Ekonometrija – tai statistinės analizės taikymas ekonominiams duomenims. Įvairius ekonometrijos metodus galima suskirstyti į du tipus: teorinius ir taikomuosius. Grubiai tariant, pirmasis yra pagrįstas bandymu, ar teorijos veikia matematine prasme, o antrasis tikrina, ar teorijos pasitvirtina realiame pasaulyje, taip pat prognozuojant.
Dauguma ekonometrijos metodų yra tiesiog bendresnės duomenų analizės variantai. Tokia analizė apima duomenų rinkinių peržiūrą ir bandymą nustatyti modelius ir nustatyti, kokie stiprūs tie modeliai ir ar juos gali sukelti keistų rezultatų. Kai kurie analitikai bandys paprasčiausiai rasti modelius ir svarstyti galimus paaiškinimus, o kiti gali pradėti nuo hipotezės ir tada ieškoti duomenų, kad tai patvirtintų.
Kai kurie ekonometrijos metodai yra grynai teoriniai. Paprastai jie apima duomenų rinkimo ir analizės metodus, o ne pačius duomenis. Pavyzdžiui, teorinės ekonometrijos projektas galėtų apimti būdų, kaip pagerinti tikslumą, kuriuo tyrimo imties grupė reprezentuoja visą populiaciją.
Kiti ekonometrijos metodai yra praktiški, vadinami taikomaisiais metodais ir veikia su realaus gyvenimo duomenimis. Vienas iš tokių metodų panaudojimo būdų yra imtis ekonomikos teorijos, pavyzdžiui, kad mažėjant mokesčių tarifams didėja visos mokesčių pajamos, ir pažiūrėti, ar tai veikia su tikrais duomenimis. Kitas taikomosios ekonometrijos tipas yra pažvelgti į modelius ir ryšius, kuriuos rodo praeities duomenys, ir tada numatyti, kas nutiktų, jei tie modeliai tęstųsi ir ateityje.
Tokie metodai dažnai yra labai sudėtingi, nes kiekvieną ekonominį sprendimą ir veiksmą dažnai įtakoja keli veiksniai. Dėl to vienas iš labiausiai paplitusių ekonometrinių metodų yra regresinė analizė, kuri yra metodika, skirta atskirų veiksnių poveikiui išskirti. Pavyzdžiui, jei ekonomistė nebuvo tikra, ar vartotojų išlaidas sumažino pajamų lygis, vietiniai mokesčiai ar hipotekos palūkanų normos, ji naudotų kryžmines nuorodas į duomenis, kad sužinotų, kokį poveikį skirtingos hipotekos palūkanų normos turėjo žmonėms, kurie gavo vienodus ar labai panašius atlyginimus ir gyveno vietovėse, kuriose yra vienodo dydžio vietiniai mokesčiai.
Ekonomistai paprastai yra priversti naudoti regresinę analizę, nes negali atlikti kontroliuojamų eksperimentų, kaip tai galima padaryti moksle. Tai reiškia, kad analizės kokybę dažnai riboja duomenų prieinamumas. Pavyzdžiui, 3,000 žmonių tyrimo gali pakakti, kad rezultatai būtų laikomi statistiškai reikšmingais reprezentuojant visą populiaciją. Tačiau aukščiau pateiktame pavyzdyje tyrime gali būti tik keli šimtai žmonių, kurių pajamos ir vietiniai mokesčiai yra panašūs. Tai reiškia, kad bet kokios išvados apie tai, kaip hipotekos palūkanų normos veikia jų išlaidas, gali būti vertinamos atsargiau.