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Variável endógena O que é uma variável endógena Uma variável endógena é uma classificação de uma variável gerada por um modelo estatístico que é explicada pelas relações entre funções dentro do modelo. Por exemplo, o preço de equilíbrio de um bem em um modelo de oferta e demanda é endógeno porque é definido por um produtor em resposta à demanda do consumidor. É o oposto de uma variável exógena. Variação Endógena As variáveis ​​endógenas são importantes na econometria e na modelagem econômica porque mostram se uma variável causa um efeito particular. Os economistas empregam modelagem causal para explicar os resultados, ou variáveis ​​dependentes, com base em uma variedade de fatores, ou variáveis ​​independentes, e para determinar até que ponto um resultado pode ser atribuído a uma causa endógena ou exógena. As variáveis ​​endógenas têm valores que se deslocam como parte de uma relação funcional entre outras variáveis ​​dentro do modelo. Esta relação é também referida como dependente e é vista como previsível na natureza. Geralmente, as variáveis ​​se correlacionam de tal maneira, onde o movimento geral de um pode produzir um resultado particular no outro, embora não necessariamente na mesma direção, uma vez que o aumento de uma variável pode causar uma queda em outra. Enquanto a mudança está correlacionando, é considerada endógena. Fora da economia, outros campos também usam modelos com variáveis ​​endógenas. Estes podem incluir o campo da meteorologia e certos aspectos da agricultura. Em certos casos, a relação é apenas endógena em uma direção. Por exemplo, enquanto o clima agradável pode levar a maiores quantidades de turismo, maiores quantidades de turismo não afetam o clima. Exemplos de Variáveis ​​Endógenas Se um modelo está examinando a relação entre o tempo de deslocamento dos funcionários eo consumo de combustível, à medida que o tempo de deslocamento aumenta dentro do modelo, o consumo de combustível também geralmente aumenta. Isto é devido ao fato de mais tempo um comutação de pessoas tende a ser, mais combustível que leva para chegar ao seu destino, como um comboio de 30 milhas que exigem mais de uma viagem de 20 milhas. Outros relacionamentos que podem ser endógenos na natureza incluem a renda pessoal para consumo pessoal, chuva e crescimento de plantas, ou educação obtida e os níveis de renda futura. Variáveis ​​endógenas vs. exógenas Ao contrário das variáveis ​​endógenas, as variáveis ​​exógenas são consideradas independentes. Isso significa que uma variável dentro da fórmula não ditar, ou diretamente correlacionar, a uma mudança na outra. As variáveis ​​exógenas não têm nenhuma relação direta ou fórmulas, como renda pessoal e preferência de cor, preços de chuva e gás, ou educação obtida e flor favorita. A verdadeira questão não é por que tantos economistas usam Stata em vez de R. A verdadeira questão é por que assim Muitos economistas nunca usam nada além de regressão linear ou 2SLS com FE e erros padrão agrupados em suas análises empíricas. Sim Stata pode fazer isso de forma eficiente, mas se thats a única técnica estatística que você nunca usar em sua pesquisa, talvez seja hora de aprender um pouco mais. A verdadeira questão não é por que tantos economistas usam Stata em vez de R. A verdadeira questão é por que tantos economistas nunca usam nada além de regressão linear ou 2SLS com FE e erros padrão agrupados em suas análises empíricas. Sim Stata pode fazer isso de forma eficiente, mas se thats a única técnica estatística que você nunca usar em sua pesquisa, talvez seja hora de aprender um pouco mais. Porque técnicas simples com identificação clara são o que a MHE adota. SAS é especialmente ghey. Whats com esta etapa sht dos dados de qualquer maneira A semântica do passo dos dados foi projetada quando os computadores tiveram aproximadamente metade megabyte da memória de acesso aleatório e fitas para o armazenamento permanente. Daí a semântica idiota da DATA STEP. Na realidade não há NADA que faz SAS melhor do que usar um sistema de base de dados como o MySQL combinado com R ou matlab. Mas tente construir um modelo com mais de 50GB de dados com R. Possível através de mapa reduzir, mas um aborrecimento. Diga olá ao senso comum. Só porque você tem muitos dados não significa que você precisa para carregar tudo isso em memória de acesso aleatório de uma só vez. Use um loop. E 99% do