数据科学中的计量经济学技术

我不是女神ヾ 2023-01-11 01:27 244阅读 0赞

> 全文共**3615**字，预计学习时长**10**分钟

![图片][6fbba53143671f55c3f596d691aa2ccd.png]

图源：Google

计量经济学是经济学的一个分支领域，它运用数学和统计模型与经济理论来理解、解释和衡量经济系统中的因果关系。

通过计量经济学，可以做出假设：教育年限对工资率有正向影响；然后用经济理论证明这种关系；最后，用数学和统计技术（如回归）定量地确定这种关系（例如，多受一年教育可使工资增加5%）。其他几个例子包括：

·        利用时间序列数据预测商业和住宅抵押贷款违约之间的空间依赖性

·        衡量汽油消费对市场价格变化的敏感性

计量经济学领域主要涉及宏观经济现象，例如就业、工资、经济增长、环境、农业和不平等，但这些原则同样适用于解决商业和机器学习问题。

计量经济学方法

计量经济学的运作没有明确的界限，因此很难列出所有属于它的方法、工具和技术。本文的受众是数据科学家，因此我把计量经济学方法大致分为四类：描述性统计、假设检验、回归和预测。下文将对每个类别进行更深入的探讨。

**描述性统计**

描述性统计在数据科学项目的探索性数据分析(EDA)中起关键作用。描述性统计使用统计技术来衡量数据的集中趋势、离散和分布。

集中趋势：在计量经济学中，集中趋势的度量是一组“中间”值，代表数据集中的所有观察值。它描述了集中在一个中心位置上的数据分布，所有其他数据都围绕这个中心位置聚集。在集中趋势的度量中：

·        平均值（mean）表示数据点的平均值。算术平均数、几何平均数、加权平均数和调和平均数都是它的变体。

·        中间值（median）是数据的中点，是均值的替代方法。中位数对异常值不敏感，这使其优于平均值。

·        模式（mode ）衡量分布中最常出现的值。

![图片][19723be12ba4c35a5ee51defa9b32e2e.png]

离散：与集中趋势相反，离散度对数据集中的可变性进行量化，即数据相对于中心值的离散程度。

计量经济学中常用的离差测度有极差、四分位距(IQR)、标准差、方差、平均绝对差、变异系数、基尼系数等。

![图片][a5dd7bb92ac6ce39809947c25ff8354b.png]

分布：统计分布是一种数学函数，用于描述/计算样本中观测值的发生概率以及发生的频率。

正态分布或高斯分布是最著名的分布，其他的概率分布有二项式分布（Binomial）、泊松分布（Poisson）、伯努利分布（Bernoulli）、几何分布（Geometric）、指数分布（Exponential）和卡方分布（Chi-squared）等。

![图片][debff2de1e73287e0750f00bfda733e1.png]

**假设检验**

假设检验通常是指根据公认的事实（称为“零假设”）对一项主张进行检验。

它使用样本数据来验证关于整个人口的说法。有人说阿灵顿县的人比费尔法克斯县的人长寿。由于不可能对所有人进行调查，研究人员将对两个县的人口进行抽样，并对假设（即声称）和零假设（即县与县之间的预期寿命没有差异）进行检验。

所以假设检验能对一项主张进行检测，如何准确测量声称的有效性呢？有以下几种测试：

·        当有1个自变量（例如性别）和2个级别（例如男孩和女孩）以及1个因变量（例如测试分数）时，使用t检验。

·        当有1个自变量超过2个级别时，使用ANOVA。在诸如“自由主义者，保守主义者和独立人士对拟议税收政策的看法不同”之类的假设中，有1个自变量（政党隶属关系）具有两个以上级别（自由主义者，保守派，独立人士）和1个因变量（对税收政策的看法）。

·        卡方检验比较观察结果和预期结果。假设对15个家庭的宠物喜好进行调查——猫、狗、鸟。预期结果(零假设)是猫-5，狗-5，鸟-5。然而，在调查之后，观察结果发现猫-2，狗-10，鸟-3。卡方检验将检验宠物偏好显著不同的假设。

假设检验中另外两个重要的概念是：

·        p值的量度用作支持或拒绝主张的证据（假设）；较小的p值表示原假设可以被拒绝（即该声明在统计上是有效的）。用统计学术语来说，p = 0.01意味着结果是偶然的概率只有1％，因此可以拒绝原假设（已接受的事实）。

·        假设检验中的另一个概念是置信区间（CI），这是不确定性程度的度量。CI提供了参数可以属于的值范围。

**回归**

回归是一个巨大的主题，下文将总结用于计量经济学领域的回归问题的关键方法和相关技术/模型。

·        线性模型是广泛使用的连续因变量技术。线性模型族中的两种具体技术是简单回归和多元回归。简单线性回归只有一个因变量，由一个自变量（如体重与身高）来解释。另一方面，多元线性回归有多个解释变量（如身高和年龄解释的体重）。线性模型有几种变体，如岭回归（Ridge regression）和套索回归（LASSO regression）。

![图片][541d289d256414590ba49135b20c94c0.png]

多元回归模型的概念表述

·        面板数据模型是专门用于建模时间序列数据的回归技术。它是预测时间相关观测值的有力方法。面板数据模型中使用的一些技术有混合OLS（普通最小二乘法）、固定效应模型和随机效应模型。

·        计数数据模型用于将计数数据（如犯罪数量）建模为协变量（如失业率、收入）的函数。普通回归不起作用，因为它可以预测负值或非整数值，这对计数值没有意义。计数数据回归的两种方法是泊松法、负二项法。

