Osa | Taloustiede , tilastot |
---|---|
Avainhenkilöt |
Ragnar Frisch James Heckman Daniel McFadden |
Econometrics on osa taloustieteen , jonka tavoitteena on arvioida ja testata liiketoimintamalleja .
Ekonometriaa tieteenalana alkunsa 1930 luomisen ekonometrian Seuran mukaan Irving Fisher ja Ragnar Frisch (1930) ja luomalla lehden Econometrica (1933). Siitä lähtien ekonometrian kehitys on jatkunut ja sillä on yhä suurempi merkitys taloustieteessä .
Teoreettinen ekonometria keskittyy lähinnä kahteen kysymykseen, tunnistamiseen ja tilastolliseen arviointiin .
Soveltava ekonometria käyttää ekonometrisiä menetelmiä ymmärtääkseen taloustieteen alueet, kuten työmarkkina- analyysit , koulutuksen taloustiede, tai testatakseen kasvumallien empiiristä merkitystä.
Sovellettu ekonometria käyttää sekä kokeellisen protokollan tietoja, olivatpa ne sitten laboratoriokokeita tai kenttäkokemuksia , sekä tietoja suoraan todellisuuden havainnoinnista ilman tutkijan manipulointia. Kun ekonometri käyttää tietoja suoraan todellisuuden havainnoinnista, on tavallista tunnistaa luonnolliset kokemukset lähes kokeellisen tilanteen löytämiseksi. Puhumme joskus uskottavuuden vallankumouksesta , kiistanalaisesta termistä näiden tutkimusmenetelmien meteorisen nousun osoittamiseksi tieteenalalla ja taloustieteessä yleensä.
Ekonometria syntyi noin 1930-luvulla, mutta se perii tilastojen kehityksen 1800-luvulla ja 1900-luvun alussa. jossa luomisen Ekonometria Societyn ja Cowles komissio on Yhdysvalloissa toisaalta ja Department of Applied Economics Cambridgen yliopistossa vuonna Yhdistyneessä kuningaskunnassa toisella.
Tietyt kirjoittajat, kuten Mary Morgan tai Philippe Le Gall, ovat kuitenkin pyrkineet osoittamaan, että ennen 1930-lukua oli olemassa ekonometriaa muistuttavia tieteellisiä ohjelmia, erityisesti halun yhdistää taloustiede ja tilastot. Vuonna Englannissa , William Stanley Jevons oli yrittänyt yhdistää talous ja tilastot tällä tavalla. Yhdysvalloissa, Henry Mooren Ludwell oli tehnyt vastaavia toimia vuonna 1908. Ranskassa Le Gall näkee työn Augustin Cournot'n , ja John Edmond Briaune ja Jules Regnault esiasteita ekonometrian klo XIX : nnen vuosisadan. Sitten hän katsoi toisen sukupolven alussa XX : nnen vuosisadan Lucien maaliskuussa , Henry Bunle ja Marcel Lenoir .
Ensimmäinen taloustieteen Nobel-palkinto myönnettiin vuonna 1969 yhdessä kahden tärkeimmän ekonometrian perustajan: Ragnar Frischin ja Jan Tinbergenin kanssa. 1940-luvulla Chicagon ja sen jälkeen Yalen yliopistossa työskentelevä tutkimusryhmä Cowles Commission rakensi ekonometrisen menetelmän perustan suhteessa taloudelliseen analyysiin, todennäköisyyslaskentaan ja matemaattisiin tilastoihin.
Ekonometria sai institutionaalisen kehyksen perustamalla ekonometriayrityksen ja Cowlesin komission .
Ekonometriayritys perustettiin 29. joulukuuta 1930in Cleveland .
Vuonna 1930 , Ragnar Frisch ja Irving Fisher perusti Econometric Society ( Econometric Society ), jonka pääasiallinen tarkoitus on "edistää kvantitatiivisia tutkimuksia, jotka pyrkivät tuomaan näkökulmasta teoreettisen empiirisiä näkökulman tutkimaan taloudellisia ongelmia” , sitten 1933 , Frisch luotu aikakauslehti Econometrica, josta tuli tärkein ekonometrisen ajattelun väline.
