27.9 KB · ⇊ 9 parts · ⤓ Micron 27.9 KB · ⤓ HTML 69.7 KB

top

In mwaweconomia l'mwbaeconometria è l'uso di metodi mwbqmatematici e mwbgstatistici per produrre mwbwmodelli atti a verificare la validità di ipotesi in fatto di mwcapolitica economica.

• Storia

• Descrizione

• Scopi e tecniche

• Differenze tra econometria e statistica

• Il metodo econometrico: un'illustrazione

• Software open source in econometria

• Premi Nobel per l'economia in econometria

• Note

• Bibliografia

• Voci correlate

• Altri progetti

• Collegamenti esterni

L'econometria comincia a svilupparsi intorno agli mwdaanni venti del mwdqXX secolo. L'mwdgeconomista mwdwnorvegese mweaRagnar Frisch gioca un ruolo fondamentale nella nascita della disciplina e nella sua istituzionalizzazione; da alcuni gli è addirittura attribuita la paternità del termine mweqeconometria. Nel mweg1930, insieme con mwewIrving Fisher, fonda la mwfaEconometric Society, con l'obiettivo di «mwfqfavorire gli studi di carattere quantitativo che avvicinino il punto di vista teorico e quello empirico nell'esplorazione dei problemi economici». Nel mwfg1933 fonda inoltre la rivista mwfwmwgaEconometrica, tuttora (mwgq2014) la principale pubblicazione in ambito econometrico ed economico-quantitativo.

I lavori della mwgwCowles Commission for Research in Economics (gruppo di ricerca creato nel mwha1932 presso mwhqColorado Springs, trasferitosi nel mwhg1939 all'mwhwuniversità di Chicago e dal mwia1954 presso l'mwiquniversità Yale, permettono di muovere i primi passi nello sviluppo di metodi per la stima di sistemi di equazioni simultanee. mwjqTrygve Haavelmo, vincitore del mwjgpremio Nobel per l'economia nel mwjw1989, fa parte di questo gruppo di ricerca.

In seguito alla mwkqseconda guerra mondiale, l'econometria conosce un rapido sviluppo. Tra i fattori alla base di tale crescita vi è probabilmente l'istituzione del premio Nobel per l'economia, che viene assegnato a economisti conosciuti per il rigore del formalismo matematico dei loro lavori, unito ad un rapido sviluppo dell'analisi computazionale, e dell'informatica. Lo sviluppo delle tecniche econometriche le porta a giocare un ruolo decisivo nella definizione della mwkgpolitica economica.

Gli scopi principali dell'econometria sono dare un contenuto empirico alla teoria economica, e sottoporre quest'ultima a test statistico.

Per gran parte l'econometria si fonda su risultati della mwlwstatistica classica. Tra questi, il più importante strumento statistico dello studioso di econometria (o quantomeno quello più rilevante nella prassi) è, probabilmente, la mwmaregressione lineare, nonché la stima del modello lineare con il mwmqmetodo dei minimi quadrati. Applicazioni più sofisticate ricorrono ai metodi della mwmgmassima verosimiglianza e mwmwmetodo dei momenti.

Un crescente numero di ricercatori, d'altra parte, fa uso di strumenti e metodi propri della mwnqstatistica bayesiana. Quest'ultimo approccio, caratterizzato da un'interpretazione soggettiva della mwngprobabilità, sembra piuttosto promettente nell'ambito dell'econometria applicata alla mwnwfinanza, o econometria finanziaria.

Nelle applicazioni, gli studi di econometria possono essere divisi in due ampie categorie: analisi delle mwoqserie storiche e analisi su mwogdati sezionali (o mwowcross section); recentemente la maggiore disponibilità di dati ha reso possibile analisi basate su mwpadati panel, che incorporano sia la dimensione temporale che quella sezionale.

Sebbene storicamente gli studi di econometria si siano sviluppati a partire dall'obiettivo di studiare i modelli proposti nell'ambito della mwpgmacroeconomia, in epoca recente l'esigenza di fondare empiricamente argomentazioni economiche ha portato a un ampio sviluppo degli studi di econometria, applicati a diverse branche dell'mwpweconomia. Accanto agli studi di mwqafinanza ricordati sopra, non si può non menzionare la notevole crescita della microeconometria, che ha portato a notevoli risultati nell'ambito dell'mwqgeconomia del lavoro e dello studio sulla regolamentazione dei mercati.