tempo, os economistas pensam que o SAS é melhor para grandes dados porque eles precisam analisar um conjunto de estatísticas de pesquisa, embora 99% das quais sejam informações de lixo que precisam ser extraídas do conjunto de dados. Poderia ser limpo muito mais intuitivamente no MySQL e, em seguida, o alimentado para R ou Matlab uma vez que você tem apenas os bits que você precisa. Realmente é apenas um acidente de história que o SAS é capaz de mastigar grandes conjuntos de dados, porque ele foi feito originalmente para trabalhar com armazenamento em fita (embora ainda bastante ineficiente e unintuitively para a nossa idade). A verdadeira questão não é por que tantos economistas usam Stata em vez de R. A verdadeira questão é por que tantos economistas nunca usam nada além de regressão linear ou 2SLS com FE e erros padrão agrupados em suas análises empíricas. Sim Stata pode fazer isso de forma eficiente, mas se thats a única técnica estatística que você nunca usar em sua pesquisa, talvez seja hora de aprender um pouco mais. Eu não acho que escrever documentos com apenas 2SLS mais FE mais erros agrupados é ruim. Entendemos essas técnicas muito bem e, portanto, eles serão menos propenso a erros para o autor e os resultados mais fáceis de transmitir para o público. Eu acho que cada economista deve conhecer outras coisas, então a limitação não é automática (ou seja, eles escolhem a ferramenta simples b / c é a melhor), mas eu não me sinto como ferramentas mais sofisticadas são uma necessidade ou qualquer coisa. A identificação geralmente não vem de algo mais sofisticado. WRDS agora funciona com R, mas todos os programas de exemplo ainda estão em SAS. Fique ocupado e escreva alguns programas de exemplo WRDS R. R suga, e assim faz Python. Nos velhos tempos, eu costumava usar SAS para manipulação de dados e GAUSS para modelagem. Agora eu uso Python para manipulação de dados e Python / R para modelagem. O ex-especialista em forex e commodities da fx, Pierre Vermaak, dirige-se ao UBS para dirigir a sua recém-renovada divisão FRC, substituindo o extrovertido Thomas Klocker que partiu para o Bank of America Merrill Lynch em junho. - Ver mais em: Especialistas Pierre Vermaaks Habilidades Experiência Renda Fixa Banca de Investimento Negociação Eletrônica Financeira Quantitativa Equity Derivativos Derivativos Sistemas de Negociação Sybase Structured Produtos Análise Quantitativa Risco de Mercado R Investimento Quantitativo Bonds Podemos fazer algoritmo EM em R Alguém realmente implementou especialistas Pierre Vermaak é especialista em Forex e commodities do fx e especialista em commodities Pierre Vermaak Dirigiu-se ao UBS para dirigir a sua recém-renovada divisão FRC, substituindo o extrovertido Thomas Klocker que partiu para o Bank of America Merrill Lynch em junho. - Ver mais em: experts. forexmagnates / ubs-poaches-algo-trading-specialist-pierre-vermaak-fx / sthash. MpdGJVvr. dpuf uk. linkedin / pub / pierre-vermaak / 2/23 / 5b2 Renda Fixa Banca de Investimento Negociação Eletrônica Financeira Quantitativa Equity Derivativos Derivativos Sistemas de Negociação Sybase Produtos Estruturados Análise Quantitativa Risco de Mercado R Investimentos Quantitativos Sim. Econometria quase inofensiva diz-nos não muito mais do que OLS / IV / FE mais algumas regressões quantile. Para além destes, econometria se tornaria prejudicial. A verdadeira questão não é por que tantos economistas usam Stata em vez de R. A verdadeira questão é por que tantos economistas nunca usam nada além de regressão linear ou 2SLS com FE e erros padrão agrupados em suas análises empíricas. Sim Stata pode fazer isso de forma eficiente, mas se thats a única técnica estatística que você nunca usar em sua pesquisa, talvez seja hora de aprender um pouco mais. Eu não acho que escrever documentos com apenas 2SLS mais FE mais erros agrupados é ruim. Entendemos essas técnicas muito bem e, portanto, eles serão menos propenso a erros para o autor e os resultados mais fáceis de transmitir para o público. Eu acho que cada economista deve conhecer outras coisas, então a limitação não é automática (ou seja, eles escolhem a ferramenta simples b / c é a melhor), mas eu não me sinto como ferramentas mais sofisticadas são uma necessidade ou qualquer coisa. A identificação geralmente não vem de algo mais sofisticado. Bate o prego na cabeça. A verdadeira questão não é por que tantos economistas usam Stata em vez de