·        当因变量为二元变量时，使用二元结果模型（如是/否，批准/不批准）。这类似于机器学习中的两类分类问题。在计量经济学中，采用Logit和Probit模型对二元结果进行建模。

·        GLM（广义线性模型）用于线性模型失效的情况——要么因为结果是计数数据，要么因为结果是连续的但不是正态分布的。GLM由三个部分组成：随机部分，它是概率分布的指数族；系统部分，它是线性预测因子；推广线性回归的连接函数。

·        VAR（向量自回归）：自回归是一个变量对其自身、对其过去值的回归。在这种情况下，自变量是被预测的同一单变量数据序列的过去值。向量自回归概括了此单变量的概念，并允许在模型中包含额外的相关变量。

在这个过程中，因变量是用它自己的过去（滞后）值以及外部因素的滞后值来预测的。例如，如果要预测一个县2050年的人口数量，VAR的概念框架如下：

![图片][5083aad3385f0e93cd02bbac7b075365.png]

**预测**

和回归一样，预测也是一个值得深入研究的大课题。有一个丰富的预测工具箱，可以为数据科学家提供了许多不同的选择。我不会深入理论，而是将重点放在计量经济学领域中常用的工具和技术上。通常情况下，这些技术是密切相关的，一种技术的限制导致了另一种技术的发展。

·        基准预测：这些模型统称为“benchmark”或“baseline”预测。这些技术很少在实践中应用，但它们有助于建立预测直觉，并在此基础上增加额外的复杂性层次。基准预测中的一些技术有：Naïve、Seasonal、Mean、 Seasonal naïve、Drift、直线趋势、随机漫步和几何随机漫步。

![图片][d734de5e6cb8e7a3e4ae2e663ca06c77.png]

关于训练和测试数据的均值和漂移模型

·        指数平滑：时间序列可以分解为3个组成部分：趋势、季节性和白噪声(即随机数据点)。出于预测的目的，可以预测可预测项 (即趋势和季节性)，但不能预测以随机方式发生的不可预测项。

指数平滑可以通过平滑白噪声来处理序列中的这种变异性。指数平滑的一些变体是：简单指数平滑、霍尔特的线性趋势和霍尔特-温特指数平滑。

·        ARIMA：代表了一套彼此密切相关的模型。自回归综合移动平均线(ARIMA)可以说是最流行和广泛使用的预测统计技术。顾名思义，ARIMA有3个组成部分：一个自回归组成部分来建模序列及其滞后值之间的关系；作为滞后预测误差的函数预测未来价值的移动平均分量；使级数稳定的积分元件。这个建模套件的一些额外的变体有：SARIMA、ARIMAX、SARIMAX等。

![图片][3f09879a6b92f70490f31c2069d20af9.png]

图源：unsplash

下面提供一些上文提到的技术的商业运用：

·        基于客户特征如年龄、收入、就业类型等的信用卡审批(二元结果模型/Logit模型)。

·        预测未来产品需求，确保足够的产品库存(时间序列预测)。

·        衡量气候变化对国内生产总值、农业和热带气旋损害的影响（多元回归）。

·        根据人口特征（如年龄、性别、种族、收入）量化老年人的医疗护理需求（患者数量）（计数数据模型）。

·        管理政策（如弹性工作时间、奖金、假期）对员工生产力的影响（模型取决于员工生产力的衡量方式）。

·        通过社交媒体、电视和报纸等不同渠道的营销活动预测收入（多元回归）。

·        利用历史收入数据及其协变量（向量自回归）预测2030年的业务收入。

·        根据房屋面积、床位、浴室、收入中位数、县税率等房屋和社区特征预测房价（多元回归）。

计量经济学是经济学中的一个古老的分支领域。它应用数学和统计技术来模拟经济和社会系统，其中许多工具和技术同样适用于解决传统数据科学和机器学习问题。

![图片][0e9addc3b3f0ebac72c5553e55cead1d.png]

**一起分享AI学习与发展的干货**

**欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”**

![format_png][]

（添加小编微信：dxsxbb，加入读者圈，一起讨论最新鲜的人工智能科技哦～）

[6fbba53143671f55c3f596d691aa2ccd.png]: /images/20221119/d6a5b3ed58974b1ea49e1644461c4dd8.png
[19723be12ba4c35a5ee51defa9b32e2e.png]: /images/20221119/4f41acda67e14915a02c3c20d3e0bf2c.png
[a5dd7bb92ac6ce39809947c25ff8354b.png]: /images/20221119/965e14ce96e247a8acc389db78b5fb43.png
[debff2de1e73287e0750f00bfda733e1.png]: /images/20221119/3d262a5973d24674a763a81c07082023.png
[541d289d256414590ba49135b20c94c0.png]: /images/20221119/3157ad245efa4c8e9f29d11528cc739b.png
[5083aad3385f0e93cd02bbac7b075365.png]: /images/20221119/abf09c61cabd4952808c3e6196c30daf.png
[d734de5e6cb8e7a3e4ae2e663ca06c77.png]: /images/20221119/7da43e5ba6f1480191a9a985a375f0d7.png
[3f09879a6b92f70490f31c2069d20af9.png]: /images/20221119/b71299e9e1094e13946b575810467dc8.png
[0e9addc3b3f0ebac72c5553e55cead1d.png]: /images/20221119/55510d44915e49008dfb22990fcd338d.png
[format_png]: /images/20221119/77cae5f4a72c494bbef816b1fe532e2a.png