спортивной форме могут иметь более высокую производительность на работе, что способствует увеличению зарплаты; с другой стороны, более состоятельные люди имеют больше возможностей для занятий спортом, так как им легче позволить себе необходимую экипировку или абонемент в спортзал. ↵

Мой дипломник рассказывал, что директор одного из департаментов минэкономразвития на собеседовании неожиданно стал задавать ему вопросы по поводу свойств эконометрических оценок. Меня, впрочем, это не удивило, так как я знал, что этот директор не только чиновник, но и автор хороших академических статей, использующих эконометрические методы. ↵

Что такое эконометрика? | Степень прикладной экономики

Перейти к содержимому

Загрузка…

Редактор BC2022-03-30T15:18:37-04:00

Что такое эконометрика? Подсказка содержится в самом слове: «экономо» относится к его отношению к экономике; «метрика» предполагает науку об эмпирических измерениях. Таким образом, эконометрика применяет статистические методы, описывающие явления реального мира, и создает проверяемые экономические модели.

Эконометрика — это подмножество экономики, применяющее статистику и математические методы для «обоснования» теоретической экономической модели с эмпирической строгостью. Другими словами, эконометрика превращает часто загадочную дисциплину теоретической экономики в инструменты политики и принятия решений в государственном и частном секторах.

Давайте углубимся.

Экономические модели — это «упрощения реального мира, которые мы используем для понимания поведения и отношений между различными экономическими агентами», — говорит Хосе Фийя, старший экономист и политический советник Федерального резервного банка Бостона. Филлат имеет докторскую степень. по экономике, а также является профессором программы магистра наук в области прикладной экономики в Бостонском колледже.

«Например, — говорит он, — нам нужны экономические модели, чтобы понять, как потребители решают купить машину сегодня или сэкономить деньги и купить машину в следующем году. Или понять, как потребители выбирают между ипотекой с фиксированной ставкой и ипотекой с плавающей ставкой». Понимание «экономического механизма», объясняет Фийя, имеет основополагающее значение для дальнейшей оценки потенциального воздействия предлагаемого изменения политики. Здесь в игру вступает эконометрика.

Лучше всего это можно проиллюстрировать на примере.

Моделирование субсидий на электромобили: оцените, затем дайте количественную оценку, чтобы обосновать

Рассмотрим, например, воздействие загрязнения воздуха при государственной субсидии на покупку электромобилей.

Сначала мы строим экономическую модель, теоретизируя переменные этого политического предложения:

Почувствуют ли люди стимул покупать электромобили, если им предложат субсидию?
Если да, то каково ожидаемое воздействие на загрязнение воздуха?
Если нет, то почему? (т.е. отсутствие заправочных станций, ограниченный пробег автомобилей и т. д.)
Как субсидия на электромобили повлияет на сектор автомобилестроения и экономику в целом?

Эти вопросы (и многие другие) определяют экономическую модель. Но как мы можем обосновать любые выводы из этой модели? Мы делаем это, используя статистические и математические процессы, определяющие количество всех наших переменных с помощью эконометрической модели. «Эконометрические модели помогают нам оценить обоснованность экономических моделей, разработанных экономической теорией, — говорит Филлат.

«Экономическая модель, — добавляет Натаниэль Бастиан, также адъюнкт-профессор программы MSAE Бостонского колледжа, — связывает переменные и то, как они соотносятся». Из «гипотетической конструкции этой экономической модели» математический и статистический режим эконометрики создает эмпирическую модель. «Думайте на основе данных, — говорит Бастиан.

«Я хочу оценить и проверить взаимосвязь между переменными, составляющими эту экономическую модель, — говорит он. «Я хочу иметь возможность сделать из них какой-то статистический вывод. Эконометрика — это статистическая теория и математическое моделирование, используемые для проверки экономических моделей».

Будь то в нашем примере с субсидией на электромобиль, определением страховых тарифов для водителей, расчетом вероятного успеха бейсбольной команды в следующем сезоне или любым экономическим вопросом, эконометрика является инструментом, используемым для проверки и количественной оценки ответа.

Как мы разрабатываем математические модели, которые мы используем в эконометрике?