R. A verdadeira questão é por que tantos economistas nunca usam nada além de regressão linear ou 2SLS com FE e erros padrão agrupados em suas análises empíricas. Sim Stata pode fazer isso de forma eficiente, mas se thats a única técnica estatística que você nunca usar em sua pesquisa, talvez seja hora de aprender um pouco mais. Eu não acho que escrever documentos com apenas 2SLS mais FE mais erros agrupados é ruim. Entendemos essas técnicas muito bem e, portanto, eles serão menos propenso a erros para o autor e os resultados mais fáceis de transmitir para o público. Eu acho que cada economista deve conhecer outras coisas, então a limitação não é automática (ou seja, eles escolhem a ferramenta simples b / c é a melhor), mas eu não me sinto como ferramentas mais sofisticadas são uma necessidade ou qualquer coisa. A identificação geralmente não vem de algo mais sofisticado. Modelos econométricos e de previsão Um modelo econométrico é uma das ferramentas que os economistas usam para prever desenvolvimentos futuros na economia. Nos termos mais simples, os econometristas medem relações passadas entre variáveis ​​tais como despesa de consumidor, renda de agregado familiar, taxas de imposto, taxas de interesse. Emprego e similares e, em seguida, tentar prever como as mudanças em algumas variáveis ​​afetarão o curso futuro dos outros. Antes de econometricians pode fazer tais cálculos, eles geralmente começam com um modelo econômico, uma teoria de como diferentes fatores na economia interagem uns com os outros. Por exemplo, considere a economia como composta por famílias e empresas, conforme ilustrado na Figura 1. As famílias fornecem serviços empresariais às empresas (como alfaiates, contabilistas, engenheiros, etc.) e recebem salários e salários das empresas em troca de Seu trabalho. Usando os serviços de trabalho, as empresas produzem várias saídas (roupas, carros, etc) que estão disponíveis para compra. Os agregados familiares, utilizando os rendimentos derivados dos seus serviços de trabalho, tornam-se os clientes que compram a produção. Os produtos que as empresas produzem acabam nas famílias, e os pagamentos de salários e salários retornam às empresas em troca dos produtos que as famílias compram. Essa cadeia de eventos, como mostra as atividades numeradas na Figura 1, é uma descrição ou modelo diagramático do funcionamento de uma economia de iniciativa privada. É obviamente incompleta. Não há nenhum banco central que fornece dinheiro, nenhum sistema bancário, e nenhum governo que impõe impostos, constrói estradas, ou fornece a instrução ou a defesa nacional. Mas o essencial do setor privado do setor privado que trabalha, produzindo e comprando produtos e serviços está representado de forma útil na Figura 1. O modelo esquemático da Figura 1 apresenta certas desvantagens quando se trata de representar quantidades tais como o valor dos salários e pagamentos de salários ou o número de carros produzidos. Para representar as magnitudes mais convenientemente, os economistas empregam um modelo matemático, um conjunto de equações que descrevem várias relações entre variáveis. Considere as aquisições domésticas de produção, mostradas como a atividade 4 na Figura 1. Se W é o valor dos salários e salários que as famílias ganham, e C é as despesas domésticas em roupas, então a equação C .12 W indica que as famílias gastam 12% Salários e salários em roupas. Uma equação também poderia ser construída para representar as compras domésticas de carros ou quaisquer outros bens e serviços. De facto, cada uma das actividades ilustradas na Figura 1 pode ser representada na forma de uma equação. Fazer isso pode levar uma mistura de teoria econômica, fatos econômicos básicos sobre a economia particular, e sofisticação matemática, mas uma vez feito, o resultado seria um modelo econômico matemático ou quantitativo, que é apenas um passo importante longe de um modelo econométrico. Na equação para compras de roupas, 12,12 W, 12% foi selecionado apenas para fins ilustrativos. Mas se o modelo é dizer algo útil sobre a economia americana de hoje, ele deve conter números (econometristas e outros aplicando métodos estatísticos semelhantes se referem a tais números como parâmetros) que descrevem o que realmente acontece no mundo real. Para este propósito, devemos nos voltar para os dados históricos relevantes para descobrir qual a porcentagem dos americanos de renda familiar, na