Cowlesin taloustieteellisen toimikunnan työ (vuonna 1932 Coloradon yliopistossa perustettu tutkimusryhmä , joka muutti Chicagon ja sitten Yalen yliopistoon .
Termin ekonometria alkuperä johtuu Ragnar Frischistä . Econometrica- lehden ensimmäisen numeron toimituksessaan hän määritteli ekonometrian tavoitteet: "Sen päätavoitteena tulisi olla sellaisten tutkimusten edistäminen, joiden tavoitteena on yhtenäistää teoreettisia ja empiirisiä kvantitatiivisia lähestymistapoja taloudellisiin ongelmiin ja jotka ohjaavat rakentavia ja tiukkoja ajattelu samanlainen kuin mitä luonnontieteissä hallitsee ( Frisch 1933 ). "
Vuonna 1935 Jan Tinbergen esitteli ensimmäisen ekonometrisen mallin Namurin ekonometriaseuran kokouksessa . Sitten Kansainliitto palkkasi hänet testaamaan suhdanteiden teorian merkitystä ja julkaisi tulokset vuonna 1939. John Maynard Keynes vastusti voimakkaasti Tinbergenin menetelmää.
Ensimmäinen tärkeä edistysaskunta ekonometriassa tulee muodollisesta ratkaisusta tunnistamisongelmaan . Sanomme, että malli on tunnistettavissa, jos kaikki sen parametrit voidaan saada havaittavien muuttujien yhteisjakaumasta.
Cowles-valiokunnan työ keskittyy samanaikaisen yhtälömallin tunnistamiseen ja arviointiin.
Vuonna 1944 Trygve Haavelmo julkaisi Econometricassa keskeisen artikkelin The Todennäköisyysmetodi ekonometriassa , jossa hän puolusti ajatusta, että taloudellisten mallien on oltava todennäköisyyksiä voidakseen olla yhdenmukaisia tietojen kanssa.
1960-luvulla kehitettiin malleja, jotka kuvaavat taloudellista toimintaa laajamittaisilla yhtälöjärjestelmillä (erityisesti Lawrence Kleinin, Nobel-palkinnon vuonna 1980 voittaneen taloustieteilijän, Henri Theilin tai Denis Sarganin metodologisemman työn).
1970-luvun puolivälistä lähtien aikasarjaanalyysistä saadut menetelmät läpäisivät syvästi ekonometrian (George EP Boxin ja Gwilym M.Jenkinsin menetelmät, Clive Grangerin ja Christopher Simsin kehittämän moniulotteisen dynaamisen mallin ja ei-kausaaliteorian). Mikroekonometria ilmestyi myös 1970- ja 1980-luvuilla, erityisesti Zvi Grillichesin sekä Daniel L. McFaddenin ja James J. Heckmanin, molempien taloustieteen Nobel-voittajien, työn ansiosta vuonna 2000.
Vuonna 1960 ja 1970 , informaatio- teknologian johti syntymistä makrotaloudellisten mallien suunniteltu ennusteita varten . Esimerkiksi Brookings-malli sisältää 400 yhtälöä. Vuoden 1970 jälkeen käytettiin vakiomalleja, kuten Whartonin mallia.
Kehitystä laskentatehoa tietokoneiden ja mikrotalouden tietokantojen voitu kehittää microeconometrics työhön James Tobin on Tobit malliin , Mundlak määräaikaisten vaikutuksen mallit (1961), työn James Heckman on valinta malleissa , työn Daniel McFadden erillisistä valintamalleista ja James Heckmanin ja Burton Singerin työ kestomalleista (1984).
Vuodesta 1960, olemme todistamassa syntymän paneelin tiedon ekonometrian . Kutsumme paneelitietoja, joissa havaitsemme tilastoyksikön (henkilö, yritys, kotitalous, valtio) eri ajankohtina. Nämä tiedot mahdollistavat yksilöllisen heterogeenisuuden hallinnan, jota ei voida mitata havaituilla muuttujilla.