Теоретическая и прикладная эконометрика

Различие между теоретической и прикладной эконометрикой нечеткое и спорное. Бастиан описывает теоретическую эконометрику как определение «подходящих методов измерения экономических отношений».

С другой стороны, прикладная эконометрика — это «когда мы применяем эти эконометрические методы к проблемам», — говорит он. Здесь Бастиан добирается до сути красоты экономики и, следовательно, эконометрики.

Экономика описывает не только фискальную политику, но и то, как функционирует общество. Взаимодействие всех переменных разнообразной и сложной социальной структуры. Справедливое, устойчивое общество, включая его составные части, зависит от жизнеспособной экономической модели.

Эконометрика дает нам инструмент для применения экономических моделей к реальным проблемам. Эконометрика является краеугольным камнем прикладной экономики.

Изучайте эконометрику и прикладную экономику в Бостонском колледже

Онлайн-программа получения степени магистра наук в области прикладной экономики Бостонского колледжа предназначена для студентов, готовых решать задачи в сложном мире.

Революционная программа готовит выпускников к карьере в области анализа и интерпретации данных в различных секторах.

О теории и практике

Важно знать теорию, говорит Бастиан, «но еще важнее знать инструменты и методы и способы их применения». Программа MSAE делает упор на практическое применение экономики. Без этого, откровенно говоря, экономика бесполезна по всем причинам, которые мы ранее описали. Теория служит практике.

Любая модель хороша настолько, насколько хороши ее данные. «На курсах BCMSAE, — говорит Хосе Филлат, — студенты должны иметь дело с реальными данными. Они должны заниматься этапами очистки и организовывать их таким образом, чтобы они были готовы к анализу». Студенты пачкают руки.

Например, на курсе Филлата по банковскому делу студенты оценивают кредитный риск портфеля. «Мои студенты проводят стресс-тестирование, очень похожее на то, как банки проводят его в реальной жизни», — говорит он. «Это непростая задача, но студенты выходят подготовленными к реальным разговорам с менеджерами по найму, выходящими далеко за рамки примеров из учебников, которые будут у всех кандидатов, и это то, что их отличает.

Курс прикладной экономики

Учебная программа предлагает студентам теорию и практические знания, необходимые для того, чтобы занять лидирующие позиции в любой отрасли или организации.

Курсы включают:

Фундаментальная теория
Анализ данных
Эконометрика
Право и экономика
Этика и государственная политика
Поведенческая экономика

Чтобы получить степень MSAE, необходимо пройти пять основных и пять курсов по выбору. Студенты могут выбрать один из 26 факультативных курсов, чтобы отточить свои знания в соответствии со своими интересами и увлечениями.

Бостонский колледж также предлагает онлайн-программу Graduate Certificate in Data Analytics, специально предназначенную для анализа данных, эконометрики, эконометрики больших данных и прогнозного анализа.

Что такое эконометрика? Это лучший инструмент, который у нас есть для применения экономики к здоровым взаимодействиям сложного общества. Исходя из этого, мы можем представить себе лучшее будущее, основанное не на предположениях и гипотезах, а на проверяемых моделях. Программы сертификатов MSAE и анализа данных откроют вам дверь в будущее. Вы можете помочь сделать мир лучше.

Да! Расскажите мне больше о программах Бостонского колледжа

Примечание: для этого контента требуется JavaScript.

Нажатие кнопки «Отправить» выше означает ваше прямо выраженное письменное согласие на то, чтобы компания Merrimack позвонила и/или отправила текстовое сообщение на указанный вами номер (номера) в отношении дальнейшего вашего образования. Вы понимаете, что эти вызовы могут быть сгенерированы с использованием автоматизированной технологии.

Поиск:

Последние сообщения

Как экономика может изменить мир? Прикладная экономика в сложном мире
Анализ затрат и выгод получения онлайн-степени по прикладной экономике
Отрасли больших данных и прикладная экономика: решение самых сложных задач современности
Как изменить карьеру в области аналитики данных, получив сертификат по аналитике данных
Диалог экономики — программа MSAE, поддерживающая студентов в реальном мире

Что такое эконометрика? | SCU Online

Что такое эконометрика?

