Econometria - Econometrics

A econometria é a aplicação de métodos estatísticos a dados econômicos para dar conteúdo empírico às relações econômicas. Mais precisamente, é "a análise quantitativa dos fenômenos econômicos reais com base no desenvolvimento simultâneo da teoria e da observação, relacionados por métodos apropriados de inferência". Um livro introdutório à economia descreve a econometria como permitindo aos economistas "vasculhar montanhas de dados para extrair relações simples". Jan Tinbergen é um dos dois fundadores da econometria. O outro, Ragnar Frisch , também cunhou o termo no sentido em que é usado hoje.

Uma ferramenta básica para econometria é o modelo de regressão linear múltipla . A teoria econométrica usa teoria estatística e estatística matemática para avaliar e desenvolver métodos econométricos. Os econométricos tentam encontrar estimadores que tenham propriedades estatísticas desejáveis, incluindo imparcialidade , eficiência e consistência . A econometria aplicada usa econometria teórica e dados do mundo real para avaliar teorias econômicas, desenvolver modelos econométricos , analisar a história econômica e fazer previsões .

Modelos básicos: regressão linear

Uma ferramenta básica para econometria é o modelo de regressão linear múltipla . Na econometria moderna, outras ferramentas estatísticas são usadas com frequência, mas a regressão linear ainda é o ponto de partida mais usado para uma análise. A estimativa de uma regressão linear em duas variáveis ​​pode ser visualizada como o ajuste de uma linha através de pontos de dados que representam valores emparelhados das variáveis ​​independentes e dependentes.

Lei de Okun que representa a relação entre o crescimento do PIB e a taxa de desemprego. A linha ajustada é encontrada usando a análise de regressão.

Por exemplo, considere a lei de Okun , que relaciona o crescimento do PIB à taxa de desemprego. Essa relação é representada em uma regressão linear onde a mudança na taxa de desemprego ( ) é uma função de uma interceptação ( ), um determinado valor de crescimento do PIB multiplicado por um coeficiente de inclinação e um termo de erro :

Os parâmetros desconhecidos e podem ser estimados. Aqui é estimado em 0,83 e em -1,77. Isso significa que se o crescimento do PIB aumentasse em um ponto percentual, a taxa de desemprego deveria cair 1,77 * 1 ponto, outras coisas mantidas constantes . O modelo poderia então ser testado quanto à significância estatística para saber se um aumento no crescimento do PIB está associado a uma diminuição no desemprego, conforme a hipótese . Se a estimativa de não fosse significativamente diferente de 0, o teste falharia em encontrar evidências de que as mudanças na taxa de crescimento e na taxa de desemprego estavam relacionadas. A variância em uma previsão da variável dependente (desemprego) como uma função da variável independente (crescimento do PIB) é dada em mínimos quadrados polinomiais .

Teoria

A teoria econométrica usa teoria estatística e estatística matemática para avaliar e desenvolver métodos econométricos. Os econométricos tentam encontrar estimadores que tenham propriedades estatísticas desejáveis, incluindo imparcialidade , eficiência e consistência . Um estimador é imparcial se seu valor esperado for o valor verdadeiro do parâmetro; é consistente se converge para o valor verdadeiro à medida que o tamanho da amostra fica maior e é eficiente se o estimador tem um erro padrão inferior do que outros estimadores imparciais para um determinado tamanho de amostra. Mínimos quadrados ordinários (OLS) é freqüentemente usado para estimativa, uma vez que fornece o AZUL ou "melhor estimador linear não enviesado" (onde "melhor" significa estimador mais eficiente e imparcial) dadas as suposições de Gauss-Markov . Quando essas suposições são violadas ou outras propriedades estatísticas são desejadas, outras técnicas de estimativa, como estimativa de máxima verossimilhança , método generalizado de momentos ou mínimos quadrados generalizados, são usadas. Estimadores que incorporam crenças anteriores são defendidos por aqueles que preferem as estatísticas bayesianas às abordagens tradicionais, clássicas ou "frequentistas" .

Métodos

A econometria aplicada usa econometria teórica e dados do mundo real para avaliar teorias econômicas, desenvolver modelos econométricos , analisar a história econômica e fazer previsões .

A econometria pode usar modelos estatísticos padrão para estudar questões econômicas, mas na maioria das vezes eles são com dados observacionais , ao invés de experimentos controlados . Nesse sentido, o desenho de estudos observacionais em econometria é semelhante ao desenho de estudos em outras disciplinas observacionais, como astronomia, epidemiologia, sociologia e ciência política. A análise dos dados de um estudo observacional é orientada pelo protocolo do estudo, embora a análise exploratória dos dados possa ser útil para gerar novas hipóteses. A economia frequentemente analisa sistemas de equações e desigualdades, como oferta e demanda, supostamente em equilíbrio . Consequentemente, o campo da econometria desenvolveu métodos para identificação e estimativa de modelos de equações simultâneas . Esses métodos são análogos aos métodos usados ​​em outras áreas da ciência, como o campo de identificação de sistemas em análise de sistemas e teoria de controle . Tais métodos podem permitir aos pesquisadores estimar modelos e investigar suas consequências empíricas, sem manipular diretamente o sistema.

