The practice of econometrics is mad

The practice of econometrics is made difficult by the behaviour of series and inter-relationships between them that render model assumptions
at best questionable. For example, the existence of fat tails, structural
breaks and bi-directional causality betwBy contrast, simulation is the econometrician’s chance to behave like
a real scientist, conducting experiments under controlled conditions. A
simulations experiment enables the econometrician to determine what
the effect of changing one factor or aspect of a problem will be, while
leaving all other aspects unchanged. Thus, simulations offer the possibility of complete flexibility. Simulation may be defined as an approach
to modelling that seeks to mimic a functioning system as it evolves. The
simulations model will express in mathematical equations the assumed
form of operation of the system. In econometrics, simulation is particularly useful when models are very complex or sample sizes are small.een dependent and independent
variables, etc. will make the process of parameter estimation and inference less reliable. Real data is messy, and no one really knows all of the
features that lurk inside it. Clearly, it is important for researchers to have
an idea of what the effects of such phenomena will be for model estimation and inference.

Kết quả (Việt) 1:

Các thực hành của kinh tế lượng được thực hiện khó khăn bởi hành vi của loạt và liên mối quan hệ giữa họ mà làm cho mô hình giả địnhtại best có vấn đề. Ví dụ, sự tồn tại của chất béo đuôi, cấu trúcphá vỡ và quan hệ nhân quả bi-directional betwBy tương phản, mô phỏng là cơ hội của econometrician để cư xử giống nhưmột nhà khoa học thực sự, tiến hành các thí nghiệm dưới điều kiện kiểm soát. Athử nghiệm mô phỏng cho phép econometrician để xác định những gìhiệu quả của việc thay đổi một yếu tố hoặc khía cạnh của một vấn đề sẽ, trong khiđể lại tất cả các khía cạnh khác không thay đổi. Do đó, mô phỏng cung cấp khả năng linh hoạt hoàn toàn. Mô phỏng có thể được định nghĩa là một cách tiếp cậnđể mô hình mà tìm kiếm để bắt chước một hệ thống hoạt động như nó phát triển. CácMô hình mô phỏng sẽ nhận trong phương trình toán học các giả địnhhình thức hoạt động của hệ thống. Trong kinh tế lượng, mô phỏng là đặc biệt hữu ích khi mô hình rất phức tạp hoặc kích thước mẫu là small.een phụ thuộc và độc lậpbiến, vv sẽ làm cho quá trình tham số dự toán và suy luận ít đáng tin cậy. Dữ liệu thực tế là lộn xộn, và không ai thực sự biết tất cả cáctính năng mà lurk bên trong nó. Rõ ràng, nó là quan trọng đối với các nhà nghiên cứu để cómột ý tưởng về những gì những ảnh hưởng của hiện tượng như vậy sẽ cho mô hình dự toán và suy luận.

Kết quả (Việt) 2:

Việc thực hành kinh tế được thực hiện khó khăn bởi các hành vi của loạt và liên hệ giữa chúng mà làm cho các giả định mô hình
tốt nhất có vấn đề. Ví dụ, sự tồn tại của đuôi béo, kết cấu
phá vỡ và bi-directional nhân quả betwBy Ngược lại, mô phỏng là cơ hội của econometrician cư xử như
một nhà khoa học thực sự, tiến hành các thí nghiệm trong điều kiện kiểm soát. Một
thí nghiệm mô phỏng cho phép econometrician để xác định những
ảnh hưởng của việc thay đổi một yếu tố hay một khía cạnh của một vấn đề sẽ được, trong khi
để lại tất cả các khía cạnh khác không thay đổi. Như vậy, mô phỏng cung cấp khả năng linh hoạt hoàn toàn. Mô phỏng có thể được định nghĩa như là một phương pháp tiếp cận
với mô hình mà tìm cách bắt chước một hệ thống hoạt động như nó phát triển. Các
mô hình mô phỏng sẽ thể hiện trong các phương trình toán học các giả định
hình thức hoạt động của hệ thống. Trong kinh tế, mô phỏng là đặc biệt hữu ích khi các mô hình là rất phức tạp hoặc kích cỡ mẫu được small.een phụ thuộc và độc lập
biến, vv sẽ làm cho quá trình tham số ước lượng và suy luận ít đáng tin cậy. Bất dữ liệu là lộn xộn, và không có ai thực sự hiểu rõ tất cả các
tính năng mà ẩn nấp bên trong nó. Rõ ràng, điều quan trọng là các nhà nghiên cứu để có
một ý tưởng về những gì các tác động của hiện tượng như vậy sẽ cho mô hình dự toán và suy luận.