計量経済学のさまざまな方法は何ですか？

計量経済学は、経済データへの統計分析の適用です。 計量経済学のさまざまな方法は、理論と応用の2つのタイプに分類できます。 大まかに言えば、前者は理論が数学的な意味で機能するかどうかのテストに基づいており、後者は理論が現実世界で実証されているかどうか、および予測のためにテストしています。

計量経済学のほとんどの方法は、より一般的なデータ分析の単なる変形です。 このような分析では、データのコレクションを調べて、パターンを特定し、それらのパターンの強度と、異常な結果によって引き起こされる可能性があるかどうかを特定しようとします。 単純にパターンを見つけて可能な説明を検討しようとするアナリストもいれば、仮説から始めてそれを実証するデータを探すアナリストもいます。

計量経済学のいくつかの方法は純粋に理論的です。 通常、データ自体ではなく、データの収集と分析の手法を検討します。 たとえば、理論的な計量経済学プロジェクトでは、調査サンプルグループが母集団全体を表す精度を改善する方法を検討することが含まれます。

計量経済学の他の手法は実用的であり、応用手法として知られており、実際のデータを処理します。 そのような方法の1つの使用法は、税率を下げると総税収が増加するという経済理論を採用し、実際のデータで機能するかどうかを確認することです。 適用される計量経済学のもう1つのタイプは、過去のデータによって示されるパターンと関係を調べ、それらのパターンが将来継続した場合に何が起こるかを予測することです。

こうした手法は、多くの場合、非常に複雑です。なぜなら、すべての経済的決定と行動は、多くの場合、複数の要因の影響を受けるからです。 その結果、最も一般的な計量経済学手法の1つは回帰分析です。これは、個々の要因の影響を分離するために設計された手法です。 たとえば、経済学者が消費者支出の減少を引き起こしているのが所得レベル、地方税レベル、または住宅ローン率であるかどうかわからない場合、彼女はデータを相互参照して住宅ローン率の変化がどのような影響を与えるかを確認します同一または非常に類似した給与で、同じレベルの地方税のある地域に住んでいました。

経済学者は通常、回帰分析の使用を余儀なくされます。なぜなら、彼らは科学のように制御された実験を実行できないからです。 これは、データの可用性によって分析の品質が制限されることが多いことを意味します。 たとえば、人口3,000人を対象にした調査では、結果を人口全体を表す統計的に有意と見なすのに十分です。 ただし、上記の例では、同様の収入レベルと地方税レベルを持っている研究者が数百人しかいない可能性があります。 これは、住宅ローン金利が支出にどのように影響するかについての結論は、より慎重に扱わなければならないことを意味します。