Reggresyon Analizi Analiz

Regresyon analizi, ekonomistin aracıkit'deki en güçlü istatistiksel araçlardan biri olarak duruyor. En basit, yöntem, bağımlı değişken (ilişmanlık sonucu) ve bir veya daha bağımsız değişken (potansiyel tahminciler veya nedenler) ekonomik tarihçiler için, bu, geçmiş olayların anlatılarının ölçülebilir kanıtları test etmek için ötesine geçmeleri anlamına gelir. Örneğin, 19. yüzyılda İngiltere'deki daha yüksek okuryazarlık oranlarının daha hızlı endüstriyel büyüme ile ilişkili olup olmadığını sorabilir.Regresyon, bu, sermaye yatırım veya şehirleşme gibi diğer faktörler için kontrol ederken, bu ilişkiyi ölçmek için izin verir.

Ana fikir, gözlemlenen değerleri ve model tahminleri arasındaki karesel farklılıkları en iyi şekilde tarif eden tarihsel verilerle uyumlu bir ilişkidir.En yaygın form, bir firmanın bir krizden hayatta kalabilmesi veya birçok etkinin aynı anda hesaba katması gerektiğidir.

Ekonomik Tarihte Uygulamaları

İşgücü Piyasaları ve İnsan Sermayesi

Ekonomik tarihçiler, eğitim, becerileri ve sağlık yüzyıllar boyunca değişen maaşları keşfetme konusunda regresyon kullandılar. Klasik bir çalışma, yaş ve cinsiyet, 19. Yüzyıl Amerika'dan gelen sayıyı kullanarak, tahmin edilen katlar sadece zaman içinde eğitime geri dönüşmüyor, aynı zamanda şehirler veya endüstri tarafından nasıl çeşitli hale getirilen modeller, okullar veya doğum yıllarını okullara veya doğum yıllarını kontrol etmek için sabit etkiler içeriyor.

Ticaret ve Küreselleşme

Regresyon analizi, 19. ve 20. yüzyıllardan itibaren ticaret politikalarının ekonomik sonuçlarını açıklığa kavuşturdu, tarihçiler ulusal gelir, endüstriyel uzmanlık ve ücret eşitsizliğini etkileyen bir regresyon biçimidir.Bu modeller her zaman toplumun tüm bölgelerine eşit olarak fayda sağlamaz, tarihi ticaret verilerini 19 ve 20. yüzyıllardan analiz ederek, tarihçiler ulusal gelirleri, endüstriyel uzmanlık ve ücret eşitsizliğini nasıl etkileyebileceğini tahmin edebilir.

Teknolojik Değişim ve Verimlilik

Buhar gücünün, elektrik ve hesaplamanın ekonomik büyümenin nasıl etkilediğini anlamak, ekonomik tarihte merkezi bir bulmacadır.Regresyon modelleri, sermaye derinleşmesi, işgücü kalitesi iyileştirmeleri ve toplam faktör üretkenliği (TFP) - bu tür modeller TFP'nin 1860'tan sonra büyümenin geri dönüşümünü tahmin etmesine izin verir.

Demografik ve Sağlık Geçişleri

Demografik tarih, bebek ölümleri, doğurganlık ve yaşam beklentisinin ekonomik koşullara, sanitasyon yatırımlarına ve halk sağlığı müdahalelerine eklediği regresyon analizlerinden yararlanmaktadır.Bir çalışma, 20. yüzyılın başlarındaki şehirlerin su kalitesi, konut yoğunluğu ve gelirlerin hangi faktörlerin en düşük ölümlerin azaltıldığını belirlemesine yardımcı olabilir. Bu modeller aynı zamanda sağlık iyileştirmelerinin genellikle gecikme ile altyapı yatırımlarını takip edebileceğini kabul edebilir.

