अर्थमिति क्या है मतलब और उदाहरण

अर्थमिति क्या है?

अर्थमिति अर्थशास्त्र में सिद्धांतों को विकसित करने या मौजूदा परिकल्पनाओं का परीक्षण करने और ऐतिहासिक डेटा से भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा का उपयोग करके सांख्यिकीय और गणितीय मॉडल का मात्रात्मक अनुप्रयोग है। यह वास्तविक दुनिया के आंकड़ों को सांख्यिकीय परीक्षणों के अधीन करता है और फिर परीक्षण किए जा रहे सिद्धांत या सिद्धांतों के परिणामों की तुलना और विरोधाभास करता है।

इस पर निर्भर करते हुए कि आप किसी मौजूदा सिद्धांत का परीक्षण करने में रुचि रखते हैं या उन अवलोकनों के आधार पर एक नई परिकल्पना विकसित करने के लिए मौजूदा डेटा का उपयोग करने में, अर्थमिति को दो प्रमुख श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: सैद्धांतिक और अनुप्रयुक्त। जो लोग नियमित रूप से इस अभ्यास में संलग्न होते हैं उन्हें आमतौर पर अर्थमिति के रूप में जाना जाता है।

अर्थमिति को समझना

अर्थमिति आर्थिक सिद्धांत का परीक्षण या विकास करने के लिए सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करती है। आवृत्ति वितरण, संभाव्यता, और संभाव्यता वितरण, सांख्यिकीय अनुमान, सहसंबंध विश्लेषण, सरल और एकाधिक प्रतिगमन विश्लेषण, एक साथ समीकरण मॉडल, और समय श्रृंखला विधियों जैसे उपकरणों का लाभ उठाकर आर्थिक सिद्धांतों को मापने और विश्लेषण करने के लिए ये विधियां सांख्यिकीय अनुमानों पर निर्भर करती हैं।

अर्थमिति का नेतृत्व लॉरेंस क्लेन, राग्नार फ्रिस्क और साइमन कुज़नेट्स ने किया था। तीनों को उनके योगदान के लिए अर्थशास्त्र में नोबेल पुरस्कार मिला। आज, यह शिक्षाविदों के साथ-साथ वॉल स्ट्रीट व्यापारियों और विश्लेषकों जैसे चिकित्सकों के बीच नियमित रूप से उपयोग किया जाता है।

अर्थमिति के अनुप्रयोग का एक उदाहरण अवलोकनीय डेटा का उपयोग करके आय प्रभाव का अध्ययन करना है। एक अर्थशास्त्री यह अनुमान लगा सकता है कि जैसे-जैसे व्यक्ति अपनी आय बढ़ाता है, उसका खर्च भी बढ़ता जाएगा। यदि डेटा दिखाता है कि ऐसा जुड़ाव मौजूद है, तो आय और खपत के बीच संबंधों की ताकत को समझने के लिए एक प्रतिगमन विश्लेषण किया जा सकता है और यह संबंध सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है या नहीं – यानी, ऐसा प्रतीत नहीं होता है कि यह है अकेले संयोग के कारण।

अर्थमिति की पद्धति

अर्थमितीय पद्धति का पहला कदम डेटा के एक सेट को प्राप्त करना और उसका विश्लेषण करना और एक विशिष्ट परिकल्पना को परिभाषित करना है जो सेट की प्रकृति और आकार की व्याख्या करता है। यह डेटा हो सकता है, उदाहरण के लिए, स्टॉक इंडेक्स के लिए ऐतिहासिक कीमतें, उपभोक्ता वित्त के सर्वेक्षण से एकत्र किए गए अवलोकन, या विभिन्न देशों में बेरोजगारी और मुद्रास्फीति दर।

यदि आप S&P 500 के वार्षिक मूल्य परिवर्तन और बेरोजगारी दर के बीच संबंध में रुचि रखते हैं, तो आप डेटा के दोनों सेट एकत्र करेंगे। यहां, आप इस विचार का परीक्षण करना चाहते हैं कि उच्च बेरोजगारी से शेयर बाजार की कीमतें कम होती हैं। शेयर बाजार मूल्य इस प्रकार आपका आश्रित चर है और बेरोजगारी दर स्वतंत्र या व्याख्यात्मक चर है।