Ekonometriayrityksen työn levittäminen RanskassaMarianne Fischman ja Emeric Lendjel analysoivat X-CRISE-ryhmän jäsenten kiinnostusta ekonometriaan jo 1930-luvulla, ja he jakoivat ekonometrian yhteiskunnan jäsenten kanssa halun ymmärtää talouskriisiä. Robert Gibrat ja Georges Guillaume muodostavat ekonometrian työryhmän X-Crisisissa. Se tarjoaa säännöllisesti "huomautuksia ekonometriasta", jonka avulla X-Crisisin jäsenet voivat pysyä ajan tasalla. François Divisia osallistuu ekonometriayritykseen. Kirjoittajat selittävät kuitenkin, että X-Crisis oli pikemminkin ekonometrisen työn levittämispaikka kuin tutkimuspaikka.
Vuonna 2006 julkaistussa tutkimuksessa taloustieteilijät Kim, Morse ja Zingales luokittelivat tärkeimmissä taloustieteellisissä lehdissä julkaistut artikkelit ja saivat suuren määrän viittauksia sen mukaan, oliko heidän pääasiallinen panoksensa teoreettinen, empiirinen vai metodologinen. 1970-luvun alussa vain 11% eniten siteeratuista artikkeleista oli empiirisiä, kun taas 1990-luvun lopussa 60% eniten siteeratuista artikkeleista oli empiirisiä ja kvantitatiivisia tutkimuksia. Tämä kehitys todistaa taloustieteen perusteellisesta muutoksesta, jota on kritisoitu erityisesti siitä, ettei se ole niin kuvaileva kuin se saattaisi saada uskomaan.
Ekonometrian eri aloilla on yhteinen tilastomenetelmä. Tarkemmat sovellukset käyttävät erityisiä tietojenkäsittelymenettelyjä, joista keskustelemme seuraavissa kahdessa osassa.
Ekonometrian tilastolliset menetelmät rakennetaan regressiomallista, joka on matemaattinen rakenne, joka kuvaa muuttujan reaktion muihin muuttujiin havaitsemattomien satunnaiselementtien läsnä ollessa. Olkoon Y luku (esimerkiksi kotitalouden kysyntä tai työttömien määrä), jonka havaitsemme eri kotitalouksille tai eri ajanjaksoille.
Regressiomallien rajoitusten poistamiseksi on kehitetty huonosti määriteltyjen mallien ekonometria, joka kysyy, mitkä ilmiön ominaisuudet voidaan osoittaa tai tukahduttaa lähentämisen avulla. Toinen strategia regressiomallien rajoitusten voittamiseksi on tehdä tutkituista malleista yhä monimutkaisempia. Lineaariset mallit korvataan esimerkiksi polynomeilla tai monimutkaisemmilla epälineaarisilla malleilla. Voimme myös omaksua yhä useammin "ei-parametrisen" lähestymistavan.
Regressiomalli ei useista laajennuksistaan huolimatta sovi rakennemallien arvioimiseksi. Samanaikaisten yhtälöiden teoria muodostaa regressiomallin ensimmäisen jatkeen, joka mahdollisti tasapainotilanteen tarkastelun; hänellä oli tärkeä rooli ekonometriassa. Tämän teorian puitteissa kehitetyille malleille on ominaista useita yhtälöitä, kuten edellä mainittu tarjonta- ja kysyntämalli, joiden resoluutio mahdollistaa tasapainon laskemisen. Hyvin kaavamaisesti useiden yhtälöiden huomioon ottaminen muuttaa eksogeeniset muuttujat endogeenisiksi. Tavanomaiset tilastolliset menetelmät (pienimmän neliösumman estimointi) eivät tällöin salli rakenteellisten yhtälöiden arviointia, ja uudet tilastolliset menettelyt jouduttiin luomaan (kaksinkertainen pienin neliö, kolminkertainen pienin neliö).
