अर्थमिति
इकोनोमेट्रिक्स अर्थशास्त्र में मौजूदा परिकल्पनाओं को विकसित करने या परीक्षण करने और ऐतिहासिक डेटा से भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान करने के लिए डेटा का उपयोग करके सांख्यिकीय और गणितीय मॉडल का मात्रात्मक अनुप्रयोग है। यह सांख्यिकीय परीक्षणों के लिए वास्तविक दुनिया डेटा का विषय है और फिर परीक्षण किए जा रहे सिद्धांत या सिद्धांतों के खिलाफ परिणामों की तुलना और इसके विपरीत करता है।
इस बात पर निर्भर करते हुए कि क्या आप किसी मौजूदा सिद्धांत के परीक्षण में रुचि रखते हैं या उन अवलोकनों के आधार पर एक नई परिकल्पना विकसित करने के लिए मौजूदा डेटा का उपयोग कर रहे हैं, अर्थमिति को दो प्रमुख श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: सैद्धांतिक और लागू। जो लोग नियमित रूप से इस अभ्यास में संलग्न होते हैं, वे आमतौर पर अर्थशास्त्री के रूप में जाने जाते हैं।
चाबी छीन लेना
- अर्थमिति अर्थशास्त्र में सिद्धांतों को विकसित करने या मौजूदा परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए डेटा का उपयोग करके सांख्यिकीय और गणितीय मॉडल का मात्रात्मक अनुप्रयोग है।
- अर्थमिति प्रतिगमन मॉडल और अशक्त परिकल्पना परीक्षण जैसी तकनीकों पर निर्भर करती है।
- अर्थमिति का उपयोग भविष्य के आर्थिक या वित्तीय रुझानों के पूर्वानुमान के लिए भी किया जा सकता है।
अर्थमिति को समझना
अर्थमिति आर्थिक सिद्धांत का परीक्षण या विकास करने के लिए सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करती है। ये विधियां आवृत्ति वितरण, प्रायिकता और संभाव्यता वितरण, सांख्यिकीय अनुमान, सहसंबंध विश्लेषण, सरल और कई प्रतिगमन विश्लेषण, एक साथ समान मॉडल, और समय श्रृंखला विधियों जैसे उपकरण का उपयोग करके आर्थिक सिद्धांतों को निर्धारित और विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकीय निष्कर्षों पर निर्भर करती हैं।
इकोनोमेट्रिक्स का नेतृत्व लॉरेंस क्लेन, रगनार फ्रिस्क और साइमन कुज़नेट द्वारा किया गया था। तीनों ने अपने योगदान के लिए 1971 में अर्थशास्त्र का नोबेल पुरस्कार जीता। आज, यह नियमित रूप से शिक्षाविदों के साथ-साथ वॉल स्ट्रीट व्यापारियों और विश्लेषकों जैसे चिकित्सकों के बीच उपयोग किया जाता है।
अर्थमिति के अनुप्रयोग का एक उदाहरण अवलोकन डेटा का उपयोग करके आय प्रभाव का अध्ययन करना है। एक अर्थशास्त्री इस बात की परिकल्पना कर सकता है कि जैसे-जैसे व्यक्ति अपनी आय बढ़ाएगा, उसका खर्च भी बढ़ेगा। यदि डेटा दिखाता है कि इस तरह के संबंध मौजूद हैं, तो आय और उपभोग के बीच संबंधों की ताकत को समझने के लिए एक प्रतिगमन विश्लेषण किया जा सकता है और यह कि संबंध सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है या नहीं - यह प्रतीत होता है कि यह संभव नहीं है अकेले मौके के कारण।
अर्थमिति की पद्धति
अर्थमितीय पद्धति का पहला चरण डेटा के एक सेट को प्राप्त करना और उसका विश्लेषण करना है और एक विशिष्ट परिकल्पना को परिभाषित करना है जो सेट की प्रकृति और आकार की व्याख्या करता है। यह डेटा हो सकता है, उदाहरण के लिए, स्टॉक इंडेक्स के लिए ऐतिहासिक मूल्य, विभिन्न देशों में उपभोक्ता वित्त या बेरोजगारी और मुद्रास्फीति की दर के सर्वेक्षण से एकत्र किए गए अवलोकन।
यदि आप S & P 500 के वार्षिक मूल्य परिवर्तन और बेरोजगारी दर के बीच संबंध में रुचि रखते हैं, तो आप डेटा के दोनों सेट एकत्र करेंगे। यहां, आप इस विचार का परीक्षण करना चाहते हैं कि उच्च बेरोजगारी स्टॉक मार्केट की कीमतों को कम करती है। शेयर बाजार की कीमत इस प्रकार आपके आश्रित चर है और बेरोजगारी दर स्वतंत्र या व्याख्यात्मक चर है।