verdade, normalmente gastam em roupas. A coluna intitulada Total na Tabela 1 mostra a porcentagem de americanos que os americanos gastaram em roupas (incluindo sapatos) para cada um dos anos de 1995 a 2002. Um fato é imediatamente óbvio: 12% estava longe. Se tivesse sido deixado no modelo, teria levado a uma substancial superestimação das compras de roupas e teria sido inútil entender ou prever o comportamento na economia americana. Algo mais próximo de 4,21%, a média dos valores anuais na coluna Total, refletiria com mais precisão o gasto anual total em roupas e sapatos como uma porcentagem da renda familiar nos Estados Unidos. Um olhar mais cuidadoso sobre os fatos, no entanto, revela que 4,21% podem não representar adequadamente o comportamento real. Houve uma variação anual substancial de cerca de 4,5 por cento para tão pouco como 3,9 por cento na renda familiar gasto em roupas e sapatos. Além disso, parece haver uma tendência descendente, com as maiores percentagens chegando em meados da década de 1990 e as menores percentagens chegando mais recentemente. O seguinte procedimento estatístico simples cuida dessas objeções. Comece com o total de gastos anuais com roupas e sapatos, subtraia 100 bilhões e, em seguida, calcule a despesa anual em roupas e sapatos além dos primeiros 100 bilhões, como uma porcentagem da renda familiar. A coluna Total 100 na Tabela 1 mostra o resultado muito satisfatório, com pouca variação anual em torno da média de 2,65% e sem tendência aparente ao longo do tempo. Você pode imaginar o que representa essa subtração de 100 bilhões. Aqui está uma maneira útil de pensar sobre isso. A população dos E. U.A. teve uma média de 277,6 milhões de pessoas durante 19952002. Portanto, o valor de 100 bilhões representa, em números redondos, 360 por pessoa (100 bilhões dividido por 277,6 milhões de pessoas). Os fatos na tabela 1 sugerem que uma despesa na roupa e nos sapatos que calculam uma média de aproximadamente 360 ​​por a pessoa por o ano é uma base, ou minimamente aceitável, a quantidade nos Estados Unidos estes dias. Uma vez que esse mínimo é contabilizado, compras adicionais de roupas e sapatos será de 2,65 por cento da renda familiar. Em outras palavras, os americanos gastam mais em roupas e sapatos, quanto maior a renda de sua casa, mas gastam pelo menos 100 bilhões por ano. E a melhor previsão do total que será gasto é: 100 bilhões, mais um adicional de 2,65% da renda familiar. Na forma de equação, isto é representado por C 100,0265 W, muito longe do C .12 W que começamos com. O fato de que os valores dos parâmetros 100 e .0265 na equação do vestuário foram determinados usando os dados relevantes é o que nos dá razão para acreditar que a equação diz algo significativo sobre a economia. Usar os dados para determinar ou estimar todos os valores de parâmetros no modelo é a etapa crítica que transforma o modelo econômico matemático em um modelo econométrico. Diz-se que um modelo econométrico está completo se contiver apenas equações suficientes para prever valores para todas as variáveis ​​no modelo. A equação C 100,0265 W, por exemplo, prediz C se o valor de W for conhecido. Assim, deve haver uma equação algures no modelo que determine W. Se todas essas conexões lógicas foram feitas, o modelo é completo e pode, em princípio, ser usado para prever a economia ou para testar teorias sobre seu comportamento. Na verdade, nenhum modelo econométrico é verdadeiramente completo. Todos os modelos contêm variáveis ​​que o modelo não pode prever porque são determinadas por forças externas ao modelo. Por exemplo, um modelo realista deve incluir os impostos sobre o rendimento das pessoas singulares recolhidos pelo governo porque os impostos são a cunha entre o rendimento bruto obtido pelas famílias e o rendimento líquido (o que os economistas chamam de rendimento disponível) disponível para as famílias gastarem. Os impostos arrecadados dependem das alíquotas de imposto de renda. Mas as taxas de imposto são determinadas pelo governo como parte de sua política fiscal e não são explicadas pelo modelo. Se o modelo for utilizado para prever a atividade econômica em vários anos, o econometrista deve incluir taxas de imposto futuras antecipadas na base de informações do modelo. Isso exige uma suposição sobre se o governo vai mudar as taxas de imposto de renda futuro e, em caso afirmativo, quando e por quanto. Da mesma forma, o modelo requer uma suposição