Vilka är de olika metoderna för ekonometrik?
Econometrics är tillämpningen av statistisk analys på ekonomiska data. De olika metoderna för ekonometrik kan delas in i två typer: teoretiska och tillämpade. Grovt sett bygger den förstnämnda på att testa om teorier fungerar i en matematisk mening, medan den senare testar om teorierna utarbetas i den verkliga världen såväl som för prognoser.
De flesta metoder för ekonometrik är helt enkelt varianter av mer generell dataanalys. En sådan analys innebär att man tittar på datasamlingar och försöker både identifiera mönster och identifiera hur starka dessa mönster är och om de kan orsakas av freak-resultat. Vissa analytiker försöker helt enkelt hitta mönster och sedan överväga möjliga förklaringar, medan andra kan börja med en hypotes och sedan leta efter data för att uträtta det.
En del ekonometriska metoder är rent teoretiska. De handlar vanligtvis om att titta på teknikerna för att samla in och analysera data snarare än själva uppgifterna. Exempelvis kan ett teoretiskt ekonometrikprojekt innebära att man tittar på sätt att förbättra noggrannheten som en undersökningsgrupp representerar hela befolkningen.
Andra metoder för ekonometrik är praktiska, kända som tillämpade metoder, och arbetar med verkliga data. En användning av sådana metoder är att ta en ekonomisk teori, till exempel att sänkande skattesatser ökar den totala skatteinkomsten och se om det fungerar med verkliga data. En annan typ av tillämpad ekonometrik är att titta på mönster och relationer som visas av tidigare data och sedan förutsäga vad som skulle hända om dessa mönster fortsätter i framtiden.
Sådana tekniker är ofta extremt komplexa eftersom varje ekonomiskt beslut och handling ofta påverkas av flera faktorer. Som ett resultat är en av de vanligaste ekonometriska teknikerna regressionsanalys, som är en teknik utformad för att isolera effekterna av enskilda faktorer. Till exempel, om en ekonom inte var säker på om det var inkomstnivåer, lokala skattenivåer eller hypoteksräntor som orsakade en minskning av konsumentutgifterna, skulle hon korsreferera uppgifterna för att se vilken effekt varierande hypoteksräntor hade på människor som var på identiska eller mycket liknande löner och bodde i områden med samma nivå av lokala skatter.
Ekonomer tvingas vanligtvis använda regressionsanalys eftersom de inte kan utföra kontrollerade experiment som kan göras i vetenskapen. Detta innebär att kvaliteten på analysen ofta begränsas av tillgängligheten av data. Exempelvis kan en studie med 3 000 personer räcka för att resultaten kan anses vara statistiskt signifikanta för att representera hela befolkningen. I exemplet ovan kan det dock bara finnas ett par hundra personer inom studien som har liknande inkomst- och lokala skattenivåer. Detta innebär att eventuella slutsatser om hur hypoteksräntorna påverkar deras utgifter kanske måste behandlas med större försiktighet.