Økonometri

Økonometri er anvendelse av statistiske metoder til økonomiske data for å gi empiriske innhold til økonomiske forhold. Mer presist, det er «kvantitativ analyse av faktiske økonomiske fenomener basert på den samtidige utviklingen av teori og observasjon, i slekt med de relevante metoder for slutning». En innledende økonomisk lærebok beskriver økonometri som å tillate økonomer «å sile gjennom fjell av data for å trekke ut enkle relasjoner». Den første kjente bruken av begrepet «økonometri» (i kognitiv form) var av den polske økonomen Paweł Ciompa i 1910. Jan Tinbergen er av mange ansett for å være en av grunnleggerne av økonometri. Ragnar Frisch er kreditert med prege begrepet i den forstand som det er brukt i dag.
Et grunnleggende verktøy for økonometri er multippel lineær regresjons modell. Økonometrisk teori bruker statistisk teori og matematisk statistikk for å evaluere og utvikle økonometriske metoder. Økonometrikere prøve å finne estimatorer som ønskelige statistiske egenskaper, inkludert objektivitet, effektivitet og konsistens. Anvendt økonometri bruker teoretisk økonometri og virkelige data for vurdering av økonomiske teorier, utvikling av økonometriske modeller, analysere økonomisk historie, og prognoser.

Grunnleggende modeller: lineær regresjon

Et grunnleggende verktøy for økonometri er multippel lineær regresjons modell. I moderne økonometri, så er andre statistiske verktøy ofte brukt, men lineær regresjon er fortsatt det mest brukte utgangspunkt for en analyse. Å estimere en lineær regresjon på to variabler kan synliggjøres som en linje gjennom datapunkter som representerer sammenkoblede verdier på de uavhengige og avhengige variabler.
For eksempel, tenk Okun's lov, som gjelder BNP-vekst til arbeidsledigheten. Dette forholdet er representert i en lineær regresjon der endring i arbeidsledigheten () er en funksjon i et skjæringspunkt (), for en gitt verdi av BNP-vekst multiplisert med stigningstallet  og en anslagsfeil, :
Den ukjente parametre  og  kan bli estimert. Her er  anslått til å være -1.77 og  er anslått til å være 0.83. Dette betyr at hvis en vekst i BNP økte med ett prosentpoeng, ville arbeidsledigheten bli estimert til å synke med 1.77 poeng. Modellen kan da være testet for statistisk signifikans om en økning i vekst er forbundet med en nedgang i arbeidsledigheten, som hypotese. Hvis estimat av  ikke var av signifikant forskjell fra 0, ville ikke testen klare å finne bevis for at endringer i vekst, og arbeidsledigheten var i slekt. Variansen i en prediksjon av den avhengige variabelen (arbeidsledighet) som en funksjon av den uavhengige variabelen (BNP vekst) er gitt i minste kvadraters metode.

Teori

Økonometrisk teori bruker statistisk teori og matematisk statistikk for å evaluere og utvikle økonometriske metoder. Økonometrikere prøver å finne estimatorer som ønskelige statistiske egenskaper, inkludert objektivitet, effektivitet og konsistens. En estimator er objektiv dersom den forventede verdien er den sanne verdien for parameteren; den er konsistent dersom den konvergerer mot den sanne verdi når utvalgsstørrelsen blir større, og den er effektiv hvis estimatoren har lavere standardfeil enn andre forventningsrette estimatorer for en gitt utvalgsstørrelsen. Minste Kvadraters Metode (MKM) er ofte brukt for estimering siden det gir den «beste lineære forventningsrette estimator» (der «beste» betyr mest effektive, objektive estimator) gitt Gauss-Markov forutsetningene. Når disse forutsetningene er brutt eller andre statistiske egenskaper er ønskelig, andre estimeringsteknikker som maximum likelihood-estimering, generalisert metode øyeblikk, eller generalisert minste kvadraters er brukt. Estimatorer som innlemmer før livssyn er fremmet av de som fordel Bayesiansk statistikk over tradisjonell, klassisk eller «frequentist» nærmer seg.