sobre a política monetária que o banco central (o Federal Reserve System nos Estados Unidos) buscará, bem como suposições sobre uma série de outras fora das variáveis ​​modelo (ou exógenas) para Prever todo o interior das variáveis ​​modelo (ou endógenas). A necessidade de o econometrista usar o melhor julgamento econômico disponível sobre fatores externos é inerente à previsão econômica. Uma previsão econômica pode ser errada por duas razões: (1) suposições incorretas sobre as variáveis ​​externas ou exógenas, chamadas de erros de entrada ou (2) equações econométricas que são apenas aproximações à verdade Mínimo não representam exatamente 2,65% da renda familiar a cada ano). Desvios das previsões dessas equações são chamados erros de modelo. A maioria dos analistas econométricos acredita que o julgamento econômico pode e deve ser usado não apenas para determinar valores para variáveis ​​exógenas (uma exigência óbvia), mas também para reduzir o tamanho provável do erro do modelo. Tomado literalmente, a equação C 100 .0265 W significa que qualquer desvio de compras de roupas de 100 mais 2,65 por cento da renda familiar deve ser considerada uma aberração aleatória do comportamento normal ou esperado de um desses vagabundos inerentemente imprevisíveis do comportamento humano que continuamente tropeçar pesquisadores, Economistas e outros que tentam prever eventos socioeconômicos. O previsor econômico deve estar preparado para estar errado por causa de um erro modelo imprevisível. Mas é todo o erro do modelo realmente imprevisível Suponha que o forecaster lê os relatórios que indicam a reação unusually favorável do consumidor aos estilos os mais atrasados ​​na roupa. Suponha que, com base nisso, o cronista acredita que, nos próximos anos, as compras de vestuário provavelmente excederão o mínimo usual em algo mais próximo de 3% do que o usual 2,65% da renda familiar. Se o forecaster ignorar esta crença bem fundamentada de que as vendas de vestuário estão prestes a decolar e, assim, produzir uma previsão que é realmente esperado para ser errado A resposta depende do propósito da previsão. Se a finalidade é puramente científica de determinar com que precisão um modelo bem construído pode prever, a resposta deve ser: Ignorar as informações externas e deixar o modelo sozinho. Se o objetivo é o mais pragmático de usar a melhor informação disponível para produzir a previsão mais informativa, a resposta deve ser: Incorporar as informações externas no modelo, mesmo que isso signifique efetivamente apagar o valor do parâmetro .0265 e substituí-lo por. 0300 ao gerar projeção dos próximos anos. Impor esses ajustes constantes nas previsões foi, em certa época, depreciado como inteiramente não-científico. Hoje em dia, muitos pesquisadores consideram esse comportamento como inevitável na ciência social da previsão econômica e começaram a estudar o melhor modo de uma perspectiva científica para incorporar tais informações externas. Grande parte da motivação por trás da tentativa de especificar o modelo econômico mais precisamente descritivo, tentando determinar os valores dos parâmetros que mais representam o comportamento econômico e combinando-os com a melhor informação externa disponível, surge do desejo de produzir previsões precisas. Infelizmente, uma precisão de previsões econômicas não é fácil de julgar há simplesmente muitas dimensões de detalhe e interesse. Um usuário da previsão pode se preocupar principalmente com o produto interno bruto (PIB), outro principalmente sobre as exportações e importações, e outro principalmente sobre a inflação e as taxas de juros. Assim, a mesma previsão pode fornecer informações muito úteis para alguns usuários enquanto é enganosa para os outros. Por falta de qualquer coisa obviamente superior, o indicador mais comum da qualidade de uma previsão macroeconômica é como exatamente ele prevê o crescimento real do PIB. O PIB real é a medida sumária mais abrangente de todos os bens e serviços acabados sendo produzidos dentro dos limites geográficos da nação. Para muitos propósitos, há muito valor em saber, com algum tempo de espera, se esperar que o PIB real aumente a uma taxa rápida (uma economia em expansão com uma taxa de crescimento acima de 4%), a abrandar ou a acelerar em relação ao comportamento recente , Ou estar a cair (uma economia fraca com uma taxa de crescimento abaixo de 1 por cento ou mesmo uma economia recessiva