Erityisesti Lars P. Hansenin työn seurauksena on kehitetty melko yleinen lähestymistapa rakenteelliseen ekonometriaan: yleinen momenttimenetelmä (GMM). Kukin agentti tai agenttityyppi on edustettuaan tekemässä valintojaan tavoitteen maksimoimisella, mikä johtaa yhtälön resoluutioon. Tämä yhtälö saadaan peruuttamalla osittaiset johdannaiset tavoitteen valitsemien muuttujien suhteen, ja se on maksimoinnin ensimmäisen asteen ehto. Oletetaan, että tämä ehto toteutuu tosiasiassa vain keskimäärin (tästä johtuen momenttimenetelmän nimi), mikä sallii virheiden ja havaitsemattomien muuttujien käyttöönoton. Eri aineiden käyttäytymisjoukot mallinnetaan sitten ehtojärjestelmällä, josta tuntemattomien elementtien arvio johtuu havaituista tiedoista. Uusin ekonometrian työ rentouttaa keskiarvon käsitystä ja yhdistää monimutkaisemmalla tavalla taloudellisten toimijoiden käyttäytymissuhteet ja havaittujen tietojen todennäköisyysjakauman. Rahoitusvalintamalleissa sijoituksen keskimääräinen tuotto ei ole riittävä, ja esitämme esimerkiksi harvinaisten tapahtumien, kuten yrityksen konkurssin tai suuren osakemarkkinakriisin, todennäköisyydet.
Rakenteellinen lähestymistapa ja supistetun muodon lähestymistapaRakenteellinen lähestymistapa on usein vastustettu supistetun muodon lähestymistapaa. Rakenteellisessa lähestymistavassa ekonometri aloittaa muodollisesta taloudellisesta mallista ja pyrkii tunnistamaan ja arvioimaan mallin parametrit tiettyjen mallin ennustamien määrien havaintojen perusteella. Esimerkiksi kysyntämallissa kuluttajahyödykefunktion parametrit määräävät kysynnän käyrän markkinoilla; Tarkkailemalla kysynnän määrää eri hintatasoilla on sitten kysymys sellaisten hyödyllisyysfunktion parametrien arvioimisesta, jotka voisivat aiheuttaa nämä kysyntätasot. Vastaavasti toimitusmallissa, jossa tarjonnan määrä markkinoilla riippuu erityisesti näillä markkinoilla toimivien yritysten tuotantofunktion parametreista, toimitusmäärien havaitseminen mahdollistaa tietyissä olosuhteissa tuotannon parametrien tunnistamisen näillä markkinoilla.
Rakenteellisessa lähestymistavassa taloudellinen malli ennustaa tarkan suhteen ekonometrin havaitsemien tietojen (esimerkiksi kysynnän määrät tietyillä hintatasoilla) ja parametrien välillä, joita pyritään arvioimaan (esimerkiksi kuluttajatoiminnon parametrit) . Tarkkailemalla yhtä voimme siten arvioida toisen suhteellisen tarkasti. Rakenteellisen lähestymistavan riski on kuitenkin siinä, että eri taloudellisen mallin mukaan samat tiedot saisivat aikaan erilaisia arvioituja parametreja. Parametriarvioinnin laatu riippuu siis tarkoituksenmukaisen taloudellisen mallin käytöstä ja siten vahvista oletuksista, joita ei aina voida puolustaa muuten kuin uskottavuusargumenteilla.
Pienennetyssä muodossa lähestymistavassa ekonometri arvioi mallin yksinkertaistetun version sen sijaan, että arvioi mallin kaikki yhtälöt tai parametrit. Kyse ei ole tarkan määrällisen määrityksen saamisesta ja sen määrittämisestä, riippuvatko kaksi määrää tai tutkittavaa kohdetta positiivisesti vai negatiivisesti toisistaan, usein syy-seurauksena (esim. Johtaako ylimääräinen vuosi l-kouluun pienentynyt raskauden riski murrosiässä) . Tämän lähestymistavan etuna on olla agnostisempi ja siten vankemman virheellisen taloudellisen mallin käyttö; toisaalta kvantifiointi on vähemmän tarkkaa, eikä tietoja voida välttämättä käyttää erottamaan pelin taloudellisia mekanismeja.
