משתנים כלכליים הם משתנים סטטיסטיים שאוספים מידע על תופעה כלכלית.
משתנים כלכליים הם חלק חשוב מאוד בכלכלה. מכיוון שלמרות שזה נכון שלא ניתן לכמת חלק מהתופעות הכלכליות או שקשה מאוד לכמת אותן, הן עוזרות לנו ללמוד את התפתחות הכלכלה.
עד למאה העשרים, משתנים כלכליים היו אינטואיטיביים. במילים אחרות, מכיוון שלא היו כלים המאפשרים איסוף ועיבוד נתונים, הם משמשים בהנחות הגיוניות. לדוגמא, ההיצע המשתנה או התעסוקה המשתנה. עם הופעתן של טכנולוגיות חדשות, ההתקדמות בחקר המשתנים הכלכליים אפשרה לעמוד בניגוד לתיאוריות ישנות וליצור תיאוריות חדשות מנקודת מבט אמפירית.
כמו כל משתנה סטטיסטי אחר, לא כולם ניתנים לצפייה או לכימות ישירות. לדוגמא, הטעם של הצרכן אינו נצפה ישירות. אנו יכולים לערוך סקרים ולעבוד עליהם, אך ההערכה היא.
סוגי משתנים כלכליים
בהתאם לסיווג שאנו מתכוונים לבצע, עלינו לומר כי ישנם סוגים רבים של משתנים כלכליים. עם זאת, במאמר זה נתמקד בסיווג העיקרי. כלומר זה שמבדיל את מספר הסוכנים הכלכליים שיש ללמוד.
- משתנה מקרו-כלכלי: משתנים מקרו-כלכליים, המכונים גם מקרומגנטים, הם אלו שאוספים מידע מצטבר. במילים אחרות, הם אוספים מידע מקבוצת אנשים. למשל, תוצר מקומי גולמי (תוצר), אבטלה במדינה או באזור מסוים, הגירעון הציבורי או אינפלציה הם משתנים מקרו-כלכליים.
- משתנה מיקרו-כלכלי: משתנים מיקרו-כלכליים הם אלו שאוספים מידע מגורם כלכלי ברמה האישית. במקרה זה נוכל לדבר על ייצור של חברה מסוימת, על הסלידה מהסיכון של משקיע או על שכר העובד.
עבור כל אחד מהמשתנים המקרו-כלכליים או המיקרו-כלכליים אנו יכולים להחיל סיווגים אחרים. לדוגמא, משתנה מקרו-כלכלי אמיתי, משתנה מקרו-כלכלי זרימה או משתנה מיקרו-כלכלי ברוטו.
שורות תגים, שמות תואר או שמות משפחה של ברוטו, נטו, אמיתי, נומינלי, מלאי, זרימה, דיסקרטי או רציף, הם רק כמה דוגמאות. עם זאת, מכיוון שהם משותפים לכל המשתנים, לא יהיה זה הגיוני לכלול אותם בסעיף זה. מכיוון, למשל, כל המשתנים המקרו-כלכליים יכולים לבוא לידי ביטוי בצורה אמיתית או נומינלית.
ניתוח כלכלי של משתנים כלכליים
הדבר החשוב ביותר לנתח את המציאות הכלכלית באמצעות נתונים או משתנים המנסים לבטא תופעה כלכלית הוא לדעת את המאפיינים והמתודולוגיה שלה. קורה, במיוחד במשתנים מקרו-כלכליים, שהנתונים הם אומדנים. במילים אחרות, כאשר מחשבים את התוצר של מדינה, קשה למדוד להיות המדד. עם זאת, ישנן טכניקות המאפשרות לאמוד אותם בצורה מדויקת יותר.
בנוסף, חשוב לקחת בחשבון מתי עלינו להשתמש במשתנים הגולמיים, נטו, אמיתיים. דע אם המשתנה הוא תהליך נייח או שהוא תהליך לא נייח. אלה רק כמה דוגמאות שיעזרו לנו להבין טוב יותר את התפתחות המשתנה ולהימנע משגיאות אפשריות בניתוח.
ניתוח רגישות