Les économies sont des systèmes extrêmement complexes avec de nombreuses variables, sans parler du fait qu'ils émergent des interactions d'êtres complexes. Je conviens que les économies ont certains principes sous-jacents, mais je reste sceptique quant à la valeur globale de l'économétrie en tant que science.

Une économétrie vraiment utile serait un outil précieux pour prévoir le comportement futur de l'économie, en particulier pour prévoir des chocs comme la récente crise financière et la grande récession. Mais cela ne s'est pas produit.

Si l'économétrie ne peut pas prédire l'avenir, comment savons-nous qu'elle décrit même efficacement le passé? Quelles sont les preuves de sa valeur empirique?

Clarification

Je regrette toute confusion que cela ait pu causer, mais permettez-moi de clarifier ce que je recherche ici. Je considère cela comme une question épistémologique. Une meilleure façon de le formuler pourrait être: "L'économétrie peut-elle se conformer à la méthode scientifique?" ou simplement "Est-ce de la science?"

Il s'agit, du moins en théorie, d'une question spécifique, susceptible de réponse, même si elle est, comme l'a noté Alecos Papadopoulos dans sa réponse, une question de degré. (Un point de vue que je partage.)

Cela ne signifie pas que des exemples spécifiques de succès et d'échecs de l'économétrie ne sont pas pertinents.

Pour paraphraser (légèrement) l'OP:

Les économies (corps humains) sont des systèmes extrêmement complexes avec de nombreuses variables, sans parler du fait qu'ils émergent des interactions d' êtres complexes (facteurs) . Je conviens que les économies (corps humains) ont certains principes sous-jacents, mais je reste sceptique quant à la valeur globale de l' économétrie (médecine) en tant que science.

Une économétrie vraiment utile (science médicale) serait un outil précieux pour prédire le comportement futur de l' économie (corps humain) , en particulier pour prévoir des chocs comme la récente crise financière et la grande récession (maladies graves ou mort imminente) . Mais cela ne s'est pas produit.

Si l' économétrie (science médicale) ne peut pas prédire l'avenir, comment savons-nous qu'elle décrit même efficacement le passé? Quelles sont les preuves de sa valeur empirique?

Commentaire: Il y a un présent qui doit être traité , tout comme les corps humains.

Pour paraphraser (légèrement) Milton Friedman:

Peu m'importe comment je prédis, tant que je prédis adéquatement.

Commentaire: Mais que faisons-nous lorsque nos prévisions ne sont pas adéquates?

L'économétrie est basée sur les statistiques mathématiques, d'une part, et sur les hypothèses émises par la théorie économique, d'autre part, qui à leur tour sont basées sur une observation empirique (imparfaite), et sont ensuite conduites à leurs conclusions logiques. En d'autres termes, l'économétrie utilise des mathématiques rigoureuses, l'induction, la déduction et tous les mots chers à un épistémologue. Ses fondations épistémologiques sont solides comme une roche.

Ce qui pèse sur la balance, c'est la validité observée de ses abstractions . La question n'est donc pas de savoir si l'économétrie est une science, dans le sens où elle suit ou non la méthode scientifique. Il le fait, pleinement. La question est de savoir si ses résultats sont utiles.

Mais quels sont les critères pour déterminer "utile" ? S'agit-il simplement de prévisions adéquates? Ce serait une question de désaccord entre les humains.

Et s'agit-il d'une réponse "oui / non" ? Ou est-ce une question de degré d'utilité? Dans ce cas, nous devons en quelque sorte mesurer ce degré (après avoir convenu des critères), ce qui nous ramène là où nous devons collecter, analyser, évaluer et débattre des preuves .

La première chose à dire sur cette question est qu'il est important de chercher aux bons endroits les bonnes prévisions économétriques.

Les physiciens ne peuvent pas prédire de manière fiable une grande variété de phénomènes quantiques. Est-ce que cela représente un échec de la physique? Bien au contraire, nous savons (grâce aux travaux d'une série de physiciens de haut niveau) que de tels phénomènes sont fondamentalement impossibles à prévoir.

En économie également, il y a de bonnes raisons de penser que certains types de chocs ou d'événements économiques majeurs sont pratiquement impossibles à prévoir. Supposons qu'il était possible de prévoir le moment de la prochaine crise financière / récession, et que le prochain événement de ce type devrait se produire demain. Armées d'une telle prédiction, les entreprises commenceraient à réduire leur capacité de préparation à la contraction de la demande à venir, les commerçants commenceraient à vendre des actions en prévision du krach boursier à venir, les ménages réduiraient leurs dépenses de préparation à la contraction attendue de leur revenus, etc. En d'autres termes, anticiper la récession prévue demain incitera les acteurs rationnels à prendre toutes les mesures nécessaires pour provoquer une récession aujourd'hui: plus tôt que prévu! Toute capacité de prévoir avec précision le moment de ces événements est donc

Une fois que l'on examine les variables qui peuvent être raisonnablement prédites, pratiquement tous les domaines de l'économie sont jonchés d'exemples de modèles économétriques performants faisant des prédictions qui, selon les normes des sciences sociales, sont excellentes.

