Econometria
O que é econometria?
A econometria é a aplicação quantitativa de modelos estatísticos e matemáticos usando dados para desenvolver teorias ou testar hipóteses existentes em economia e para prever tendências futuras a partir de dados históricos. Ele submete dados do mundo real a testes estatísticos e, em seguida, compara e contrasta os resultados com a teoria ou teorias testadas.
Dependendo se você está interessado em testar uma teoria existente ou em usar dados existentes para desenvolver uma nova hipótese com base nessas observações, a econometria pode ser subdividida em duas categorias principais: teórica e aplicada. Aqueles que se engajam rotineiramente nesta prática são comumente conhecidos como econometristas.
Principais vantagens
- Econometria é o uso de métodos estatísticos usando dados quantitativos para desenvolver teorias ou testar hipóteses existentes em economia ou finanças.
- A econometria depende de técnicas como modelos de regressão e teste de hipótese nula.
- A econometria também pode ser usada para tentar prever tendências econômicas ou financeiras futuras.
Compreendendo a Econometria
A econometria analisa os dados usando métodos estatísticos para testar ou desenvolver a teoria econômica. Esses métodos contam com inferências estatísticas para quantificar e analisar teorias econômicas, alavancando ferramentas como distribuições de frequência, probabilidade e distribuições de probabilidade, inferência estatística, análise de correlação, análise de regressão simples e múltipla, modelos de equações simultâneas e métodos de séries temporais.
A econometria foi iniciada por Lawrence Klein, Ragnar Frisch e Simon Kuznets. Todos os três ganharam o Prêmio Nobel de Economia em 1971 por suas contribuições. Hoje, ele é usado regularmente entre acadêmicos e também por profissionais, como corretores e analistas de Wall Street.
Um exemplo da aplicação da econometria é estudar o efeito da renda usando dados observáveis. Um economista pode supor que, à medida que uma pessoa aumenta sua renda, seus gastos também aumentam. Se os dados mostram que tal associação está presente, uma análise de regressão pode então ser realizada para entender a força da relação entre renda e consumo e se essa relação é ou não estatisticamente significativa, ou seja, parece improvável que seja devido ao acaso sozinho.
A Metodologia da Econometria
O primeiro passo para a metodologia econométrica é obter e analisar um conjunto de dados e definir uma hipótese específica que explica a natureza e a forma do conjunto. Esses dados podem ser, por exemplo, os preços históricos de um índice de ações, observações coletadas de um levantamento das finanças do consumidor ou taxas de desemprego e inflação em diferentes países.
Se você estiver interessado na relação entre a mudança de preço anual do S&P 500 e a taxa de desemprego, você coletará os dois conjuntos de dados. Aqui, você deseja testar a ideia de que o desemprego mais alto leva a preços mais baixos no mercado de ações. O preço do mercado de ações é, portanto, sua variável dependente e a taxa de desemprego é a variável independente ou explicativa.
A relação mais comum é linear, o que significa que qualquer mudança na variável explicativa terá uma correlação positiva com a variável dependente, caso em que um modelo de regressão simples é frequentemente usado para explorar esta relação, o que equivale a gerar uma linha de melhor ajuste entre os dois conjuntos de dados e, em seguida, testando para ver a que distância cada ponto de dados está, em média, dessa linha.
Observe que você pode ter várias variáveis explicativas em sua análise – por exemplo, mudanças no PIB e na inflação, além do desemprego, para explicar os preços do mercado de ações. Quando mais de uma variável explicativa é usada, ela é chamada de regressão linear múltipla, o modelo que é a ferramenta mais comumente usada em econometria.
Diferentes Modelos de Regressão
Existem vários modelos de regressão diferentes que são otimizados dependendo da natureza dos dados que estão sendo analisados e do tipo de pergunta que está sendo feita. O exemplo mais comum é a regressão de mínimos quadrados ordinários (OLS), que pode ser conduzida em vários tipos de dados de seção transversal ou de série temporal. Se você estiver interessado em um resultado binário (sim-não) – por exemplo, a probabilidade de você ser demitido de um emprego com base em sua produtividade – você pode usar uma regressão logística ou um modelo probit. Hoje, são centenas de modelos que o econometrista tem à disposição.
A econometria agora é conduzida usando pacotes de software de análise estatística projetados para esses fins, como STATA, SPSS ou R. Esses pacotes de software também podem testar facilmente a significância estatística para fornecer suporte de que os resultados empíricos produzidos por esses modelos não são meramente o resultado de chance. R-quadrado, testes t, valores p e teste de hipótese nula são todos métodos usados por econometristas para avaliar a validade dos resultados de seus modelos.
Limitações da Econometria
A econometria é às vezes criticada por confiar demais na interpretação de dados brutos, sem vinculá-los à teoria econômica estabelecida ou à procura de mecanismos causais. É crucial que as descobertas reveladas nos dados possam ser adequadamente explicadas por uma teoria, mesmo que isso signifique desenvolver sua própria teoria dos processos subjacentes.
A análise de regressão também não prova a causalidade e, apenas porque dois conjuntos de dados mostram uma associação, pode ser espúria. Por exemplo, as mortes por afogamento em piscinas aumentam com o PIB. Uma economia em crescimento faz com que as pessoas se afoguem? Claro que não, mas talvez mais pessoas comprem piscinas quando a economia está crescendo. A econometria preocupa-se amplamente com a análise de correlação e, lembre-se, a correlação não é igual à causalidade.