Экономические данные - Economic data

Для статистический анализ экономических данных и проблем см. Экономическая статистика.

Экономические данные или же экономическая статистика находятся данные (количественные меры), описывающие фактическую экономия, прошлое или настоящее. Обычно они находятся в Временные ряды форма, то есть охватывающая более одного периода времени (например, ежемесячный уровень безработицы за последние пять лет) или в данные поперечного сечения за один период времени (скажем, для уровней потребления и доходов для образец домохозяйства). Данные также могут быть получены из опросы например, частных лиц и фирм[1] или же агрегированный в секторы и отрасли отдельной экономики или для международной экономики. Набор таких данных в табличной форме включает набор данных.

Методологические экономический и статистический элементы предмета включают измерение, коллекция, анализ, и публикация данных.[2] «Экономическая статистика» может также относиться к подтеме официальная статистика произведены официальными организациями (например, статистическими институтами, межправительственными организациями, такими как Объединенные Нации, Евросоюз или же ОЭСР, центральные банки, министерства и др.). Экономические данные обеспечивают эмпирическую основу для экономических исследований, будь то описательные или эконометрический. Архивы данных также являются ключевым элементом для оценки воспроизводимость эмпирических данных[3] и для использования при принятии решений относительно экономическая политика.

На уровне экономики многие данные организованы и собраны в соответствии с методологией национальный бухгалтерский учет.[4] Такие данные включают Валовой национальный продукт и его компоненты, Валовые национальные расходы, Валовой национальный доход в Счета национального дохода и продукта, а также основной капитал и национальные богатство. В этих примерах данные могут быть указаны в номинальные или реальные значения, то есть деньгами или инфляция -корректированные сроки. Другой экономические показатели включать множество альтернативных мер выход, заказы, торговля, то рабочая сила, уверенность, Цены, и финансовые ряды (например., Деньги и процентные ставки ). На международном уровне существует множество серий, в том числе Международная торговля, международные финансовые потоки, потоки прямых инвестиций (между странами) и обменные курсы.

Для данных временных рядов отчетные измерения могут быть ежечасными (например, для фондовых рынков), ежедневно, ежемесячно, ежеквартально или ежегодно. Оценки, такие как средние, часто подвергаются сезонная корректировка удалить элементы еженедельной или сезонной периодичности, например, распродажи в праздничный период и сезонная безработица.[5]

Внутри страны данные обычно производятся одной или несколькими статистическими организациями, например., а правительственный или квазигосударственная организация и / или центральные банки. Международная статистика производится несколькими международными организациями и фирмами, включая Международный Валютный Фонд и Банк международных расчетов.

Исследования в экспериментальная экономика может также генерировать данные,[6] вместо использования собранных данных для других целей. Разработано рандомизированные эксперименты могут дать более надежные выводы, чем наблюдения.[7] Нравиться эпидемиология, экономика часто изучает поведение людей в течение слишком долгих периодов, чтобы позволить полностью контролируемые эксперименты, и в этом случае экономисты могут использовать наблюдательные исследования или же квазиэксперименты; в этих исследованиях экономисты собирают данные, которые затем анализируются с помощью Статистические методы (эконометрика ).

Для анализа данных можно использовать множество методов. К ним относятся, например., анализ временных рядов с использованием множественная регрессия, Анализ Бокса – Дженкинса, и анализ сезонности. Анализ может быть одномерный (моделирование одной серии) или многомерный (из нескольких серий). Эконометристы, экономический статистики, и финансовый аналитики формулируют модели, будь то для прошлых отношений или для экономическое прогнозирование.[8] Эти модели могут включать частичное равновесие микроэкономика направлены на изучение отдельных частей экономики или экономик, или они могут охватывать всю экономическую систему, как в теория общего равновесия или в макроэкономика. Экономисты используют эти модели для понимания прошлых событий и прогнозирования будущих событий, например., требовать, Цены и занятость. Также были разработаны методы анализа или исправления результатов использования неполные данные и ошибки в переменных.[9]

Проблемы с экономическими данными

Хорошие экономические данные являются предпосылкой для эффективного макроэкономического управления. Из-за сложности современной экономики и лагов, присущих макроэкономическая политика инструментов, страна должна иметь возможность быстро выявлять любые неблагоприятные тенденции в своей экономике и применять соответствующие корректирующие меры. Это невозможно сделать без полных, точных и своевременных экономических данных.

Международные рынки все чаще начинают рассматривать наличие хороших экономических данных как показатель страны, которая является многообещающим направлением для иностранные инвестиции. Международные инвесторы осознают, что стране необходимы хорошие экономические данные для эффективного управления своими делами, и, при прочих равных, будут стараться избегать стран, которые не публикуют такие данные.

