La microeconometría es un enfoque estadístico y matemático para observar el estado económico de una sociedad a nivel individual, o el nivel de una sola empresa en lugar de utilizar tendencias económicas más amplias. Los datos recopilados se utilizan para predecir motivaciones económicas y actividades vinculadas a la investigación en el campo de las ciencias sociales. Algunos de los métodos estadísticos utilizados incluyen el modelado no lineal, la búsqueda de causalidad en lugar de solo la asociación de datos y la realización de inferencias o suposiciones lógicas basadas en distribuciones limitadas de información disponible. Los modelos econométricos en la microescala también a veces simplifican el análisis para obtener una comprensión más clara de su significado a través de enfoques binarios o probar lo que sucede cuando a afecta a b.
Los modelos binarios son comunes en la economía teórica y dos tipos de estos modelos que se usan con frecuencia en microeconometría incluyen los modelos logit y probit. El logit, o modelo de regresión logística, es una forma de análisis de regresión que toma datos e intenta predecir resultados con ellos, como basar la propensión de un cliente a comprar un auto nuevo o no en sus ingresos, edad y tamaño de familia. El modelo probit también es una forma de regresión lineal con un componente binario más simple que trata de predecir la probabilidad máxima de uno de los dos resultados, como si un individuo está casado o no en función de los datos de regresión probit disponibles.
El valor de los modelos econométricos binarios se basa en el hecho de que los datos no son un muestreo inadvertidamente basado en la elección, donde un grupo se ve favorecido sobre otro. Los sesgos también pueden entrar si las elecciones que se estudian solo han sido hechas por una muestra relativamente pequeña de la población más grande. La compensación de tales errores se puede hacer utilizando o incluyendo el modelo de utilidad aleatorio aditivo (ARUM) en el análisis de las tendencias microeconométricas.
Los métodos estadísticos a escala microeconométrica han existido durante mucho tiempo. Inicialmente, se utilizaron a mediados de 1800 para analizar los datos presupuestarios de los hogares y la investigación continuó con ellos hasta la década de 1950 para estudiar los niveles de producción comercial y la demanda de los consumidores. Desde la década de 1980 hasta el siglo XXI, la naturaleza de la microeconometría y su enfoque ha cambiado. Esto se debe en gran parte al aumento de la potencia informática para el análisis matemático junto con datos censales mucho más detallados sobre las poblaciones.
La tecnología como los escáneres láser en las tiendas minoristas y el análisis corporativo de las tendencias comerciales, como los registros de una aerolínea en su reserva en línea de pasajeros, han llevado a una capacidad explosiva en microeconometría. A pesar de las grandes bases de datos de información que han surgido y los modelos matemáticos más complejos que se utilizan para analizarla, la microeconometría aún se centra en varios aspectos fundamentales del análisis. Estos incluyen la naturaleza distributiva de los datos, los métodos no lineales para analizarlos y un intento de determinar la causalidad de las acciones sobre relaciones correlativas simples entre la información misma.
Inteligente de activos.