ఎకోనొమెట్రిక్స్ (నిర్వచనం, ఉదాహరణలు) | ఫైనాన్స్ కోసం ఎకోనొమెట్రిక్స్ అంటే ఏమిటి?
ఎకోనొమెట్రిక్స్ అంటే ఏమిటి?
ఎకోనొమెట్రిక్స్ అనేది గణాంక నమూనా సూచనలను ఉపయోగించడం ద్వారా మరియు భవిష్యత్ ధోరణిని అంచనా వేయడానికి అందించిన డేటా నుండి పరిశీలన లేదా నమూనాను పొందడం ద్వారా ఆర్థిక డేటా యొక్క సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడం. గణితం మరియు గణాంకాల సంకలితంతో ఎకోనొమెట్రిక్స్ కేవలం ఆర్థికంగా ఉంటుంది మరియు గణాంక పద్ధతులను వర్తింపజేయడం ద్వారా అంచనా వేయడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి సహాయపడుతుంది.
ఎకోనొమెట్రిక్స్ యొక్క పద్ధతులు
మరింత సాధారణ పద్ధతులు:
- బహుళ లీనియర్ రిగ్రెషన్
- అంచనా సిద్ధాంతం
- ఎక్సెల్ లో లీనియర్ ప్రోగ్రామింగ్
- ఫ్రీక్వెన్సీ పంపిణీ
- సంభావ్యత పంపిణి
- సహసంబంధం & రిగ్రెషన్
- సమయ శ్రేణి విశ్లేషణ
- అనుకరణ సమీకరణం
ఫైనాన్స్ కోసం ఎకోనొమెట్రిక్స్ యొక్క ఉదాహరణలు
ఫైనాన్స్ కోసం ఎకోనొమెట్రిక్స్ యొక్క ఉదాహరణలు క్రింద ఉన్నాయి
ఎకోనొమెట్రిక్స్ ఉదాహరణ # 1
మైఖేల్ ఆదాయం 50000 డాలర్లు. అతని ఆదాయం యొక్క ఖర్చు విధానం 10000 - స్థిర అద్దె మరియు ఇతర గృహ ఖర్చులు ఈ కాలంలో సంపాదించిన స్థూల ఆదాయంలో 50%.
గత పోకడల ఆధారంగా సంబంధాన్ని పెంపొందించడానికి ఉత్తమమైన సాధనాల్లో బహుళ లీనియర్ రిగ్రెషన్ ఒకటి.
సమీకరణం = B అవుతుంది0 (అంతరాయం) + బి1 + ఇ (లోపం పదం)సమీకరణాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా మైఖేల్ సంపాదించిన ఆదాయం ఆధారంగా ఖర్చు చేసే మొత్తాన్ని పొందవచ్చు.
- ఖర్చు = బి0 (స్థిర అద్దె) + బి1 (ఇతర గృహ ఎక్స్.) + ఇ (లోపం పదం)
- = 10000 + 50% (50000)
- = 35000
గణాంక సాధనాలను వర్తింపజేయడం ద్వారా వచ్చిన ఫలితం నుండి కొంచెం పైకి లేదా క్రిందికి విచలనం ఉండవచ్చని లోపం పదం చూపిస్తుంది.
ఎకోనొమెట్రిక్స్ ఉదాహరణ # 2
అతని పని అనుభవం ఆధారంగా వ్యక్తి యొక్క జీతం తెలుసుకుందాం
కనీస వేతనాలు: K 10 కే
వ్యక్తి జీతంపై తిరోగమనం ఆధారంగా B అని తెలుసుకోండి1 = 2000
కాబట్టి పద్ధతిని వర్తింపజేయడం ద్వారా, ఒక వ్యక్తికి 10000 + కనీస వేతనాలు లభిస్తాయని అర్థం చేసుకోవచ్చు (2000 * అనుభవం యొక్క సంవత్సరాల సంఖ్య)
ఈ 10 కె మరియు 2 కె hyp హాజనిత విలువలు మరియు టి-టెస్ట్ & ఎఫ్-టెస్ట్ వంటి గణాంక సాధనాలపై పరీక్షించబడతాయి. అవి 0 నుండి గణనీయంగా భిన్నంగా లేకపోతే, అప్పుడు othes హించిన విలువకు v చిత్యం లేదు మరియు వేరే విలువను పొందడానికి పరీక్షను మళ్ళీ చేయవలసి ఉంటుంది.
ఫైనాన్స్‌లో ఎకోనొమెట్రిక్స్ ఎలా పనిచేస్తుంది?
ఎకోనొమెట్రిక్స్ యొక్క ప్రయోజనాలు
ఎకోనొమెట్రిక్స్ యొక్క ప్రయోజనాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి.
- సాధనాలను లేదా అనువర్తిత ఎకోనొమెట్రిక్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా అనుభావిక డేటాకు మద్దతు ఇచ్చే నిర్ణయం తీసుకునే ఉద్దేశ్యంతో డేటాను నిర్దిష్ట మోడల్‌గా మార్చగలుగుతారు.