L'mwrqanalisi di regressione è un metodo statistico per studiare la relazione tra una variabile dipendente mwrg Y {\displaystyle Y} e una o più variabili indipendenti mwrw X 1 , X 2 , . . . , X p {\displaystyle X_{1},X_{2},...,X_{p}} . Allo stesso tempo, la terminologia delle variabili dipendenti e indipendenti riflette solo la dipendenza matematica delle variabili e non le relazioni causali. Per descrivere adeguatamente processi economici complessi internamente eterogenei, di norma, vengono utilizzati sistemi di equazioni econometriche. Nei casi più semplici possono essere utilizzate anche semplici equazioni isolatecite-ref-1[1].

L'analisi delle mwtgserie temporali è un insieme di metodi matematici e statistici di analisi progettati per identificare la struttura delle serie temporali e per prevederle. Rivelare la struttura delle serie temporali è necessario per costruire un modello matematico del fenomeno che è all'origine delle serie temporali analizzate. La previsione dei valori futuri delle serie temporali viene utilizzata nel mwtwprocesso decisionale. La previsione è anche interessante in quanto razionalizza l'esistenza dell'analisi delle serie temporali oltre alla teoria economicacite-ref-2[2].

Di norma, la previsione si basa su un determinato modello parametrico. In questo caso vengono utilizzati metodi standard di stima parametrica. D'altra parte, metodi di stima non parametrici per modelli fuzzy sono stati sufficientemente sviluppati.

I mwwadati panel sono campioni mwwqmicroeconomici spaziali tracciati nel tempo, ovvero consistono in osservazioni delle stesse unità economiche effettuate in periodi di tempo consecutivi. I dati del pannello hanno tre dimensioni: segni - oggetti - tempo. Il loro utilizzo fornisce una serie di vantaggi significativi nella valutazione dei parametri delle dipendenze di regressione, poiché consentono sia l'analisi di serie temporali che l'analisi di campioni spaziali. Con l'aiuto di tali dati, studiano la povertà, la disoccupazione, la criminalità e valutano anche l'efficacia dei programmi governativi nel campo della politica sociale.

L'econometria è oggi considerata una disciplina separata rispetto alla statistica poiché si concentra sulla raccolta ed analisi di dati non sperimentali, cioè di dati non raccolti tramite esperimenti. Infatti, l'utilizzo di esperimenti e ambienti di laboratorio per la raccolta dati nelle mwxascienze sociali è un fenomeno raro (avrebbe solitamente dei costi troppo elevati o richiederebbe scelte morali ardue).cite-ref-introductory-econometrics-3-0[3] Nel corso del tempo l'econometria ha preso in prestito molto dalla statistica. Ad esempio, il metodo delle mwyqregressioni multiple è utilizzato in entrambe le discipline, ma il suo scopo e la sua interpretazione possono variare notevolmente. Inoltre, gli econometrici hanno sviluppato nuove tecniche per gestire la complessità dei dati economici e per testare le previsioni delle teorie economiche.cite-ref-introductory-econometrics-3-1[3]

Un'analisi econometrica è, nella più immediata delle definizioni, un confronto tra un modello economico e l'evidenza empirica.

Un modello economico rappresenta un'affermazione sulla(e) relazione(i) tra diverse variabili (economiche). Un noto esempio, solitamente utilizzato per illustrare il metodo dell'econometria, è quello della mwaqfunzione dei consumi. Un tale modello può affermare che i consumi mwag C {\displaystyle \ C} dipendano linearmente dal reddito nazionale mwaw Y {\displaystyle \ Y} , secondo la relazione:

mwbgmwbwmwca C = c 0 + c 1 Y {\displaystyle \ C=c_{0}+c_{1}Y}

dove il mwcg c 1 = ∂ ∂ C ∂ ∂ Y {\displaystyle \ c_{1}={\frac {\partial C}{\partial Y}}} è chiamato mwcwpropensione marginale al consumo.