Um dos métodos estatísticos fundamentais usados ​​pelos econometristas é a análise de regressão . Os métodos de regressão são importantes em econometria porque os economistas normalmente não podem usar experimentos controlados . Os econométricos frequentemente procuram experimentos naturais esclarecedores na ausência de evidências de experimentos controlados. Os dados observacionais podem estar sujeitos ao viés das variáveis ​​omitidas e a uma lista de outros problemas que devem ser tratados usando a análise causal dos modelos de equações simultâneas.

Além dos experimentos naturais, métodos quase experimentais têm sido usados ​​cada vez mais comumente por econometristas desde a década de 1980, a fim de identificar efeitos causais de maneira confiável.

Exemplo

Um exemplo simples de uma relação em econometria do campo da economia do trabalho é:

Este exemplo assume que o logaritmo natural do salário de uma pessoa é uma função linear do número de anos de educação que essa pessoa adquiriu. O parâmetro mede o aumento no logaritmo natural do salário atribuível a mais um ano de estudo. O termo é uma variável aleatória que representa todos os outros fatores que podem ter influência direta no salário. O objetivo econométrico é estimar os parâmetros, sob suposições específicas sobre a variável aleatória . Por exemplo, se não estiver correlacionado com anos de educação, a equação pode ser estimada com mínimos quadrados ordinários .

Se o pesquisador pudesse designar pessoas aleatoriamente para diferentes níveis de educação, o conjunto de dados assim gerado permitiria estimar o efeito das mudanças nos anos de escolaridade sobre os salários. Na realidade, esses experimentos não podem ser realizados. Em vez disso, o econometrista observa os anos de educação e os salários pagos a pessoas que diferem em muitas dimensões. Dado este tipo de dados, o coeficiente estimado em Anos de educação na equação acima reflete tanto o efeito da educação sobre os salários quanto o efeito de outras variáveis ​​sobre os salários, se essas outras variáveis ​​estivessem correlacionadas com a educação. Por exemplo, pessoas nascidas em certos lugares podem ter salários mais altos e níveis de educação mais altos. A menos que o econometrista controle o local de nascimento na equação acima, o efeito do local de nascimento sobre os salários pode ser falsamente atribuído ao efeito da educação sobre os salários.

A maneira mais óbvia de controlar o local de nascimento é incluir uma medida do efeito do local de nascimento na equação acima. A exclusão do local de nascimento, juntamente com a suposição de que não está correlacionada com a educação, produz um modelo mal especificado. Outra técnica é incluir na equação um conjunto adicional de covariáveis ​​medidas que não são variáveis ​​instrumentais, mas tornam-se identificáveis. Uma visão geral dos métodos econométricos usados ​​para estudar este problema foi fornecida por Card (1999).

Diários

Os principais periódicos que publicam trabalhos em econometria são Econometrica , Journal of Econometrics , The Review of Economics and Statistics , Economometric Theory , Journal of Applied Econometrics , Econometric Reviews , The Econometrics Journal e Journal of Business & Economic Statistics .

Limitações e críticas

Como outras formas de análise estatística, os modelos econométricos mal especificados podem mostrar uma relação espúria em que duas variáveis ​​estão correlacionadas, mas causalmente não relacionadas. Em um estudo do uso da econometria nas principais revistas de economia, McCloskey concluiu que alguns economistas relatam valores-p (seguindo a tradição Fisheriana de testes de significância de hipóteses nulas pontuais ) e negligenciam as preocupações com erros do tipo II ; alguns economistas falham em relatar estimativas do tamanho dos efeitos (além da significância estatística ) e discutir sua importância econômica. Ela também argumenta que alguns economistas também deixam de usar o raciocínio econômico para a seleção de modelos , especialmente para decidir quais variáveis ​​incluir em uma regressão.

Em alguns casos, as variáveis ​​econômicas não podem ser manipuladas experimentalmente como tratamentos atribuídos aleatoriamente aos indivíduos. Nesses casos, os economistas contam com estudos observacionais , muitas vezes usando conjuntos de dados com muitas covariáveis fortemente associadas , resultando em um número enorme de modelos com capacidade explicativa semelhante, mas com covariáveis ​​e estimativas de regressão diferentes. Em relação à pluralidade de modelos compatíveis com conjuntos de dados observacionais, Edward Leamer recomendou que "profissionais ... apropriadamente retêm a crença até que uma inferência possa ser mostrada como adequadamente insensível à escolha de suposições".

Veja também

Leitura adicional

  • Livro de teoria econométrica no Wikilivros
  • Giovannini, Enrico Understanding Economic Statistics , OECD Publishing, 2008, ISBN  978-92-64-03312-2

Referências

links externos