10 Composants d'un bon projet de recherche de l'économétrie

Après sont les dix composants que vous devez inclure dans un projet de recherche de l'économétrie. Peu importe ce que les spécificités de votre devoir de classe, vous serez probablement attendus à venir avec un sujet, recueillir des données, utiliser des logiciels d'économétrie de compléter l'analyse, et d'interpréter vos résultats.

Présentation de votre sujet et de poser la question d'intérêt principal

Les premiers paragraphes de votre document de recherche devraient fournir une description intéressante de votre sujet. Cette section est importante car elle soit capte l'attention de vos lecteurs ou les ennuie dès le début.

La section d'introduction de votre projet de recherche devrait inclure les deux éléments suivants, dans cet ordre:

• Explication du sujet

• Description de votre approche

Discuter de la pertinence et de l'importance de votre sujet

L'introduction du papier devrait également motiver le sujet afin que les lecteurs apprécient l'importance du sujet et vos conclusions.

Le premier paragraphe de votre section d'introduction devrait fournir une explication de base de votre question de recherche de susciter l'intérêt du lecteur, et vous devez le suivre dans le deuxième alinéa avec un argument de plus profond pour l'importance et la pertinence du sujet.

Examen de la documentation existante

D'autres chercheurs sont susceptibles d'avoir examiné le sujet de votre papier (ou quelque chose de très proche), donc une partie de votre papier devraient examiner d'autres recherches sur le sujet. La longueur de cette section dépend de la quantité de la recherche précédente qui a été complété sur votre sujet, mais vous devrait projeter sur environ deux à quatre pages de revue de la littérature.

Cette section devrait être placé immédiatement après l'introduction du sujet et décrire brièvement votre contribution dans l'introduction, mais avant de commencer d'entrer dans les détails de votre modèle et les données.

Dans votre section littérature avis, se concentrer sur la synthèse, en soulignant les points forts, et en soulignant les faiblesses de la recherche préalable. À moins que le but de votre travail consiste à reproduire ou mettre à jour une étude existante avec de nouvelles données, vous voudrez probablement mettre l'accent sur l'une des faiblesses dans la littérature avant que vous prévoyez votre propre travail économétrique pour répondre.

Décrivant le cadre conceptuel ou théorique

Une des caractéristiques qui différencie la recherche appliquée en économétrie à partir d'autres applications d'analyse statistique est une structure théorique soutenant le travail empirique. En d'autres termes, la structure théorique de votre connaissance de l'économie est souligné dans l'économétrie (et devrait justifier le lien entre vos variables dépendantes et indépendantes) plutôt que de se concentrer uniquement sur l'ajustement statistique entre les variables.

En puisant dans vos vastes réserves de bon sens et en utilisant la théorie économique solide, vous pouvez venir à des conclusions méthodiques dont les variables sont indépendants et peuvent être utilisés pour expliquer votre résultat d'intérêt.

Expliquer votre modèle économétrique

Après avoir développé la structure théorique de votre modèle, vous devez vous connecter qu'avec votre approche empirique (qui est, votre méthode d'analyse statistique et l'observation), qui est officiellement connu comme modèle économétrique.

La théorie économique guide votre choix des variables dépendantes et indépendantes. À ce stade, cependant, vous devez expliquer et justifier les caractéristiques de la spécification du modèle économétrique (logs, fonctions quadratiques, variables dépendantes qualitatives, etc.) qui ne sont pas directement abordés par le cadre conceptuel.

Discuter de la méthode (s) d'estimation

Parce que l'estimation suppose généralement que certaines conditions statistiques détiennent, allant de votre modèle économétrique à l'estimation peut ne pas être entièrement simple.

Des problèmes d'estimation découlant d'une défaillance de l'un (ou plus) du modèle de régression linéaire classique (CLRM) hypothèses sont communs dans la recherche économétrique appliquée. Si le modèle empirique a des problèmes potentiels - comme multicolinéarité ou hétéroscédasticité - vous devez décrire la source, discuter de la façon dont vos résultats peuvent être affectés, et expliquer comment vous allez traiter les complications.

Fournir une description détaillée de vos données

Vos résultats économétriques sont seulement aussi bon les données utilisées pour estimer votre modèle (s). Donnez une description approfondie des données que vous utilisez. Répondre à ces questions:

• Comment le jeu de données a été acquis et sa source (s)

• La nature des données (section transversale, les séries chronologiques, ou le panneau)

• La période couverte par les données

• Comment et à quelle fréquence les données ont été recueillies

• Le nombre d'observations actuelles

• Si des observations ont été jetés et pourquoi

• Sommaire des statistiques (moyennes, écarts types, et ainsi de suite) pour toutes les variables utilisées dans votre modèle économétrique (s)

Environ un paragraphe de votre document de recherche devrait décrire le contenu des données et de convaincre les lecteurs que son utilisation est raisonnable pour votre question de recherche. Dans un paragraphe supplémentaire ou deux, utiliser des statistiques quantitatives sommaires de persuader les lecteurs que les données sont fiables et de haute qualité.

Construction de tableaux et de graphiques pour afficher vos résultats

La plupart des projets de recherche économétriques nécessitent l'estimation de nombreuses variantes de modèles connexes. Après avoir choisi les résultats sont les plus importants et pertinents pour répondre à votre question de recherche, vous avez besoin de les organiser d'une manière concise.

Un tableau utile contient généralement des estimations de plusieurs modèles différents mais liés. Il peut aider à convaincre les lecteurs que vos résultats sont robustes, ou il peut entraîner dans une discussion sur la raison pour laquelle ils sont sensibles aux changements de spécification.

Interprétation des résultats rapportés

Les lecteurs peuvent perdre la trace de détails concernant les spécifications de votre modèle économétrique, l'échelle des variables, et d'autres aspects qui influent sur la façon dont vos résultats doivent être interprétés.

Déclaration de vos résultats économétriques ne enough- vous avez aussi besoin de déchiffrer les résultats pour vos lecteurs. L'élément le plus important dans la discussion de vos résultats est l'évaluation de la signification statistique et de l'ampleur pour les variables d'intérêt principaux (ceux les plus importants dans la lutte à la question de la recherche).

Certains de vos variables peuvent être plus difficiles à comprendre (parce que, par exemple, ils sont mesurés dans les journaux, ou le modèle est non linéaire), de sorte que vous devrez fournir une interprétation des estimations des coefficients pour vos lecteurs.

Résumant ce que vous avez appris

La conclusion de votre projet de recherche doit synthétiser vos résultats et d'expliquer comment ils sont connectés à votre première question.

Lorsque vous résumer votre travail, commencer par expliquer ce que vous avez fait dans votre analyse. Ensuite, discutez de ce que vous avez découvert et les implications de ces découvertes. Enfin, exprimer quelques limitations de votre recherche (sans être trop critique) et de faire des suggestions pour de futures recherches sur le sujet.

Soyez sûr d'éviter ces erreurs communes lors de l'élaboration de vos conclusions:

• Mettre l'accent sur les variables avec des coefficients qui sont statistiquement significatifs même si l'ampleur de leur effet sur la variable dépendante est négligeable (près aucun effet)

• Ignorant les variables avec des coefficients statistiquement non significatifs, en particulier lorsque cette constatation contredit les croyances ou attentes antérieures