Эконометрика — это математика, стоящая за экономикой. Эконометрика объединяет экономику и математико-статистические модели для изучения экономических данных и создания проверяемых экономических моделей.

Эконометристы — специалисты по обработке и анализу данных, первыми изучающие экономические тенденции. Используя множество сложных статистических методов, таких как вероятность, логический вывод, регрессионный анализ и частотное распределение, они помогают нам лучше понять и предсказать наше экономическое будущее.

После проверки экономических теорий эти аналитики сравнивают результаты с реальными данными и наблюдениями, предоставляя бесценную информацию для прогнозирования предстоящих финансовых изменений, которые позволяют предприятиям подготовиться соответствующим образом.

Если вас интересует эконометрика и карьерные возможности для тех, кто обладает продвинутыми знаниями в области эконометрики, ответы на ваши вопросы приведены ниже.

Эконометристы, статистические процедуры и экономические теории

Эконометристы-теоретики глубоко погружаются в свойства существующих экономических моделей, включая статистические тесты и процедуры, в поисках способов учета неизвестных в данной модели. Эконометрики-теоретики в значительной степени полагаются на математику, теоретическую статистику и численные методы для разработки новых статистических процедур, учитывающих особенности экономических данных.

Используя эти механизмы, эконометристы работают над тем, чтобы новые процедуры были достоверными или надежными и позволяли делать правильные выводы.

Чем эконометрика отличается от экономики?

Эконометрика является подмножеством экономики. Экономисты используют экономические модели для объяснения наблюдаемых повторяющихся взаимосвязей. Например, экономисты знают, что по мере увеличения богатства растет и потребление. Однако экономические модели не предоставляют конкретных деталей, например, насколько должно увеличиться богатство, чтобы стимулировать рост потребления. Вместо этого модель просто обеспечивает качественную связь между двумя переменными.

Эконометрические модели пытаются количественно определить эту качественную взаимосвязь. Например, модель, описанная в статье «Богатство фондового рынка и реальная экономика: подход к местному рынку труда» , показала, что на каждый доллар увеличения богатства фондового рынка потребительские расходы увеличиваются на 2,8 цента. С помощью этой количественной модели политики и экономисты могут лучше предсказать, какое влияние изменения в экономике окажут на общество. ¹

Специалисты по эконометрике используют эконометрику для ответа на такие вопросы, как:

Как изменятся продажи, экономический рост и инфляция в следующем году?
Как текущие условия повлияют на продажи конкретного продукта?
Насколько ученая степень увеличит ваш доход?
Насколько увеличение процентной ставки замедлит экономический рост?
Приведет ли повышение заработной платы к увеличению производительности?

Эконометрические методы для экономической теории

Эконометрики используют следующие методы для разработки своих моделей:

Предложить гипотезу

Гипотеза должна объяснять исследуемые данные и объяснять переменные, а также отношения и величины между переменными. Эта теория может быть взята из существующих экономических теорий, чтобы углубиться в переменные и определить более конкретные величины.

Определение условий

Следующим шагом является описание параметров и определение переменных для исследования. Одна переменная будет зависимой переменной, а другая будет объясняющей переменной.

Выберите статистическую модель

Эконометрист выберет статистическую модель, чтобы предложить математическую связь между переменными. Обычно это линейная модель, которая, как ожидается, покажет, что изменение объясняющей переменной приведет к такому же изменению зависимой переменной. Например, в приведенной выше статье изменение благосостояния фондового рынка вызвало изменение потребительских расходов. Это прямые отношения.

Специалисты по эконометрике понимают, что они не могут учесть все влияния на зависимую переменную, поэтому они включают «обобщающую» переменную. Общая переменная учитывает необъяснимое влияние на зависимую переменную.

Запустите программу

На этом этапе все переменные и данные вводятся в эконометрическую программу. Соответствующие статистические процедуры будут использоваться для оценки неизвестного параметра модели на основе данных.