Metoder

Anvendt økonometri bruker teoretisk økonometri og virkelige data for vurdering av økonomiske teorier, utvikling av økonometriske modeller, analysere økonomisk historie, og prognoser.
Økonometri kan bruke standard statistiske modeller for å studere økonomiske spørsmål, men de er oftest med observasjonelle data, snarere enn i kontrollerte eksperimenter. Utformingen av observasjonsstudier i økonometri er lik design av studier i andre observasjonelle disipliner, for eksempel astronomi, epidemiologi, sosiologi og statsvitenskap. Analyse av data fra en observasjonsstudie er ledet av studie-protokollen, selv om utforskende data analyse kan være nyttig for å generere nye hypoteser. Økonomi analyser ofte systemer av ligninger og ulikheter, for eksempel mellom tilbud og etterspørsel i en hypotese om å være i likevekt. Følgelig, innen økonometri har man utviklet metoder for identifikasjon og estimering av simultane-lignings modeller. Disse metodene er analogt til metoder brukt i andre områder av vitenskapen, for eksempel innen system-id i systemer for analyse og kontroll teori. Slike metoder kan tillate forskere å estimere modeller og undersøke deres empiriske konsekvenser, uten å direkte manipulere systemet.
En av de grunnleggende statistiske metoder som brukes av økonometrier er regresjonsanalyse. Regresjonsmetoder er viktig i økonometri fordi økonomer vanligvis ikke kan bruke kontrollerte eksperimenter. Økonometrikere søker ofte å belyse naturlige eksperimenter i fravær av dokumentasjon fra kontrollerte eksperimenter. Observasjonelle data kan være gjenstand for utelatt-variabel skjevhet og en liste over andre problemer som må løses ved hjelp av kausal analyse av samtidige-lignings modeller.
I tillegg til naturlige eksperimenter, har kvasi-eksperimentelle metoder vært brukt i stadig større grad av økonometrikere siden 1980-tallet, for å troverdig identifisere kausale effekter.

Tidsskrifter

Blant de viktigste tidsskrifter som publiserer arbeid innen økonometri er Econometrica, The Journal of Econometrics, Review of Economics and Statistics, Econometric Theory, Journal of Applied Econometrics, Econometric Reviews, Econometrics Journal, Applied Econometrics and International Development, og Journal of Business & Economic Statistics

Begrensninger og kritikk

Som andre former for statistiske analyser, kan dårlig spesifisert økonometriske modeller vise et falsk forhold der to variabler er korrelert men uformelt irrelevant. I en studie av bruk av økonometri i store økonomitidsskrifter, konkluderte McCloskey med at noen økonomer rapporterer p-verdier (i følge Fisherian's tradisjon for tester av betydningen av punkt null-hypoteser) og bekymringer for type II-feil, og noen økonomer unnlate å rapportere anslag på størrelsen av effektene (bortsett fra statistisk signifikans) og å drøfte deres økonomiske betydning. Hun anfører også at noen økonomer også unnlater å bruke økonomisk begrunnelse for valg av modell, spesielt for å avgjøre hvilke variabler som skal inkluderes i en regresjon.
I noen tilfeller, kan ikke økonomiske variabler eksperimentelt manipulert som behandlinger randomisert tilhørende fag. I slike tilfeller, stoler økonomer på observasjonsstudier, ofte ved hjelp av datasett med mange sterkt assosiert kovariabler, noe som resulterer i enorme antall modeller med lignende forklarende evne, men forskjellige kovariabler og regresjonsestimater. Om mangfoldet av modeller som er kompatible med observasjonelle data-sett, oppfordret Edward Leamer at «fagfolk ... skulle holde tilbake troen helt til en slutning kan ha vist seg å være tilstrekkelig ufølsom for valg av forutsetninger».