계량 경제학이란?
계량 경제학 (Econometrics)은 경제학에서 이론을 개발하거나 기존 가설을 테스트하고 과거 데이터에서 미래 추세를 예측하기 위해 데이터를 사용하는 통계 및 수학 모델의 정량적 적용입니다. 실제 데이터를 통계 시험에 적용한 다음 결과를 테스트중인 이론과 비교하고 대조합니다.
기존 이론을 테스트하거나 기존 데이터를 사용하여 이러한 관측에 기반한 새로운 가설을 개발하는 데 관심이 있는지에 따라 계량 경제학은 이론과 적용의 두 가지 주요 범주로 세분 될 수 있습니다. 이 관행에 일상적으로 참여하는 사람들은 일반적으로 계량 경제학자로 알려져 있습니다.
주요 테이크 아웃
- 계량 경제학은 이론을 개발하거나 경제학에서 기존 가설을 테스트하기 위해 데이터를 사용하여 통계 및 수학적 모델을 정량적으로 적용하는 것입니다.
계량 경제학의 이해
계량 경제학은 경제 이론을 테스트하거나 개발하기 위해 통계적 방법을 사용하여 데이터를 분석합니다. 이러한 방법은 빈도 분포, 확률 및 확률 분포, 통계적 추정, 상관 분석, 단순 및 다중 회귀 분석, 동시 방정식 모델 및 시계열 방법과 같은 도구를 활용하여 경제 이론을 정량화하고 분석하기 위해 통계적 추론에 의존합니다.
Econometrics는 Lawrence Klein, Ragnar Frisch 및 Simon Kuznets가 개척했습니다. 세 사람 모두 1971 년 노벨 경제학 상을 수상했습니다. 오늘날에는 월스트리트 상인 및 분석가와 같은 실무자뿐만 아니라 학계에서도 정기적으로 사용됩니다.
계량 경제학의 적용 예는 관찰 가능한 데이터를 사용하여 소득 효과를 연구하는 것입니다. 경제학자는 사람이 소득을 늘리면 지출도 증가 할 것이라고 가정 할 수 있습니다. 데이터가 그러한 연관성이 존재하는 것으로 나타나면, 소득과 소비 사이의 관계의 강도와 그 관계가 통계적으로 유의한지 여부를 이해하기 위해 회귀 분석을 수행 할 수 있습니다. 혼자서 우연히.
계량 경제학의 방법론
계량 경제학 방법론의 첫 번째 단계는 데이터 세트를 획득 및 분석하고 세트의 특성과 모양을 설명하는 특정 가설을 정의하는 것입니다. 이 데이터는 예를 들어 주가 지수의 과거 가격, 소비자 금융 조사에서 수집 한 관측치 또는 다른 국가의 실업률 및 인플레이션 율일 수 있습니다.
가장 일반적인 관계는 선형입니다. 즉, 설명 변수의 모든 변경은 종속 변수와 양의 상관 관계를 갖습니다.이 경우 간단한 회귀 모델을 사용하여이 관계를 탐색하는 데 종종 사용됩니다. 두 데이터 세트를 테스트 한 다음 각 데이터 포인트가 평균적으로 해당 라인에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지 테스트합니다.
분석에 몇 가지 설명 변수가있을 수 있습니다 (예: 주식 시장 가격을 설명하는 실직과 더불어 GDP 및 인플레이션의 변화). 둘 이상의 설명 변수를 사용하는 경우 계량 경제학에서 가장 일반적으로 사용되는 모델 인 다중 선형 회귀 분석이라고합니다.
다른 회귀 모형
분석되는 데이터의 특성과 질문 유형에 따라 최적화 된 여러 가지 회귀 모델이 있습니다. 가장 일반적인 예는 몇 가지 유형의 횡단면 또는 시계열 데이터에서 수행 할 수있는 일반 최소 제곱 (OLS) 회귀입니다. 예를 들어, 생산성을 기반으로 작업에서 해고 될 가능성과 같은 이진 (예-아니오) 결과에 관심이있는 경우 로지스틱 회귀 또는 프로 빗 모델을 사용할 수 있습니다. 오늘날, 계량 경제학자는 자신의 처분에 따라 수백 가지 모델을 보유하고 있습니다.
계량 분석은 이제 STATA, SPSS 또는 R과 같은 이러한 목적을 위해 설계된 통계 분석 소프트웨어 패키지를 사용하여 수행됩니다. 이러한 소프트웨어 패키지는 통계적 유의성을 쉽게 테스트하여 이러한 모델에 의해 생성 된 경험적 결과가 단순한 결과가 아니라는 지원을 제공 할 수 있습니다. 기회. R 제곱, t- 검정, p- 값 및 귀무 가설 검정은 모두 계량 경제학자가 모델 결과의 유효성을 평가하기 위해 사용하는 방법입니다.
계량 경제학의 한계
계량 경제학은 원시 데이터를 기존의 경제 이론에 연결하거나 인과 적 메커니즘을 찾지 않고 원시 데이터의 해석에 너무 크게 의존한다는 비판을받습니다. 기본 프로세스에 대한 자신의 이론을 개발하는 것을 의미하더라도 데이터에 밝혀진 결과가 이론에 의해 적절하게 설명 될 수 있어야합니다.
회귀 분석도 인과 관계를 증명하지 않으며 두 데이터 세트가 연관성을 나타 내기 때문에 가짜 일 수 있습니다. 예를 들어, 수영장에서 익사하는 사망자는 GDP에 따라 증가합니다. 경제가 성장하면서 사람들이 익사하게됩니까? 물론 그렇지는 않지만 경제가 호황을 누리면 더 많은 사람들이 수영장을 구입합니다. 계량 경제학은 상관 관계 분석에 크게 관심이 있으며, 상관 관계는 인과 관계와 같지 않다는 것을 기억하십시오.
