ಸದಸ್ಯ:Rohithramdas456/ನನ್ನ ಪ್ರಯೋಗಪುಟ

ಎಕನಾಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್

ಪರಿಚಯ: ಆರ್ಥಿಕತೆಶಾಸ್ತ್ರವು ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅಥವಾ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದಿಂದ ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಅನ್ವಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ ಒಳಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರ್ಕ ಅಥವಾ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿರೋಧಿಸುತ್ತದೆ. ಆರ್ಥಿಕತೆಯು ಲಾರೆನ್ಸ್ ಕ್ಲೈನ್, ರಾಗ್ನರ್ ಫ್ರಿಷ್ ಮತ್ತು ಸೈಮನ್ ಕುಜ್ನೆಟ್ರಿಂದ ಪ್ರವರ್ತಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿತು. 1971 ರಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಕೊಡುಗೆಗಳಿಗಾಗಿ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲ ಮೂರು ಮಂದಿ ನೊಬೆಲ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯನ್ನು ಗೆದ್ದಿದ್ದಾರೆ.

ಉಪಯುಕ್ತ: ಇಂದು, ಇದನ್ನು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ವಾಲ್ ಸ್ಟ್ರೀಟ್ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಕರುಗಳಂತಹ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ನಡುವೆ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಆರ್ಥಿಕ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಅಥವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅಂಕಿ-ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಆವರ್ತನ ವಿತರಣೆಗಳು, ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ವಿತರಣೆಗಳು, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ನಿರ್ಣಯ, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಸರಳ ಮತ್ತು ಬಹು ನಿವರ್ತನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಮೀಕರಣದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಯ ಸರಣಿ ವಿಧಾನಗಳಂತಹ ಸನ್ನೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಆರ್ಥಿಕ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಪರಿಮಾಣಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.

ಎಕನಾಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ವಿಧಾನ: ಅರ್ಥ್ಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ ಎನ್ನುವುದು ಡೇಟಾದ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸೆಟ್ನ ಸ್ವಭಾವ ಮತ್ತು ಆಕಾರವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಊಹೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಸ್ಟಾಕ್ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಬೆಲೆಗಳು, ಗ್ರಾಹಕ ಹಣಕಾಸುಗಳ ಸಮೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಅವಲೋಕನಗಳು ಅಥವಾ ವಿವಿಧ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ನಿರುದ್ಯೋಗ ಮತ್ತು ಹಣದುಬ್ಬರ ದರಗಳು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇರಬಹುದು. ಎಸ್ & ಪಿ 500 ಮತ್ತು ನಿರುದ್ಯೋಗ ದರಗಳ ವಾರ್ಷಿಕ ಬೆಲೆಯ ಬದಲಾವಣೆಯ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ನೀವು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಎರಡೂ ಡೇಟಾದ ಸಂಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರುದ್ಯೋಗವು ಕಡಿಮೆ ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಬೆಲೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ನೀವು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ. ಆದ್ದರಿಂದ ಸ್ಟಾಕ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಬೆಲೆ ನಿಮ್ಮ ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್ ಮತ್ತು ನಿರುದ್ಯೋಗ ದರವು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಥವಾ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ವೇರಿಯಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಬಂಧವು ರೇಖೀಯವಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ವೇರಿಯಬಲ್ನಲ್ಲಿನ ಯಾವುದೇ ಬದಲಾವಣೆಯು ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯಬಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದು, ಈ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಸರಳ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾಡಲ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಆ ನಡುವಿನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಿಲ್ಟರ್ ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಹಂತದ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ನಂತರ ಆ ಸಾಲಿನಿಂದ ಪ್ರತಿ ಡಾಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಎಷ್ಟು ದೂರದಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.