Vaka Çalışması: Endüstri Devrimi Revisited

Orijinal makale, Endüstri Devrimi'nin regresyon analizlerine dokundu, ancak modern çalışma derinliği tam bir tedavidir. Tarihçiler, 1760'tan sonra Britanya'daki büyümeye neden olan ilerlemeye neden olan şeyleri tartıştılar. Geleneksel hesaplar kömür, buhar ve mekanik buluşlar, ancak regresyon modelleri, akademisyenlerin, ekonomide sayısal olarak rekabet eden açıklamalarını test etmelerine olanak sağlar, ancak İngiltere ve Galler'den gelen bir zamanlar raylı sistemlere kadar kontrol edilen bir zamanlar kontrol edilen bir zamanlar daha küçüktü.

1700'den 1850'ye kadar İngiliz sanayi üretimine ilişkin daha yeni panel regresyonları, pamuk fiyatları, demir üretimi ve tarım verimleri gibi değişkenler içeriyor.Bu arada, araştırmacılar, endüstriyel devrim için tek bir icat gibi ortak şoklar absorbe edebilir, özellikle teknolojik değişikliklerle ilgili olarak geri dönüşümler ortaya koyarlar. Sonuçlar, buhar motorun dönüşümleri dönüşümleri, demir ve mühendislikte etkisini, her biri icattan sonra enerji maliyetlerini ve pazarlarını genişleyene kadar mütevazıydı.

Vaka çalışması aynı zamanda modellemenin önemini göstermektedir.Bu tür bir değerlendirmede bulunan ilk regresyonlar genellikle daha fazla savunmacılığa sahip olan "residuals" (TFP kısmı) bu teknolojiyi neredeyse tüm büyümeyi açıklamış durumdalar. Modern yaklaşımlar insan sermayesi, kurumlar ve enerji fiyatları, retorik bir paylara daha uygun olarak geri çekilmeyi azaltmaktadır.

Meydanlar ve düşünceler

Data Fragmentation and ölçüm Hata

Tarihsel veri setleri nadiren çağdaş anketler kadar temizdir. Ekonomik tarihçiler genellikle vergi kayıtları, parish kayıtları, ticaret öncüleri ve boşlukları içeren masaları kullanarak, transkriptiyon hataları ve tutarsız tanımları. Bağımsız değişkenli bir değişkendeki ölçüm hataları genellikle birden fazla kaynaktan (Süresel değişkenleri kullanarak bilinen bir fenomen, yerel gazeteler ve test sonuçları kullanarak yanıt verir) farklı ölçümler için. Örneğin, 19. yüzyıl Britanya ücret oranlarının bir çalışma, birçok kaynaktan gelen verileri kontrol edebilir (Board of Trade reports, şirket maaşları ve yerel gazetelerden ve test sonuçları ile yanıt verir.

Omated Değişken Bias

Korrelasyon, sadece bağımsız değişkenle (yollar) ve bağlı değişkeni (growth) ile ilişkili değişkenleri kullanarak, her iki tarafın da mümkün olduğu kadar kontrol ettiği gerçeği eksik olabilir.Eğer bu da doğal deneylerle ilgili değişkenleri kullanıyorsa, örneğin, bir gruptaki kontrolden önce farklı bir şekilde kontrol edilen bir grupla karşılaştırmak için bir yönteme izin verilmez.

Spurious Regresyon ve Non-Stationarity

Uzun zaman serisini analiz ettiğinizde (örneğin, 1800'den 2000'e kadar GSYİH), birçok ekonomik değişken zaman içinde eğilimini tekrarlayarak, bu pitorasyon tekniklerini önlemek için bir eğilim serisini tekrarlamak, 1980'lerde gelişmiş olan aşırılıkta, araştırmacıların uzun süreli olmayan geri dönüşümleri test etmesi ve bu kesintiye uğratmak için önemli olan hataların sağlanması için özellikle de bu tuzak modelleri kullanarak, özellikle de bu korkunç para harcamalarını sağlamak için önemli olan modeller.