सबसे आम संबंध रैखिक है, जिसका अर्थ है कि व्याख्यात्मक चर में किसी भी परिवर्तन पर निर्भर चर के साथ एक सकारात्मक सहसंबंध होगा, इस मामले में एक साधारण प्रतिगमन मॉडल का उपयोग अक्सर इस संबंध का पता लगाने के लिए किया जाता है, जिसके बीच एक सबसे उपयुक्त रेखा उत्पन्न करने के लिए मात्रा होती है डेटा के दो सेट और फिर यह देखने के लिए परीक्षण करना कि प्रत्येक डेटा बिंदु उस रेखा से कितनी दूरी पर है।
ध्यान दें कि आपके विश्लेषण में आपके पास कई व्याख्यात्मक चर हो सकते हैं - उदाहरण के लिए, स्टॉक की कीमतों की व्याख्या करने में बेरोजगारी के अलावा जीडीपी और मुद्रास्फीति में परिवर्तन। जब एक से अधिक व्याख्यात्मक चर का उपयोग किया जाता है, तो इसे एकाधिक रैखिक प्रतिगमन के रूप में संदर्भित किया जाता है, जो मॉडल अर्थमिति में सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला उपकरण है।
विभिन्न प्रतिगमन मॉडल
कई अलग-अलग प्रतिगमन मॉडल मौजूद हैं जो विश्लेषण किए जा रहे डेटा की प्रकृति और पूछे जाने वाले प्रश्न के प्रकार के आधार पर अनुकूलित होते हैं। सबसे आम उदाहरण साधारण न्यूनतम-वर्ग (ओएलएस) प्रतिगमन है, जिसे कई प्रकार के क्रॉस-अनुभागीय या समय-श्रृंखला डेटा पर आयोजित किया जा सकता है। यदि आप एक बाइनरी (हाँ-नहीं) परिणाम में रुचि रखते हैं - उदाहरण के लिए, आपकी उत्पादकता के आधार पर आपको नौकरी से निकाल दिए जाने की कितनी संभावना है - आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन या प्रोबिट मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। आज, सैकड़ों मॉडल हैं जो एक अर्थशास्त्री के पास अपने निपटान में हैं।
अर्थमिति अब इन उद्देश्यों के लिए डिज़ाइन किए गए सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ़्टवेयर पैकेजों का उपयोग करके आयोजित की जाती है, जैसे STATA, SPSS या R. ये सॉफ़्टवेयर पैकेज सांख्यिकीय सहायता के लिए आसानी से परीक्षण कर सकते हैं ताकि यह समर्थन प्रदान किया जा सके कि इन मॉडलों द्वारा उत्पादित अनुभवजन्य परिणाम केवल परिणाम नहीं हैं मोका। आर-स्क्वेर, टी-टेस्ट, पी-वैल्यूज़ और नल-हाइपोथिसिस परीक्षण सभी तरीके हैं जो अर्थमितीयों द्वारा उनके मॉडल परिणामों की वैधता का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।
अर्थमिति की सीमाएँ
अर्थमिति की आलोचना कभी-कभी कच्चे आंकड़ों की व्याख्या पर बहुत अधिक निर्भर करने के लिए भी की जाती है, इसे स्थापित आर्थिक सिद्धांत से जोड़कर या कारण तंत्र की तलाश के बिना। यह महत्वपूर्ण है कि डेटा में सामने आए निष्कर्षों को एक सिद्धांत द्वारा पर्याप्त रूप से समझाया जा सकता है, भले ही इसका अर्थ है अंतर्निहित प्रक्रियाओं का अपना सिद्धांत विकसित करना।
प्रतिगमन विश्लेषण भी कारण साबित नहीं होता है, और सिर्फ इसलिए कि दो डेटा सेट एक एसोसिएशन दिखाते हैं, यह सहज हो सकता है। उदाहरण के लिए, स्विमिंग पूल में डूबने से होने वाली मौतें जीडीपी के साथ बढ़ती हैं। क्या बढ़ती अर्थव्यवस्था लोगों को डूबने का कारण बनाती है? निश्चित रूप से नहीं, लेकिन शायद अधिक लोग पूल खरीद रहे हैं जब अर्थव्यवस्था फलफूल रही है। अर्थमिति मोटे तौर पर सहसंबंध विश्लेषण से संबंधित है, और याद रखें, सहसंबंध बराबर कार्य नहीं करता है।
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