Si può osservare che il modello contiene delle quantità (potenzialmente) osservabili, i consumi e il reddito, a cui ci si riferisce di solito come a mwdqvariabili, e altre non osservabili, i mwdgparametri mwdw c 0 {\displaystyle \ c_{0}} e mwea c 1 {\displaystyle \ c_{1}} . Una qualsiasi coppia di valori per i mweqparametri definisce una mwegstruttura per il modello, ad es. mwew C = 15 + 0.78 Y {\displaystyle \ C=15+0.78Y} .

L'econometrico è chiamato a rispondere a due domande: (1) il modello in questione è compatibile con i dati? In altre parole, esiste una coppia di valori mwfq ( c 0 , c 1 ) ∈ ∈ R 2 {\displaystyle \ \left(c_{0},c_{1}\right)\in \mathbb {R} ^{2}} tali che mwfg C = c 0 + c 1 Y {\displaystyle \ C=c_{0}+c_{1}Y} ? In secondo luogo, (2) quali probabilità o, per usare il linguaggio della mwfwstatistica, mwgalivelli di confidenza sono associati a tali valori?

I metodi dell'econometria classica sorvolano in genere sulla prima domanda, supponendo che in generale il modello sia compatibile coi dati; d'altra parte è compito dell'mwggeconomista teorico valutare se la relazione mwgw C = c 0 + c 1 Y {\displaystyle \ C=c_{0}+c_{1}Y} rappresenti correttamente il comportamento dei consumi al variare del reddito nazionale, o se non sia preferibile, ad esempio, una relazione di tipo quadratico: mwha C = c 0 + c 1 Y + c 2 Y 2 {\displaystyle \ C=c_{0}+c_{1}Y+c_{2}Y^{2}} , suggerendo che i consumi crescano sì con il reddito, ma più "lentamente" rispetto al modello lineare (se mwhq c 2 < 0 {\displaystyle c_{2}<0} ). In particolare, l'econometrico si concentra sulla seconda domanda, valutando tramite mwhgtest statistici il mwhwlivello di confidenza associato al modello in esame. È inoltre doveroso ricordare l'applicazione di tecniche econometriche in settori che tradizionalmente rientrano nella sfera del mwiabusiness, o mwiqeconomia aziendale, più che in quella dell'mwigeconomia in quanto tale; un esempio è dato dagli studi sui modelli di regressione a variabile dipendente discreta, quali i modelli mwjalogit e mwjqprobit, che trovano largo impiego nel mwjgmarketing.

Ci sono numerosi software mwlwopen source che possono essere utilizzati in econometria tra cui mwmagretl ed RStudio. Volendo determinare i parametri mwmq c 0 {\displaystyle c_{0}} e mwmg c 1 {\displaystyle c_{1}} della funzione dei consumi mwmw C = c 0 + c 1 Y {\displaystyle \ C=c_{0}+c_{1}Y} utilizzando RStudio, dopo avere scaricato i dati del PIL e dei consumi degli stati si può tracciare il diagramma a dispersione PIL per consumi nel 2020 con la relativa retta di regressione e poi utilizzare la funzione lm di RStudio per determinare i parametri mwna c 0 {\displaystyle c_{0}} e mwnq c 1 {\displaystyle c_{1}} e il mwngCoefficiente di determinazione mwnw R 2 {\displaystyle R^{2}} per valutare se la retta di regressione predice bene il valore della variabile dipendente.

Quindi la funzione dei consumi sarà mwzw C = − − 1.4719 + 0.7344 Y {\displaystyle C=-1.4719+0.7344Y} che predice in maniera ottima i consumi essendo mw0a R 2 = 97 , 32 % % {\displaystyle R^{2}=97,32\%} .

Volendo predire i consumi con un PIL di 6000 miliardi si utilizza la funzione predict.lm:

Quindi con un PIL di 6000 miliardi, i consumi saranno 4405 miliardi con un intervallo di confidenza al 95% pari a [4297,4512] e un intervallo di previsione pari a [3905,4904].

