Ekonomistler genellikle ekonomik modeller oluşturmak ve ekonometrik analizler yapmak için kullanılan istatistiksel yazılımlarla çalışırlar. Bu nedenle, verilerle çalışmayı ve verileri analiz etmeyi öğrenmek, genç ekonomistler için temel bir beceridir. İş piyasasında bir ekonomist olarak rekabet edebilmek için, popüler analiz ve tahmin yazılım ortamlarından bazılarını kullanma konusunda kanıtlanabilir beceriler ve deneyim bir zorunluluktur.
Genel olarak konuşursak, iki tür yazılım vardır: tescilli ve açık kaynak. Bazı kişi ve kuruluşlar, tek bir şirket tarafından geliştirilen ve telif hakkıyla korunan tescilli paketleri kullanmayı tercih eder. Diğerleri, popüler “R” Projesi gibi ücretsiz, açık kaynaklı çözümlere güveniyor. Bu iki kategoride fiyat, karmaşıklık, yetenek, kullanım kolaylığı ve popülerlik açısından değişen yüzlerce değilse de onlarca alternatif vardır.
Bob Muenchen’in bu gönderisi, en popüler paketlerle ilgili bir anket arıyorsanız harika bir kaynaktır. Farklı yazılım seçeneklerini değerlendirmek için bir dizi farklı ölçü kullanır ve bunları güncel tutar. Bu anketin yalnızca ekonomi için değil, genel olarak veri bilimi için olduğunu unutmayın. Bununla birlikte, ekonomide kullanılan tüm yaygın yazılımlar temsil edilir – Python, R, Stata, SAS, SPSS, MATLAB ve daha fazlası gibi.
Bu oldukça fazla isim listesi ve korkutucu gelebilir. Yazılım araçları ortamını anlamanıza yardımcı olmak için, bu makalede ekonomistler için en popüler yazılım paketlerine biraz ışık tutacağız ve bunlar hakkında nasıl daha fazla bilgi edinebileceğinizle ilgili bazı ayrıntılar sunacağız.
1) Hangi yazılımı kullanmalıyım?
Bir paket satın almadan veya bir açık kaynak seçeneği indirmeden önce, iş arkadaşlarınızla konuşmak, ilgilendiğiniz her ürünle ilgili çevrimiçi forumları veya toplulukları ziyaret etmek, öğrenciyseniz kurs müfredatınızı incelemek ve ücretsiz avantajlardan yararlanmak iyi bir fikirdir. denemeler
Kendi yeteneklerinizi ve/veya ekibinizde mevcut olan uzmanlık düzeyinizi (varsa) dikkate almak da önemlidir. İhtiyaçlarınızı karşılayan birkaç yazılım paketi varsa, daha iyi desteğe sahip seçenekler uzun vadede size zaman ve stres kazandırabilir.
Bununla birlikte, ekonomi öğrencileri, çalışmalarında başlıca açık kaynaklı, tescilli olmayan araçlara odaklanma eğiliminde olabilirler; birçok kurs, öğretmek için açık kaynaklı araçları kullanır. Python ve R iki örnektir. R, ekonomistler tarafından çok sık kullanılır. Bu arada Python, ekonomide biraz daha az kullanılır, ancak ekonomistlerin çalıştırmak isteyebileceği ekonometrik analizlerle giderek daha fazla örtüşen veri biliminde sıklıkla kullanılır. Python için, R gibi diğer popüler paketlerin yapabildiği aynı analizleri yapmasına izin veren birçok istatistik paketi vardır.
Bu nedenle, her iki pakete aşinalık temettü öder. Hem R hem de Python’da çevrimiçi olarak sunulan çok sayıda ücretsiz eğitim materyali vardır; Bu programlarda regresyonları nasıl çalıştıracağınızı ve verileri nasıl manipüle edeceğinizi bilmek, ciddi bir ekonomi öğrencisi için büyük bir avantajdır.
Ancak Stata, SPSS ve MATLAB gibi ücretli lisanslara sahip özel yazılım platformlarının başka avantajları da vardır. Çoğu zaman, bu platformların arkasındaki destek ve eğitim fırsatları, açık kaynaklı yazılımlardan daha kapsamlı olabilir. Ayrıca, bu araçların kullanımı, az kodlama deneyimine sahip ekonomistler için daha kolay olabilir, iyi tasarlanmış kullanıcı arayüzleri, ekonomistlerin grafikleri ve değişkenleri manipüle etmesine olanak tanırken, açık kaynaklı araçların bunun yerine kod satırları gerektirebilir.
2) Ne tür bir lisans satın almalıyım?
Üniversite öğrencisiyseniz veya tescilli bir yazılım aracı kullanan bir şirketin çalışanıysanız, muhtemelen kendi kişisel kullanımınız için satın almanıza gerek kalmadan yazılıma zaten erişebilirsiniz.
