ما هو الاقتصاد القياسي؟
الاقتصاد القياسي هو استخدام النماذج الإحصائية والرياضية لتطوير النظريات أو اختبار الفرضيات الموجودة في الاقتصاد ولـ التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية من البيانات التاريخية. يقوم بتطبيق البيانات الواقعية على اختبارات إحصائية ثم يقارن النتائج بالنظرية التي يتم اختبارها.
اعتمادًا على ما إذا كنت مهتمًا باختبار نظرية موجودة أو باستخدام بيانات موجودة لتطوير فرضية جديدة، يمكن تقسيم الاقتصاد القياسي إلى فئتين رئيسيتين: النظري والتطبيقي. الأشخاص الذين يشاركون بانتظام في هذه الممارسة يُعرفون عادةً باسم الاقتصاديين القياسيين.
النقاط الرئيسية
- الاقتصاد القياسي هو استخدام الأساليب الإحصائية لتطوير النظريات أو اختبار الفرضيات القائمة في الاقتصاد أو التمويل.
- يعتمد الاقتصاد القياسي على تقنيات مثل نماذج الانحدار واختبار فرضية العدم.
- يمكن استخدام الاقتصاد القياسي أيضًا لمحاولة التنبؤ بالاتجاهات الاقتصادية أو المالية المستقبلية.
- كما هو الحال مع الأدوات الإحصائية الأخرى، يجب على الاقتصاديين الحذر من استنتاج علاقة سببية من الارتباط الإحصائي.
- انتقد بعض الاقتصاديين مجال الاقتصاد القياسي لتركيزه على النماذج الإحصائية بدلاً من التفكير الاقتصادي.
فهم الاقتصاد القياسي
تحلل الاقتصاد القياسي البيانات باستخدام الأساليب الإحصائية لاختبار أو تطوير النظرية الاقتصادية. تعتمد هذه الأساليب على الاستدلالات الإحصائية لتحديد وتحليل النظريات الاقتصادية من خلال استخدام أدوات مثل التوزيعات التكرارية، الاحتمالية، وتوزيعات الاحتمال، الاستدلال الإحصائي، تحليل الارتباط، تحليل الانحدار البسيط والمتعدد، نماذج المعادلات المتزامنة، وطرق السلاسل الزمنية.
تم تطوير علم الاقتصاد القياسي على يد لورانس كلاين، وراجنار فريش، وسيمون كوزنتس. وقد حصل الثلاثة على جائزة نوبل في الاقتصاد لمساهماتهم. اليوم، يُستخدم الاقتصاد القياسي بانتظام بين الأكاديميين وكذلك الممارسين مثل المتداولين والمحللين في وول ستريت.
مثال على تطبيق الاقتصاد القياسي هو دراسة تأثير الدخل باستخدام البيانات القابلة للملاحظة. قد يفترض الاقتصادي أن زيادة دخل الشخص ستؤدي إلى زيادة إنفاقه أيضًا.
إذا أظهرت البيانات وجود مثل هذا الارتباط، يمكن عندها إجراء تحليل الانحدار لفهم قوة العلاقة بين الدخل والاستهلاك وما إذا كانت تلك العلاقة ذات دلالة إحصائية، أي أنه يبدو من غير المحتمل أن تكون ناتجة عن الصدفة وحدها.
طرق الاقتصاد القياسي
الخطوة الأولى في منهجية الاقتصاد القياسي هي الحصول على مجموعة من البيانات وتحليلها وتحديد فرضية محددة تشرح طبيعة وشكل هذه المجموعة. قد تكون هذه البيانات، على سبيل المثال، الأسعار التاريخية لمؤشر الأسهم، أو الملاحظات التي تم جمعها من استبيان حول الشؤون المالية للمستهلكين، أو معدلات البطالة والتضخم في دول مختلفة.
إذا كنت مهتمًا بالعلاقة بين التغير السنوي في سعر S&P 500 ومعدل البطالة، فسوف تجمع مجموعتي البيانات. بعد ذلك، قد تختبر الفكرة التي تقول إن ارتفاع البطالة يؤدي إلى انخفاض أسعار سوق الأسهم. في هذا المثال، سيكون سعر سوق الأسهم هو المتغير التابع، بينما معدل البطالة هو المتغير المستقل أو التفسيري.
العلاقة الأكثر شيوعًا هي العلاقة الخطية، مما يعني أن أي تغيير في المتغير التوضيحي سيكون له ارتباط إيجابي مع المتغير التابع. يمكن استكشاف هذه العلاقة باستخدام نموذج الانحدار البسيط، والذي يتضمن إنشاء خط أفضل تطابق بين مجموعتي البيانات ثم اختبار مدى بُعد كل نقطة بيانات، في المتوسط، عن هذا الخط.
لاحظ أنه يمكنك استخدام عدة متغيرات تفسيرية في تحليلك—على سبيل المثال، التغيرات في الناتج المحلي الإجمالي والتضخم بالإضافة إلى البطالة في تفسير أسعار سوق الأسهم. عندما يتم استخدام أكثر من متغير تفسيري واحد، يُشار إلى ذلك باسم الانحدار الخطي المتعدد. هذا هو الأداة الأكثر استخدامًا في الاقتصاد القياسي.
