Ökonometrie

Wichtige Erkenntnisse

• Die Ökonometrie stützt sich auf Techniken wie Regressionsmodelle und Nullhypothesentests.
• Die Ökonometrie kann verwendet werden, um zukünftige wirtschaftliche oder finanzielle Trends vorherzusagen.
• Einige Ökonomen haben das Fachgebiet der Ökonometrie kritisiert, weil es statistische Modelle über wirtschaftliche Überlegungen stellt.

Was ist Ökonometrie?

Ökonometrie ist die Verwendung statistischer und mathematischer Modelle, um theoretische Rahmenwerke zu konstruieren oder frühere Hypothesen in der Wirtschaftswissenschaft zu verifizieren und aus historischen Daten zukünftige Trends vorherzusagen. Sie unterzieht reale Daten statistischen Tests und vergleicht die Ergebnisse dann mit der zu testenden Theorie.

Je nachdem, ob Sie daran interessiert sind, eine bestehende Theorie zu testen oder vorhandene Daten zur Entwicklung einer neuen Hypothese zu verwenden, kann die Ökonometrie in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: theoretisch und angewandt. Diejenigen, die diese Praxis regelmäßig ausüben, werden allgemein als Ökonometriker bezeichnet.

Investopedia / Michela Buttignol

Ökonometrie verstehen

Die Ökonometrie analysiert Daten mit statistischen Methoden, um wirtschaftliche Theorien zu testen oder zu entwickeln.

Diese Methoden stützen sich auf statistische Inferenzen, um wirtschaftliche Theorien zu quantifizieren und zu analysieren, indem sie Werkzeuge wie Häufigkeitsverteilungen, Wahrscheinlichkeit und Wahrscheinlichkeitsverteilungen, statistische Inferenz, Korrelationsanalyse, einfache und multiple Regressionsanalyse, Simultangleichungsmodelle und Zeitreihenmethoden nutzen.

Die Ökonometrie wurde von Lawrence Klein, Ragnar Frisch und Simon Kuznets begründet. Alle drei erhielten den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften für ihre Beiträge.123 Heute wird sie von Akademikern sowie von Händlern und Analysten der Wall Street verwendet.

Ein Beispiel für die Anwendung der Ökonometrie ist die Untersuchung des Einkommenseffekts anhand beobachtbarer Daten. Ein Ökonom könnte die Hypothese aufstellen, dass mit steigendem Einkommen einer Familie auch ihre Ausgaben steigen.

Wenn die Daten zeigen, dass ein solcher Zusammenhang besteht, kann eine Regressionsanalyse durchgeführt werden, um die Stärke der Beziehung zwischen Einkommen und Konsum zu verstehen und ob diese Beziehung statistisch signifikant ist – das heißt, ob die Veränderung des Konsums allein auf Zufall zurückzuführen sein könnte.

Methoden der Ökonometrie

Der erste Schritt der ökonometrischen Methodik besteht darin, einen Datensatz zu erhalten und zu analysieren und eine spezifische Hypothese zu definieren, die die Art und Form des Datensatzes erklärt. Diese Daten können beispielsweise historische Kurse eines Aktienindex, Beobachtungen aus einer Umfrage zu Verbraucherfinanzen oder Arbeitslosen- und Inflationsraten in verschiedenen Ländern sein.

Wenn Sie an der Beziehung zwischen der jährlichen Preisänderung des S&P 500 und der Arbeitslosenquote interessiert sind, würden Sie beide Datensätze sammeln. Dann könnten Sie die Idee testen, dass eine höhere Arbeitslosigkeit zu niedrigeren Aktienmarktpreisen führt. In diesem Beispiel wären die Aktienmarktpreise die abhängige Variable und die Arbeitslosenquote die unabhängige oder erklärende Variable.

Die häufigste Beziehung ist linear, was bedeutet, dass jede Änderung der erklärenden Variable eine positive Korrelation mit der abhängigen Variable aufweist. Diese Beziehung könnte mit einem einfachen Regressionsmodell untersucht werden, was darauf hinausläuft, eine bestmögliche Anpassungslinie zwischen den beiden Datensätzen zu erzeugen und dann zu testen, wie weit jeder Datenpunkt im Durchschnitt von dieser Linie entfernt ist.

Beachten Sie, dass Sie in Ihrer Analyse mehrere erklärende Variablen haben können – zum Beispiel Veränderungen des BIP und der Inflation zusätzlich zur Arbeitslosigkeit zur Erklärung der Aktienmarktpreise. Wenn mehr als eine erklärende Variable verwendet wird, spricht man von multipler linearer Regression. Dies ist das am häufigsten verwendete Werkzeug in der Ökonometrie.