Teoreettisen ekonometrian tavoitteena on selvittää, mitä johtopäätöksiä voidaan tehdä tiedoista ja joukosta oletuksia. Ongelmat voidaan jakaa kahteen laajaan luokkaan: tunnistusongelmat ja tilastolliset päättelyongelmat . Tunnistamisongelmien tarkoituksena on määrittää, mitä johtopäätöksiä voidaan saada, jos havaitaan ääretön määrä tietoa. Vastaavasti tilastollisen päättelyn (tai estimoinnin) ongelmilla pyritään määrittämään, mitä johtopäätöksiä voidaan tehdä rajallisesta määrästä havaintoja.
Vuonna 1949 julkaistussa artikkelissa " Tunnistamisongelmat taloudellisen mallin rakentamisessa " Tjalling Koopmans määrittelee identiteetin käsitteen tutkimuksen johtopäätöksistä, jotka voidaan tehdä, jos tiedetään havaintojen todennäköisyysjakauma.
Historiallisesti identiteetin käsite rakennettiin samanaikaisuuden ongelman ympärille. Samanaikaisuusongelma nousee esiin erityisesti silloin, kun halutaan tunnistaa tarjontakäyrä ja kysyntäkäyrä markkinoilla vaihdettujen määrien ja hintojen havainnoinnista.
Ei-rakenteellisista lähestymistavoista on kehitetty tutkimusohjelma julkisen politiikan arvioinnin ja Neyman-Rubinin syy-mallin ympärille . Tässä tutkimusohjelmassa tarkastelemme hyvin yksinkertaista taloudellista mallia, jossa määritämme jokaiselle yksilölle kaksi kiinnostavaa muuttujaa, joka vastaa tapausta, jossa henkilö ei saa kohtelua (ts. Politiikkaa, jota haluamme arvioida) ja toinen, joka vastaa tapausta, jossa henkilö saa tämän hoidon. Jokaiselle yksilölle havaitaan toinen kahdesta muuttujasta ja toinen on vastakkainen. Tämä malli johtuu yleensä Donald Rubinista ja Jerzy Neymanista . Tässä tutkimusohjelmassa pyrimme joko järjestämään suuria satunnaisia kokeita hoidon vaikutusten arvioimiseksi tai löytämään kvasi-kokeellisia tilanteita, joiden avulla voidaan arvioida hoidon vaikutus vakuuttavasti.
Julkisen politiikan arviointia käsittelevässä kirjallisuudessa kenttäkokemuksia pidetään tärkeimpänä menetelmänä julkisen politiikan vaikutusten arvioimiseksi. Nämä menetelmät ovat yhä suositumpia, ja niitä pidetään vastaavasti luotettavimpina siihen pisteeseen asti, jossa puhumme joskus uskottavuuden vallankumouksesta , kiistanalaisesta termistä.
Mikroekonometria tutkii empiirisesti taloudellisten toimijoiden käyttäytymistä tilastolaitosten, hallintojen tai yritysten tekemien havaintojen perusteella. Ensimmäisen tyyppinen taloudellinen tekijä koostuu yrityksistä, ja tutkimme tuotantotoimintoja, joissa esitetään yhteenveto teknisten ja taloudellisten suhteiden välillä tuotettujen määrien ja tuotantotekijöiden (työ, raaka-aineet, pääoma jne.) Tai kustannusten välillä toiminnot, jotka suhteuttavat tuotantokustannukset tuotettuihin määriin ja tuotantotekijöiden hintoihin. Nämä toiset suhteet ovat taloudellisempia, koska ne sisältävät yrityksen kustannusten minimointistrategian. Kuluttajat ovat toisen tyyppisiä taloudellisia tekijöitä; tarkastelemme, kuinka paljon he käyttävät erityyppisiin tavaroihin ja kuinka paljon säästävät. Tavaran kysyntäfunktio ilmaisee tälle tuotteelle osoitetut menot hinnan, kotitalouksien tulojen, sosio-demografisten ominaisuuksien, korvaavien tuotteiden hinnan jne. Yleensä kotitalous on havaintoyksikkö, mutta jotkut erittäin hienot mallit tarkastelevat itse kotitalouden päätöksentekoprosessia.
