Was ist Ökonometrie?
Ökonometrie ist die quantitative Anwendung statistischer und mathematischer Modelle unter Verwendung von Daten, um Theorien zu entwickeln oder bestehende Hypothesen in der Ökonomie zu testen und zukünftige Trends aus historischen Daten vorherzusagen. Es unterzieht reale Daten statistischen Versuchen und vergleicht und kontrastiert die Ergebnisse mit der getesteten Theorie oder den getesteten Theorien.
Je nachdem, ob Sie eine vorhandene Theorie testen oder vorhandene Daten zur Entwicklung einer neuen Hypothese auf der Grundlage dieser Beobachtungen verwenden möchten, kann die Ökonometrie in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: theoretische und angewandte. Diejenigen, die sich routinemäßig mit dieser Praxis befassen, werden gemeinhin als Ökonomen bezeichnet.
Die zentralen Thesen
- Ökonometrie ist die quantitative Anwendung statistischer und mathematischer Modelle unter Verwendung von Daten, um Theorien zu entwickeln oder bestehende Hypothesen in der Ökonomie zu testen. Die Ökonometrie stützt sich auf Techniken wie Regressionsmodelle und Nullhypothesentests. Mit der Ökonometrie kann auch versucht werden, zukünftige wirtschaftliche oder finanzielle Trends vorherzusagen.
Ökonometrie verstehen
Die Ökonometrie analysiert Daten mit statistischen Methoden, um die Wirtschaftstheorie zu testen oder zu entwickeln. Diese Methoden stützen sich auf statistische Schlussfolgerungen, um ökonomische Theorien zu quantifizieren und zu analysieren, indem Werkzeuge wie Häufigkeitsverteilungen, Wahrscheinlichkeit und Wahrscheinlichkeitsverteilungen, statistische Inferenz, Korrelationsanalyse, einfache und multiple Regressionsanalyse, simultane Gleichungsmodelle und Zeitreihenmethoden eingesetzt werden.
Die Ökonometrie wurde von Lawrence Klein, Ragnar Frisch und Simon Kuznets entwickelt. Alle drei erhielten 1971 für ihre Beiträge den Wirtschaftsnobelpreis. Heutzutage wird es regelmäßig von Akademikern sowie Praktikern wie Wall Street-Händlern und Analysten verwendet.
Ein Beispiel für die Anwendung der Ökonometrie ist die Untersuchung des Einkommenseffekts anhand beobachtbarer Daten. Ein Wirtschaftswissenschaftler kann die Hypothese aufstellen, dass mit der Erhöhung seines Einkommens auch seine Ausgaben steigen werden. Wenn die Daten zeigen, dass eine solche Assoziation vorliegt, kann eine Regressionsanalyse durchgeführt werden, um die Stärke der Beziehung zwischen Einkommen und Verbrauch zu verstehen und um festzustellen, ob diese Beziehung statistisch signifikant ist oder nicht - das heißt, es scheint unwahrscheinlich, dass dies der Fall ist allein durch Zufall.
Die Methodik der Ökonometrie
Der erste Schritt zur ökonometrischen Methodik besteht darin, einen Datensatz zu erhalten und zu analysieren und eine spezifische Hypothese zu definieren, die die Art und Form des Datensatzes erklärt. Bei diesen Daten kann es sich beispielsweise um die historischen Kurse eines Aktienindex, um Beobachtungen aus einer Umfrage zu den Verbraucherfinanzen oder um Arbeitslosen- und Inflationsraten in verschiedenen Ländern handeln.
Die häufigste Beziehung ist linear, was bedeutet, dass jede Änderung der erklärenden Variablen positiv mit der abhängigen Variablen korreliert. In diesem Fall wird häufig ein einfaches Regressionsmodell verwendet, um diese Beziehung zu untersuchen, wodurch eine Best-Fit-Linie zwischen den Variablen erzeugt wird Die beiden Datensätze werden überprüft, um festzustellen, wie weit die einzelnen Datenpunkte durchschnittlich von dieser Linie entfernt sind.
Beachten Sie, dass Ihre Analyse mehrere erklärende Variablen enthalten kann, z. B. Änderungen des BIP und der Inflation sowie Arbeitslosigkeit bei der Erklärung der Börsenkurse. Wenn mehr als eine erklärende Variable verwendet wird, spricht man von multipler linearer Regression, dem Modell, das in der Ökonometrie am häufigsten verwendet wird.
Verschiedene Regressionsmodelle
Es gibt verschiedene Regressionsmodelle, die je nach Art der zu analysierenden Daten und Art der gestellten Frage optimiert werden. Das häufigste Beispiel ist die gewöhnliche Regression der kleinsten Quadrate (OLS), die mit verschiedenen Arten von Querschnitts- oder Zeitreihendaten durchgeführt werden kann. Wenn Sie an einem binären Ergebnis (Ja-Nein) interessiert sind, beispielsweise, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie aufgrund Ihrer Produktivität von einem Job entlassen werden, können Sie eine logistische Regression oder ein Probit-Modell verwenden. Heute stehen einem Ökonomen Hunderte von Modellen zur Verfügung.
Die Ökonometrie wird jetzt mit für diese Zwecke entwickelten statistischen Analyse-Softwarepaketen wie STATA, SPSS oder R durchgeführt. Diese Softwarepakete können auch leicht auf statistische Signifikanz getestet werden, um zu bestätigen, dass die empirischen Ergebnisse dieser Modelle nicht nur das Ergebnis von sind Chance. R-Quadrat-, t-Test-, p-Wert- und Nullhypothesentestverfahren werden von Ökonomen eingesetzt, um die Gültigkeit ihrer Modellergebnisse zu bewerten.
Einschränkungen der Ökonometrie
Die Ökonometrie wird manchmal dafür kritisiert, dass sie sich zu stark auf die Interpretation von Rohdaten verlässt, ohne diese mit der etablierten Wirtschaftstheorie zu verknüpfen oder nach kausalen Mechanismen zu suchen. Entscheidend ist, dass die in den Daten aufgedeckten Erkenntnisse durch eine Theorie hinreichend erklärt werden können, auch wenn dies die Entwicklung einer eigenen Theorie der zugrunde liegenden Prozesse bedeutet.
Eine Regressionsanalyse ist ebenfalls kein Kausalzusammenhang, und nur weil zwei Datensätze eine Assoziation aufweisen, kann sie falsch sein. Zum Beispiel steigen die Todesfälle durch Ertrinken in Schwimmbädern mit dem BIP. Lässt eine wachsende Wirtschaft die Menschen ertrinken? Natürlich nicht, aber vielleicht kaufen mehr Leute Pools, wenn die Wirtschaft boomt. Die Ökonometrie befasst sich hauptsächlich mit Korrelationsanalysen, und denken Sie daran, dass Korrelation nicht gleichbedeutend mit Kausalität ist.
