La micro?conom?trie est une approche statistique et math?matique pour examiner l’?tat ?conomique d’une soci?t? ? un niveau individuel, ou au niveau d’une seule entreprise au lieu d’utiliser des tendances ?conomiques plus larges. Les donn?es recueillies sont utilis?es pour pr?dire les motivations et les activit?s ?conomiques li?es ? la recherche dans le domaine des sciences sociales. Certaines des m?thodes statistiques utilis?es incluent la mod?lisation non lin?aire, la recherche de causalit? au lieu d’une simple association dans les donn?es, et la r?alisation d’inf?rences ou d’hypoth?ses logiques bas?es sur des distributions limit?es d’informations disponibles. Les mod?les ?conom?triques ? l’?chelle microscopique simplifient ?galement parfois l’analyse pour mieux comprendre leur signification gr?ce ? des approches binaires, ou en testant ce qui se passe lorsque a affecte b.
Les mod?les binaires sont courants en ?conomie th?orique et deux types de ces mod?les fr?quemment utilis?s en micro?conom?trie comprennent les mod?les logit et probit. Le logit, ou mod?le de r?gression logistique, est une forme d’analyse de r?gression qui prend des donn?es et essaie de pr?dire les r?sultats avec, par exemple en basant la propension d’un client ? acheter une nouvelle voiture ou non sur son revenu, son ?ge et la taille de sa famille. Le mod?le probit est ?galement une forme de r?gression lin?aire avec une composante binaire plus simple qui essaie de pr?dire la probabilit? maximale de l’un des deux r?sultats, par exemple si un individu est mari? ou non sur la base des donn?es de r?gression probit disponibles.
La valeur des mod?les ?conom?triques binaires repose sur le fait que les donn?es ne sont pas par inadvertance un ?chantillonnage bas? sur des choix, o? un groupe est favoris? par rapport ? un autre. Des biais peuvent ?galement appara?tre si les choix ?tudi?s n’ont ?t? faits que par un ?chantillon relativement petit de la population plus large. Il est possible de compenser ces erreurs en utilisant ou en incluant le mod?le d’utilit? al?atoire additif (ARUM) dans l’analyse des tendances micro?conom?triques.
Les m?thodes statistiques ? l’?chelle micro?conom?trique existent depuis longtemps. Initialement, ils ont ?t? utilis?s au milieu des ann?es 1800 pour analyser les donn?es budg?taires des m?nages et les recherches se sont poursuivies avec eux dans les ann?es 1950 pour ?tudier les niveaux de production commerciale et la demande des consommateurs. Des ann?es 1980 au 21e si?cle, la nature de la micro?conom?trie et son orientation ont chang?. Cela est en grande partie d? ? la mont?e en puissance de la puissance de calcul pour l’analyse math?matique ainsi qu’? des donn?es de recensement beaucoup plus d?taill?es sur les populations.
Des technologies telles que les scanners laser dans les magasins de d?tail et l’analyse des tendances commerciales des entreprises, telles que les dossiers d’une compagnie a?rienne dans sa r?servation en ligne de passagers, ont conduit ? une capacit? explosive en micro?conom?trie. Malgr? les grandes bases de donn?es d’informations qui sont apparues et les mod?les math?matiques plus complexes qui sont utilis?s pour les analyser, la micro?conom?trie se concentre toujours sur plusieurs aspects fondamentaux de l’analyse. Ceux-ci incluent la nature distributionnelle des donn?es, les m?thodes non lin?aires pour les examiner et une tentative de d?terminer la causalit? des actions sur de simples relations corr?latives entre les informations elles-m?mes.
SmartAsset.