Ekonometri är tillämpningen av statistisk analys på ekonomisk data. Ekonometrins olika metoder kan delas in i två typer: teoretiska och tillämpade. Grovt sett bygger den förra på att testa om teorier fungerar i matematisk mening, medan den senare testar om teorierna är berättigade i den verkliga världen, samt för att prognostisera.
De flesta ekonometriska metoder är helt enkelt varianter av mer generell dataanalys. En sådan analys innebär att man tittar på insamlingar av data och försöker både identifiera mönster och identifiera hur starka dessa mönster är och om de kan orsakas av galna resultat. Vissa analytiker kommer att försöka att helt enkelt hitta mönster och sedan överväga möjliga förklaringar, medan andra kan börja med en hypotes och sedan leta efter data för att bekräfta det.
Vissa ekonometriska metoder är rent teoretiska. De involverar i allmänhet att titta på teknikerna för att samla in och analysera data, snarare än själva data. Ett teoretiskt ekonometriprojekt kan till exempel innebära att man tittar på sätt att förbättra noggrannheten med vilken en undersökningsurvalsgrupp representerar hela populationen.
Andra ekonometriska metoder är praktiska, kända som tillämpade metoder, och arbetar med verkliga data. En användning av sådana metoder är att ta en ekonomisk teori, som att sjunkande skattesatser ökar de totala skatteintäkterna, och se om det fungerar med verklig data. En annan typ av tillämpad ekonometri är att titta på mönster och samband som visas av tidigare data och sedan förutsäga vad som skulle hända om dessa mönster fortsatte i framtiden.
Sådana tekniker är ofta extremt komplexa eftersom varje ekonomiskt beslut och agerande ofta påverkas av flera faktorer. Som ett resultat är en av de vanligaste ekonometriteknikerna regressionsanalys, som är en teknik som är utformad för att isolera effekterna av individuella faktorer. Om en ekonom till exempel inte var säker på om det var inkomstnivåer, lokala skattenivåer eller bolåneräntor som orsakade en minskning av konsumtionsutgifterna, skulle hon korsreferera data för att se vilken effekt olika bolåneräntor hade på människor som på identiska eller mycket likartade löner och bodde i områden med samma nivå på lokala skatter.
Ekonomer tvingas vanligtvis använda regressionsanalys eftersom de inte kan utföra kontrollerade experiment som man kan göra inom vetenskapen. Detta innebär att kvaliteten på analysen ofta begränsas av tillgången på data. Till exempel kan en studie på 3,000 XNUMX personer räcka för att resultaten ska anses vara statistiskt signifikanta för att representera hela befolkningen. Men i exemplet ovan kanske det bara finns ett par hundra personer inom studien som har liknande inkomst- och lokala skattenivåer. Detta innebär att eventuella slutsatser om hur bolåneräntorna påverkar deras utgifter kan behöva behandlas med större försiktighet.