10 elementos de um bom projeto de pesquisa Econometria

A seguir estão os dez componentes que você precisa incluir em qualquer projeto econometria pesquisa. Não importa o que as especificidades do seu atribuição de classe, você provavelmente vai ser esperado para chegar a um tópico, coleta de dados, use software econometria para completar a análise, e interpretar suas descobertas.

Apresentando o tema e colocar a questão principal de interesse

Os primeiros parágrafos do seu papel de investigação deve fornecer uma descrição interessante do seu tópico. Esta seção é importante porque tanto capta a atenção dos seus leitores ou aborrece-los desde o início.

A secção introdutória do seu projeto de pesquisa deve incluir os dois componentes seguintes, nesta ordem:

• Explicação do tema

• Descrição da sua abordagem

Discutindo a pertinência e importância de seu tópico

A secção introdutória do documento também deve motivar o assunto para que os leitores apreciam a importância do tema e suas descobertas.

O primeiro parágrafo da sua secção introdutória deve fornecer uma explicação básica de sua pergunta de pesquisa para despertar o interesse do leitor, e você deve segui-lo no segundo parágrafo com um argumento mais profunda para a importância e relevância do tema.

Revisando a literatura existente

Outros pesquisadores são susceptíveis de ter examinado o tema do seu papel (ou algo intimamente relacionado), de modo que uma seção de seu papel deve rever outras pesquisas sobre o tema. O comprimento desta seção depende da quantidade de pesquisas anteriores que foi concluída em seu tópico, mas você deve planejar em cerca de duas a quatro páginas de revisão da literatura.

Esta seção deve ser colocado imediatamente após a introdução do tema e descrever brevemente a sua contribuição na introdução, mas antes de começar a entrar em detalhes de seu modelo e dados.

Em sua seção de literatura-avaliação, o foco em resumo, destacando os pontos fortes e apontar as fraquezas de pesquisas anteriores. A não ser que o objetivo de seu trabalho é replicar ou atualizar um estudo existente com novos dados, você provavelmente vai querer se concentrar em um dos pontos fracos na literatura antes que você pretende o seu próprio trabalho econométrico para resolver.

Descrevendo a estrutura conceitual ou teórico

Uma das características que diferencia a pesquisa aplicada em econometria de outras aplicações de análise estatística é uma estrutura teórica apoiar o trabalho empírico. Em outras palavras, a estrutura teórica do seu conhecimento de economia é enfatizada em econometria (e deve justificar a ligação entre as variáveis ​​dependentes e independentes) em vez de se concentrar apenas no ajuste estatístico entre as variáveis.

Ao tocar em seus vastos estoques de senso comum e usando a teoria econômica sólida, é possível chegar a conclusões metódicos sobre quais variáveis ​​são independentes e podem ser usados ​​para explicar o seu desfecho de interesse.

Explicando o seu modelo econométrico

Depois de desenvolver a estrutura teórica do seu modelo, você precisa conectar que, com a sua abordagem empírica (isto é, o seu método de análise estatística e da observação), que é formalmente conhecido como o seu modelo econométrico.

A teoria econômica orienta a sua escolha de variáveis ​​dependentes e independentes. Neste ponto, no entanto, você deve explicar e justificar quaisquer características de especificação do modelo econométrico (logs, função quadrática, variáveis ​​dependentes qualitativas, e assim por diante) que não são directamente abordadas pela estrutura conceitual.

Discutindo o método (s) de estimativa

Porque estimativa geralmente assume que certas condições estatísticas realizar, indo de seu modelo econométrico para a estimativa pode não ser totalmente simples.

problemas de estimação decorrentes da falta de um (ou mais) do modelo de regressão linear clássico (CLRM) premissas são comuns na investigação econométrica aplicada. Se o modelo empírico tem problemas potenciais - como multicolinearidade ou heteroskedasticity - você deve descrever a fonte, discutir como os resultados podem ser afetados, e explicar como você vai lidar com as complicações.

Fornecendo uma descrição detalhada de seus dados

Os seus resultados econométricos são tão bons os dados utilizados para estimar o modelo (s). Dê uma descrição detalhada dos dados que você usar. Abordar estas questões:

• Como o conjunto de dados foi adquirido e sua fonte (s)

• A natureza dos dados (corte transversal, séries de tempo, ou painel)

• O intervalo de tempo coberto pelos dados

• Como e com que frequência os dados foram coletados

• O número de observações presentes

• Se todas as observações foram expulsos e por

• Estatísticas sumárias (média, desvio padrão, e assim por diante) para todas as variáveis ​​usadas em seu modelo econométrico (s)

Cerca de um parágrafo de seu trabalho de pesquisa deve descrever o conteúdo dos dados e convencer os leitores de que a sua utilização é sensato para sua questão de pesquisa. Em um parágrafo adicional ou dois, use as estatísticas de resumo quantitativos para convencer os leitores de que os dados são confiáveis ​​e de alta qualidade.

Construção de tabelas e gráficos para apresentar seus resultados

A maioria dos projectos de investigação econométricos envolvem a estimativa inúmeras variações de modelos relacionados. Depois de escolher quais os resultados são mais importantes e relevantes para abordar a sua pergunta de pesquisa, você precisa organizá-los de uma forma concisa.

Uma tabela útil tipicamente contém estimativas de vários modelos diferentes, mas relacionados. Ele pode ajudar a convencer os leitores de que seus resultados são robustos, ou ele pode levar a uma discussão sobre por que eles são sensíveis a mudanças nas especificações.

Interpretando os resultados apresentados

Os leitores podem perder o controle de detalhes sobre as especificações do seu modelo econométrico, a escala das variáveis, e outros aspectos que influenciam a forma como os seus resultados devem ser interpretados.

Relatando seus resultados econométricos não é suficiente- você também precisa decifrar os resultados para os seus leitores. O elemento mais importante na discussão de seus resultados é a avaliação da significância estatística e magnitude para as variáveis ​​primárias de interesse (os mais importantes na abordagem da questão de pesquisa).

Algumas de suas variáveis ​​podem ser mais difíceis de entender (porque, por exemplo, eles são medidos em toras, ou o modelo é não-linear), então você precisa chegar a uma interpretação das estimativas dos coeficientes para os seus leitores.

Resumindo o que você aprendeu

A conclusão do seu projeto de pesquisa deve sintetizar os resultados e explicar como eles estão conectados à sua pergunta principal.

Quando você resumir seu trabalho, começar por explicar o que você fez em sua análise. Em seguida, discutir o que você descobriu e as implicações dessas descobertas. Finalmente, expressar algumas limitações de sua pesquisa (sem ser demasiado crítico) e fazer algumas sugestões para futuras pesquisas sobre o tema.

Certifique-se evitar estes erros comuns ao desenhar suas conclusões:

• Concentrando-se em variáveis ​​com coeficientes que são estatisticamente significativos, mesmo quando a magnitude do seu efeito sobre a variável dependente é insignificante (quase nenhum efeito)

• Ignorando as variáveis ​​com coeficientes estatisticamente insignificantes, particularmente quando esta constatação contradiz as crenças ou expectativas anteriores