Diversi studiosi hanno ottenuto il Premio della Banca di Svezia per le Scienze Economiche in memoria di mwaqaAlfred Nobel (mwaqePremio Nobel per l'economia) per il loro contributo all'econometria:

• mwaqqJan Tinbergen e mwaquRagnar Frisch (mwaqy1969);

• mwaqgLawrence Klein (mwaqk1980);

• mwaqsTrygve Haavelmo (mwaqw1989);

• mwaq4Daniel McFadden e mwaq8James Heckman (mwara2000);

• mwariRobert Engle e mwarmClive Granger (mwarq2003);

• mwaryThomas J. Sargent e mwarcChristopher Sims (mwarg2011);

• mwaroDavid Card, mwarsJoshua Angrist e mwarwGuido W. Imbens (mwar02021);

cite-note-11. ↑ David A. Freedman, mwasqStatistical Models: Theory and Practice, Cambridge University Press (2005)

cite-note-22. ↑ mwasgWilliam Greene, mwaskmwasoEconometric analysis, 2017, mwassISBNmwasw 978-0134461366.

cite-note-introductory-econometrics-33. ↑ mwatmJeffrey Wooldridge, mwatqmwatuIntroductory Econometrics, A modern approach (mwatymwatcPDF), South-Western, Cengage learning, 2013, mwatgISBNmwatk 978-1-111-53104-1. mwatsURL consultato l'11 settembre 2014.

• Campbell, J.Y., Lo, A.W., e MacKinlay, A.C. (1997), mwat8The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press ISBN 0-691-04301-9, un testo specializzato nelle applicazioni dell'econometria al campo della mwauefinanza quantitativa (in mwauiinglese);

• Greene, W.H. (1993), mwauqEconometric Analysis, Prentice-Hall, ISBN 0-13-013297-7, un testo introduttivo ma rigoroso, di carattere generale, considerato lo standard per un corso universitario di econometria pre-dottorato; è particolarmente apprezzato per il suo trattamento dei modelli mwauydiscrete choice e per la presentazione dell'analisi di cointegrazione e dell'ECM concetti e metodologie sviluppate approfonditamente da Greene e che gli valsero il premio Nobel.(in mwauginglese);

• Hamilton, J.D. (1994), mwauoTime Series Analysis, Princeton University Press ISBN 0-691-04289-6, il testo di riferimento per l'analisi delle mwauwserie storiche (in mwau0inglese);

• Koop, G. (2003), mwau8Bayesian Econometrics, Wiley-Interscience, ISBN 0-470-84567-8, un buon testo introduttivo sull'approccio dell'mwaveinferenza bayesiana, una corrente minoritaria - ma in crescita - concorrente rispetto all'econometria classica, o mwavifrequentista; tratta da un punto di vista bayesiano le metodologie comunemente analizzate in un testo di livello universitario (come ad es. Greene (1993), v. sopra) e propone una ricca libreria di script mwavmMATLAB, disponibili sul sito web associato (in mwavqinglese);

• Wooldridge, J.M. (2001), mwavyEconometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press, ISBN 0-262-23219-7, un testo avanzato di approccio microeconometrico sull'analisi di dati sezionali e mwavgpanel di dati (in mwavkinglese).

• mwav0EViews - software di econometria

• mwav8gretl - software di econometria open source

• mwaweEconofisica

Altri progetti

• Wikizionario

• Wikiversità

• Wikimedia Commons

• Wikizionario contiene il lemma di dizionario «econometria»

• Wikiversità contiene risorse sull'econometria

• Wikimedia Commons contiene immagini o altri file sull'econometria

• citereftreccani-iteconometria, su Treccani.it – Enciclopedie on line, Istituto dell'Enciclopedia Italiana.

• citerefsapere-iteconometrìa, su sapere.it, De Agostini.

• citerefbritannica-com(EN) econometrics, su Enciclopedia Britannica, Encyclopædia Britannica, Inc.

• Sito della mwawgEconometric Society

• mwawoApplied Econometric Association, su aea-eu.com. URL consultato il 24 novembre 2018 (archiviato dall'url originale il 14 ottobre 2007).

• citereftreccani-econometriaEconometria, in Treccani.it – Enciclopedie on line, Roma, Istituto dell'Enciclopedia Italiana.