Warnung

Einige Ökonomen, darunter John Maynard Keynes, haben Ökonometriker dafür kritisiert, dass sie sich eher auf statistische Korrelationen als auf fundierte Überlegungen verlassen.

Verschiedene Regressionsmodelle

Mehrere Regressionsmodelle werden optimiert, abhängig von der Art der analysierten Daten und der Art der gestellten Frage.

Das häufigste Beispiel ist die gewöhnliche kleinste Quadrate (OLS)-Regression, die auf verschiedenen Arten von Querschnitts- oder Zeitreihendaten durchgeführt werden kann. Wenn Sie an einem binären (Ja-Nein-)Ergebnis interessiert sind – zum Beispiel, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie aufgrund Ihrer Produktivität entlassen werden – könnten Sie eine logistische Regression oder ein Probit-Modell verwenden.

Die heutigen Ökonometriker haben Hunderte von Modellen zur Verfügung.

Die Ökonometrie wird heute mit statistischen Analysesoftwarepaketen durchgeführt, die für diese Zwecke entwickelt wurden, wie STATA, SPSS oder R. Diese Softwarepakete können auch leicht auf statistische Signifikanz testen, um die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, dass Korrelationen zufällig auftreten könnten.

R-Quadrat, t-Tests, p-Werte und Nullhypothesentests sind alles Methoden, die von Ökonometrikern verwendet werden, um die Gültigkeit ihrer Modellergebnisse zu bewerten.

Grenzen der Ökonometrie

Die Ökonometrie wird manchmal dafür kritisiert, dass sie sich zu stark auf die Interpretation von Daten stützt, ohne sie mit etablierter Wirtschaftstheorie zu verknüpfen oder nach kausalen Mechanismen zu suchen. Es ist entscheidend, dass die in den Daten offenbarten Ergebnisse durch eine Theorie angemessen erklärt werden können, auch wenn dies die Entwicklung einer neuen Theorie der zugrunde liegenden Prozesse bedeutet.

Die Regressionsanalyse beweist auch keine Kausalität. Ein Zusammenhang zwischen zwei Datensätzen kann scheinbar sein.

Zum Beispiel steigen die Todesfälle durch Ertrinken in Schwimmbädern mit dem Wachstum des Bruttoinlandsprodukts (GDP). Verursacht eine wachsende Wirtschaft, dass Menschen ertrinken? Es ist wahrscheinlicher, dass mehr Menschen Pools kaufen, wenn die Wirtschaft boomt.

Die Ökonometrie befasst sich hauptsächlich mit der Korrelationsanalyse, und es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Korrelation nicht gleich Kausalität ist.

Was sind Schätzer in der Ökonometrie?

Ein Schätzer ist eine Statistik, die auf einer Stichprobe basiert und verwendet wird, um eine Tatsache oder Messung für eine größere Population zu extrapolieren. Schätzer werden häufig in Situationen verwendet, in denen es nicht praktikabel ist, die gesamte Population zu messen.

Zum Beispiel ist es nicht möglich, die genaue Erwerbsquote zu einem bestimmten Zeitpunkt zu messen, aber es ist möglich, die Arbeitslosigkeit auf der Grundlage einer Zufallsstichprobe der Bevölkerung zu schätzen.

Was ist Autokorrelation in der Ökonometrie?

Autokorrelation misst die Beziehungen zwischen einer einzelnen Variable zu verschiedenen Zeitpunkten. Aus diesem Grund wird sie manchmal als verzögerte Korrelation oder serielle Korrelation bezeichnet, da sie verwendet wird, um zu messen, wie der vergangene Wert einer bestimmten Variable zukünftige Werte derselben Variable vorhersagen könnte.

Autokorrelation ist ein nützliches Werkzeug für Händler, insbesondere in der technischen Analyse.

Was ist Endogenität in der Ökonometrie?

Eine endogene Variable ist eine Variable, die durch Änderungen in einer anderen Variable beeinflusst wird.

Aufgrund der Komplexität wirtschaftlicher Systeme ist es schwierig, alle subtilen Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren zu bestimmen, und einige Variablen können teilweise endogen und teilweise exogen sein.

In ökonometrischen Studien müssen die Forscher vorsichtig sein, um die Möglichkeit zu berücksichtigen, dass der Fehlerterm teilweise mit anderen Variablen korreliert sein könnte.