Econometria

Cos'è l'Econometria?

L'econometria è una comprensione delle relazioni dei dati economici utilizzando la referenziazione del modello statistico e ottenendo un'osservazione o un modello dai dati forniti per sviluppare l'approssimazione della tendenza futura. L'econometria è semplicemente economica con l'additivo di matematica e statistica e aiuta nella previsione e nella stima applicando metodi statistici.

Metodi di econometria

I metodi più comuni sono:

  1. Regressione lineare multipla
  2. Teoria della stima
  3. Programmazione lineare in Excel
  4. Distribuzione di frequenza
  5. Distribuzione di probabilità
  6. Correlazione e regressione
  7. Analisi delle serie temporali
  8. Equazione di simulazione

Esempi di econometria per la finanza

Di seguito sono riportati esempi di econometria per la finanza

Esempio di econometria n. 1

Michael ha un reddito di $ 50000. Il modello di spesa del suo reddito è 10000 - L'affitto fisso e altre spese domestiche sono il 50% del suo reddito lordo guadagnato durante il periodo.

La regressione lineare multipla è uno dei migliori strumenti per sviluppare una relazione sulla base delle tendenze passate.

L'equazione sarebbe = B 0 (Intercetta) + B 1 + e (Termine di errore)

Utilizzando l'equazione si può ottenere l'importo che Michael spenderà sulla base del suo reddito da lavoro.

  • Spese = B 0 (affitto fisso) + B 1 (altra spesa familiare) + e (termine di errore)
  • = 10000 + 50% (50000)
  • = 35000

Il termine di errore mostra che ci può essere una piccola deviazione verso l'alto o verso il basso dal risultato ottenuto applicando gli strumenti statistici.

Esempio di econometria n. 2

Scopriamo lo stipendio della persona sulla base della sua esperienza lavorativa

Salario minimo: $ 10.000

Sulla base della regressione dello stipendio della persona risulta che B 1 = 2000

Quindi, applicando il metodo, si può intendere come una persona otterrà il salario minimo di 10000 + (2000 * n. Di anni di esperienza)

Questi 10K e 2K sono valori ipotizzati e devono essere testati su strumenti statistici come t-test e F-test. Se non sono significativamente diversi da 0, il valore ipotizzato non ha rilevanza e il test deve essere ripetuto per ottenere un valore diverso.

Come funziona l'Econometria in finanza?

Vantaggi dell'Econometria

Ecco i vantaggi di Econometrics.

  • Utilizzando gli strumenti o l'econometria applicata si può essere in grado di convertire i dati in un modello specifico allo scopo di prendere la decisione che supporta i dati empirici.
  • Aiuta a ottenere il modello o il risultato specificato dai dati sparsi.
  • Beneficiato per permetterci di recuperare le informazioni rilevanti dal paniere di informazioni.

Svantaggi dell'Econometria

Ci sono alcuni svantaggi di Econometrics.

  • A volte la relazione costruita dagli strumenti economici è falsa, ovvero non esiste nemmeno alcuna relazione tra due variabili, ma il modello mostra un modello sulla base delle informazioni passate. Ex. Correlazione tra pioggia e Dividendo pagato
  • Ciò dimostra che ogni volta che piove in un trimestre, solo la società dichiara il dividendo in quel periodo. Anche la pioggia non ha alcuna relazione di dividendo pagato ma secondo la tendenza stabilita può fornire dei falsi segnali che possono portare alla decisione sbagliata.
  • C'è sempre una scelta tra semplicità e accuratezza. La specifica del modello è un compito molto importante nell'economia applicata. Scegliere meno variabili può aiutare in termini di semplicità e fornire risultati più rapidi, ma può essere impreciso a causa di informazioni insufficienti e se si va per il no elevato. di variabile quindi il modello può essere critico, antieconomico o gigantesco.
  • Può esserci un problema di multicollinearità tra le variabili utilizzate nei dati. È molto importante che la variabile scelta fosse una bassa correlazione tra due variabili esplicative. Il modello ha lasciato questa sezione sull'utente del modello.

Punti importanti

  • Gli strumenti dell'econometria sono molto giudicanti. La conclusione finale può variare da utente a utente.
  • Risultato a seconda del tipo e delle specifiche del modello. I risultati sono orientati al modello.
  • Dati economici, fattibili, tempo per ottenere risultati da considerare durante l'applicazione del modello.
  • Può essere applicato sia su dati cross-section che su serie temporali.
  • Ci dovrebbe essere un perimetro o un test richiesto per condurre l'efficacia risultante come f-test in Excel, T-test, tabella statistica, analisi della tabella ANOVA utilizzando i pacchetti di strumenti.

Conclusione

  • Ricordati sempre di controllare che il risultato sia statisticamente significativo per prendere decisioni
  • Si evolve fuori dal modello o dal perimetro in esame
  • Il risultato deve essere favorevole sia dal punto di vista empirico che futuristico.
  • Si tratta di un esercizio reiterativo e al singolo problema possono essere applicati diversi modelli per ottenere maggiori approfondimenti.
  • L'adattamento eccessivo o insufficiente dei risultati può essere diluito da una specifica del modello migliorata.