A ciência econômica tem como objetivo compreender o funcionamento da ordem econômica, ela faz isso através do desenvolvimento de teorias econômicas que se propõem a explicar aspectos da realidade sócio-econômica. Acontece que além do desenvolvimento de teorias,para um economista é importante testar a viabilidade prática dessas teorias, e nesse ponto surge a necessidade de se utilizar de ferramentas para estudar a viabilidade empírica desses pressupostos, e esse conjunto de ferramentas é englobado pela ciência denominada de Econometria.
A Econometria nada mais é do que a aplicação de ferramentas da ciência estatística ao universo econômico, visando estudar a verificabilidade empírica das teorias desenvolvidas por economistas. Trata-se de um campo extremamente fértil entre os chamado econometristas.
Para promover a análise econométrica os econometristas se utilizam de ferramentas computacionais aliadas ao conhecimento da teoria probabilística, tal que não é de se estranhar que a revolução dos computadores promoveu uma revolução na econometria, que permitiu modelagens cada vez mais complexas, se utilizando de machine learning, deep learning e inteligência artificial.
A Econometria é um campo de análise bem complexo, se dividindo em uma série de campos específicos, sendo dotada de inúmeras aplicações, como a modelagem de variáveis macroeconômicas, análises de mercado financeiro, estudos de mercado, e etc. Cada um desses campos se utiliza de aspectos, ferramentas e modelagens diferentes.
Boa parte do trabalho da econometria é a estimação de modelos de regressão, um campo de estudo onde se utiliza das ferramentas probabilísticas para analisar a relação entre varias variáveis, visando a criação de modelos matemáticos de previsão. O campo da análise de regressão é o principal ponto tratado em cursos superiores de econometria, existindo uma quantidade relevantes de livros sobre o tópico, dado sua aplicação extremamente ampla.
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Bibliografia:
GUJARATI, Damodar N; PORTER, Dawn C. Basic Econometrics. 5ª Edição. New York. The McGraw-Hill, 2008.
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