Työmarkkinoiden eri näkökohtia tutkitaan laajasti. Työttömyyden merkitys on johtanut esimerkiksi työttömyyden kestomallien luomiseen, joissa jälkimmäinen riippuu yksilön ominaisuuksista, työtarjousten saapumismekanismista, toimenpiteistä työttömien auttamiseksi ja työttömyyden tyypistä. työttömyydestä. Kuvassa 3 on esimerkki tämäntyyppisen mallin tuloksesta esittämällä arvioitu työttömyysaste kahden väestötyypin osalta. Yleisemmin ekonomeet (ja demografit) ovat tutkineet yksilöiden siirtymämekanismeja eri vaiheiden välillä, jotka määrittelevät yksilöllisen tilanteen työmarkkinoihin nähden (koulutus, vakaa tai epävarma työ, työttömyys, toimettomuus, eläkkeelle siirtyminen jne.).
Erityistä huomiota kiinnitettiin naisten työmarkkinoihin, työskentelypäätökseen (osallistumismallit) ja osallistumisen tasoon. Nämä tutkimukset on tehty pääasiassa Pohjois-Euroopan maissa, joissa naisten osallistuminen on vähäisempää ja osa-aikatyö kehittyneempää kuin Ranskassa. Työntekijät ovat kiinnostuneita myös palkan määritysmekanismeista ja siten työntekijöiden pätevyyden roolista. Koulutuksen taloustiede on tärkeä ekonometrisen mallinnuksen ala.
Viittauksella kilpailumarkkinoiden perusmalliin ei ole usein merkitystä kuvattaessa pienen määrän edustajia. Sitten käytämme peliteorian muotoiluja. Oletetaan esimerkiksi, että halutaan tutkia pienen määrän yritysten vastauksia tarjouspyyntöön. Käytämme mallia, joka jakaa jokaiselle yritykselle tarjotun hinnan tuotantokustannuksiin ja marginaaliin, jonka koko riippuu yrityksen strategiasta, joka ratkaisee voittojen kasvun ja markkinoiden voittotodennäköisyyden vähenemisen välillä. .
Laadulliset valintamallit ovat tärkeä osa mikroekonometrian tilastollisia menetelmiä. Toteamme, että taloudellisen edustajan päätös perustuu usein kahteen tai rajalliseen määrään mahdollisuuksia (julkisen liikenteen tai henkilökohtaisen ajoneuvon käyttö, kodin ostaminen tai ostaminen, energian valinta talon lämmitykseen jne.). Tutkimuksen tavoitteena on sitten selittää tämä dikotominen tai polytominen valinta muuttujien joukolla. Monia malleja on tutkittu kvalitatiivisten valintojen käsittelemiseksi erityisesti kuluttajan mikrotalouden teorian suhteen. Daniel McFaddenin työ liittyy erityisesti tähän mallintamiseen.
Ekonometrin on myös usein selitettävä samanaikaisesti siihen liittyvä kvalitatiivinen valinta ja määrällinen muuttuja. Työllisyystutkimuksen aikana tutkimme esimerkiksi naisväestöä. Jotkut naiset työskentelevät ja heidän palkkansa ovat havaittavissa. Niillä, jotka eivät tee työtä (valinnan mukaan tai rajoituksin), on kuitenkin potentiaalinen (tai piilevä) palkka, jota luonnostaan ei voida valvoa. Olisi virheellistä jättää palkkatutkimuksessa huomiotta se, että palkkoja noudatetaan vain tietyllä työntekijäryhmällä; tämä valinnan poikkeama on korjattava sopivilla tilastollisilla menetelmillä. Nämä menetelmät on kehittänyt erityisesti James Heckman.
Tällainen tietojenkäsittely on tavallista tilastoissa, mutta ekonometrian omaperäisyydellä tilastollisessa tutkimuksessa on otettava huomioon tietojen huonot ominaisuudet (osittain havaitut tiedot, vastaamatta jättäminen jne.) Johtuvan osittain talouden toimijoiden käyttäytymispäätöksistä ja tutkitun ilmiön olennainen piirre. Kuten olemme jo korostaneet, tämän mallinnuksen tärkeä osa koostuu havainnoimattomien satunnaismuuttujien käyttöönotosta, jotka ovat ominaisia yksilölliselle heterogeenisuudelle ja selittävät erityisesti valintahäiriöt.
