Analyse statistique économique

Identification

• Économétrie, ou de mesure économique, applique des méthodes mathématiques et statistiques à l'étude des phénomènes économiques. Les économistes et les économètres utilisent des équations complexes (connus comme des modèles) et des logiciels d'analyse statistique, comme SAS et SPSS, d'analyser de nombreuses données économiques provenant des organismes gouvernementaux, des institutions financières et d'autres sources. Grâce à ces techniques d'analyse statistique économique, économètres et d'autres cherchent à trouver des preuves empiriques pour expliquer les phénomènes économiques et apporter un soutien à des théories.

Caractéristiques

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  L'analyse de régression est une technique privilégiée de l'analyse statistique économique. Cette procédure analyse l'impact d'un ou plusieurs prédicteurs (connu comme variables indépendantes) sur un résultat particulier ou variable dépendante. Par exemple, un économiste d'étudier les salaires des enseignants américains pourrait examiner comment ces prédicteurs que l'expérience, l'emplacement géographique, type de diplôme et d'autres facteurs prédictifs susceptibles d'influer sur les niveaux de salaire. L'analyse de régression, en bref, tente de prévoir ou estimer les valeurs d'une variable dépendante en fonction des valeurs connues d'une série de variables indépendantes.

Types

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  Trois principaux types d'analyse de régression comprennent transversale, séries chronologiques et régression groupée, nommé d'après les types de données sur lesquels les analyses sont menées. Les données recueillies à un seul point dans le temps sont transversales. Les exemples incluent les sondages d'opinion publique par l'organisation Gallup et d'autres, ainsi que le recensement des États-Unis, tous les 10 ans. Les données chronologiques sont collectées sur les mêmes variables à intervalles réguliers, comme hebdomadaire, mensuelle ou trimestrielle. Les exemples incluent les chiffres du chômage mensuels, l'indice mensuel des prix à la consommation ou le produit intérieur brut trimestriel. Les données regroupées combinent des éléments de la série transversales et de temps. Damodar Gujarati, auteur de "économétrie de base," un manuel populaire dans les classes supérieures et économétrie de premier cycle, cite le recensement des logements du département américain du Commerce, qui interroge les mêmes ménages périodiquement pour suivre les changements des conditions de vie, comme un exemple de données regroupées.

Avantages

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  L'analyse économétrique prête soutien empirique aux théories économiques, qui sont généralement des déclarations qualitatives. Par exemple, la théorie économique soutient que le prix d'un produit ou service va augmenter à mesure que la demande pour qu'il se lève. Analyse statistique économique fournit la preuve numérique pour mesurer combien le prix va augmenter en réponse à une demande plus élevée (ou baisse de l'offre). L'analyse statistique permet également d'économistes et d'autres chercheurs examinent les effets - prévus et imprévus - des politiques publiques, ainsi que fournit des résultats de recherche importants qui pourraient informer les politiques futures visant à des questions liées à la politique économique, les soins de santé, l'éducation et d'autres questions d'intérêt public . Par exemple, l'analyse statistique d'une politique stimulant le salaire minimum pourrait constater que les salaires plus élevés ont augmenté le niveau de vie à faible revenu travailleurs- cependant, il pourrait également révéler le chômage plus élevé chez les personnes peu qualifiées comme une conséquence involontaire.

Considérations

• Parce que les chercheurs analysent les données économiques statistiques recueillies du monde réel de l'activité économique, plutôt que dans une expérience contrôlée en laboratoire, ils doivent être conscients des possibles erreurs de mesure. Econométrie comprend une série de méthodes d'analyse utilisées par les analystes statistiques pour identifier et traiter les erreurs de mesure dans les données.