Ekonometrie (definice, příklady) Co je ekonometrie pro finance?

Co je to ekonometrie?

Ekonometrie je porozumění vztahům ekonomických dat pomocí referencování statistických modelů a získávání pozorování nebo vzoru z poskytnutých dat pro vývoj aproximačního budoucího trendu. Ekonometrie je jednoduše ekonomická s přísadou matematiky a statistiky a pomáhá při předpovídání a odhadování pomocí statistických metod.

Metody ekonometrie

Běžnější metody jsou:

  1. Vícenásobná lineární regrese
  2. Teorie odhadu
  3. Lineární programování v aplikaci Excel
  4. Distribuce frekvence
  5. Rozdělení pravděpodobnosti
  6. Korelace a regrese
  7. Analýza časových řad
  8. Simulační rovnice

Příklady ekonometrie pro finance

Níže jsou uvedeny příklady ekonometrie pro finance

Příklad ekonometrie č. 1

Michael má příjem 50 000 $. Způsob utrácení jeho příjmu je 10 000 - Fixní nájemné a ostatní výdaje domácnosti jsou 50% jeho hrubého příjmu vydělaného během daného období.

Vícenásobná lineární regrese je jedním z nejlepších nástrojů pro rozvoj vztahu na základě minulých trendů.

Rovnice by byla = B 0 (Intercept) + B 1 + e (Chybný termín)

Použitím rovnice lze získat částku, kterou Michael utratí na základě svého vydělaného příjmu.

  • Výdaje = B 0 (pevné nájemné) + B 1 (exp. Jiné domácnosti) + e (chybný termín)
  • = 10 000 + 50% (50 000)
  • = 35000

Chybový výraz ukazuje, že při použití statistických nástrojů může dojít k malé odchylce nahoru nebo dolů od dosaženého výsledku.

Příklad ekonometrie č. 2

Zjistíme plat člověka na základě jeho pracovních zkušeností

Minimální mzdy: 10 000 $

Na základě regrese osobního platu zjistěte, že B 1 = 2000

Použitím této metody to lze chápat tak, že člověk dostane minimální mzdu 10 000+ (2000 * počet let praxe)

Tyto 10K a 2K jsou hypotetické hodnoty a je třeba je testovat na statistických nástrojích, jako je t-test a F-test. Pokud se významně neliší od 0, pak předpokládaná hodnota nemá žádný význam a je třeba znovu provést test, aby se získala jiná hodnota.

Jak funguje ekonometrie ve financích?

Vstupy Výstupní data
Uvedené teorie Parametry použité v datech
Vybrané modely Byla nakreslena oblast důvěry
Předpoklad převzat Test chování hypotézy
Použité metody Použité grafické nástroje

Výhody ekonometrie

Zde jsou výhody Econometrics.

  • Použitím nástrojů nebo aplikované ekonometrie je možné převést data do konkrétního modelu za účelem rozhodování, které podporuje empirická data.
  • Nápověda k získání zadaného vzoru nebo výsledku z rozptýlených dat.
  • Výhodou je, že nám můžeme načíst příslušné informace z koše informací.

Nevýhody ekonometrie

Ekonometrie má určité nevýhody.

  • Někdy je budování relace ekonomickými nástroji falešné, tj. Dokonce neexistuje žádný vztah mezi dvěma proměnnými, ale model ukazuje vzorec na základě minulých informací. Př. Korelace mezi deštěm a dividendou vyplacena
  • To ukazuje, že kdykoli déšť přijde za čtvrtinu, dividendu v tomto období deklaruje pouze společnost. Ani déšť nemá žádný vztah k vyplácené dividendě, ale podle nastoleného trendu může poskytovat falešné signály, které mohou vést k nesprávnému rozhodnutí.
  • Vždy je na výběr mezi jednoduchostí a přesností. Specifikace modelu je v aplikované ekonomii velmi důležitým úkolem. Volba méně proměnné může pomoci v jednoduchosti a poskytnout rychlejší výsledek, ale může být nepřesná kvůli nedostatečným informacím a pokud jde o vysoké číslo. proměnné, pak může být model kritický, nehospodárný nebo gigantický.
  • Mezi proměnnými použitými v datech může být problém multicollinearity. Je velmi důležité, aby zvolenou proměnnou měla být nízká korelace mezi dvěma vysvětlujícími proměnnými. Model opustil tuto část na uživateli modelu.

Důležité body

  • Nástroje ekonometrie jsou velmi kritické. Konečný závěr se může u jednotlivých uživatelů lišit.
  • Výsledek závisí na typu a specifikaci modelu. Výsledky jsou orientovány na model.
  • Data ekonomická, proveditelná, čas na získání výsledků, které je třeba vzít v úvahu při aplikaci modelu.
  • Lze jej použít jak na průřezová data, tak na data časových řad.
  • K provedení výsledné účinnosti by měl být nutný obvod nebo test, jako je f-test v aplikaci Excel, T-test, statistická tabulka, analýza tabulky ANOVA pomocí balíků nástrojů.

Závěr

  • Nezapomeňte vždy zkontrolovat, zda je výsledek statisticky významný pro rozhodování
  • Vyvíjí se z uvažovaného modelu nebo obvodu
  • Výsledek musí být empiricky i futuristicky příznivý.
  • Jedná se o opakovací cvičení a různé modely lze také použít na jeden problém, aby získal lepší přehled.
  • Overfitting nebo underfitting of results can be dil by an improved model specification.

Zajímavé články...