계량 경제학 및 가치 추정 데이터 포인트 응용

계량 경제학 및 가치 추정

계량 경제학

이전 섹션에서는 데이터 포인트, 수익 체감 또는 한계 효용 체감이 있는 추세 곡선,
가장 잘 맞는 추세선, 모든 측면이 균형을 이루는 균형 결과,
비평형 결과 및 균형 결과에 발생할 수 있는 변화 또는 다양한 미시 경제에 대해 설명했습니다.
또는 이것이 적용될 수 있는 거시경제 분야. 그러나 이것은 모두 순전히 이론적인 것이었습니다.
이러한 아이디어를 사용하고 실제로 행동 및 정책 수치 값을 결정하는 데 사용할 수 있는 일부
유형의 결과를 생성하려면 분석에 추가해야 하며 이것이 이 섹션의 초점입니다.

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곡선과 선에 대한 논의에서 실제로 데이터 포인트는 곡선인 경향이 있어
소비와 관련하여 한계 효용 체감을 나타내거나 생산과 관련하여 수익 체감을 나타내지만,
대신 직선으로 보는 것이 유용하다고 제안되었습니다.
윤곽. 이것의 장점은 직선은 절편과 일정한 기울기를 제공하는 반면 곡선은 절편이 없을 수도 있고
일정한 기울기를 갖지 않을 수도 있다는 것입니다.
이 섹션에서는 이를 기반으로 절편 및 기울기 값을 사용합니다.

많은 사람들이 경제학의 모든 영역이 미시경제학 또는 거시경제학 범주에 속한다고 생각하지만
실제로는 이 주제에 세 번째 부문이 있습니다.
이 분야는 계량 경제학(Econometrics)으로 알려져 있으며,
통계 분석을 사용하여 미시 또는 거시 이론이 설명하는 추세선 및 평형 결과에 대한 추정 수치를 찾습니다.

계량 경제학 절차는 다음과 같습니다.

1) 먼저 조사 중인 변수의 값(예: 제품 판매 수량)과 인과 관계 또는 상관 관계를 나타내는 것으로 간주되는 변수의 관련 값을 연결하는 일련의 샘플 데이터 포인트를 수집합니다. (예: 판매가 발생했을 때 해당 제품의 가격). 2) 통계 소프트웨어를 사용하여 ‘회귀’를 수행합니다(대학 또는 대학에 있는 사람은 전문 경제학 소프트웨어에 액세스할 수 있어야 하고 다른 사람은 Microsoft Excel을 사용할 수 있음). 이는 조사 중인 변수를 ‘y 변수'(예: 판매 수량)로 선택하고 원인으로 간주되거나 원인과 상관 관계가 있는 것으로 간주되는 관련 변수를 ‘ x 변수'(예: 가격). 그런 다음 회귀는 두 변수 간의 추정된 관계를 계산합니다.

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예를 들어, 수집된 데이터 포인트가 소비자 수요 및 다양한 가격의 판매 수와 관련된 경우 회귀는 추정 값을 제공할 수 있습니다.

절편 = 17; 기울기 = -1.5

다음 다이어그램은 이 책에서 이전에 보았던 수요선을 다시 방문하지만 이번에는 추세선이 수직축을 자르는 절편과 기울기에 대한 이러한 예제 값을 추가합니다. 기울기는 가로축의 변수가 1 증가함에 따라 세로축의 변수가 어떻게 변하는지를 보여주며, 기울기 = 세로축 변수 변경/수평 변수 변경인 앞에서 주어진 공식과 동일한 결과를 제공합니다.