Økonometri

**Økonometri** er bruken av statistiske og matematiske metoder for å utvikle og gi empirisk belegg for samfunnsøkonomisk teori. Økonometri brukes både for å teste eksisterende økonomisk teori gjennom innsamling og analyse av relevant data, samt for å utvikle ny teori gjennom å lete etter nye statistiske sammenhenger mellom variabler.   

Den norske økonomen Ragnar Frisch omtales av mange som «økonometriens far», da han var den første til å bruke begrepet i omtale av statistikk som grunnlag for økonomiske modeller. Sammen med Jan Tinbergen vant han den første Nobelprisen i økonomi for deres arbeid med å bygge en statistisk informert økonomisk modell for å beskrive økonomiske konjunkturer. 

## Grunnleggende modeller: lineær regresjon
Et grunnleggende verktøy for økonometri er multippel lineær regresjonsanalyse. 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 gjelder Okuns lov forholdet mellom BNP-vekst til arbeidsledigheten. Det er representert i en lineær regresjon der endring i arbeidsledigheten (\Delta\ \text{Arbeidsledighet}) er en funksjon i et skjæringspunkt ( \beta_0 ), for en gitt verdi av BNP-vekst multiplisert med stigningstallet  \beta_1  og en anslagsfeil, \varepsilon:

Den ukjente parametre  \beta_0  og  \beta_1  kan bli estimert. Her er  \beta_1  anslått til å være -1.77 og  \beta_0  er anslått til å være 0.83. Dette medfører at arbeidsledigheten vil bli estimert til å synke med 1.77 poeng med en vekst på ett prosentpoeng i BNP. 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  \beta_1  ikke var av signifikant forskjell fra 0, ville ikke testen klare å finne bevis for at endringer i vekst og arbeidsledighet var beslektet. 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.

## Eksempel
Et enkelt eksempel på et forhold i økonometri fra feltet av arbeidsmarkedsøkonomi er:

:\ln(\text{lønn})=\beta{\scriptstyle\text{0}}+\beta{\scriptstyle\text{1}}(\text{antall år utdanning})+\varepsilon.

Dette eksempelet forutsetter at den naturlige logaritmen av en persons lønn er en lineær funksjon av antall år med utdanning som vedkommende har ervervet. Parameteren \beta_1 tiltak for økning i den naturlige logaritmen av lønnen kan tilskrives en mer året av utdanning. Begrepet \varepsilon er en tilfeldig variabel som representerer alle andre faktorer som kan ha direkte innflytelse på lønn. Den økonometriske målet er å estimere parametre, \beta_0 \mbox{ and } \beta_1  under bestemte forutsetninger om tilfeldig variabel \varepsilon. For eksempel, hvis \varepsilon er ukorrelerte med mange års utdanning, så likningen er estimert med vanlig minste kvadraters.

Hvis forskerne kunne tilfeldig tildele personer til ulike nivåer av utdanning, datasettet som dermed ble generert ville tillate estimering av effekten av endringer i års utdanning på lønn. I virkeligheten kan ikke disse eksperimenter gjennomføres. I stedet observerer økonometrikere års utdanning og lønn utbetalt til personer som er forskjellige langs mange dimensjoner. Gitt denne type data, vil estimert koeffisient på års utdanning i ligningen ovenfor reflektere både effekten av utdanning på lønn og effekten av andre variabler på lønn, hvis de andre variablene var korrelert med utdanning. For eksempel, personer født i visse steder kan ha høyere lønn og høyere nivåer av utdanning. Med mindre økonometrikere kontroller for fødested i ligningen over, effekten av fødested på lønn kan være feilaktig tilskrevet effekten av utdanning på lønn.

Den mest opplagte måten å kontrollere for fødestedet er å inkludere et mål på effekten av fødested i ligningen ovenfor. Å utelukke at fødested og antagelsen at \epsilon er ukorrelerte med utdanning produserer en uspesifisert modell. En annen teknikk er å ta med et ekstra sett målte kovariabler som ikke er instrumentelle variabler i ligningen, men å gjengi \beta_1 som identifiserbare. En oversikt over økonometriske metoder brukt til å studere dette problemet ble gitt av David Card (1999).

## 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 i andre former for statistiske analyser kan dårlig spesifisert økonometriske modeller vise et falsk forhold, der to variabler er korrelert, men ubeslektet. I sin studie av bruk av økonometri i store økonomitidsskrifter konkluderte McCloskey med at noen økonomer rapporterer p-verdier (i tråd med Ronald Fishers tradisjon for tester av viktigheten av punkt null-hypoteser) og bekymringer for type II-feil, og noen økonomer unnlater å rapportere anslag på størrelsen av effektene (bortsett fra statistisk signifikans) og å drøfte deres økonomiske betydning. Han anfører også at noen økonomer unnlater å bruke en økonomisk begrunnelse for valg av modell, spesielt for å avgjøre hvilke variabler som skal inkluderes i en regresjon.

## Referanser


## Videre lesning

* 
* Giovannini, Enrico ''Forståelse Økonomisk Statistikk'', OECD Publishing, 2008, 

## Eksterne lenker
* Tidsskrift for Finansiell Økonometri
* Økonometriske Samfunnet
* Den Økonometri Journal
* Økonometriske Lenker 
* Undervisning i Økonometri (Indeks av Økonomi-Nettverk (STORBRITANNIA))
* Anvendt Økonometriske Association
* Society for Finansiell Økonometri 
* Intervju med Clive Granger – Nobel-vinner i 2003, om økonometri