L’économétrie est l’application de l’analyse statistique aux données économiques. Les différentes méthodes de l’économétrie peuvent être divisées en deux types : théoriques et appliquées. En gros, la première consiste à tester si les théories fonctionnent au sens mathématique, tandis que la seconde teste si les théories sont confirmées dans le monde réel, ainsi que pour les prévisions.
La plupart des méthodes d’économétrie sont simplement des variantes d’une analyse de données plus générale. Une telle analyse implique d’examiner des collections de données et d’essayer à la fois d’identifier des modèles et d’identifier à quel point ces modèles sont forts et s’ils pourraient être causés par des résultats aberrants. Certains analystes essaieront simplement de trouver des modèles, puis d’envisager des explications possibles, tandis que d’autres peuvent commencer par une hypothèse, puis rechercher des données pour la confirmer.
Certaines méthodes d’économétrie sont purement théoriques. Ils impliquent généralement d’examiner les techniques de collecte et d’analyse des données, plutôt que les données elles-mêmes. Par exemple, un projet d’économétrie théorique pourrait impliquer de chercher des moyens d’améliorer la précision avec laquelle un groupe d’échantillon d’enquête représente l’ensemble de la population.
D’autres méthodes d’économétrie sont pratiques, connues sous le nom de méthodes appliquées, et fonctionnent avec des données réelles. Une utilisation de ces méthodes est de prendre une théorie économique, telle que la baisse des taux d’imposition augmente les recettes fiscales totales, et de voir si cela fonctionne avec des données réelles. Un autre type d’économétrie appliquée consiste à examiner les modèles et les relations qui sont montrés par les données passées, puis à prédire ce qui se passerait si ces modèles se poursuivaient à l’avenir.
Ces techniques sont souvent extrêmement complexes car chaque décision et action économique est souvent influencée par de multiples facteurs. En conséquence, l’une des techniques d’économétrie les plus courantes est l’analyse de régression, qui est une technique conçue pour isoler les effets de facteurs individuels. Par exemple, si un économiste n’était pas sûr que ce soient les niveaux de revenu, les niveaux d’imposition locaux ou les taux hypothécaires qui causaient une diminution des dépenses de consommation, elle croiserait les données pour voir quel effet les taux hypothécaires variables avaient sur les personnes qui étaient avec des salaires identiques ou très similaires et vivaient dans des zones où le niveau des impôts locaux était le même.
Les économistes sont généralement obligés d’utiliser l’analyse de régression car ils ne peuvent pas effectuer d’expériences contrôlées comme cela peut être fait en science. Cela signifie que la qualité de l’analyse est souvent limitée par la disponibilité des données. Par exemple, une étude de 3,000 XNUMX personnes peut suffire pour que les résultats soient considérés comme statistiquement significatifs pour représenter l’ensemble de la population. Cependant, dans l’exemple ci-dessus, il se peut que seulement quelques centaines de personnes dans l’étude aient des revenus et des niveaux d’imposition locaux similaires. Cela signifie que toute conclusion sur la façon dont les taux hypothécaires affectent leurs dépenses doit être traitée avec plus de prudence.
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