seychellesartprojects.org

Kinh tế lượng là gì?

Kinh tế lượng là sự hiểu biết về các mối quan hệ của dữ liệu kinh tế bằng cách sử dụng tham chiếu mô hình thống kê và nhận được một quan sát hoặc mẫu từ dữ liệu được cung cấp để phát triển xu hướng tương lai gần đúng. Kinh tế lượng chỉ đơn giản là kinh tế với sự bổ sung của Toán học và Thống kê và giúp dự báo và ước tính bằng cách áp dụng các phương pháp thống kê.

Phương pháp kinh tế lượng

Các phương pháp phổ biến hơn là:

1. Hồi quy nhiều tuyến tính
2. Lý thuyết ước tính
3. Lập trình tuyến tính trong Excel
4. Phân phối tần số
5. Phân phối xác suất
6. Tương quan & Hồi quy
7. Phân tích chuỗi thời gian
8. Phương trình mô phỏng

Ví dụ về Kinh tế lượng cho Tài chính

Dưới đây là các ví dụ về kinh tế lượng cho Tài chính

Kinh tế lượng Ví dụ # 1

Michael có thu nhập là $ 50000. Hình thức chi tiêu của thu nhập của anh ta là 10000 - Tiền thuê nhà cố định và các chi phí gia đình khác bằng 50% tổng thu nhập của anh ta kiếm được trong kỳ.

Hồi quy nhiều tuyến tính là một trong những công cụ tốt nhất để phát triển mối quan hệ trên cơ sở các xu hướng trong quá khứ.

Phương trình sẽ là = B ₀ (Hệ số chặn) + B ₁ + e (Thuật ngữ lỗi)

Bằng cách sử dụng phương trình, người ta có thể nhận được số tiền Michael sẽ chi tiêu trên cơ sở thu nhập kiếm được của anh ta.

• Chi phí = B ₀ (Tiền thuê cố định) + B ₁ (kinh nghiệm của hộ gia đình khác) + e (Thời hạn sai sót)
• = 10000 + 50% (50000)
• = 35000

Thuật ngữ lỗi cho thấy rằng có thể có ít độ lệch lên hoặc xuống so với kết quả đã nhận bằng cách áp dụng các công cụ thống kê.

Kinh tế lượng Ví dụ # 2

Hãy cùng tìm hiểu mức lương của người đó dựa trên kinh nghiệm làm việc của anh ta

Mức lương tối thiểu: $ 10K

Trên cơ sở hồi quy về mức lương của người đó, tìm ra rằng B ₁ = 2000

Vì vậy, bằng cách áp dụng phương pháp, nó có thể được hiểu là một người sẽ nhận được mức lương tối thiểu là 10000 + (2000 * Số năm kinh nghiệm)

10K và 2K này là các giá trị giả thuyết và sẽ được kiểm tra trên các công cụ thống kê như t-test & F-test. Nếu chúng không khác 0 đáng kể, thì giá trị giả thuyết không có liên quan và cần phải thực hiện lại kiểm tra để nhận được giá trị khác.

Kinh tế lượng hoạt động như thế nào trong tài chính?

Ưu điểm của Kinh tế lượng

Dưới đây là những ưu điểm của Kinh tế lượng.

• Bằng cách sử dụng các công cụ hoặc kinh tế lượng ứng dụng, người ta có thể chuyển đổi dữ liệu thành một mô hình cụ thể nhằm mục đích đưa ra quyết định hỗ trợ dữ liệu thực nghiệm.
• Giúp lấy mẫu hoặc kết quả được chỉ định từ dữ liệu phân tán.
• Có lợi cho phép chúng tôi truy xuất thông tin liên quan từ giỏ thông tin.

Nhược điểm của Kinh tế lượng

Có một số nhược điểm của Kinh tế lượng.

• Đôi khi mối quan hệ được xây dựng bởi các công cụ kinh tế là giả mạo, tức là thậm chí không tồn tại mối quan hệ nào giữa hai biến nhưng mô hình đang hiển thị một mẫu trên cơ sở thông tin quá khứ. Ví dụ. Tương quan giữa mưa và Cổ tức được trả
• Điều này cho thấy rằng bất cứ khi nào cơn mưa đến trong một quý thì chỉ có công ty tuyên bố chia cổ tức trong khoảng thời gian đó. Ngay cả cơn mưa cũng không liên quan đến việc trả cổ tức nhưng theo xu hướng thiết lập, nó có thể cung cấp các tín hiệu sai có thể dẫn đến quyết định sai lầm.
• Luôn có sự lựa chọn giữa sự đơn giản và chính xác. Đặc tả mô hình là một nhiệm vụ rất quan trọng trong kinh tế học ứng dụng. Chọn ít biến hơn có thể giúp đơn giản và cung cấp kết quả nhanh hơn nhưng nó có thể không chính xác do không đủ thông tin và nếu một trong số đó đi theo số cao. của biến thì mô hình có thể là quan trọng, không kinh tế hoặc khổng lồ.
• Có thể có vấn đề về đa cộng tuyến giữa các biến được sử dụng trong dữ liệu. Điều rất quan trọng là biến được chọn phải có mối tương quan thấp giữa hai biến giải thích. Mô hình để lại phần này cho người dùng mô hình.

Điểm quan trọng

• Các công cụ của kinh tế lượng rất có tính phán đoán. Kết luận cuối cùng có thể khác nhau ở mỗi người dùng.
• Kết quả tùy thuộc vào loại và đặc điểm kỹ thuật của mô hình. Kết quả được định hướng theo mô hình.
• Dữ liệu Tiết kiệm, Khả thi, Thời gian để có được kết quả được xem xét trong khi áp dụng mô hình.
• Nó có thể được áp dụng cho cả dữ liệu Mặt cắt ngang hoặc chuỗi thời gian.
• Cần có một chu vi hoặc thử nghiệm cần thiết để tiến hành hiệu quả kết quả như kiểm tra f trong excel, T-test, bảng thống kê, phân tích bảng ANOVA bằng cách sử dụng các gói công cụ.

Phần kết luận

• Luôn nhớ kiểm tra xem liệu kết quả đưa ra có ý nghĩa thống kê để đưa ra quyết định hay không
• Nó phát triển ra khỏi mô hình hoặc chu vi đang được xem xét
• Kết quả phải thuận lợi về mặt kinh nghiệm cũng như tương lai.
• Đây là một bài tập lặp lại và các mô hình khác nhau cũng có thể được áp dụng cho một vấn đề duy nhất để có được những hiểu biết sâu sắc hơn.
• Việc trang bị quá mức hoặc thiếu kết quả có thể bị pha loãng bởi đặc điểm kỹ thuật của mô hình được cải thiện.