Ekonometria (definicja, przykłady) - Co to jest Ekonometria dla finansów?

Spisie treści

Co to jest Ekonometria?

Ekonometria to zrozumienie relacji danych ekonomicznych poprzez wykorzystanie odniesień do modelu statystycznego i uzyskanie obserwacji lub wzoru z dostarczonych danych w celu opracowania przybliżonego przyszłego trendu. Ekonometria jest po prostu ekonomiczna z dodatkiem matematyki i statystyki i pomaga w prognozowaniu i szacowaniu za pomocą metod statystycznych.

Metody ekonometrii

Bardziej powszechne metody to:

  1. Wielokrotna regresja liniowa
  2. Teoria estymacji
  3. Programowanie liniowe w Excelu
  4. Rozkład częstotliwości
  5. Rozkład prawdopodobieństwa
  6. Korelacja i regresja
  7. Analiza szeregów czasowych
  8. Równanie symulacji

Przykłady ekonometrii dla finansów

Poniżej znajdują się przykłady ekonometrii dla finansów

Przykład ekonometrii # 1

Michael ma dochód w wysokości 50000 dolarów. Struktura wydatków jego dochodu to 10000 - Stały czynsz i inne wydatki gospodarstwa domowego to 50% jego dochodu brutto uzyskanego w tym okresie.

Wielokrotna regresja liniowa jest jednym z najlepszych narzędzi do tworzenia relacji na podstawie przeszłych trendów.

Równanie byłoby = B 0 (punkt przecięcia) + B 1 + e (człon błędu)

Korzystając z równania, można otrzymać kwotę, którą Michael wyda na podstawie jego zarobionych dochodów.

  • Koszt = B 0 (stały czynsz) + B 1 (inne wydatki gospodarstwa domowego) + e (błąd)
  • = 10000 + 50% (50000)
  • = 35000

Termin błędu pokazuje, że może wystąpić niewielkie odchylenie w górę lub w dół od wyniku uzyskanego przy zastosowaniu narzędzi statystycznych.

Przykład ekonometrii # 2

Sprawdźmy wynagrodzenie osoby na podstawie jego doświadczenia zawodowego

Płaca minimalna: 10 000 USD

Na podstawie regresji wynagrodzenia osoby ustalamy, że B 1 = 2000

Tak więc stosując tę ​​metodę można rozumieć, że dana osoba uzyska minimalne wynagrodzenie w wysokości 10000 + (2000 * lat doświadczenia)

Te 10K i 2K są wartościami hipotetycznymi i należy je przetestować za pomocą narzędzi statystycznych, takich jak test t i test F. Jeśli nie różnią się one znacząco od 0, to hipotetyczna wartość nie ma znaczenia i aby uzyskać inną wartość, należy wykonać ponownie test.

Jak ekonometria działa w finansach?

Wejścia Dane wyjściowe
Teorie, o których mowa Parametry używane w danych
Wybrane modele Narysowany obszar zaufania
Założenie przyjęte Test przeprowadzania hipotez
Zastosowane metody Wykorzystane narzędzia graficzne

Zalety ekonometrii

Oto zalety ekonometrii.

  • Korzystając z narzędzi lub stosowanej ekonometrii można przekonwertować dane na konkretny model w celu podjęcia decyzji wspierającej dane empiryczne.
  • Pomoc w uzyskaniu określonego wzorca lub wyniku z rozproszonych danych.
  • Dzięki temu możemy odzyskać odpowiednie informacje z koszyka informacji.

Wady ekonometrii

Ekonometria ma kilka wad.

  • Czasami relacja budowana przez narzędzia ekonomiczne jest fałszywa, tj. Nawet nie istnieje związek między dwiema zmiennymi, ale model pokazuje wzór na podstawie przeszłych informacji. Dawny. Korelacja między deszczem a wypłaconą dywidendą
  • Wynika z tego, że ilekroć w kwartale spadnie deszcz, to tylko spółka deklaruje dywidendę w tym okresie. Nawet deszcz nie ma stosunku wypłacanej dywidendy, ale zgodnie z trendem może dostarczać fałszywych sygnałów, które mogą prowadzić do złej decyzji.
  • Zawsze istnieje wybór między prostotą a dokładnością. Specyfikacja modelu jest bardzo ważnym zadaniem w ekonomii stosowanej. Wybór mniejszej liczby zmiennych może pomóc w prostocie i zapewnić szybsze wyniki, ale może być niedokładny z powodu niewystarczających informacji i jeśli idziemy na wysokie nie. zmiennej, model może być krytyczny, nieekonomiczny lub gigantyczny.
  • Może wystąpić problem współliniowości między zmiennymi używanymi w danych. Bardzo ważne jest, aby wybrana zmienna była niską korelacją między dwiema zmiennymi objaśniającymi. Model zostawił tę sekcję na użytkowniku modelu.

Ważne punkty

  • Narzędzia ekonometrii są bardzo krytyczne. Ostateczny wniosek może się różnić w zależności od użytkownika.
  • Wynik w zależności od typu i specyfikacji modelu. Wyniki są zorientowane na model.
  • Dane ekonomiczne, wykonalne, czas potrzebny na uzyskanie wyników do rozważenia podczas stosowania modelu.
  • Można go zastosować zarówno do danych przekrojowych, jak i szeregów czasowych.
  • Powinien istnieć obwód lub test wymagany do przeprowadzenia wynikowej skuteczności, taki jak test f w programie Excel, test T, tabela statystyk, analiza tabeli ANOVA przy użyciu pakietów narzędzi.

Wniosek

  • Zawsze pamiętaj, aby sprawdzić, czy wypadający wynik jest statystycznie istotny dla podejmowania decyzji
  • Wywodzi się z rozważanego modelu lub obwodu
  • Wynik musi być korzystny zarówno empirycznie, jak i futurystycznie.
  • Jest to ćwiczenie powtarzalne, a do pojedynczego problemu można zastosować różne modele, aby uzyskać lepszy wgląd.
  • Przekształcenie lub niedopasowanie wyników można osłabić dzięki ulepszonej specyfikacji modelu.

Interesujące artykuły...