計量経済学分析の流れについてまとめてみたよ

こんにちは。とむるです。今回の記事では、計量経済学の分析についてまとめてみました。

計量経済分析の流れ

理論的背景の確認(仮説の設定)

まずは理論や仮説を設定します。少なくとも概念やロジックなど客観的に納得できる仮説を設定します。

そうすることで理論なき計測を回避します。

実証モデルの設定

次にデータを用いた分析アプローチを検討します。

消費関数に関する回帰分析の例:

 

aとbはパラメータ(係数)と呼ばれます。

計量経済学における実証分析ではパラメータをデータから推定することが主の目的となります。その理由としてパラメータが決まれば、所得に応じてどの程度の消費がなされるかと言った法則性が見出されるからです。

一方で現実経済には必ずノイズが生まれます。法則性によって説明できる部分とのノイズによる誤差の部分とに分けることができます。

データの選定

そしてデータの選定を行います。

予備的分析

利用するデータの特性の把握を行います。基本統計量を確認します。

外れ値を確認します→外れ値を除くか、ダミー変数を用い、散布図をプロットします。

パラメータの推定

予備的分析で作成した散布図で考えるとプロットの中心付近に一本の直線を引きます。

仮説検定

パラメータがゼロの場合、説明変数は被説明変数を説明する要因とみなせなくなってしまいます。

t値やp値をもとにパラメータがゼロかどうか→統計的に有意かどうかを検定し、要因の特定化を図ります。

予測

誤差を除いた推定式の右辺にパラメータとデータを代入して、算出する。実際のデータに基づいた予測値を算出することを内挿といいます。

シュミレーション

現実のデータではなく、仮想の値を代入して予測値を得ることを外挿という。そして外挿を行うことをシュミレーションといいます。

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