Введение
Эмпирическое статистическое тестирование экономических теорий
Эконометрика – это применение статистических методов к экономическим данным для придания эмпирического содержания экономическим взаимосвязям. Более точно, это "количественный анализ реальных экономических явлений, основанный на одновременной разработке теории и наблюдений, связанных соответствующими методами вывода". В вводном учебнике по экономике эконометрика описывается как инструмент, позволяющий экономистам "просеивать огромные объемы данных для выявления простых закономерностей". Ян Тинберген – один из двух основоположников эконометрики. Другой, Рагнар Фриш, также ввел этот термин в том значении, в котором он используется сегодня. Базовым инструментом эконометрики является модель множественной линейной регрессии. Эконометристы стремятся найти оценки, обладающие желаемыми статистическими свойствами, включая несмещенность, эффективность и состоятельность. Прикладная эконометрика использует теоретическую эконометрику и данные реального мира для оценки экономических теорий, разработки эконометрических моделей, анализа экономической истории и прогнозирования.
Базовые модели: линейная регрессия
Основным инструментом эконометрики является модель множественной линейной регрессии. Оценка линейной регрессии на двух переменных может быть визуализирована как проведение линии через точки данных, представляющие парные значения независимой и зависимой переменных. Например, рассмотрим закон Оукана, который связывает рост ВВП с уровнем безработицы. Эта связь представлена в виде линейной регрессии, где изменение уровня безработицы является функцией константы, данного значения роста ВВП, умноженного на коэффициент наклона, и случайной ошибки:
Неизвестные параметры и могут быть оценены. Здесь оценивается в 0,83, а – в 1,77. Это означает, что при увеличении роста ВВП на один процентный пункт, уровень безработицы, по прогнозам, снизится на 1,77 * 1 пункта при прочих равных условиях. Затем модель можно проверить на статистическую значимость, чтобы определить, связано ли увеличение роста ВВП со снижением уровня безработицы, как предполагалось. Если оценка не будет существенно отличаться от 0, тест не обнаружит доказательств связи между изменениями темпов роста и уровня безработицы. Дисперсия прогноза зависимой переменной (безработицы) как функции независимой переменной (роста ВВП) определяется методом наименьших квадратов в полиномиальной форме.
Теория
Эконометрическая теория использует статистическую теорию и математическую статистику для оценки и разработки эконометрических методов. Эконометрия может использовать стандартные статистические модели для изучения экономических вопросов, но чаще всего применяется к данным наблюдений, а не к контролируемым экспериментам. В этом плане, разработка наблюдательных исследований в эконометрике аналогична разработке исследований в других наблюдательных дисциплинах, таких как астрономия, эпидемиология, социология и политология. Анализ данных из наблюдательного исследования основывается на протоколе исследования, хотя разведочный анализ данных может быть полезен для генерации новых гипотез. Экономика часто анализирует системы уравнений и неравенств, например, спрос и предложение, предполагаемые находящимися в равновесии. Следовательно, в эконометрике разработаны методы идентификации и оценки моделей одновременных уравнений. Эти методы аналогичны методам, используемым в других областях науки, таких как идентификация систем в анализе систем и теории управления. Такие методы позволяют исследователям оценивать модели и изучать их эмпирические последствия, не осуществляя прямого воздействия на систему. Одним из фундаментальных статистических методов, используемых эконометристами, является регрессионный анализ. Методы регрессии важны в эконометрике, поскольку экономисты обычно не могут использовать контролируемые эксперименты. Как правило, наиболее доступные данные носят ретроспективный характер. Однако ретроспективный анализ данных наблюдений может быть подвержен смещению из-за пропущенных переменных, обратной причинности или другим ограничениям, которые ставят под сомнение причинно-следственную интерпретацию корреляций. В отсутствие данных, полученных в ходе контролируемых экспериментов, эконометристы часто ищут поучительные квази-естественные эксперименты или применяют квазиэкспериментальные методы для получения надежных выводов о причинно-следственных связях. К таким методам относятся регрессионный анализ скачков, метод инструментальных переменных и метод разницы в разницах.
Ограничения и критические замечания
Как и другие формы статистического анализа, плохо специфицированные эконометрические модели могут демонстрировать ложную взаимосвязь, когда две переменные коррелируют, но не связаны причинно-следственной связью. В исследовании использования эконометрики в ведущих экономических журналах Макклоски пришла к выводу, что некоторые экономисты сообщают p-значения (в соответствии с фишеровской традицией тестов значимости точечных нулевых гипотез) и игнорируют возможность ошибок второго рода; некоторые экономисты не сообщают об оценках величины эффектов (помимо статистической значимости) и не обсуждают их экономическую значимость. Она также утверждает, что некоторые экономисты не используют экономическое обоснование при выборе модели, особенно при определении того, какие переменные включать в регрессию. В некоторых случаях экономические переменные нельзя подвергать экспериментальному воздействию, как если бы это было лечение, случайно назначенное испытуемым. В таких случаях экономисты полагаются на обсервационные исследования, часто используя наборы данных с большим количеством сильно связанных ковариат, что приводит к огромному количеству моделей с аналогичной объяснительной силой, но с разными ковариатами и оценками регрессии. Относительно множественности моделей, совместимых с обсервационными данными, Эдвард Лимер призвал специалистов "воздерживаться от убеждений до тех пор, пока не будет показано, что вывод достаточно нечувствителен к выбору предположений".