10 Errores comunes en econometría aplicada
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Evitar errores cuando se hace el análisis econométrico depende de su capacidad de aplicar los conocimientos adquiridos antes y durante su clase de la econometría. A continuación se presenta un resumen de las trampas más comunes para ayudar a mejorar su aplicación del análisis econométrico.
El no poder utilizar su sentido común y el conocimiento de la teoría económica
Una de las características que diferencian la investigación aplicada en econometría de otras aplicaciones de análisis estadístico es el uso de la teoría económica y el sentido común de motivar a la conexión entre las variables independientes y dependientes.
En la econometría, usted debería ser capaz de hacer un caso fuerte para las variables independientes (xs) que produce cambios en la variable dependiente (Y). Es necesario teoría sólida y el buen sentido común para justificar su enfoque. Si lo hace, le permite proporcionar una interpretación sensible de sus resultados, además de las medidas típicas de significación estadística y en forma.
Haciendo las preguntas equivocadas primera
Obsesionarse con los detalles técnicos de la estimación de modelos econométricos puede ser fácil. Sin embargo, siempre hay que dar un paso atrás y se pregunta por qué estás haciendo lo que estás haciendo. ¿Por qué los demás encontrar mi tema interesante e importante?
Haciendo caso omiso de la obra y las contribuciones de los demás
El no poder conectar su trabajo con el de otros que han examinado su pregunta de investigación o algo estrechamente relacionado con él es un grave error. La comprensión de cómo otros han abordado cuestiones similares puede ayudar a determinar qué modelo utilizar, puede producir mejoras en su trabajo, y permite a los lectores a comprender mejor la relevancia de su tema.
En su revisión de la literatura, se centran en los papeles o segmentos de papeles que están directamente relacionados con su trabajo. Resumir el enfoque, los datos y los hallazgos de otros investigadores. Por último, ser claro acerca de cómo su trabajo encaja con lo que ya se ha hecho por otros, lo que ha mejorado, y / o cómo se han explorado nuevas dimensiones del tema.
El no poder familiarizarse con los datos
Los estudiantes a menudo asumen que los datos que va a trabajar tiene completa para todas las variables y que la información proporcionada es exacta. Puede reducir sus posibilidades de obtener sorpresas desagradables en sus resultados haciendo algunos trabajos de exploración que incluye estadísticas descriptivas, gráficos de líneas (para datos de series de tiempo), las distribuciones de frecuencia, e incluso listas de algunos valores de datos individuales.
Un número de resultados no deseados puede ser resultado de no poder conseguir familiarizado con los datos del análisis. Estos tres ejemplos son quizás los más comunes:
Las variables que pensaba que se midieron continuamente están realmente en categorías o grupos.
Las mediciones que creyeron eran los valores reales son valores realmente desaparecidas.
Los valores de datos que aparecen perfectamente legítimo son valores realmente censurados.
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Por lo que es demasiado complicado
El arte de la econometría consiste en encontrar la especificación apropiada o forma funcional para modelar su resultado particular de interés. En muchos casos, sin embargo, la teoría puede ser vago acerca de los elementos específicos de la especificación de un modelo.
Dada la incertidumbre de la elección de la especificación “perfecta”, muchos económetras aplicados en el error de overspecifying sus modelos (es decir, que incluyen numerosas variables irrelevantes) o favorecer métodos de estimación más complicadas técnicas más sencillas. Puede resultar en propiedades estimador indeseables y dificultades para interpretar el significado de los resultados.
Ser inflexible a las complicaciones del mundo real
Las soluciones o predicciones derivadas por el uso de las teorías económicas utilizan deducción lógica y / o prueba matemática de que por lo general se basan en el ceteris paribus (Todo lo demás constante) suposición.
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Los datos que se utiliza para probar las hipótesis económicas, sin embargo, se derivan de un mundo donde los agentes (individuos, empresas, o lo que sea) está comprometido con su entorno de una manera que no es probable que satisfacer la ceteris paribus suposición, porque muchas de las variables que definen sus circunstancias específicas varían considerablemente de una observación a otra.
Mirar hacia otro lado cuando vea resultados extraños
La mayoría de los proyectos de investigación econométricos contienen resultados de la estimación para numerosas variantes de modelos relacionados. Usted quiere centrarse en sus principales variables de interés (variables básicas), pero asegúrese de examinar todos los resultados.
Eso quiere decir que no ignora resultados no razonables (estimaciones sobre todo insignificantes, coeficientes con signo opuesto, y magnitudes que son demasiado grandes) y proceder a la presentación de informes y la interpretación. Si algunos resultados no pasan una prueba de sentido común, entonces es probable que sean las pruebas estadísticas de sentido e incluso pueden indicar que usted ha cometido un error con sus variables, la técnica de estimación, o ambos.
Obsesionarse con las medidas de ajuste y la significación estadística
Después de estimar un modelo econométrico, se centran su atención y guiar al lector (si usted está escribiendo un artículo de investigación) a los resultados que son más relevantes para hacer frente a su pregunta de investigación.
La importancia de sus resultados no debe determinarse sobre la base de ajuste (valores R-cuadrado) o la significación estadística solo. Sin duda, los coeficientes estadísticamente insignificantes sugieren que la variable independiente no es probable que afecte la variable dependiente. Sin embargo, si la falta de una relación es nueva o inesperada, este hallazgo puede ser importante!
Olvidándose de importancia económica
Puede utilizar las medidas de significación estadística para determinar qué variables no es probable que tengan un efecto en la variable dependiente, pero no se puede utilizar para determinar las variables que tienen un efecto relevante.
Después de que haya establecido que una variable es estadísticamente significativa, no se olvide de centrar su atención en el coeficiente. A veces, las variables pueden tener coeficientes que son estadísticamente muy significativas a pesar de que no tiene importancia económica está asociada con el resultado.
El elemento más importante en la discusión de sus resultados es la evaluación de la significación estadística y magnitud de las variables primarias de interés. Si una variable tiene un coeficiente estadísticamente significativo, pero la magnitud es demasiado pequeño para ser de alguna importancia, entonces usted debe ser claro acerca de su falta de importancia económica.
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Suponiendo que los resultados son robustos
En la mayoría de los casos, la teoría económica permite a una cantidad considerable de flexibilidad en la determinación de la especificación exacta del modelo econométrico. Usted querrá ver si cambian sus ajustes menores resultados.
No asuma que sólo un modelo econométrico puede aplicar a su pregunta de investigación y que los resultados no va a cambiar con modificaciones razonables a su especificación. Desea realizar robustez (o sensibilidad) de análisis para demostrar que sus estimaciones de los modelos no son sensibles (es robusta) a ligeras variaciones en la especificación.