Makrotaloudelliset tai taloudelliset tiedot ovat yleensä aikasarjoja, toisin sanoen eri ajanjaksoina havaittuja määriä. Tavoitteena on analysoida tarkasteltujen muuttujien dynamiikkaa, tarkemmin sanottuna niiden evoluutiota, yhden niistä vaihtelun etenemistä muihin, niiden syy-yhteyksiä, kausivaihteluita. Näiden dynaamisten ilmiöiden perusteellinen tutkimus on olennainen osa ekonometriaa.
Yksinkertaisin ja kuvaavin näkökulma on yhden muuttujan, joka havaitaan eri aikoina, käsittely. Tutkimme tämän muuttujan ajallisia keskinäisiä riippuvuuksia mallinnamaan sen arvo t : ssä sen aikaisempien jaksojen toteutusten funktiona.
Monien monimutkaisten dynaamisten mallien kehittäminen, jossa tutkitaan useita sarjoja, tutkii muuttujan määrittämistä sen oman historian ja muiden määrien menneisyyden perusteella. Tässä suhteessa autoregressiiviset vektorimallit (VAR) ovat erittäin suosittu malliluokka ekonometriassa.
Joukko kronologisia sarjoja pidetään paikallaan, jos näiden muuttujien tuottava mekanismi ei muutu ajan myötä. Paikallisuus merkitsee esimerkiksi sitä, että hinnankorotuksen kuuden kuukauden vaikutus palkoihin oli samanlainen 1970- ja 1990-luvuilla, mikä on varmasti väärä. Taloudelliset sarjat eivät yleensä täytä paikallaan pysymisen edellytystä. Ei-stationaarisuus on toinen tapa ottaa huomioon kunkin jakson erityispiirteet. Vasta 1980-luvun alkupuolella nimenomainen tutkimus ei-stationaarisuudesta tuli esiin ekonometrisessa tutkimuksessa.
Rikkomalleissa itse suhteet tai niitä luonnehtivat parametrit voivat muuttua. Nämä mallit vastaavat Robert E. Lucasin (Nobel-palkinto 1995) kritiikkiin, joka voidaan tiivistää seuraavalla argumentilla: talouspolitiikalla on kaksinkertainen vaikutus; suora vaikutus, jota kuvaavat suhteet (jos kotitalouksien tulot lisäävät kulutuksen kasvua) ja vaikutus kuluttajien käyttäytymiseen (kulutuksen ja säästöjen kompromissit muuttuvat), mikä johtaa suhteiden muutokseen. Nämä kaksi vaikutusta voivat kompensoida toisiaan ja vaikeuttaa makrotalouden ennustamista. Muodollisesti repeämismallit laskevat epälineaarisista suhteista, jotka ovat joskus epäjatkuvia muuttujien välillä.
1970 merkitsi myös kyseenalaistaa perinteisen makrotaloudellisten mallien . Erityisesti siksi, kun ne on tehottomuus selittämiseen ja ennustamiseen stagflation jälkeen öljykriisien , niitä syytetään ei ole tarpeeksi mikrotalouden perusta . Lucas osoittaa, esimerkiksi, jo 1972 välisen yhteyden odotukset ja taloudellisten aineiden ja vaihtelu rakenteellinen kertoimien Makrotalouden malleja. Hänen johtopäätöksensä on, että mikä tahansa talouspolitiikan toimenpide johtaa muutokseen edustajien käyttäytymisessä ja että näin ollen nämä tekijät pystyvät vastustamaan hallituksen politiikkaa ennakoimalla niitä. Tämä vähentää huomattavasti budjetti- ja rahapolitiikan kiinnostusta .
Vuonna kasvun taloustiede , Gregory Mankiw, David Romer ja David Weil käyttää lineaarista regressio mallin empiirisesti testata merkitystä on Solowin mallin . Ne osoittavat, että Solow-malli plus inhimillinen pääoma on yhdenmukainen havaittujen tietojen kanssa.