Multicollinearity ve Örnek Boyut

Eğitim, gelir ve kentselleşme gibi tarihsel tahminciler genellikle bölgelerde çok korelasyonlar ile ilişkilendirilir, her değişkenin benzersiz katkısını sağlamak için zorlaşırlar. Çokkoliluk standart hataları, yanlış anlama oranlarının önlenmesine yol açar. Araştırmacılar bunu boyuta giriş tekniklerini veya botları kullanarak ele geçirebilirler, ancak sonuçta araştırmacılar kanıtlarının sayısını sınırlamak için zorlayabilirler. Küçük örnek boyutları, tarihsel çalışmadaki diğer ortak problem, istatistiksel güç ve yanlış negatif negatif negatif negatifleri azaltır. Bayesian yöntemleri veya botlar.

Ekonomik Tarihte Gelişmiş Regresyon Teknikleri

Panel Data and Sabit Effects

Birçok tarihsel veri setleri, kesitsel birimleri (bölgeler, bölgeler, firmalar) birkaç kez gözlemler. Panel regresyon her iki boyutta da sömürülüyor, araştırmacıların Avrupa şehir genelinde sabit etkileri olan ekonomik etkileri hakkında kontrol etmelerine izin verebilir (örneğin, zaman zaman zaman, coğrafya, kültür) ve zaman faktörleri, tüm birimlerde (örneğin, küresel durgunluklar) ve yıllık değişkenleri çarpıcı bir şekilde azaltın. Örneğin, Avrupa şehir genelindeki olumsuz etkilerden oluşan bir çalışma, yerel değişim yollarındaki değişimleri, zaman içinde sabit etkilerden yararlanarak, yıllık olarak etkilenen bir süre içinde "büyük ölçüde azalır.

Instrumental Değişkenler

Endojenite şüpheli olduğunda - bağımsız değişken hata terimi ile ilişkilendirilir - bilim adamları bağımsız değişkene dönüşür: bu değişkenle doğrudan ilişkili değildir, çünkü tarihsel bağlamda, araçlar genellikle doğal deneylerden veya tarihsel kazalardan gelir. Örneğin, sömürge Hindistan'daki mülk haklarının causal etkisini tahmin etmek için, araştırmacılar arazi gelir yerleşimlerinin zaman zaman zaman zaman zamanlarını doğrudan bir araç olarak kullanarak, yerleşim yerinin yerel zemin kalitesiyle ilişkili olduğunu iddia ederler.

Farklılık ve Sift Kontrolleri

Farklılık (DiD) zorunlu okullaşma yasalarının tanıtılması için, bir gruptaki bir politika değişikliğini gerçekleştiren bir grupla karşılaştırır ve önceki ve sonrası ekonomik tarihçiler, tedavi öncesi verilerin kullanılmasıyla DiD'yi uygularlar ve tedavi edilen birimlerin ağırlıkları ile ilgili bir kombinasyon oluşturmaları gerekir.

Yapısal Breaks için Zaman Serisi Yöntemleri

Tarihsel zaman serisi genellikle yapısal molalar sergiliyor - savaşlar, finansal krizler veya politika rejimleri nedeniyle, bu tür bir molalar gibi modern yaklaşımlar (örneğin, Bai-Perron testleri) bu hataların temel olarak farklı dönemlerle regresyon modellerine dahil edilmesine izin veriyor.1918'den 1940'a kadar yapılan endüstriyel üretim, 1914'ta (Dünya Savaşı I) ve 1929'da (Büyük Depresyon) ve bu molalar ortaya çıkabilir.

Sonuç ve Future Yol

Regresyon analizi, ekonomik tarih için vazgeçilmez hale geldi, disiplini tamamen anlatı alanından bire dönüştürmektedir. İstatistiksel rigor ile hipotezler test eden bire kadar.Farklı veri kaynakları ve yöntemlerin arasındaki bulguları ölçerek.

Önümüzdeki sefere, ekonomik tarihçiler giderek makine öğrenme tekniklerini benimsemektedir, örneğin rastgele ormanlar ve lasso regresyon, yüksek boyutlu tarihsel verileri işlemek ve yeni sınırlar açmama söz konusu, ancak önyargılı özellikler, tarihsel gazetelerdeki kelimeler saymak gibi).Tox Times'ın yeniden yapılandırılması, yeni sınırların yeniden tanımlanmasına ve yeniden tanımlanmasına dair söz verir.