O Papel da Casuality em Econometria

Econometria é normalmente usado para um dos seguintes objectivos: a previsão ou previsão de eventos futuros ou de explicar como um ou mais fatores afetam alguns desfecho de interesse. Apesar de alguns problemas econometria tem dois objetivos, na maioria dos casos você usa ferramentas econométricas para um objetivo ou outro.

Independentemente do objectivo para o uso de econometria, estudos econométricos geralmente têm uma característica em comum: a especificação de um modelo. especificação do modelo consiste em selecionar um resultado de interesse ou variável dependente (normalmente rotulado como Y) E um ou mais independentes fatores (ou variáveis ​​explicativas, geralmente marcado com xs). Além da seleção variável, especificação do modelo também se refere à escolha de uma forma funcional adequada.

Variáveis ​​independentes são os fatores que causam mudanças em sua variável dependente, e não o contrário. Porque a maioria das situações em economia (e, em alguns campos de negócios, como marketing e contabilidade) envolvem cenários de causa e efeito, aplicada trabalho em econometria presta atenção cuidadosa às variáveis ​​escolhidas para ser dependente e independente.

Se a relação entre as variáveis ​​de causa e variáveis ​​efeito não é óbvia, você deve utilizar o seu bom senso e conhecimento de economia comum para justificar os pressupostos causais do seu modelo.

justificando seu modelo significa que você deve ser capaz de explicar por que faz sentido pensar em sua variável dependente como sendo causada pelas variáveis ​​independentes que você selecionou. Em alguns casos, essa conexão pode ser óbvia, mas em outros casos pode ser necessário para fornecer uma explicação detalhada.

Por exemplo, se você tem dados de estado e sua variável dependente é a quantidade média de tempo trabalhadores desempregados estão sem emprego, que você gostaria de incluir variáveis ​​independentes que capturam as características de qualificação dos trabalhadores e outras características de estado que podem influenciar a duração do período de desemprego . Os níveis médios de educação e experiência de trabalho são características que, de acordo com a teoria do capital humano, deve ajudar os trabalhadores a reduzir a quantidade de tempo que está desempregado.

Estas são variáveis ​​independentes justificáveis ​​e não vai exigir muita explicação por causa de sua ligação direta com o desfecho de interesse.

Por outro lado, as políticas estatais, como assistência social e seguro-desemprego, têm uma conexão menos óbvia. No entanto, eles são susceptíveis de influenciar a tomada de decisão dos trabalhadores e ser fatores causais importantes. É provável, porém, que você vai precisar investir mais tempo explicando como eles estão relacionados ao resultado e por sua inclusão entre as variáveis ​​independentes faz sentido.

Tenha em mente que a análise de regressão identifica o sentido (signo) e força (magnitude) da relação entre as variáveis ​​no modelo. Mas a força da relação estatística não implica causalidade.

A figura mostra o gráfico de dispersão da produção mensal de sorvete nos Estados Unidos e as mortes de afogamento em Florida piscinas única residência em 2006. Você pode ver que a produção de afogamento e sorvete tem uma forte relação positiva (linha de tendência é positivamente inclinada, então as duas variáveis mover na mesma direção [mortes aumentam, gelo aumento creme]), mas você não tem um argumento forte para um causando o outro, simplesmente porque eles estão correlacionados (sorvete afeta afogamento?).

É simplesmente um exemplo de correlação espúria, que ocorre quando duas variáveis ​​coincidentemente tem uma relação estatística (positiva ou negativa), mas um não causa o outro.

O nexo de causalidade não pode ser comprovada por resultados estatísticos. Os seus resultados podem ser utilizados para apoiar a hipótese de causalidade, mas só depois que você desenvolveu um modelo que é bem fundamentada na teoria económica e / ou bom senso.