Các yếu tố ảnh hưởng đến dữ liệu và dự báo

Dự báo kinh tế xây dựng các mô hình tìm cách dự đoán xu hướng kinh tế trong tương lai. Vấn đề trung tâm là liệu một chòm sao biến số nhất định chắc chắn sẽ dẫn đến một số kết quả. Xác định các biến có thể sử dụng với dữ liệu đáng tin cậy là nhiệm vụ chính của lĩnh vực này.

Các khái niệm

Dự báo kinh tế tìm cách hiểu những gì các lực lượng trong nền kinh tế tạo ra tăng trưởng. Các nhà kinh tế muốn tìm hiểu nguyên nhân gây ra các sự kiện như công nghiệp hóa, xuất khẩu, lạm phát hoặc trầm cảm. Ví dụ, một vấn đề dự báo phổ biến liên quan đến ảnh hưởng của tỷ lệ nợ tiêu dùng cao đối với cơ hội phục hồi kinh tế. Nếu bạn cho rằng chi tiêu của người tiêu dùng tăng là nguyên nhân chính của sự phục hồi, thì dự báo của bạn sẽ trở nên bi quan. Tất cả các mô hình dự báo bắt đầu bằng một khái niệm, một lý thuyết dựa trên một hiện tượng - chẳng hạn như nợ - sẽ thúc đẩy nền kinh tế theo cách này hay cách khác.

Mô hình

Các nhà kinh tế dự báo xu hướng kinh tế phụ thuộc hoàn toàn vào các mô hình. Dữ liệu tự nó không nói gì trừ khi nó được phân tích. Các mô hình dựa trên các giả định rằng một nhóm các biến gây ra một hiện tượng. Ví dụ, hầu hết các nhà kinh tế đăng ký vào mô hình cơ bản rằng lãi suất tăng gây ra suy thoái kinh tế vì tiền trở nên đắt đỏ hơn. Đây là một mô hình cung và cầu đơn giản về tiền là cơ bản vì vay là rất quan trọng đối với tất cả các nền kinh tế hiện đại. Do đó, các mô hình cơ bản như vậy là giả định rằng việc tăng lãi suất báo hiệu sự khan hiếm của thanh khoản khả dụng. Điều này dẫn đến sự suy giảm tăng trưởng kinh tế. Do đó, một lý thuyết là một tập hợp các giả định cơ bản, trong khi một mô hình là một phân tích chi tiết được sắp xếp để kiểm tra các giả định đó.

Biến

Không có biến, cả mô hình và dữ liệu đều không có ý nghĩa gì. Các biến là các nhóm khái niệm của các lực lượng kinh tế. Một vấn đề quan trọng là các biến chồng chéo, hoặc các biến đo lường cùng một thứ. Trong nhiều trường hợp, lãi suất cao có mối tương quan chặt chẽ với sự gia tăng đầu tư trái phiếu. Vì vậy, nếu bạn đang thực hiện một mô hình dự báo hành vi thị trường tiền tệ, việc tách các khoản đầu tư trái phiếu khỏi lãi suất vì hai biến riêng biệt có thể là một vấn đề. Vì hai biến đó có liên quan mật thiết với nhau, nên chúng thực sự có thể là một biến. Coi họ là hai sẽ tạo ra một mô hình sai lệch và vô giá trị. Các biến phải là các thực thể kinh tế duy nhất đo lường các lực khác nhau - không chồng chéo -. Giữ các biến duy nhất là một trong những vấn đề khó khăn nhất trong dự báo.

Dữ liệu

Dữ liệu là vấn đề muôn thuở của dự báo kinh tế. Khi một người đang đối phó với thất nghiệp, ví dụ, dữ liệu có thể bị trơn trượt. Có nhiều mô hình thất nghiệp giả định các định nghĩa khác nhau của thuật ngữ này. Một quan điểm cho rằng người thất nghiệp là tất cả những người đang nhận trợ cấp thất nghiệp. Tất nhiên, có nhiều người không nhận được, hoặc không còn nhận được lợi ích. Sau đó, có những người chỉ được tuyển dụng một phần hoặc làm việc dưới bàn. Có thiếu việc làm do khan hiếm công việc. Đây là những loại thất nghiệp khác nhau mà tất cả phụ thuộc vào cách bạn xác định thuật ngữ. Do đó, cách bạn xác định một biến, đặt giai đoạn cho chất lượng dữ liệu và khả năng sử dụng của một mô hình.