다양한 경제 문제에 대한 계량 방법의 적용

이 기사에서는 다양한 경제 문제에 대한 계량 방법의 적용에 대해 논의합니다.

경제학 분야의 정량적 방법이 변수들 사이의 경제 관계를 조사하기 위해 광범위하게 사용되고 있다는 것은 잘 알려져있다 [기능 관계]. 경제 이론, 통계 방법 및 수학의 조합을 계량 경제학 [경제 측정]이라고합니다. 다양한 경제 문제에 계량 분석법을 적용하는 것을 응용 계량 계량법이라고합니다.

이것은 다양한 경제 관계에 경험적 내용 [숫자 추정치]을 제공합니다. 이러한 경제 관계의 추정치는 모수 추정치의 부호와 크기가 경제 이론과 일치하는지 여부를 이해하는 데 도움이됩니다.

다음과 같은 경제 관계 :

1. 한계 소비 성향,

2. 가처분 소득에 대한 소비 지출의 탄력성 [강력한 단위가없는 개념]

3. 상품에 대한 수요의 자체 가격, 교차 가격 및 소득 탄력성,

4. 수출 수요의 소득과 가격 탄력성

5. 돈 수요의 소득과이자 탄력,

6. 다른 입력의 한계 생산성, 다른 입력에 대한 출력의 탄성,

7. 척도로 돌아가고 변수로 돌아가고,

8. 입력 [생산 요소] 사이의 지속적이고 가변적 인 대체 탄력성

9. 다양한 식품 및 비 식품 품목에 대한 탄력성과 소비 지출 규모의 경제,

10. 세금 부력,

11. 곡선 곡선의 유효성,

12. 고용의 생산량과 임금률 탄력성

13. 공공 지출의 소득 탄력성

14. 식품 곡물의 판매 된 잉여분의 생산 탄성,

15. 농산물의 시장 도착 가격 탄력성

16. 단기 [소비자 또는 생산자가 독립 변수의 변화에 ​​완전히 적응할 수없는 기간] 및 장기 [소비자 또는 생산자가 조정할 수있는 기간 독립 변수의 변화에] 면적의 가격 탄력성 [농업에서의 공급 반응 함수],

17. 생산 원가에서 규모의 경제와 비경제,

18. 비 정적 시계열 변수 간의 장기 평형 관계, 단기 값과 장기 값 사이의 불균형 정도 등은 관련 데이터 포인트를 사용하여 경험적으로 측정하여 부호와 크기를 스캔해야합니다.

추정치의 크기와 부호에 대한 경험적 정보는 경제 변수 사이의 관계 특성을 이해하는 데 도움이됩니다. 단면적 데이터 / 시계열 데이터 / 단면 및 시계열 데이터 / 패널 데이터의 풀링에 대한 이러한 경제 관계의 추정은 경험적 연구와 관련이 있습니다. 계량 분석 방법 (주로 회귀 분석)의 개발은 위에서 언급 한 경제 관계를 추정하는 데 도움이됩니다.

대부분의 경험적 연구에서, 상관 관계 및 회귀 기술은 경제 관계를 추정하는 데 널리 사용됩니다. 경제 변수 [Y, X 1, X 2 .. X n ] 사이의 관계의 정도를 조사하기 위해 상관 관계를 사용하는 것은 특정 제한이 있습니다. 그중 하나는 독립 변수와 종속 변수의 분류가 관련이 없다는 것입니다.

어떤 방식으로, 두 변수, X 및 Y와 Y 및 X 사이에 대칭 관계가있을 것이다. 즉, 상관 계수의 수치는 변수의 분류에 관계없이 동일하게 유지된다. 그렇다면 경제 변수 사이의 관계의 본질을 조사하는 것은 매우 어려울 것입니다. 따라서 회귀 분석을 통해 독립 변수와 종속 변수 간의 관계 특성을 검사 할 수 있습니다.

회귀 분석 [다양한 형태의 회귀 방정식 :

[1] 선형

[Y = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 ………. + b n X n ]

[2] 이차

[Y = b 0 ± b 1 X 1 ± b 2 X 2 2]

[3] 대수 선형

[log Y = log b 0 + b 1 log X 1 + b 2 log X 2 + ……………. + b n log X n ]

변수 사이의 기능적 관계에 기초하여 등 (여기서, b 0, b 1, b 2 .. b n 은 경제 관계의 부호 및 크기를 알기 위해 계량 분석 방법에 의해 추정 될 파라미터의 추정치이다) Y = f [X 1, X 2, X 3 …. X n ]은 주로 정규 최소 제곱 법 [OLSM]을 기반으로합니다. OLSM은 다양한 가정을 기반으로합니다.

그들 중 일부는 다음과 같습니다.

1. 랜덤 변수 [오류 항 / 확률 항으로 알려진 (독립 변수의 주어진 값에 대한 종속 변수의 실제 / 관측 값과 종속 변수의 추정 값 [Trend Value]의 차이])의 평균은 0이어야합니다.

2. 랜덤 변수 뒤에는 제로 평균 주위의 정규 분포 [대칭 분포]가 와야합니다.

3. 랜덤 변수의 연속적인 값 사이의 공분산은 0이어야합니다. 즉, 임의의주기에서 랜덤 변수의 값은 이전 값에 의존하지 않습니다 [자가 상관의 존재]

4. 두 독립 변수 사이의 공분산은 0이어야합니다. 즉, 독립 변수 중 하나는 다른 독립 변수와 독립적입니다. [다중 공선 성 부재]

5. 독립 변수와 랜덤 변수의 공분산은 0이어야합니다. X와 Y 사이에 일방적 인 원인이있는 경우에만 가능합니다 [변수에 오류가 있음]

6. 랜덤 변수의 분산은 일정해야합니다. 즉, 독립 변수 (들)의 다른 값들과 관련하여 트렌드 라인 [회귀 라인] 주위의 랜덤 변수의 다양한 값들의 분포는 두 경계 [상하] 내에 있어야합니다 ] 라인 [균질성 존재]

7. 모델에서 사용될 변수는 경제 이론에 의해 주어진 정의와 일치해야합니다.

8. 모델에 사용될 매크로 변수는 오류가 없어야합니다.

9. 추정 할 모델의 기능을 식별해야합니다.

 

귀하의 코멘트를 남겨