بعض الاقتصاديين، بما في ذلك جون ماينارد كينز، انتقدوا الاقتصاديين القياسيين لاعتمادهم المفرط على الارتباطات الإحصائية بدلاً من التفكير الاقتصادي.
نماذج الانحدار المختلفة
هناك العديد من نماذج الانحدار المختلفة التي يتم تحسينها اعتمادًا على طبيعة البيانات التي يتم تحليلها ونوع السؤال المطروح. المثال الأكثر شيوعًا هو انحدار المربعات الصغرى العادي least squares (OLS)، والذي يمكن إجراؤه على عدة أنواع من البيانات المقطعية أو بيانات السلاسل الزمنية. إذا كنت مهتمًا بنتيجة ثنائية (نعم-لا) - على سبيل المثال، مدى احتمالية أن يتم فصلك من العمل بناءً على إنتاجيتك - فقد تستخدم انحدار لوجستي أو نموذج بروبيت. اليوم، لدى الاقتصاديين القياسيين مئات النماذج تحت تصرفهم.
يتم الآن إجراء الاقتصاد القياسي باستخدام حزم برامج التحليل الإحصائي المصممة لهذه الأغراض، مثل STATA وSPSS وR. يمكن لهذه الحزم البرمجية أيضًا اختبار الأهمية الإحصائية بسهولة لتحديد احتمال أن تكون الارتباطات قد نشأت بالصدفة. تُستخدم طرق مثل مربع R، واختبارات t، وقيم p، واختبار الفرضية الصفرية من قبل الاقتصاديين القياسيين لتقييم صحة نتائج نماذجهم.
قيود الاقتصاد القياسي
يُنتقد الاقتصاد القياسي أحيانًا لاعتماده بشكل مفرط على تفسير البيانات الخام دون ربطها بالنظرية الاقتصادية الراسخة أو البحث عن الآليات السببية. من الضروري أن تكون النتائج التي تكشفها البيانات قابلة للتفسير بشكل كافٍ بواسطة نظرية، حتى لو كان ذلك يعني تطوير نظريتك الخاصة حول العمليات الأساسية.
لا تثبت تحليلات الانحدار السببية، وفقط لأن مجموعتين من البيانات تظهران ارتباطًا، فقد يكون هذا الارتباط زائفًا. على سبيل المثال، تزداد حالات الغرق في حمامات السباحة مع زيادة الناتج المحلي الإجمالي. هل يتسبب الاقتصاد المتنامي في غرق الناس؟ هذا غير محتمل، ولكن ربما يشتري المزيد من الناس حمامات السباحة عندما يكون الاقتصاد مزدهرًا. يهتم الاقتصاد القياسي بشكل كبير بتحليل الارتباط، ومن المهم أن نتذكر أن الارتباط لا يعني السببية.
ما هي المُقدِّرات في الاقتصاد القياسي؟
المقدّر هو إحصائية تُستخدم لتقدير حقيقة أو قياس معين يتعلق بمجموعة سكانية أكبر. تُستخدم المقدّرات بشكل متكرر في الحالات التي لا يكون من العملي قياس المجموعة السكانية بأكملها. على سبيل المثال، لا يمكن قياس معدل التوظيف بدقة في أي وقت محدد، ولكن يمكن تقدير معدل البطالة بناءً على عينة مختارة عشوائيًا من السكان.
ما هو الارتباط الذاتي في الاقتصاد القياسي؟
الارتباط الذاتي يقيس العلاقات بين متغير واحد في فترات زمنية مختلفة. لهذا السبب، يُطلق عليه أحيانًا الارتباط المتأخر أو الارتباط التسلسلي، لأنه يُستخدم لقياس كيف يمكن للقيمة السابقة لمتغير معين أن تتنبأ بالقيم المستقبلية لنفس المتغير. الارتباط الذاتي هو أداة مفيدة للمتداولين، خاصة في التحليل الفني.
ما هو التداخل الداخلي في الاقتصاد القياسي؟
المتغير الداخلي هو متغير يتأثر بالتغيرات في متغير آخر. نظرًا لتعقيد الأنظمة الاقتصادية، من الصعب تحديد جميع العلاقات الدقيقة بين العوامل المختلفة، وقد يكون بعض المتغيرات داخليًا جزئيًا وخارجيًا جزئيًا. في الدراسات الاقتصادية القياسية، يجب على الباحثين أن يكونوا حذرين في مراعاة إمكانية أن يكون مصطلح الخطأ مرتبطًا جزئيًا بمتغيرات أخرى.
الخلاصة
علم الاقتصاد القياسي هو تخصص شائع يدمج بين الأدوات الإحصائية والنمذجة للبيانات الاقتصادية، ويستخدم بشكل متكرر من قبل صانعي السياسات للتنبؤ بنتائج التغييرات في السياسات. كما هو الحال مع الأدوات الإحصائية الأخرى، هناك العديد من الاحتمالات للخطأ عند استخدام أدوات الاقتصاد القياسي بشكل غير دقيق. يجب على الاقتصاديين القياسيين أن يكونوا حذرين في تبرير استنتاجاتهم باستخدام منطق سليم بالإضافة إلى الاستدلالات الإحصائية.