Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Data & Peramalan

Peramalan ekonomi membangun model yang berupaya memprediksi tren ekonomi masa depan. Masalah utama adalah apakah konstelasi variabel tertentu pasti mengarah pada beberapa hasil. Mendefinisikan variabel yang dapat digunakan dengan data yang dapat diandalkan adalah tugas utama bidang ini.

Konsep

Peramalan ekonomi berupaya memahami kekuatan apa yang ada dalam ekonomi yang menciptakan pertumbuhan. Para ekonom ingin mengetahui apa yang menyebabkan peristiwa seperti industrialisasi, ekspor, inflasi atau depresi. Misalnya, masalah peramalan yang umum menyangkut efek tingginya tingkat utang konsumen terhadap peluang pemulihan ekonomi apa pun. Jika Anda berpandangan bahwa peningkatan belanja konsumen adalah penyebab utama pemulihan, maka perkiraan Anda akan menjadi pesimistis. Semua model peramalan dimulai dengan konsep, sebuah teori yang didasarkan pada fenomena - seperti utang - yang akan mendorong perekonomian dengan satu atau lain cara.

Model

Ekonom yang memperkirakan tren ekonomi sepenuhnya bergantung pada model. Data itu sendiri tidak mengatakan apa-apa kecuali dianalisis. Model didasarkan pada asumsi bahwa sekelompok variabel menyebabkan suatu fenomena. Sebagai contoh, sebagian besar ekonom berlangganan model dasar bahwa kenaikan suku bunga menyebabkan perlambatan ekonomi karena uang menjadi lebih mahal. Ini adalah model penawaran dan permintaan uang yang sederhana yang mendasar karena pinjaman sangat penting bagi semua ekonomi modern. Oleh karena itu, model dasar tersebut adalah asumsi bahwa kenaikan suku bunga menandakan kelangkaan likuiditas yang tersedia. Ini mengarah pada penurunan pertumbuhan ekonomi. Oleh karena itu, teori adalah seperangkat asumsi dasar, sedangkan model adalah analisis terperinci yang disusun untuk menguji asumsi tersebut.

Variabel

Tanpa variabel, baik model maupun data tidak masuk akal. Variabel adalah pengelompokan kekuatan ekonomi konseptual. Satu masalah penting adalah variabel yang tumpang tindih, atau variabel yang mengukur hal yang sama. Dalam banyak kasus, suku bunga tinggi berkorelasi erat dengan peningkatan investasi obligasi. Jadi jika Anda membuat model yang meramalkan perilaku pasar uang, memisahkan investasi obligasi dari suku bunga sebagai dua variabel terpisah mungkin menjadi masalah. Karena kedua variabel tersebut sangat erat hubungannya, mereka sebenarnya mungkin satu variabel. Memperlakukan mereka sebagai dua akan menciptakan model yang miring dan tidak berharga. Variabel harus merupakan entitas ekonomi unik yang mengukur kekuatan yang berbeda - tidak tumpang tindih. Menjaga variabel unik adalah salah satu masalah paling sulit dalam peramalan.

Data

Data adalah masalah abadi dari peramalan ekonomi. Ketika seseorang berhadapan dengan pengangguran, misalnya, data dapat menjadi licin. Ada banyak model pengangguran yang mengasumsikan definisi istilah yang berbeda. Satu pandangan mengasumsikan bahwa para penganggur adalah mereka yang menerima tunjangan pengangguran. Tentu saja, ada banyak yang tidak menerima, atau tidak lagi menerima manfaat. Lalu ada orang-orang yang hanya sebagian dipekerjakan atau dipekerjakan di bawah meja. Ada yang setengah menganggur karena kelangkaan pekerjaan. Ini adalah berbagai jenis pengangguran yang semuanya bergantung pada bagaimana Anda mendefinisikan istilah tersebut. Bagaimana Anda mendefinisikan suatu variabel, karenanya, menetapkan tahapan untuk kualitas data dan kegunaan model.