10 Componentes de um projeto de pesquisa bons econometria

A seguir estão os dez componentes que você precisa incluir em qualquer projeto econometria pesquisa. Não importa o que as especificidades do seu atribuição de classe, você provavelmente vai ser esperado para chegar a um tópico, coleta de dados, use software econometria para completar a análise, e interpretar suas descobertas.

Apresentando o tema e colocar a questão principal de interesse

Os primeiros parágrafos do seu papel de investigação deve fornecer uma descrição interessante do seu tópico. Esta seção é importante porque tanto capta a atenção dos seus leitores ou aborrece-los desde o início.

A secção introdutória de seu projeto de pesquisa deve incluir os dois componentes seguintes, nesta ordem:

• Explicação do tema

• Descrição da sua abordagem

Discutindo a pertinência e importância de seu tópico

A secção introdutória do documento também deve motivar o assunto para que os leitores apreciam a importância do tema e suas descobertas.

O primeiro parágrafo da sua secção introdutória deve fornecer uma explicação básica de sua pergunta de pesquisa para despertar o interesse do leitor, e você deve segui-lo no segundo parágrafo com um argumento mais profunda para a importância e relevância do tema.

Revisão da literatura existente

Outros pesquisadores são susceptíveis de ter examinado o tema do seu papel (ou algo intimamente relacionado), então uma seção de seu papel deve rever outras pesquisas sobre o tema. O comprimento desta seção depende da quantidade de pesquisas anteriores que foi concluída em seu tópico, mas você deve planejar em cerca de duas a quatro páginas de revisão da literatura.

Esta seção deve ser colocado imediatamente após a introdução do tema e descrever brevemente a sua contribuição na introdução, mas antes de começar a entrar em detalhes de seu modelo e dados.

Em sua seção de literatura-review, o foco em resumindo, destacando os pontos fortes e apontar as fraquezas de pesquisas anteriores. A menos que o objetivo de seu trabalho é replicar ou atualizar um estudo existente com novos dados, você provavelmente vai querer se concentrar em um dos pontos fracos na literatura antes que você pretende o seu próprio trabalho econométrico para resolver.

Descrevendo a estrutura conceitual ou teórica

Uma das características que diferencia a pesquisa aplicada em econometria de outras aplicações de análise estatística é uma estrutura teórica apoiar o trabalho empírico. Em outras palavras, a estrutura teórica do seu conhecimento de economia é enfatizada em econometria (e deve justificar a conexão entre suas variáveis ​​dependentes e independentes) em vez de se concentrar apenas no ajuste estatístico entre as variáveis.

Ao tocar em suas vastas quantidades de senso comum e usando a teoria econômica sólida, você pode chegar a conclusões metódicos sobre quais variáveis ​​são independentes e podem ser usadas para explicar o resultado de interesse.

Explicando o seu modelo econométrico

Depois de desenvolver a estrutura teórica do seu modelo, você precisa conectar que com a sua abordagem empírica (isto é, o seu método de análise estatística e da observação), que é formalmente conhecido como o seu modelo econométrico.

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A teoria econômica orienta a sua escolha de variáveis ​​dependentes e independentes. Neste ponto, no entanto, você deve explicar e justificar quaisquer características de especificação do modelo econométrico (logs, funções quadráticas, variáveis ​​dependentes qualitativas, e assim por diante) que não são directamente abordadas pela estrutura conceitual.

Discutindo o método (s) de estimativa

Porque estimativa geralmente pressupõe que certas condições estatísticas realizar, indo de seu modelo econométrico de estimação pode não ser totalmente simples.

Video: Revisão da Literatura

problemas de estimação decorrentes da falta de um (ou mais) do modelo de regressão linear clássico (CLRM) suposições são comuns na pesquisa econométrica aplicada. Se o modelo empírico tem problemas potenciais - como multicolinearidade ou heteroskedasticity - você deve descrever a fonte, discutir como os resultados podem ser afetados, e explicar como você vai lidar com as complicações.

Fornecendo uma descrição detalhada dos seus dados

Seus resultados econométricos são tão bons os dados utilizados para estimar o modelo (s). Dê uma descrição detalhada dos dados que você usar. Abordar estas questões:

• 
  
  
  

  Como o conjunto de dados foi adquirido e sua fonte (s)

• A natureza dos dados (corte transversal, séries de tempo, ou painel)

• O intervalo de tempo coberto pelos dados

• Como e com que frequência os dados foram coletados

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• O número de observações actuais

• Se todas as observações foram expulsos e por

• Estatísticas sumárias (média, desvio padrão, e assim por diante) para todas as variáveis ​​usadas em seu modelo econométrico (s)

Cerca de um parágrafo de seu trabalho de pesquisa deve descrever o conteúdo dos dados e convencer os leitores de que o seu uso é sensato para sua questão de pesquisa. Em um parágrafo adicional ou dois, usar as estatísticas de resumo quantitativos para convencer os leitores de que os dados são confiáveis ​​e de alta qualidade.

Construção de tabelas e gráficos para apresentar seus resultados

A maioria dos projetos de pesquisa econométricos envolvem a estimativa inúmeras variações de modelos relacionados. Depois de escolher quais os resultados são mais importantes e relevantes para abordar a sua pergunta de pesquisa, você precisa organizá-los de forma concisa.

Uma tabela útil normalmente contém estimativas de vários modelos ainda relacionadas diferentes. Ele pode ajudar a convencer os leitores de que seus resultados são robustos, ou pode levar a uma discussão sobre por que eles são sensíveis a mudanças na especificação.

Interpretando os resultados reportados

Os leitores podem perder o controle de detalhes sobre as especificações do seu modelo econométrico, a escala das variáveis, e outros aspectos que influenciam a forma como os seus resultados devem ser interpretados.

Relatando seus resultados econométricos não é suficiente- você também precisa decifrar os resultados para os seus leitores. O elemento mais importante na discussão de seus resultados é a avaliação da significância estatística e magnitude para as variáveis ​​primárias de interesse (os mais importantes na abordagem da questão de pesquisa).

Algumas de suas variáveis ​​podem ser mais difíceis de entender (porque, por exemplo, eles são medidos em registros, ou o modelo é não-linear), então você precisa fornecer uma interpretação das estimativas dos coeficientes para os seus leitores.

Resumindo o que você aprendeu

A conclusão do seu projeto de pesquisa deve sintetizar os resultados e explicar como eles estão conectados à sua pergunta principal.

Quando você resumir seu trabalho, começar por explicar o que você fez em sua análise. Em seguida, discutir o que você descobriu e as implicações dessas descobertas. Finalmente, expressar algumas limitações de sua pesquisa (sem ser demasiado crítico) e fazer algumas sugestões para futuras pesquisas sobre o tema.

Certifique-se de evitar estes erros comuns ao desenhar suas conclusões:

• Concentrando-se as variáveis ​​com coeficientes que são estatisticamente significativos, mesmo quando a amplitude do seu efeito sobre a variável dependente é negligenciável (quase nenhum efeito)

• Ignorando as variáveis ​​com coeficientes estatisticamente insignificantes, particularmente quando esta constatação contradiz as crenças ou expectativas anteriores