Az ökonometria a közgazdaságtan egyik részterülete, amely a matematika és a statisztika eszköztárát használja fel.
A matematika területéről leginkább a valószínűség-számítást veszi át, a statisztika területéről pedig az idősorok elemzését és a regressziószámítást. Az ökonometria célja a gazdasági, társadalmi modellek, folyamatok empirikus úton történő vizsgálata, valamint korábbi adatok alapján a jövőbeli trendek előrejelzése. A közgazdászok egyik leghatékonyabb eszköze a digitális világ térhódítása óta.
A terület úttörői
Lawrence Klein, Ragnar Frisch és Simon Kuznets úttörők voltak az ökonometria területén. Eredményeikért 1971-ben mindhármukat közgazdasági Nobel-díjjal tüntették ki. A tudományterület eszközeit ma már akadémikusok és gyakorlati szakemberek, például a Wall Street kereskedői és elemzői széles körben használják.
Az ökonometria alkalmazása
Az ökonometria számos területen alkalmazható a közgazdasági modelleken túl is, hiszen eszköztára a társadalomtudományi modellek vizsgálatában is segítségünkre lehet. A megfelelő adatok megléte esetén így nemcsak olyan pénzügyi kérdések vizsgálhatók, hogy milyen tényezők mennyiben befolyásolják egy részvény árfolyamát, de olyan társadalomtudományi problémákra is választ kaphatunk mint, hogy milyen hatással van egy alsótagozatos diák teljesítményére az osztálya tanár-diák aránya.
A tudományterület egyre szélesebb körben való alkalmazása azzal indokolható, hogy napjainkban egyre több és szélesebb körű adat, valamint több számítási kapacitás áll rendelkezésre. Megemlíthető például a marketing területe. Az online vásárlás révén a fogyasztókról elérhető rengeteg információból az eladók nem csak a fogyasztás jövőbeli trendjeire, de az egyes vásárlók egyéni preferenciáira is következtetni tudnak.
Ökonomia módresztana
Az ökonometriai módszertan első lépése az adatkészlet beszerzése, tisztítása, szükség esetén transzformálása, és elemzése. Ezek az adatok lehetnek például a részvényindex korábbi árai, a fogyasztói pénzügyek felméréséből összegyűjtött megfigyelések, vagy a munkanélküliségi és inflációs ráta a különböző országokban. Emellett szükségünk van egy, az adathalmazokat meghatározó hipotézisre is, melyet a modell felállításával igazolni vagy cáfolni tudunk.
Korrelációs modell esetén, például amennyiben az S&P 500 részvényindex éves árváltozása és a munkanélküliségi arány közötti kapcsolatot szeretnék megfigyelni, akkor először mindkét adatsort össze kell gyűjteni. Ezen adatsorok segítségével például ellenőrizni tudjuk azt a hipotézist, hogy a magasabb munkanélküliség az S&P500 index alacsonyabb értékéhez vezet. Ebben az esetben a tőzsdei ár tehát a függő változó, a munkanélküliségi ráta pedig a független vagy magyarázó változó.
Elemzésünkben több magyarázó változó is szerepelhet – például a tőzsdei árak magyarázatakor a munkanélküliség mellett a GDP és az infláció változásait is figyelembe vehetjük. Ha egynél több magyarázó változót használunk és a változók között lineáris összefüggést feltételezünk akkor azt többszörös lineáris regressziónak nevezzük. Ez a modell az ökonometria leggyakrabban használt eszköze.