Ein solchermaßen zu schätzender Regressionsparameter wäre etwa die marginale Konsumquote. In den Einzelgleichungen werden die zu erklärenden Variablen auch als endogene Variable bezeichnet, die erklärenden als exogene. Analyse französisch beispiel et. Oft tritt die zu erklärende Variable links des Gleichheitszeichens selbst zeitlich verzögert auch rechts als erklärende Variable auf, die sogenannte verzögerte Endogene. Modell [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Ökonometrische Modelle bestehen aus Schätzgleichungen und Definitionsgleichungen. Schätzgleichungen wie die Konsumfunktion oder die Investitionsfunktion werden mit Hilfe ökonometrischer Verfahren geschätzt ( lineare Regression). Die Schätzgleichungen selbst werden dabei nach wirtschaftstheoretischen Hypothesen (Ökonomischen Modellen) spezifiziert, also etwa die Hypothese, dass der Konsum durch das Einkommen bestimmt wird, oder dass die Investitionen sich mit der Höhe des Zinssatzes verändern. Definitionsgleichungen bestimmen einen festen Zusammenhang zwischen verschiedenen Merkmalen und werden nicht geschätzt.
Die Ökonometrie ist ein Teilgebiet der Wirtschaftswissenschaften, das die ökonomische Theorie sowie mathematische Methoden und statistische Daten zusammenführt, um wirtschaftstheoretische Modelle empirisch zu überprüfen und ökonomische Phänomene quantitativ zu analysieren. Überblick [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Der Begriff Ökonometrie wurde von Ragnar Frisch und Joseph Schumpeter in den frühen 1930ern entwickelt. Dieser Prozess kulminierte in der Gründung der Econometric Society und dem Journal Econometrica (1933). Ökonometrische Methoden werden vor allem in der Volkswirtschaftslehre, aber auch in anderen Sozial- und Wirtschaftswissenschaften, wie z. B. IQB - Beispielaufgaben — Französisch. Betriebswirtschaftslehre, Soziologie oder Politikwissenschaft, eingesetzt. Zu den wichtigsten Hilfsmitteln beim Schätzen ökonometrischer Modelle zählt dabei die Regressionsanalyse. In der modernen Ökonometrie werden computerorientierte Modelle immer wichtiger. Hierzu zählen z. B. Monte-Carlo-Simulation, nichtlineare Modelle, Bayessche Ökonometrie, Volatilität, oder künstliche neuronale Netze.