O papel da casualidade em econometria
Econometria é normalmente usado para um dos seguintes objectivos: a previsão ou previsão de eventos futuros ou explicando como um ou mais fatores afetam alguns desfecho de interesse. Apesar de alguns problemas econometria tem dois objectivos, na maioria dos casos você usa ferramentas econométricas para um objetivo ou outro.
Independentemente do objectivo para a utilização de econometria, estudos econométricos geralmente têm uma característica em comum: a especificação de um modelo. especificação do modelo consiste na selecção de um resultado de interesse ou variável dependente (normalmente rotulado como Y) E um ou mais factores independentes (ou as variáveis explanatórias, geralmente marcado com Xs). Em adição à selecção variável, modelo especificação refere-se também à escolha de uma forma funcional adequada.
Variáveis independentes são os fatores que causam mudanças em sua variável dependente, e não o contrário. Porque a maioria das situações em economia (e em alguns campos de negócios, como marketing e contabilidade) envolvem cenários de causa e efeito, aplicada trabalho em econometria presta atenção cuidadosa às variáveis escolhidas para ser dependente e independente.
Se a relação entre variáveis de causa e variáveis efeito não é óbvia, você deve utilizar o seu bom senso e conhecimento de economia comum para justificar os pressupostos causais do seu modelo.
justificando seu modelo significa que você deve ser capaz de explicar por que faz sentido pensar em sua variável dependente como sendo causada pelas variáveis independentes que você selecionou. Em alguns casos, essa conexão pode ser óbvio, mas em outros casos pode ser necessário para fornecer uma explicação detalhada.
Por exemplo, se você tem dados de estado e sua variável dependente é a quantidade média de tempo trabalhadores desempregados estão sem emprego, que você gostaria de incluir variáveis independentes que capturam as características de qualificação dos trabalhadores e outras características de estado que podem influenciar comprimento período de desemprego . Os níveis médios de educação e experiência de trabalho são características que, segundo a teoria do capital humano, deve ajudar os trabalhadores a reduzir a quantidade de tempo que está desempregado.
Estes são variáveis independentes justificáveis e não vai exigir muita explicação por causa de sua ligação direta com o desfecho de interesse.
Por outro lado, as políticas estatais, como assistência social e seguro-desemprego, têm uma conexão menos óbvia. No entanto, eles são susceptíveis de influenciar a tomada de decisão do trabalhador e ser fatores causais importantes. É provável, no entanto, que você vai precisar investir mais tempo explicando como eles estão relacionados ao resultado e porque a sua inclusão entre as variáveis independentes faz sentido.
Tenha em mente que a análise de regressão identifica a direção (sinal) e força (magnitude) da relação entre as variáveis no modelo. Mas a força da relação estatística não implica causalidade.
A figura mostra o gráfico de dispersão da produção mensal de sorvete nos Estados Unidos e mortes por afogamento em Florida piscinas única residência em 2006. Você pode ver que a produção de afogamento e sorvete tem uma forte relação positiva (linha de tendência é positivamente inclinada, então ambas as variáveis mover na mesma direção [mortes aumentar, gelo aumento creme]), mas você não tem um argumento forte para um causando o outro, simplesmente porque eles estão correlacionados (sorvete afeta afogando?).
É simplesmente um exemplo de falsa correlação, que ocorre quando duas variáveis coincidentemente tem uma relação estatística (positivo ou negativo), mas um não causa o outro.
Causalidade não pode ser comprovada pelos resultados estatísticos. Seus resultados podem ser utilizados para apoiar a hipótese de causalidade, mas só depois que você desenvolveu um modelo que é bem fundamentada na teoria económica e / ou bom senso.