Il existe de nombreuses façons de définir économétrie, dont la plus simple est qu'il s'agit de méthodes statistiques utilisées par les économistes pour tester des hypothèses à l'aide de données réelles. Plus précisément, il analyse quantitativement les phénomènes économiques par rapport aux théories et observations actuelles afin de formuler des hypothèses concises sur les grands ensembles de données.
Des questions comme «La valeur du dollar canadien est-elle corrélée aux prix du pétrole?» ou "Est-ce relance budgétaire vraiment stimuler l'économie? "peut être répondu en appliquant l'économétrie aux ensembles de données sur les dollars canadiens, les prix du pétrole, les mesures de relance budgétaire et les mesures du bien-être économique.
L'Université Monash définit économétrie comme «un ensemble de techniques quantitatives utiles à la prise de décisions économiques» alors que le «Dictionary of Economics» de The Economist le définit comme «la mise en place de modèles mathématiques décrivant
modèles mathématiques décrivant les relations économiques (comme le fait que la quantité demandée d'un bien dépend positivement du revenu et négativement du prix), tester la validité d'un tel hypothèses et estimation des paramètres pour obtenir une mesure des forces des influences des différents indépendants variables. "L'outil de base de l'économétrie: modèle de régression linéaire multiple
Les économétriciens utilisent une variété de modèles simples pour observer et trouver une corrélation au sein de grands ensembles de données, mais le plus essentiel d'entre eux est le modèle de régression linéaire multiple, qui prédit fonctionnellement la valeur des deux variables dépendantes en fonction de l'indépendant variable.
Visuellement, le modèle de régression linéaire multiple peut être considéré comme une ligne droite passant par des points de données qui représentent des valeurs appariées des variables dépendantes et indépendantes. En cela, les économétriciens tentent de trouver des estimateurs sans biais, efficaces et cohérents pour prédire les valeurs représentées par cette fonction.
L'économétrie appliquée utilise alors ces pratiques théoriques pour observer les données du monde réel et formuler de nouvelles théories économiques, prévoir l'avenir les tendances économiques, et développer de nouveaux modèles économétriques qui établissent une base pour estimer les événements économiques futurs en relation avec l'ensemble de données observé.
Utilisation de la modélisation économétrique pour évaluer les données
Parallèlement au modèle de régression linéaire multiple, les économétriciens utilisent une variété de modèles économétriques pour étudier, observer et former des observations concises de grands ensembles de données.
Le «Glossaire économique» définit un modèle économétrique comme étant «formulé de manière à ce que ses paramètres puissent être estimés si l'on fait l'hypothèse que le modèle est correct». Fondamentalement, les modèles économétriques sont des modèles d'observation qui permettent d'estimer rapidement les tendances économiques futures sur la base d'estimateurs actuels et de données exploratoires une analyse.
Les économétriciens utilisent souvent ces modèles pour analyser des systèmes d'équations et d'inégalités tels que la théorie de l'équilibre entre l'offre et la demande ou prédire comment un marché évoluera en fonction de facteurs économiques comme la valeur réelle de la monnaie nationale ou la taxe de vente sur ce bien particulier ou un service.
Cependant, étant donné que les économétriciens ne peuvent généralement pas utiliser d'expériences contrôlées, leurs expériences naturelles avec des ensembles de données conduisent à une variété de problèmes de données d'observation, y compris le biais variable et une mauvaise analyse causale qui conduit à déformer les corrélations entre les personnes dépendantes et variables indépendantes.