- చెల్లాచెదురైన డేటా నుండి పేర్కొన్న నమూనా లేదా ఫలితాన్ని పొందడానికి సహాయం చేయండి.
- సమాచార బుట్ట నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని తిరిగి పొందటానికి మాకు ఉపయోగపడుతుంది.
ఎకోనొమెట్రిక్స్ యొక్క ప్రతికూలతలు
ఎకోనొమెట్రిక్స్ యొక్క కొన్ని ప్రతికూలతలు ఉన్నాయి.
- కొన్నిసార్లు ఆర్థిక సాధనాల ద్వారా ఏర్పడే సంబంధం నకిలీది, అనగా రెండు వేరియబుల్స్ మధ్య కూడా సంబంధం లేదు, అయితే మోడల్ గత సమాచారం ఆధారంగా ఒక నమూనాను చూపుతోంది. ఉదా. వర్షం మరియు డివిడెండ్ చెల్లించిన మధ్య పరస్పర సంబంధం
- పావుగంటలో వర్షం వచ్చినప్పుడల్లా కంపెనీ మాత్రమే ఆ కాలంలో డివిడెండ్‌ను ప్రకటిస్తుందని ఇది చూపిస్తుంది. వర్షానికి కూడా చెల్లించిన డివిడెండ్ యొక్క సంబంధం లేదు, కానీ ధోరణి ప్రకారం ఇది తప్పుడు సంకేతాలను అందించగలదు, ఇది తప్పు నిర్ణయానికి దారితీస్తుంది.
- సరళత మరియు ఖచ్చితత్వం మధ్య ఎల్లప్పుడూ ఎంపిక ఉంటుంది. అనువర్తిత ఆర్థిక శాస్త్రంలో మోడల్ స్పెసిఫికేషన్ చాలా ముఖ్యమైన పని. తక్కువ వేరియబుల్ ఎంచుకోవడం సరళతకు సహాయపడుతుంది మరియు వేగవంతమైన ఫలితాన్ని అందిస్తుంది, కానీ తగినంత సమాచారం కారణంగా ఇది సరికాదు మరియు అధిక సంఖ్యకు వెళితే. వేరియబుల్ యొక్క అప్పుడు మోడల్ క్లిష్టమైన, ఆర్థిక, లేదా భారీగా ఉంటుంది.
- డేటాలో ఉపయోగించే వేరియబుల్స్ మధ్య మల్టీకాలినియారిటీ సమస్య ఉండవచ్చు. ఎంచుకున్న వేరియబుల్ రెండు వివరణాత్మక వేరియబుల్స్ మధ్య తక్కువ పరస్పర సంబంధం కలిగి ఉండటం చాలా ముఖ్యం. మోడల్ ఈ విభాగాన్ని మోడల్ యూజర్‌లో వదిలివేసింది.
ముఖ్యమైన పాయింట్లు
- ఎకోనొమెట్రిక్స్ యొక్క సాధనాలు చాలా తీర్పు. తుది ముగింపు వినియోగదారు నుండి వినియోగదారుకు మారుతుంది.
- మోడల్ యొక్క రకం మరియు స్పెసిఫికేషన్‌ను బట్టి ఫలితం. ఫలితాలు మోడల్-ఆధారితమైనవి.
- డేటా ఎకనామిక్, సాధ్యమయ్యేది, మోడల్‌ను వర్తించేటప్పుడు పరిగణించవలసిన ఫలితాలను పొందే సమయం.
- ఇది క్రాస్ సెక్షనల్ లేదా టైమ్-సిరీస్ డేటా రెండింటిలోనూ వర్తించవచ్చు.
- టూల్ ప్యాక్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా ఎక్సెల్, టి-టెస్ట్, స్టాటిస్టిక్స్ టేబుల్, ANOVA టేబుల్ అనాలిసిస్ వంటి ఎఫ్-టెస్ట్ వంటి ఫలితాలను నిర్వహించడానికి అవసరమైన చుట్టుకొలత లేదా పరీక్ష ఉండాలి.
ముగింపు
- ఫలితాలు బయటకు వస్తాయో లేదో నిర్ణయాలు తీసుకోవటానికి గణాంకపరంగా ముఖ్యమైనవి అని ఎల్లప్పుడూ గుర్తుంచుకోండి
- ఇది పరిశీలనలో ఉన్న మోడల్ లేదా చుట్టుకొలత నుండి ఉద్భవించింది
- ఫలితం అనుభవపూర్వకంగా అలాగే భవిష్యత్ అనుకూలంగా ఉండాలి.
- ఇది పునరుద్ఘాటించే వ్యాయామం మరియు మంచి అంతర్దృష్టులను పొందడానికి ఒకే సమస్యకు వేర్వేరు నమూనాలను కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
- మెరుగైన మోడల్ స్పెసిఫికేషన్ ద్వారా ఫలితాలను అధికంగా అమర్చడం లేదా తక్కువగా మార్చడం చేయవచ్చు.