com uma taxa de crescimento negativa). As informações contidas na Figura 2 podem ser usadas para julgar, na forma sumária indicada, a precisão de previsão econométrica alcançada pelo Seminário de Pesquisa em Economia Quantitativa (RSQE) da Universidade de Michigan nas últimas três décadas. O projeto de previsão RSQE, que remonta à década de 1950, é um dos mais antigos nos Estados Unidos. A Figura 2 compara, para cada um dos anos 19712003, a variação percentual real do PIB real (a taxa de crescimento dos economistas) com a previsão RSQE publicada em novembro do ano anterior. Existem várias maneiras de caracterizar a qualidade do registro de previsão RSQE. Embora as previsões tenham perdido a variação percentual real em uma média de apenas 1,1 pontos percentuais (medido pelo erro médio de previsão sem considerar sinal), o erro de previsão foi tão pequeno quanto 0,5 ponto percentual ou menos em treze dos trinta e três anos mostrados . Por outro lado, seis anos tinham erros previstos de 2 pontos percentuais ou mais, e para 1982 e 1999, os erros de previsão foram de 3,1 e 3,0 pontos percentuais, respectivamente. Mas, apesar de alguns erros relativamente grandes, nunca houve um ano de crescimento que o RSQE previu ser um ano fraco nunca um ano fraco que o RSQE previu ser um ano de crescimento e apenas alguns exemplos mais recentes, 1999 e 2001, em que a previsão realmente foi a Maneira errada no sentido de faltar mal sobre se a taxa de crescimento dos economistas estava prestes a aumentar ou diminuir em relação à taxa de crescimento dos anos anteriores. A discussão, até agora, tem se concentrado no que é referido como um modelo econométrico estrutural. Ou seja, o econometrista usa uma mistura de teoria econômica, matemática e informações sobre a estrutura da economia para construir um modelo econômico quantitativo. O econometrista então se volta para o dado observado para estimar os valores dos parâmetros desconhecidos e transformar o modelo econômico em um modelo econométrico estrutural. O termo estrutural refere-se ao fato de que o modelo obtém sua estrutura, ou especificação, a partir da teoria econômica que o econometrician começa com. A idéia, por exemplo, de que os gastos com roupas e sapatos são determinados pela renda familiar provém do núcleo da teoria econômica. As teorias econômicas são complexas e incompletas. Para ilustrar: Não há outras variáveis, como o preço do vestuário em relação a outros bens de consumo, a matéria também Esta situação torna muito mais difícil do que implícita a este ponto para especificar o modelo econômico deve começar com a liquidação com uma economia estrutural Modelo para uso na previsão. Nos últimos anos, os econometristas descobriram que é possível fazer previsões econômicas usando um procedimento simples, não-estrutural, sem perder muita precisão de previsão. Embora o procedimento mais simples tenha custos significativos, esses custos não aparecem no curso normal da previsão. Isto será explicado após uma rápida introdução ao procedimento alternativo conhecido como previsão de séries temporais. A idéia de previsão de séries temporais é facilmente explicada com o auxílio da Figura 3, que mostra as variações ano a ano nos gastos com roupas e sapatos a partir de 1981. Vs. RSQE Forecast from the Preceding November) Figura 3 Despesa em vestuário e calçados, ano a ano Mudanças, 1981-2002 passando por 2002. A linha horizontal marca a mudança média anual de 8,8 bilhões. A maioria das mudanças ano a ano está na faixa de 4,413,2 bilhões, e apenas uma mudança, a de 2001, está bem fora dessa faixa. Em outras palavras, as mudanças de ano para ano parecem ser estáveis. Alguns estão acima de 8,8 bilhões e alguns estão abaixo de 19831988 exibiram uma seqüência de mudanças que foram todos perto de 11 bilhões, mas isso era incomum. Mais frequentemente, a mudança de um ano é pouco guia para a mudança de próximos anos, como as mudanças saltam demais. Então, uma regra de previsão que diz que os próximos anos gastando em roupas e sapatos serão 8,8 bilhões a mais do que este ano de gastos faz bom senso. E isso, para este caso simples, é a essência da previsão das séries temporais. Olhe atentamente para o comportamento histórico da variável de interesse, e se esse comportamento é caracterizado por algum tipo de estabilidade, chegar a uma descrição quantitativa dessa estabilidade e usá-lo para construir a previsão. Nem sempre é fácil ver