計量経済学のさまざまな方法は何ですか？

経済学は、統計分析を経済データに適用することです。計量経済学のさまざまな方法は、理論と適用の2つのタイプに分けることができます。大まかに言えば、前者は理論が数学的な意味で働くかどうかをテストすることに基づいていますが、後者は理論が現実の世界で裏付けられているかどうかをテストします。このような分析には、データのコレクションを調べ、パターンを特定し、それらのパターンがどれほど強いか、そしてそれらが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することが含まれます。一部のアナリストは、単にパターンを見つけてから可能な説明を検討しようとしますが、他のアナリストは仮説から始めて、それを支えるデータを探すことができます。

計量経済学のいくつかの方法は純粋に理論的です。一般に、データ自体ではなく、データを収集して分析する技術を検討します。たとえば、a理論的経済学プロジェクトには、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。

計量経済学の他の方法は実用的で、応用方法として知られており、実際のデータを使用して動作します。このような方法の1つの使用は、税率を下げると税収が総収入を増やすなど、経済理論を取ることです。別のタイプの応用計量経済学は、過去のデータで示されているパターンと関係を見て、将来これらのパターンが続いた場合に何が起こるかを予測することです。

そのような手法は、多くの場合、すべての経済的決定と行動が複数の要因によって影響を受けるため、非常に複雑です。その結果、最も一般的な計量経済学技術の1つは回帰分析です。これは、個々の要因の効果を隔離するために設計された手法です。 for例として、経済学者がそれが収入レベル、地方税レベル、または消費者支出の減少を引き起こしているかどうかがわからなかった場合、彼女はデータを相互参照して、同じレベルの地元税の地域に住む人々に住宅ローン率が異なる人々にどのような影響を与えるかを確認します。

エコノミストは通常​​、科学で行うことができるように制御された実験を実行できないため、回帰分析を使用することを余儀なくされます。これは、分析の品質がデータの可用性によってしばしば制限されることを意味します。たとえば、3,000人の研究では、結果が全母集団を表現する上で統計的に有意であると見なされるのに十分です。ただし、上記の例では、研究中に同様の収入と地方の税レベルを持っている数百人しか存在しない可能性があります。これは、住宅ローン率が支出にどのように影響するかについての結論は、より注意して扱わなければならない可能性があることを意味します。