微觀經濟學關注家庭層面的金融統計。二元模型在理論經濟學中很常見,有兩種類型在微觀計量學中常用的模型包括logit模型和probit模型。logit回歸模型是一種回歸分析的形式,它收集數據并試圖用數據預測結果,例如根據客戶的收入、年齡、購買新車的傾向,probit模型也是一種線性回歸模型,它有一個更簡單的二元成分,它試圖根據現有的probit回歸數據預測兩個結果中的一個的最大可能性,例如一個人是否結婚
微觀經濟計量學是一種統計和數學方法,用來觀察一個社會的經濟狀況。二元計量經濟學模型的價值建立在這樣一個事實上,即數據并非無意中基于選擇的抽樣,一個群體比另一個群體更受青睞。如果所研究的選擇僅由較大群體中相對較小的樣本做出,則也可能出現偏差。可以通過在微觀經濟計量趨勢分析中使用或包括加法隨機效用模型(ARUM)來補償此類誤差微觀經濟學尺度上的統計方法已經存在很長時間了。最初,它們在19世紀中期被用于分析家庭預算數據,并在20世紀50年代繼續進行研究,以研究商業生產水平和消費需求。從20世紀80年代到21世紀,微觀計量經濟學的性質和重點發生了變化。這在很大程度上是由于數學分析計算能力的提高除了更詳細的人口統計數據外,零售店的激光掃描儀和企業對商業趨勢的分析,如航空公司在線預訂乘客的記錄,導致了微觀經濟學的爆發力盡管已經出現了大量的信息數據庫和用于分析的更復雜的數學模型,微觀經濟計量學仍然專注于分析的幾個基本方面,包括數據的分布性、非線性方法,試圖通過信息本身之間簡單的相關關系來確定行為的因果關系。
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