a estabilidade com que se pode contar para fornecer uma previsão confiável, e os econometristas desenvolveram procedimentos sofisticados para extrair a estabilidade e medi-la. De um modo geral, o procedimento das séries cronológicas eo procedimento do modelo estrutural parecem produzir previsões relativamente boas ou más para um ano ou dois no futuro. Mas o procedimento da série cronológica tem a vantagem distinta de ser muito mais simples. Podemos prever gastos com roupas e sapatos sem ter que se preocupar com a relação teórica entre gastos e renda familiar. Não precisa ser especificado e seus parâmetros não precisam ser estimados apenas foco na própria variável de vestuário. Então, onde estão os custos significativos na utilização do procedimento de previsão de séries temporais Eles vêm do fato de que o procedimento dá uma resposta numérica e nada mais. Se o usuário da previsão, por exemplo, um fabricante de roupas perguntar por que razão a previsão diz o que faz, o econometrician séries temporais só pode responder, Porque thats a forma como os gastos com roupas se comportou no passado, não, Porque a renda do agregado vai subir Fortemente em resposta a uma política monetária expansionista que está sendo conduzida para. Em suma, não há economia na análise em primeiro lugar. Se houvesse, o usuário seria capaz de responder, Isso faz sentido planejar mal com base na previsão ou, alternativamente, eu acho que a previsão é muito bom para ser verdade, porque Im convencido de que a política monetária expansionista está prestes a ser revertida, E assim Im barbear a previsão em meu planejamento. A previsão de séries temporais deixa o usuário pendurado: basta levá-lo ou deixá-lo. Como muitos meteorologistas trabalham com modelos estruturais, os usuários podem adquirir não só as várias previsões numéricas, mas também a análise econômica que acompanha e justifica, ou explica, cada previsão. Um usuário que tem que agir com base em uma previsão e pode escolher entre as previsões alternativas disponíveis é certamente obter informações muito mais quando essas previsões têm uma base económica estrutural. Finalmente, e relacionado com a discussão anterior, modelos estruturais são o único jogo na cidade quando se trata da área importante de análise de política econométrica ou outros cálculos. Assim, uma previsão de linha de base pode ser calculada usando um modelo econométrico estrutural e as melhores informações disponíveis para o previsor. E então alguém pergunta: E se o Congresso elevar a alíquota do imposto de renda em cinco pontos percentuais? Esta única perturbação é então imposta no cálculo original, ea previsão é recalculada para mostrar a avaliação dos modelos do efeito sobre a economia da mudança postada no governo politica fiscal. Os economistas comumente empregam tais cálculos no processo de fornecer aconselhamento a empresas e unidades de governo. A validade prática de tais aplicações depende de quão bem a estrutura de modelos representa o comportamento econômico que é central para o que se pergunta ser feita. Todos os modelos são meramente aproximações à realidade a questão é se uma dada aproximação de modelos é suficientemente boa para a questão em questão. Assim, tornar os modelos estruturais mais precisos é uma tarefa de grande importância. Enquanto os usuários do modelo perguntarem se, os modelos econométricos estruturais continuarão a ser usados ​​e úteis. Sobre o Autor Saul H. Hymans é um professor emérito de economia e estatística e diretor do Seminário de Pesquisa em Economia Quantitativa da Universidade de Michigan. Leitura adicional Howrey, E. Philip, Saul H. Hymans, e Michael R. Donihue. Mesclando previsões mensais e trimestrais: Experiência com MQEM. Journal of Forecasting 10 (Maio 1991): 255268. Hymans, Saul H. Joan P. Crary e Janet C. Wolfe. As Perspectivas Econômicas dos Estados Unidos para 20042005. Em Perspectivas Econômicas para 2004, Actas da 51ª Conferência Anual sobre as Perspectivas Econômicas, Ann Arbor, Michigan, 2004. Pp. 184. Kennedy, Peter. Um Guia para Econometria. 5a ed. Cambridge: MIT Press, 2003. Especialmente chaps. 18 e 19. Klein, Lawrence R. ed. Desempenho Comparativo de Modelos Econométricos dos EUA. Oxford: Oxford University Press, 1991. Especialmente chaps. 1, 3, 10, 11 e 12. Klein, Lawrence R. e Richard M. Young. Uma Introdução à Previsão Econométrica e Modelos de Previsão. Lexington, Mass. Lexington Books, 1980.