Daron Acemoglu , Simon Johnson ja James Robinson käyttää lineaarinen regressio arvioida vaikutuksia toimielinten nykyinen kehitys maissa.
Jo 1975 Isaac Ehrlich käytti ekonometrisiä menetelmiä kuolemanrangaistuksen varoittavan vaikutuksen mittaamiseen .
Steven Levitt käyttää lineaarista instrumentaalista muuttuvamallia arvioidakseen poliisien lukumäärän syy-vaikutuksen rikokseen.
Koulutusvalinnoista ja yksityisen paluun arviointiin on laaja kirjallisuus. Michael Keane ja Kenneth Wolpin arvioivat mallin koulutuksesta ja ammatinvalinnasta vuonna 1979 syntyneille amerikkalaisille miehille. He osoittavat, että heidän mallinsa antaa johdonmukaiset ennusteet tietojen kanssa.
On myös monia tutkimuksia, joissa pyritään löytämään akateemisen menestyksen tekijät. Näistä teoksista jotkut keskittyvät luokan kokoon. Joshua Angrist ja Victor Lavy (vuonna) käyttivät regressio-epäjatkuvuuden menetelmää arvioidakseen luokan koon syy-vaikutuksen lasten oppilaiden saavutuksiin israelilaisten tietojen perusteella. Kirjoittajat käyttävät Maimonidesin sääntöä, jonka mukaan luokkaa saa olla enintään 40 opiskelijaa luontaisena kokeena löytää luokan vaihtelut opiskelijan tasosta riippumatta.
Tuotantofunktioiden arviointiin liittyy merkittävä ekonometrian reuna. Voimme ottaa esimerkin Steven Olleyn ja Ariél Pakesin artikkelista .
Yrityksen tuotantofunktio määrittää, miten yritys muuttaa resurssit, joita kutsutaan tuotantotekijöiksi (esimerkiksi pääoma ja työ) valmiiksi tuotteiksi. Kunkin yrityksen tuotantofunktion arviointi antaa mahdollisuuden mitata sen tuottavuutta, toisin sanoen käytettyjen resurssien määrän ja tuotettujen tavaroiden tai palvelujen määrän välistä suhdetta. Tämän arvion avulla on sitten mahdollista mitata paitsi alan yritysten keskimääräistä tuottavuutta ja sen kehitystä ajan myötä myös mitata tuottavuuseroja esimerkiksi saman alan yritysten välillä, tai d '' tutkia panosta kunkin yrityksen tuottavuus alallaan tai talouteen yleensä.
Tuotantofunktioiden ekonometrinen arviointi ei ole välttämättä suoraviivaista. Yrityksen valitsemat tuotantotekijät eivät ole riippumattomia yrityksen tuottavuuden tasosta; tämä tarkoittaa, että pienimmän neliösumman menetelmän suora soveltaminen antaisi tilastollisesti puolueelliset tulokset. Tämän korjaamiseksi Olley ja Pakes olivat edelläkävijöitä osa-alueella, joka ehdottaa muita arviointitekniikoita, erityisesti instrumentaalisen muuttujan lähestymistapaan perustuvia.
Cliometrics on määrällinen taloushistoria koulu menetelmiä käyttäen ekonometrian ymmärtää historiaa.
Vahvan rakenteellisen ekonometrian ohjelman kannattajien ja kvasi-kokeellisten menetelmien sekä Neymanin ja Rubinin kausaalimallin kannattajien välillä on kiista . Esimerkiksi vuonna 2010 Journal of Economic Perspectives -lehdessä ekonometit Joshua Angrist ja Jörn-Stephen Pischke puolustavat ajatusta siitä, että ekonometriasta on tullut uskottava lähes kokeellisten menetelmien kehittämisen sekä Neymanin ja Rubinin lähestymistavan ansiosta . Toisaalta Michael Keane puolustaa rakenneohjelman kunnianhimoa ja ajatusta siitä, että arvioitujen muuttujien tulkitsemiseksi ja julkisen politiikan ennakkoanalyysien tekemiseksi tarvitaan taloudellinen malli.