Aksi takdirde, bu seçenekleri kullanmak isterseniz, bunu yapmak için bir lisans ödemeniz gerekecektir. Farklı lisans türleri için kriterler bir yazılım üreticisinden diğerine değişir. Tipik olarak, öğrenci lisansları en ucuzudur ve daha kısa süreler için sunulur (bir veya daha fazla yıl yerine haftalar veya aylar).
Birçok yazılım paketinde ayrıca akademik ve/veya kar amacı gütmeyen bir lisans bulunur. Kurumsal lisanslar normalde en pahalı olanlardır – ancak muhtemelen bir kurumsal lisans satın almanıza gerek yoktur. Her paket için kriterleri kontrol edin ve hangi tür lisans ve buna karşılık gelen eğitim ve desteğin sizin için uygun olduğunu öğrenmek için yerel distribütörünüze danışın.
3) Doğrudan mı yoksa bir distribütörden mi satın almalıyım?
Satın alma yoluna gidiyorsanız, web siteleri aracılığıyla doğrudan yazılım üreticisinden satın almak neredeyse her zaman mümkündür. Ancak bunun yerine yerel bir distribütör aramayı düşünün. Fiyatlar normalde aşağı yukarı aynıdır (istisnalar hariç), ancak distribütörler, müşteri olarak aldığınız kurum içi destek, haber bültenleri ve yerel kullanıcı grubu toplantıları gibi “ekstralar” için avantajlıdır.
Ek olarak, sizin için yerel ve kendi dilinizde destek ve eğitim önemli bir artı nokta olabilir. Diğer bir avantaj ise, farklı yazılım paketleri satın alıyorsanız, hepsi için tek bir iletişim noktanız olabileceğinden.
4) Ne kadar kodlama veya programlama ustalığına ihtiyacım var?
Seçtiğiniz yazılım paketinden bağımsız olarak, bir ekonomist olarak başarılı olmak için ne kadar kodlama deneyimine ihtiyacınız olduğunu merak ediyor olabilirsiniz. Başarılı olmak için ekonomik teorinin yanı sıra veri bilimi, programlama veya kodlama hakkında derin bir bilgiye mi ihtiyacınız var?
Büyük olasılıkla, sizin için cevap “gerçekten değil” olacaktır. Çoğu ekonomistin de usta programcı olması gerekmeyecek. Kendi işlevlerinizi tanımlamada, verileri manipüle etmede ve ortak işlevlerin arkasındaki algoritmaları anlamada uzmanlık, ekonomik analiz hayatınızı kolaylaştıracaktır. Yazılım araçları işinizi yapmanıza yardımcı olmak için tasarlandığından, muhtemelen daha derin bir uzmanlık gerekli değildir – ancak elbette size bir avantaj sağlayacaktır.
Örneğin, çoğu yazılım paketi, kısa, yürütülmesi kolay ve doğrudan istatistiksel analize dalmanıza izin veren yerleşik komutlar içerir. Örnek olarak, R’de doğrusal bir regresyon çalıştırmak için yalnızca bir komut yazmanız ve programa hangi verilerin kullanılacağını söylemeniz yeterlidir. Daha sonra, “özet” yazmak, t-istatistikleri ve p-değerleri, R2 değeri, F istatistikleri ve bunların yanı sıra, tümü bir saniyenin çok küçük bir bölümünde hesaplanan diğer pek çok şeyle tamamlanmış bir lineer regresyon analizini tükürecektir. Diğer birçok, daha karmaşık regresyon genellikle benzer şekilde kolay bir şekilde yapılabilir.
Bu basit komutları çalıştırmak, gelişmiş kodlama deneyimi gerektirmez, ancak seçtiğiniz yazılımla ilgili temel yeterlilik genellikle kullanışlı olacaktır. Örneğin, bir hata mesajı aldığınızı varsayalım. Seçtiğiniz yazılımı ve model çıktınızı oluşturmak için kullanılan algoritmayı bilmek, hatayı hızla gidermenize yardımcı olacak ve böylece ilginç şeylere geri dönebilirsiniz.
Ek olarak, biraz kodlama yeteneğiniz varsa, genellikle kendi işlevlerinizi yazabilecek ve mevcut işlevlerin ne yaptığını anlayabileceksiniz. Bu, çok özel bir olasılık dağılımı uygulamanız, bir şeyi yeniden parametrelendirmeniz, bulgularınızı vurgulamak için bir grafiği ayarlamanız vb. gerektiğinde size ekstra esneklik sağlar.
Genel olarak, bu tür bir ekonomik analizde başarılı olmanın anahtarı, model çıktısını anlamak ve onu ileri düzeyde kodlama deneyimi gerektirmeyen ekonomik teori bağlamında yorumlamaktır. Ancak, bir şeyler ters giderse veya analizinizi yapmak için özellikle karmaşık bir kuruluma ihtiyacınız varsa, bazı kodlama becerileri bir nimettir. Bu makalede bahsedilen yazılım paketlerinden bazılarını incelemek, ekonomik analiz yolculuğunuza başlamanıza yardımcı olacaktır. İyi şanslar!
Fotoğraf Kredisi: Gilad Lotan