सबसे आम संबंध रैखिक है, जिसका अर्थ है कि व्याख्यात्मक चर में किसी भी परिवर्तन का आश्रित चर के साथ सकारात्मक संबंध होगा, इस मामले में इस संबंध का पता लगाने के लिए अक्सर एक साधारण प्रतिगमन मॉडल का उपयोग किया जाता है, जो कि बीच में एक सर्वोत्तम-फिट लाइन उत्पन्न करने के लिए होता है। डेटा के दो सेट और फिर यह देखने के लिए परीक्षण करना कि प्रत्येक डेटा बिंदु उस रेखा से औसतन कितनी दूर है।

ध्यान दें कि आपके विश्लेषण में कई व्याख्यात्मक चर हो सकते हैं- उदाहरण के लिए, शेयर बाजार की कीमतों की व्याख्या करने में बेरोजगारी के अलावा जीडीपी और मुद्रास्फीति में परिवर्तन। जब एक से अधिक व्याख्यात्मक चर का उपयोग किया जाता है, तो इसे कई रैखिक प्रतिगमन के रूप में संदर्भित किया जाता है, जो कि अर्थमिति में सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला उपकरण है।

विभिन्न प्रतिगमन मॉडल

कई अलग-अलग प्रतिगमन मॉडल मौजूद हैं जो विश्लेषण किए जा रहे डेटा की प्रकृति और पूछे जाने वाले प्रश्न के प्रकार के आधार पर अनुकूलित हैं। सबसे सामान्य उदाहरण साधारण न्यूनतम वर्ग (OLS) प्रतिगमन है, जिसे कई प्रकार के क्रॉस-अनुभागीय या समय-श्रृंखला डेटा पर संचालित किया जा सकता है। यदि आप बाइनरी (हां-नहीं) परिणाम में रुचि रखते हैं – उदाहरण के लिए, आपकी उत्पादकता के आधार पर आपको नौकरी से निकालने की कितनी संभावना है – तो आप एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन या प्रोबिट मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। आज, ऐसे सैकड़ों मॉडल हैं जो अर्थशास्त्रियों के पास उपलब्ध हैं।

अर्थमिति अब इन उद्देश्यों के लिए डिज़ाइन किए गए सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ़्टवेयर पैकेजों का उपयोग करके आयोजित की जाती है, जैसे कि STATA, SPSS, या R। ये सॉफ़्टवेयर पैकेज आसानी से सांख्यिकीय महत्व के लिए परीक्षण कर सकते हैं ताकि समर्थन प्रदान किया जा सके कि इन मॉडलों द्वारा उत्पादित अनुभवजन्य परिणाम केवल परिणाम नहीं हैं मोका। आर-स्क्वेर्ड, टी-टेस्ट, पी-वैल्यू और नल-हाइपोथिसिस टेस्टिंग सभी ऐसे तरीके हैं जिनका इस्तेमाल अर्थशास्त्री अपने मॉडल परिणामों की वैधता का मूल्यांकन करने के लिए करते हैं।

अर्थमिति की सीमाएं

अर्थमिति की कभी-कभी आलोचना की जाती है कि कच्चे डेटा की व्याख्या पर बहुत अधिक भरोसा करने के लिए इसे स्थापित आर्थिक सिद्धांत से जोड़े बिना या कारण तंत्र की तलाश में है। यह महत्वपूर्ण है कि डेटा में प्रकट निष्कर्षों को एक सिद्धांत द्वारा पर्याप्त रूप से समझाया जा सके, भले ही इसका मतलब अंतर्निहित प्रक्रियाओं के अपने सिद्धांत को विकसित करना हो।

प्रतिगमन विश्लेषण भी कार्य-कारण साबित नहीं करता है, और सिर्फ इसलिए कि दो डेटा सेट एक जुड़ाव दिखाते हैं, यह नकली हो सकता है। उदाहरण के लिए, स्विमिंग पूल में डूबने से होने वाली मौतें जीडीपी के साथ बढ़ती हैं। क्या बढ़ती अर्थव्यवस्था के कारण लोग डूबते हैं? बिल्कुल नहीं, लेकिन शायद अधिक लोग पूल खरीदते हैं जब अर्थव्यवस्था फलफूल रही होती है। अर्थमिति काफी हद तक सहसंबंध विश्लेषण से संबंधित है, और याद रखें, सहसंबंध समान कार्य-कारण नहीं है।