Econometria
Econometria é a aplicação quantitativa de modelos estatísticos e matemáticos usando dados para desenvolver teorias ou testar hipóteses existentes em economia e prever tendências futuras a partir de dados históricos. Ele submete os dados do mundo real a ensaios estatísticos e, em seguida, compara e contrasta os resultados com a teoria ou teorias que estão sendo testadas.
Dependendo de você estar interessado em testar uma teoria existente ou em usar dados existentes para desenvolver uma nova hipótese com base nessas observações, a econometria pode ser subdividida em duas categorias principais: teórica e aplicada. Aqueles que rotineiramente se envolvem nessa prática são comumente conhecidos como econométricos.
Principais Takeaways
- Econometria é a aplicação quantitativa de modelos estatísticos e matemáticos usando dados para desenvolver teorias ou testar hipóteses existentes em economia.
- A econometria baseia-se em técnicas como modelos de regressão e teste de hipótese nula.
- A economometria também pode ser usada para tentar prever tendências econômicas ou financeiras futuras.
Entendendo Econometria
A Econometria analisa dados usando métodos estatísticos para testar ou desenvolver a teoria econômica. Esses métodos se baseiam em inferências estatísticas para quantificar e analisar teorias econômicas, utilizando ferramentas como distribuições de frequência, probabilidade e distribuição de probabilidade, inferência estatística, análise de correlação, análise de regressão simples e múltipla, modelos de equações simultâneas e métodos de séries temporais.
A Econometria foi pioneira em Lawrence Klein, Ragnar Frisch e Simon Kuznets. Todos os três ganharam o Prêmio Nobel de Economia em 1971 por suas contribuições. Hoje, é usado regularmente entre acadêmicos e profissionais, como comerciantes e analistas de Wall Street.
Um exemplo da aplicação da econometria é estudar o efeito da renda usando dados observáveis. Um economista pode supor que, à medida que uma pessoa aumenta sua renda, seus gastos também aumentam. Se os dados mostrarem que essa associação está presente, uma análise de regressão pode ser realizada para entender a força da relação entre renda e consumo e se essa relação é estatisticamente significativa - ou seja, parece improvável que seja. devido ao acaso sozinho.
A Metodologia da Econometria
O primeiro passo para a metodologia econométrica é obter e analisar um conjunto de dados e definir uma hipótese específica que explica a natureza e a forma do conjunto. Esses dados podem ser, por exemplo, os preços históricos de um índice de ações, observações coletadas de uma pesquisa sobre finanças do consumidor ou taxas de desemprego e inflação em diferentes países.
Se você estiver interessado na relação entre a mudança de preço anual do S&P 500 e a taxa de desemprego, colete os dois conjuntos de dados. Aqui, você deseja testar a idéia de que o aumento do desemprego leva a preços mais baixos do mercado de ações. O preço do mercado de ações é, portanto, sua variável dependente e a taxa de desemprego é a variável independente ou explicativa.
A relação mais comum é linear, o que significa que qualquer alteração na variável explicativa terá uma correlação positiva com a variável dependente; nesse caso, um modelo de regressão simples é frequentemente usado para explorar essa relação, o que equivale a gerar uma linha de melhor ajuste entre os dois conjuntos de dados e, em seguida, testando para ver a que distância cada ponto de dados está, em média, dessa linha.
Observe que você pode ter várias variáveis explicativas em sua análise - por exemplo, alterações no PIB e na inflação, além do desemprego na explicação dos preços do mercado de ações. Quando mais de uma variável explicativa é usada, ela é referida como regressão linear múltipla, o modelo que é a ferramenta mais usada em econometria.
Diferentes modelos de regressão
Existem vários modelos de regressão diferentes que são otimizados dependendo da natureza dos dados que estão sendo analisados e do tipo de pergunta que está sendo feita. O exemplo mais comum é a regressão de mínimos quadrados ordinários (OLS), que pode ser realizada em vários tipos de dados transversais ou de séries temporais. Se você estiver interessado em um resultado binário (sim-não) - por exemplo, qual a probabilidade de ser demitido de um trabalho com base em sua produtividade - você pode usar uma regressão logística ou um modelo probit. Hoje, existem centenas de modelos que um economista tem à sua disposição.
A Econometria agora é conduzida usando pacotes de software de análise estatística projetados para esses fins, como STATA, SPSS ou R. Esses pacotes de software também podem testar facilmente a significância estatística para fornecer suporte para que os resultados empíricos produzidos por esses modelos não sejam apenas o resultado de chance. R-quadrado, testes t, valores de p e testes de hipótese nula são todos os métodos utilizados pelos econométricos para avaliar a validade dos resultados de seus modelos.
Limitações da Econometria
Às vezes, a econometria é criticada por confiar demais na interpretação dos dados brutos sem vinculá-los à teoria econômica estabelecida ou procurar mecanismos causais. É crucial que as descobertas reveladas nos dados possam ser adequadamente explicadas por uma teoria, mesmo que isso signifique desenvolver sua própria teoria dos processos subjacentes.
A análise de regressão também não prova a causalidade e, apenas porque dois conjuntos de dados mostram uma associação, ela pode ser falsa. Por exemplo, mortes por afogamento em piscinas aumentam com o PIB. Uma economia em crescimento faz as pessoas se afogarem? Claro que não, mas talvez mais pessoas comprem piscinas quando a economia está crescendo. A econometria se preocupa amplamente com a análise de correlação e lembre-se de que correlação não é igual a causalidade.
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