La econometría es una comprensión de las relaciones de los datos económicos mediante el uso de modelos estadísticos de referencia y la obtención de una observación o patrón de los datos proporcionados para desarrollar la tendencia futura de aproximación.
¿Qué es la econometría?
La econometría es simplemente económica con el aditivo de matemáticas y estadística y ayuda a pronosticar y estimar aplicando métodos estadísticos.
Métodos de econometría
Los métodos más comunes son:
- Regresión lineal múltiple
- Teoría de la estimación
- Programación lineal
- Distribución de frecuencias
- Distribución de probabilidad
- Correlación y regresión
- Análisis de series temporales
- Ecuación de simulación
Ejemplos de econometría para finanzas
A continuación se presentan ejemplos de econometría para finanzas.
Ejemplo de econometría # 1
Michael tiene un ingreso de $ 50000. El patrón de gasto de sus ingresos es de 10000: el alquiler fijo y otros gastos del hogar representan el 50% de su ingreso bruto obtenido durante el período.
La regresión lineal múltiple es una de las mejores herramientas para desarrollar una relación sobre la base de tendencias pasadas.
La ecuación sería = B 0 (Intercepción) + B 1 + e (Término de error)
Al usar la ecuación, se puede obtener la cantidad que Michael gastará en función de sus ingresos obtenidos
- Gasto = B 0 (renta fija) + B 1 (otra exp. Del hogar) + e (término de error)
- = 10000 + 50% (50000)
- = 35000
El término de error muestra que puede haber una pequeña desviación hacia arriba o hacia abajo del resultado obtenido al aplicar las herramientas estadísticas.
Ejemplo de econometría # 2
Averigüemos el salario de la persona en función de su experiencia laboral.
Salario mínimo: $ 10K
Sobre la base de la regresión del salario de la persona, descubra que B 1 = 2000
Entonces, al aplicar el método, se puede entender que una persona obtendrá el salario mínimo de más de 10000 (2000 * No. De años de experiencia)
Estos 10K y 2K son valores hipotéticos y deben ser probados en herramientas estadísticas como t-test y F-test. Si no son significativamente diferentes de 0, entonces el valor hipotético no tiene relevancia y la prueba debe hacerse nuevamente para obtener el valor diferente.
Ventajas de la econometría
- Al usar las herramientas o la econometría aplicada, uno puede convertir datos en un modelo específico con el propósito de tomar la decisión que respalde empíricamente los datos.
- Ayuda para obtener el patrón o resultado especificado de los datos dispersos.
- Beneficiado para permitirnos recuperar la información relevante de la canasta de información.
Desventajas de la econometría
- A veces, la construcción de la relación por las herramientas económicas es espuria, es decir, incluso no existe una relación entre dos variables, pero el modelo muestra un patrón sobre la base de información pasada. Ex. Correlación entre lluvia y dividendo pagado
- Esto muestra que cada vez que llueve en un trimestre, solo la empresa declara el dividendo en ese período. Incluso la lluvia no tiene relación con el dividendo pagado, pero según la tendencia establecida, puede proporcionar señales falsas que pueden conducir a una decisión equivocada.
- Siempre hay una opción entre simplicidad y precisión. La especificación del modelo es una tarea muy importante en la economía aplicada. Elegir menos variable puede ayudar en la simplicidad y proporcionar un resultado más rápido, pero puede ser inexacto debido a la información insuficiente y si uno va por el no alto de variable, entonces el modelo puede ser crítico, antieconómico o gigantesco.
- Puede haber un problema de multicolinealidad entre las variables utilizadas en los datos. Es muy importante que la variable elegida haya sido una baja correlación entre dos variables explicativas. El modelo dejó esta sección en el usuario del modelo.
Puntos importantes
- Las herramientas de econometría son muy críticas. La conclusión final puede variar de un usuario a otro.
- Resultado dependiendo del tipo y especificación del modelo. Los resultados están orientados al modelo.
- Datos económicos, factibles, tiempo para obtener resultados a considerar al aplicar el modelo.
- Se puede aplicar tanto en datos transversales como en series de tiempo.
- No debe haber perímetro o de ensayo requerida para llevar a cabo la eficacia resultante como prueba F , T-test , mesa de Estadística, análisis de tabla de ANOVA mediante el uso de paquetes de herramientas.
Conclusión
- Siempre recuerde verificar que si el resultado sale es estadísticamente significativo para tomar decisiones
- Se desarrolla fuera del modelo o perímetro en consideración
- El resultado debe ser empírico y futurista favorable.
- Es un ejercicio reiterativo y también se puede aplicar un modelo diferente al problema único para obtener una mejor comprensión.
- El sobreajuste o la falta de ajuste de los resultados pueden diluirse mediante una especificación de modelo mejorada.
