seychellesartprojects.org

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 další 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 zjistíme, 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?

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 vytváření ekonomických vztahů 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 vyžadován obvod nebo test, jako je f-test v aplikaci Excel, T-test, statistická tabulka, analýza tabulky ANOVA pomocí balíků nástrojů.

Závěr

• Vždy nezapomeňte 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.