Проверка гипотезы

Наконец, гипотеза будет проверена. Имеет ли это смысл? Создает ли он значимые экономические прогнозы? Статистическая процедура, вероятно, нуждается в некоторой настройке, если модель предлагает что-то, что не соответствует общепринятой экономической теории. Если на предыдущих шагах все прошло хорошо, в результате должен получиться инструмент, который поможет спрогнозировать зависимую переменную. Политики могут использовать эту модель для принятия финансовых решений, которые помогут обеспечить бесперебойную работу экономики.

Меры предосторожности при разработке эконометрических моделей для экономических данных

Хотя программное обеспечение, используемое для построения математических взаимосвязей между переменными, является мощным, оно имеет те же ограничения, что и любое другое программное обеспечение. Качество модели зависит от качества инструментов, использованных для ее построения, и данных, которые она дает. Вы получите ненадежные и неточные результаты, если релевантная переменная будет исключена из модели. Даже если у вас есть хорошая модель, оценки параметров вряд ли будут соответствовать фактическим значениям параметров, сгенерированным данными. Однако, если модель надежна, результаты должны стать более точными по мере получения большего количества данных. ²

Прикладной vs. Теоретическая эконометрика

Теоретическая эконометрика изучает существующие статистические модели и процедуры для разработки новых моделей и процедур, которые могут давать достоверные результаты. Эконометрики-теоретики используют математику и теоретическую статистику, чтобы доказать, что их новые модели могут давать правильные выводы. ³

Прикладная эконометрика больше связана с использованием моделей для описания количественных отношений между переменными в экономической модели. Прикладные эконометристы используют модели, разработанные эконометриками-теоретиками, для проведения своих исследований. Поскольку они более тесно работают с данными и моделями, они могут указать на несоответствия и проблемы в моделях, над решением которых затем могут работать теоретики-эконометрики.

Критика эконометрики

Критики эконометрики часто обвиняют ее в том, что она слишком полагается на интерпретацию необработанных данных, не может связать ее с установленной теорией и игнорирует причинно-следственные механизмы. Они обеспокоены тем, что без достаточного углубления в лежащие в основе механизмы и разработки теорий, которые позволяют им точно объяснить наши результаты, эконометристы могут сделать ложные выводы только на основе необработанных данных.

Хотя следует отметить, что, хотя специалисты по эконометрике в основном занимаются анализом корреляций, следует понимать, что корреляционный анализ дает понимание взаимосвязей в наборах данных, и это необходимо интерпретировать осторожно — в конце концов, связь не обязательно означает причинно-следственную связь.

Следовательно, крайне важно, чтобы результаты, обнаруженные в данных, могли быть адекватно объяснены теорией, даже если это означает разработку новой теории лежащих в основе процессов. В противном случае эконометристы рискуют получить ложные корреляции, которые могут исказить реальность результатов. ⁴

Как стать эконометриком

Специалисты по эконометрике обычно имеют степень магистра бизнес-аналитики, математики, статистики или экономики. Курсовая работа, скорее всего, будет включать такие предметы, как: ⁵

Прикладной регрессионный анализ
Analytics
Calculus
Бизнес -статистика
Теория цен
Финансовая инженерия
Статистика

. Школа бизнеса

Интернет-магистр наук в области бизнес-аналитики из Университета Санта-Клары подготовит вас к использованию силы больших данных и откроет двери для прибыльной и полезной карьеры. Хочешь ли ты начать карьеру в эконометрике или другой области бизнес-аналитики, наша программа даст вам необходимые навыки и знания.

Онлайн-программа MSBA Университета Санта-Клары подготовит вас к пониманию бизнес-задач в деловом мире. Вы сможете выбирать и применять наиболее подходящие аналитические инструменты и методы для создания платформ для принятия решений на основе данных, работая совместно в составе команды. Кроме того, у вас будет доступ к сетевых мероприятий и карьерных ресурсов , которые помогут вам в будущем вашего бизнеса.

Свяжитесь с консультантом по приему сегодня для получения дополнительной информации о том, как вы можете поднять свою карьеру на новый уровень со степенью магистра наук в области бизнес-аналитики.

Источники

Получено 10 января 2023 г., с https://www.nber.org/digest/aug19/new-estimates-stock-market-wealth-effect
Получено 10 января 2023 г., от https://home.
No related posts.