Ekonometrija (definicija, primjeri) - Što je ekonometrija za financije?

Što je ekonometrija?

Ekonometrija je razumijevanje odnosa ekonomskih podataka korištenjem referenciranja statističkog modela i dobivanjem promatranja ili uzorka iz danih podataka za razvijanje budućeg trenda aproksimacije. Ekonometrija je jednostavno ekonomična s aditivom matematike i statistike i pomaže u predviđanju i procjeni primjenom statističkih metoda.

Metode ekonometrije

Uobičajene metode su:

  1. Višestruka linearna regresija
  2. Teorija procjene
  3. Linearno programiranje u Excelu
  4. Distribucija frekvencije
  5. Raspodjela vjerojatnosti
  6. Korelacija i regresija
  7. Analiza vremenskih serija
  8. Jednadžba simulacije

Primjeri ekonometrije za financije

Ispod su primjeri ekonometrije za financije

Primjer ekonometrije # 1

Michael ima prihod od 50000 USD. Obrazac potrošnje njegovih prihoda iznosi 10000 - Fiksna najamnina i ostali troškovi kućanstva čine 50% njegova bruto prihoda ostvarenog u tom razdoblju.

Višestruka linearna regresija jedan je od najboljih alata za razvijanje odnosa na temelju prošlih trendova.

Jednadžba bi bila = B 0 (presretanje) + B 1 + e (pojam pogreške)

Korištenjem jednadžbe možete dobiti iznos koji će Michael potrošiti na temelju svog zarađenog dohotka.

  • Trošak = B 0 (fiksna najamnina) + B 1 ( troškovi drugog kućanstva) + e (pojam pogreške)
  • = 10000 + 50% (50000)
  • = 35000

Pojam pogreške pokazuje da primjenom statističkih alata može postojati malo odstupanja prema gore ili dolje od rezultata koji je stigao.

Primjer ekonometrije # 2

Doznajmo plaću osobe na temelju njezinog radnog iskustva

Minimalne plaće: 10.000 USD

Na temelju regresije na plaći osobe saznajemo da je B 1 = 2000

Dakle, primjenom metode može se shvatiti kako će osoba dobiti minimalnu plaću od 10000 + (2000 * br. Godina iskustva)

Tih 10K i 2K su pretpostavljene vrijednosti i treba ih testirati na statističkim alatima poput t-testa i F-testa. Ako se značajno ne razlikuju od 0, pretpostavljena vrijednost nema nikakvu važnost i treba ponovno izvršiti test da bi se dobila drugačija vrijednost.

Kako Econometrics djeluje u financijama?

Ulazi Izlazni podaci
Teorije upućene Parametri koji se koriste u podacima
Odabrani modeli Nacrtano područje povjerenja
Pretpostavka preuzeta Test ponašanja hipoteze
Primijenjene metode Korišteni grafički alati

Prednosti ekonometrije

Ovdje su prednosti Econometrics-a.

  • Korištenjem alata ili primijenjene ekonometrije moguće je pretvoriti podatke u određeni model u svrhu donošenja odluke koja podržava empirijske podatke.
  • Pomozite u dobivanju navedenog uzorka ili rezultata iz raštrkanih podataka.
  • Prednost nam je omogućiti da dohvatimo relevantne informacije iz košarice podataka.

Mane ekonometrije

Postoje neki nedostaci ekonometrije.

  • Ponekad je veza izgrađena ekonomskim alatima lažna, tj. Čak niti ne postoji veza između dvije varijable, ali model pokazuje obrazac na temelju prošlih informacija. Pr. Korelacija između kiše i isplaćene dividende
  • To pokazuje da kad god kiša dođe u tromjesečju, tada samo tvrtka objavi dividendu u tom razdoblju. Čak i kiša nema veze s isplaćenom dividendom, ali prema trendu koji se utvrđuje može pružiti lažne signale koji mogu dovesti do pogrešne odluke.
  • Uvijek postoji izbor između jednostavnosti i točnosti. Specifikacija modela vrlo je važan zadatak u primijenjenoj ekonomiji. Odabir manje varijable može pomoći u jednostavnosti i pružiti brži rezultat, ali može biti netočan zbog nedovoljne količine informacija i ako se prihvati visoki br. varijable tada model može biti kritičan, neekonomičan ili gigantski.
  • Može postojati problem multikolinearnosti između varijabli koje se koriste u podacima. Vrlo je važno da je odabrana varijabla trebala biti niska korelacija između dvije objašnjavajuće varijable. Model je ovaj odjeljak ostavio za korisnika modela.

Važne točke

  • Alati ekonometrije vrlo osuđuju. Konačni zaključak može se razlikovati od korisnika do korisnika.
  • Rezultat, ovisno o vrsti i specifikacijama modela. Rezultati su orijentirani na model.
  • Podaci ekonomični, izvedivi, vrijeme za postizanje rezultata koji će se uzeti u obzir tijekom primjene modela.
  • Može se primijeniti na podatke presjeka ili vremenske serije.
  • Trebalo bi postojati perimetar ili test za provođenje rezultirajuće učinkovitosti poput f-testa u excelu, T-testa, tablice statistike, analize tablice ANOVA pomoću paketa alata.

Zaključak

  • Uvijek ne zaboravite provjeriti jesu li rezultati rezultat statistički značajni za donošenje odluka
  • Razvija se iz modela ili perimetra koji se razmatra
  • Rezultat mora biti empirijski, kao i futuristički povoljan.
  • To je ponavljajuća vježba, a različiti se modeli također mogu primijeniti na pojedinačni problem kako bi se dobili bolji uvidi.
  • Prekomjerno ili nedovoljno prilagođavanje rezultata može se razrijediti poboljšanom specifikacijom modela.

Zanimljivi članci...