Statistiques vs économétrie : quelle est la différence ?



Le domaine des statistiques concerne la collecte, l’analyse, l’interprétation et la présentation des données.

L’économétrie est simplement l’application de méthodes statistiques à des sujets d’économie.

Par exemple, un étudiant qui suit un cours d’introduction aux statistiques peut se renseigner sur les sujets suivants :

Un étudiant qui suit ensuite un cours d’économétrie apprendrait à appliquer chacune de ces méthodes statistiques pour répondre à des questions de recherche liées à l’économie.

Si un étudiant souhaite devenir économètre, il doit d’abord se familiariser avec les concepts enseignés dans un cours d’introduction aux statistiques.

Ils peuvent ensuite suivre un cours d’économétrie pour apprendre à appliquer les méthodes statistiques à des questions de recherche spécifiques dans le domaine de l’économie.

Méthodes statistiques courantes utilisées en économétrie

Le domaine de l’économétrie utilise de nombreuses méthodes statistiques.

Les exemples suivants illustrent certaines méthodes couramment utilisées.

Exemple 1 : Statistiques descriptives

Les économètres utilisent fréquemment des statistiques descriptives pour résumer l’état actuel d’une économie dans un domaine particulier.

Par exemple, un économètre peut collecter les données suivantes sur les individus d’une ville particulière :

  • Taille de la population : 85 000
  • Revenu moyen du ménage : 71 200 $
  • Revenu médian des ménages : 56 400 $
  • Écart type du revenu du ménage : 12 200 $

Grâce à ces statistiques descriptives, l’économètre peut acquérir une solide compréhension de la répartition des revenus dans cette ville.

L’économètre pourrait également comparer ces valeurs à d’autres villes ou même comparer ces valeurs à la même ville sur une période différente.

Dans la pratique, les économètres utilisent constamment des statistiques descriptives pour mieux comprendre la situation économique des différentes villes, États et pays.

Exemple 2 : modèles de régression

Les économètres utilisent souvent des modèles de régression multiples pour comprendre comment divers facteurs affectent certaines variables de réponse .

Par exemple, un économètre qui étudie les maisons pourrait correspondre au modèle de régression suivant :

Variable de réponse :

  • Prix de la maison

Variables prédictives :

  • Pieds carrés
  • Nombre de chambres
  • Nombre de salles de bains
  • Taille du terrain

Ils peuvent ensuite utiliser ce modèle de régression pour comprendre exactement comment les différentes variables prédictives affectent la variable de réponse.

Par exemple, ils pourraient constater que pour chaque augmentation supplémentaire d’un pied carré de la taille de la maison (en maintenant toutes les autres variables constantes), le prix de la maison augmente en moyenne de 150 $.

Ou encore, ils peuvent constater que pour chaque salle de bains supplémentaire (toutes les autres variables étant constantes), le prix de l’immobilier augmente en moyenne de 8 500 $.

Ils peuvent également utiliser ce modèle de régression pour prédire le prix de la maison de vente en fonction des valeurs des variables prédictives du modèle.

Exemple 3 : Prévision de séries chronologiques

Les économètres utilisent souvent l’analyse de séries chronologiques pour prévoir l’état de l’économie d’un comté, d’une ville, d’un État ou d’un pays donné à un moment donné dans le futur.

Par exemple, un économètre peut utiliser des données historiques pour prédire le PIB, le taux de chômage, le taux d’intérêt ou toute autre mesure pour un pays donné à un moment donné dans le futur.

Connexe : Comment tracer une série chronologique dans R (avec des exemples)

Conclusion

En conclusion:

Le domaine des statistiques englobe une grande variété de méthodes qui peuvent être utilisées avec de nombreux types de données différents.

Le domaine de l’économétrie est simplement l’application de ces méthodes statistiques à divers sujets en économie.

Ressources additionnelles

Les articles suivants expliquent l’importance des statistiques dans divers domaines :

Pourquoi les statistiques sont-elles importantes ? (10 raisons pour lesquelles les statistiques sont importantes !)
L’importance des statistiques dans les entreprises
L’importance des statistiques dans l’éducation
L’importance des statistiques dans les soins de santé

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