Общедоступность надежных и актуальных экономических данных также успокаивает международных инвесторов, позволяя им отслеживать экономические события и управлять своими инвестиционный риск. Серьезность Мексиканский и Азиатские финансовые кризисы усугублялось осознанием инвесторами того факта, что власти скрывали ухудшающуюся экономическую ситуацию медленным и неполным представлением важных экономических данных. Не зная точно, насколько плоха была экономическая ситуация, они пытались быстро вывести свои активы и в результате нанесли дополнительный ущерб рассматриваемым экономикам. Это было осознание того, что проблемы с данными лежат в основе большого ущерба, нанесенного этими международными организациями. финансовые кризисы это привело к созданию международных стандартов качества данных, таких как Международный Валютный Фонд (МВФ) Общая система распространения данных (GDDS).[10][11]

Внутри страны общедоступность экономических данных хорошего качества позволяет компаниям и частным лицам принимать деловые решения с уверенностью, что они понимают общую макроэкономическую среду. Как и в случае с международными инвесторами, местные бизнесмены с меньшей вероятностью будут остро реагировать на плохие новости, если они понимают экономический контекст.

Налоговые данные могут быть источником экономических данных. В Соединенных Штатах IRS предоставляет налоговую статистику,[12] но данные ограничены законодательными ограничениями и соображениями конфиденциальности.[13]

Рекомендации

  • Джованини, Энрико Понимание экономической статистики, Издательство ОЭСР, 2008 г., ISBN  978-92-64-03312-2

Примечания

  1. ^ • Джефф Доминиц и Артур ван Сост, 2008. «Данные опроса, анализ» Новый экономический словарь Пэлгрейва, 2-е издание, Абстрактный.
    • C. Hsiao, 2008. «Economic Panel Data», Международная энциклопедия социальных и поведенческих наук, стр. 4114–4121. Абстрактный.
  2. ^ • Упоминается в Журнал экономической литературы коды классификации под JEL: C8 - Сбор данных и методология оценки данных и JEL: E01 - Измерение и данные о национальных доходах и товарных счетах и ​​богатстве.
    • Т. П. Хилл, 2001. «Макроэкономические данные», Международная энциклопедия социальных и поведенческих наук, стр. 9111–9117. Абстрактный.
  3. ^ Ричард Андерсон, Уильям Х. Грин, Б. Д. Маккалоу и Х. Д. Винод, 2008 г. «Роль архивов данных / кодов в будущем экономических исследований», Журнал экономической методологии, 15 (1), с. 99–115.
  4. ^ • Нэнси Д. Рагглз, 1987. «Социальный учет», Новый Пэлгрейв: экономический словарь, т. 4, с. 377–82.
    • Андре Ваноли, 2008. «Национальный бухгалтерский учет, история», Новый экономический словарь Пэлгрейва,, 2-е издание.Абстрактный.
    • Т. П. Хилл, 2001. «Макроэкономические данные», Международная энциклопедия социальных и поведенческих наук, стр. 9111–9117. Абстрактный.
  5. ^ Свенд Хиллеберг, 2008. «Сезонная корректировка», Новый экономический словарь Пэлгрейва, 2-е издание, Абстрактный.
  6. ^ Вернон Л. Смит, 1976. "Экспериментальная экономика: теория индуцированной стоимости", Американский экономический обзор, 66 (2), п. п. 274 –279.
  7. ^ • Дэвид Мур и Джордж МакКейб. Введение в статистическую практику.
    • Дэвид А. Фридман и другие. Статистика.
  8. ^ Фрэнсис X. Диболд, Лутц Килиан и Марк Нерлов, 2008. «Анализ временных рядов», Новый экономический словарь Пэлгрейва, 2-е издание. Абстрактный.
  9. ^ • Уильям С. Краскер и другие., 1983. "Оценка грязных данных и ошибочных моделей", гл. 11, Справочник по эконометрике, т. 1, стр. 651 –698.
       • Цви Грилихес «Вопросы экономических данных», гл. 25, Справочник по эконометрике, v. 3, 1986, стр. 1465 –1514.
       • Кристина Д. Ромер, 1989. «Пересмотр довоенного делового цикла: новые оценки валового национального продукта, 1869–1908», Журнал политической экономии, 97 (1), с. 1 –37.
  10. ^ http://dsbb.imf.org Международный валютный фонд, Доска объявлений по стандартам распространения
  11. ^ Международные валютные фонды, Общая система распространения данных (GDDS)
  12. ^ IRS. - Налоговая статистика - производится Статистикой отдела доходов и других подразделений Налоговой службы..
  13. ^ Николас Х. Гриния, 2007. Статистическое использование федеральных налоговых данных США," Серия документов SOI.

внешняя ссылка

состояния

Центральные банки

Поставщики агрегированных данных

* Stat.io: комплексный поставщик социально-экономических данных