Ekonometria (määritelmä, esimerkkejä) Mikä on Econometrics for Finance?

Sisällysluettelo

Mikä on ekonometria?

Ekonometria on ymmärrys taloustietojen suhteista käyttämällä tilastollisia malliviittauksia ja saamalla havainto tai malli toimitetuista tiedoista lähentävän trendin kehittämiseksi. Ekonometria on yksinkertaisesti taloudellista matematiikan ja tilastojen lisäaineella ja auttaa ennustamisessa ja arvioinnissa soveltamalla tilastollisia menetelmiä.

Ekonometrian menetelmät

Yleisempiä menetelmiä ovat:

  1. Moninkertainen lineaarinen regressio
  2. Arviointiteoria
  3. Lineaarinen ohjelmointi Excelissä
  4. Taajuuden jakelu
  5. Todennäköisyysjakauma
  6. Korrelaatio ja regressio
  7. Aikasarjan analyysi
  8. Simulaatioyhtälö

Esimerkkejä talouden ekonometriasta

Alla on esimerkkejä talouden ekonometriasta

Esimerkki ekonometriasta

Michaelilla on 50000 dollarin tulot. Hänen tulojensa käyttötapa on 10000 - Kiinteät vuokrat ja muut kotitalouskulut ovat 50% hänen kauden aikana ansaitsemista bruttotuloista.

Moninkertainen lineaarinen regressio on yksi parhaista keinoista kehittää suhde aikaisempien trendien perusteella.

Yhtälö olisi = B 0 (sieppaus) + B 1 + e (virhetermi)

Yhtälöä käyttämällä voidaan saada summa, jonka Michael kuluttaa ansaittujen tulojensa perusteella.

  • Kulut = B 0 (kiinteä vuokra) + B 1 (muun kotitalouden kulut ) + e (virhetermi)
  • = 10000 + 50% (50000)
  • = 35000

Virhetermi osoittaa, että tilastollisten työkalujen avulla saavutetusta tuloksesta voi olla vähän poikkeamaa ylös- tai alaspäin.

Esimerkki ekonometriasta

Selvitetään henkilön palkka hänen työkokemuksensa perusteella

Vähimmäispalkat: 10 000 dollaria

Henkilöpalkan taantuman perusteella saadaan selville, että B 1 = 2000

Joten menetelmää soveltamalla voidaan ymmärtää, että henkilö saa vähimmäispalkan 10000 + (2000 * vuosien kokemus)

Nämä 10K ja 2K ovat oletettuja arvoja, ja ne on testattava tilastollisilla työkaluilla, kuten t-testi ja F-testi. Jos ne eivät poikkea merkittävästi nollasta, oletetulla arvolla ei ole merkitystä, ja testi on tehtävä uudestaan ​​saadakseen toisen arvon.

Kuinka ekonometria toimii rahoituksessa?

Tulot Lähtötiedot
Viitatut teoriat Datassa käytetyt parametrit
Valitut mallit Luottamusalue piirretty
Oletus otettu Hypoteesikäytön testi
Käytetyt menetelmät Käytetyt grafiikkatyökalut

Ekonometrian edut

Tässä ovat Econometricsin edut.

  • Työkalujen tai sovelletun ekonometrian avulla voidaan muuntaa data tietyksi malliksi empiiristä tietoa tukevan päätöksen tekemiseksi.
  • Auta saamaan määritetty kuvio tai tulos hajallaan olevista tiedoista.
  • Hyöty, jotta voimme hakea olennaiset tiedot tietokorista.

Ekonometrian haitat

Econometricsilla on joitain haittoja.

  • Joskus taloudellisten työkalujen suhde on väärä, eli kahden muuttujan välillä ei edes ole yhteyttä, mutta malli näyttää mallin aikaisempien tietojen perusteella. Esim. Sateen ja maksetun osingon välinen korrelaatio
  • Tämä osoittaa, että aina kun sade tulee neljännekseen, vain yritys ilmoittaa osingon kyseisenä ajanjaksona. Jopa sateella ei ole suhdetta maksettuihin osinkoihin, mutta trendin mukaan se voi antaa vääriä signaaleja, jotka voivat johtaa väärään päätökseen.
  • Aina on valittavissa yksinkertaisuuden ja tarkkuuden välillä. Mallitiedot ovat erittäin tärkeä tehtävä sovelletussa taloustieteessä. Vähemmän muuttuvan valinta voi auttaa yksinkertaisuudessa ja tuottaa nopeamman tuloksen, mutta se voi olla epätarkka johtuen riittämättömästä tiedosta ja jos saavutetaan korkein ei. muuttuja, malli voi olla kriittinen, epätaloudellinen tai jättimäinen.
  • Datassa käytettyjen muuttujien välillä voi olla ongelma monikollineaarisuudesta. On erittäin tärkeää, että valitun muuttujan olisi pitänyt olla matala korrelaatio kahden selittävän muuttujan välillä. Malli jätti tämän osan mallikäyttäjälle.

Tärkeitä seikkoja

  • Ekonometrian välineet ovat hyvin tuomitsevia. Lopullinen johtopäätös voi vaihdella käyttäjittäin.
  • Tulos riippuen mallin tyypistä ja spesifikaatiosta. Tulokset ovat mallikeskeisiä.
  • Data Taloudellinen, toteutettavissa, aika tulosten huomioimiseksi mallia sovellettaessa.
  • Sitä voidaan soveltaa sekä poikkileikkaus- että aikasarjatietoihin.
  • Tuloksena olevan tehokkuuden suorittamiseen vaaditaan kehä tai testi, kuten f-testi Excelissä, T-testi, Tilastotaulukko, ANOVA-taulukkoanalyysi työkalupaketteja käyttämällä.

Johtopäätös

  • Muista aina tarkistaa, että onko tulos tullut tilastollisesti merkittävä päätöksenteon kannalta
  • Se kehittyy tarkasteltavasta mallista tai kehästä
  • Tuloksen on oltava sekä empiirisesti että futuristisesti suotuisa.
  • Se on toistuva harjoitus, ja yksittäiseen ongelmaan voidaan myös soveltaa erilaisia ​​malleja parempien oivallusten saamiseksi.
  • Tulosten yli- tai alisovitus voidaan laimentaa parannetulla mallispesifikaatiolla.

Mielenkiintoisia artikkeleita...