Econometrics.
Apa Econometrics?
Ekonometrika adalah aplikasi kuantitatif dari model statistik dan matematika yang menggunakan data untuk mengembangkan teori atau menguji hipotesis yang ada di bidang ekonomi dan untuk meramalkan tren masa depan dari data historis. Ini subjek data dunia nyata untuk uji statistik dan kemudian membandingkan dan membandingkan hasil dengan teori atau teori yang sedang diuji.
Bergantung pada apakah Anda tertarik untuk menguji teori yang ada atau menggunakan data yang ada untuk mengembangkan hipotesis baru berdasarkan pengamatan tersebut, ekonometrik dapat dibagi lagi menjadi dua kategori utama: teoretis dan terapan. Mereka yang secara rutin melakukan praktik ini umumnya dikenal sebagai ahli ekonometri.
Poin Penting
- Ekonometrika adalah penggunaan metode statistik menggunakan data kuantitatif untuk mengembangkan teori atau menguji hipotesis yang ada di bidang ekonomi atau keuangan.
- Ekonometrika bergantung pada teknik seperti model regresi dan pengujian hipotesis nol.
- Ekonometrika juga dapat digunakan untuk mencoba meramalkan tren ekonomi atau keuangan di masa depan.
Memahami Ekonometrika
Ekonometrika menganalisis data menggunakan metode statistik untuk menguji atau mengembangkan teori ekonomi. Metode ini mengandalkan kesimpulan statistik untuk mengukur dan menganalisis teori ekonomi dengan memanfaatkan alat seperti distribusi frekuensi, probabilitas, dan distribusi probabilitas , inferensi statistik, analisis korelasi, analisis regresi sederhana dan berganda, model persamaan simultan, dan metode deret waktu.
Ekonometrika dipelopori oleh Lawrence Klein , Ragnar Frisch, dan Simon Kuznets. Ketiganya memenangkan Hadiah Nobel di bidang ekonomi pada tahun 1971 atas kontribusinya. Saat ini, ini digunakan secara teratur di kalangan akademisi serta praktisi seperti pedagang dan analis Wall Street.
Contoh penerapan ekonometrik adalah mempelajari pengaruh pendapatan dengan menggunakan data yang dapat diobservasi. Seorang ekonom mungkin berhipotesis bahwa seiring bertambahnya pendapatan seseorang, pengeluarannya juga akan meningkat. Jika data menunjukkan bahwa ada hubungan seperti itu, analisis regresi kemudian dapat dilakukan untuk memahami kekuatan hubungan antara pendapatan dan konsumsi dan apakah hubungan tersebut signifikan secara statistik atau tidak — artinya, tampaknya tidak mungkin hal itu signifikan. karena kebetulan saja.
Metodologi Ekonometrika
Langkah pertama dalam metodologi ekonometrik adalah mendapatkan dan menganalisis sekumpulan data dan menetapkan hipotesis khusus yang menjelaskan sifat dan bentuk himpunan. Data ini dapat berupa, misalnya, harga historis untuk indeks saham, pengamatan yang dikumpulkan dari survei keuangan konsumen, atau tingkat pengangguran dan inflasi di berbagai negara.
Jika Anda tertarik dengan hubungan antara perubahan harga tahunan S&P 500 dan tingkat pengangguran, Anda akan mengumpulkan kedua set data tersebut. Di sini, Anda ingin menguji gagasan bahwa pengangguran yang lebih tinggi menyebabkan harga pasar saham yang lebih rendah. Dengan demikian, harga pasar saham adalah variabel dependen Anda dan tingkat pengangguran adalah variabel independen atau penjelas.
Hubungan yang paling umum adalah linier, artinya setiap perubahan dalam variabel penjelas akan memiliki korelasi positif dengan variabel dependen, dalam hal ini model regresi sederhana sering digunakan untuk mengeksplorasi hubungan ini, yang menghasilkan garis yang paling sesuai antara dua kumpulan data dan kemudian menguji untuk melihat seberapa jauh setiap titik data, secara rata-rata, dari garis itu.
Perhatikan bahwa Anda dapat memiliki beberapa variabel penjelas dalam analisis Anda — misalnya, perubahan pada PDB dan inflasi selain pengangguran dalam menjelaskan harga pasar saham. Jika lebih dari satu variabel penjelas digunakan, ini disebut sebagai regresi linier berganda , model yang merupakan alat yang paling umum digunakan dalam ekonometrik.
Model Regresi yang Berbeda
Beberapa model regresi berbeda yang dioptimalkan tergantung pada sifat data yang dianalisis dan jenis pertanyaan yang diajukan. Contoh paling umum adalah regresi kuadrat terkecil biasa (OLS), yang dapat dilakukan pada beberapa jenis data cross-sectional atau data deret waktu. Jika Anda tertarik dengan hasil biner (ya-tidak) — misalnya, seberapa besar kemungkinan Anda akan dipecat dari pekerjaan berdasarkan produktivitas Anda — Anda dapat menggunakan regresi logistik atau model probit. Saat ini, ada ratusan model yang dimiliki ahli ekonometri.
Ekonometrika sekarang dilakukan dengan menggunakan paket perangkat lunak analisis statistik yang dirancang untuk tujuan ini, seperti STATA, SPSS, atau R. Paket perangkat lunak ini juga dapat dengan mudah menguji signifikansi statistik untuk memberikan dukungan bahwa hasil empiris yang dihasilkan oleh model ini bukan hanya hasil dari kesempatan. R-kuadrat, uji-t, nilai-p, dan pengujian hipotesis nol adalah semua metode yang digunakan oleh ahli ekonometri untuk mengevaluasi validitas hasil model mereka.
Batasan Ekonometrika
Ekonometrika terkadang dikritik karena terlalu mengandalkan interpretasi data mentah tanpa mengaitkannya dengan teori ekonomi yang mapan atau mencari mekanisme sebab akibat. Sangat penting bahwa temuan yang diungkapkan dalam data dapat dijelaskan secara memadai oleh teori, bahkan jika itu berarti mengembangkan teori Anda sendiri tentang proses yang mendasarinya.
Analisis regresi juga tidak membuktikan sebab-akibat, dan hanya karena dua kumpulan data menunjukkan hubungan, itu mungkin palsu. Misalnya, kematian akibat tenggelam di kolam renang meningkat dengan PDB. Apakah pertumbuhan ekonomi menyebabkan orang tenggelam? Tentu saja tidak, tetapi mungkin lebih banyak orang membeli kolam ketika ekonomi sedang booming. Ekonometrika sangat memperhatikan analisis korelasi, dan ingat, korelasi tidak sama dengan sebab-akibat.