Eh bien, les administrateurs de stackexchange pensent que les commentaires ne doivent pas être utilisés à distance comme une réponse, je déplace ma longue paire de commentaires de la veille vers une réponse (et depuis que l'OP les a votés).

La question semble vraiment être de demander des arguments épistémologiques, oui?

L'économétrie, selon moi, a été la plus efficace en démographie économique et en économie de l'éducation, où des pistes de données contrôlées de manière adéquate (toutes les classes suivies, placement, échantillons suffisamment grands pour satisfaire aux hypothèses statistiques, avec des informations contextuelles pertinentes détaillées, etc.) ont conduit à des conclusions significatives. C'est l'endroit idéal pour rechercher des explications économétriques réussies.

En général, cependant, il est assez difficile d'être impressionné par les affirmations selon lesquelles l'économétrie remplace la théorie cohérente ou est en quelque sorte plus primaire dans l'explication des faits. Considérez les arguments bien connus (dus à W. Clifford et E. Mach) contre une théorie de l'histoire et l'histoire comme source de théorie: --- pas d'expériences bien construites => pas d'inférences valides de "loi". (En règle générale, nous ne disposons tout simplement pas de données de préférences précises pour contrôler les données historiques avec, etc., etc.)

De plus, sans théorie, démontrée par d'autres moyens, on ne peut pas décider quelles mesures ou quels faits sont pertinents pour la collecte et le test d'une autre théorie. En fin de compte, la raison pour laquelle une théorie est confirmée par des faits ou rejetée dépend en partie d'une autre théorie. L'expérience ne parlerait pas d'elle-même, même si dans certains domaines de la physique, où nous pouvons contrôler presque tout, c'est possible. (Bien que la physique soit généralement très théorique aussi.)

Un essai de contrainte de cisaillement est le même essai de contrainte de cisaillement pour tout le monde. Mais si un agriculteur qui a fourni de la nourriture pour nourrir l'armée de Wellington a contribué à l'issue de la bataille de Waterloo (cette question factuelle) conviendrait en réponse à la question de savoir si théoriquement la nourriture qu'il a contribué (s'il l'a fait et qu'est-ce qu'une question factuelle aussi) est pertinentes à la dynamique économique. Sinon, nous obtenons des corrélations parasites et purement fortuites qui semblent importantes.

De plus, il n'y a pas de constantes en économie --- car les agents apprennent et les préférences changent. Dire: A explique la quantité variable dépendante B avec l'étendue C, si elle est vraie, peut être vraie par coïncidence historique, sans raison stricte. Car, pour dire qu'il a toujours une relation C avec B, implique l'hypothèse que les gens n'apprennent pas (ce qui est faux).

Je dirais donc épistémologiquement que plus de mathématiques sont nécessaires en économie, pas moins, ce qui signifie en soi moins d'économétrie, si nous voulons expliquer l'expérience.

ÉDITER

Les preuves sous-jacentes des prémisses des arguments théoriques sont (a) les résultats physiologiques et psychologiques d'une expérience bien construite. (L'extinction du réflexe d'orientation, par exemple, correspond à la loi de Gossen sur la satiété.) Ou (b) une expérience de pensée tautologique. Pas une expérience historique, la base de l'économétrie, qui est une analyse d'ordre supérieur.

Les affirmations "A si et seulement si B" ne peuvent pas être falsifiées par l'expérience historique; qui peuvent seulement falsifier les allégations «A n'existe pas». La science, comme C. Wolff est célèbre pour sa définition, est l'ensemble des allégations prouvées ou prouvables (au moins dans la mesure où, comme l'a soutenu K. Popper, toutes les alternatives connues sont falsifiées). Le but de la science est l'explication, pour une prédiction systématique et justifiée (pas simplement une prédiction par coïncidence).

Un document d'analyse classique sur ce qui est requis pour la connaissance (la capacité de prédire systématiquement, pas simplement de deviner): Gettier E , 1963, Is Justified True Belief Knowledge, Analysis 23 (6), 121-123 . Un lien ouvert . Les suppositions médicales, par opposition à une étude physiologique systématique, seraient une croyance pragmatique , par opposition à la science , dans le langage de Kant (Critique of Pure Reason, 2e édition).

@Alecos a déjà mentionné l'un des deux points que je voulais faire, voici mon extension.

L'économétrie n'a aucune valeur en soi, elle provient toujours des données sur lesquelles nous l'utilisons. En microéconomie, avec de nombreuses études qui sont des expériences naturelles, des quasi-expériences ou où nous sommes quelque peu sûrs de ne pas capter l'endogénéité, nous pourrions estimer de nombreux paramètres intéressants. L'une des références standard serait les nombreuses régressions salariales qui ont fourni des estimations assez cohérentes et reproductibles.

En revanche, en Macroéconomie, nous n'avons aucun espoir d'obtenir une identification propre. Si vous supposez que chaque pays est identique, tout ce que nous avons est un panel d'environ 60 panels et 30-50 périodes d'observations (principalement des agrégats), selon ce que vous voulez observer. De plus, ceux-ci ne sont souvent pas parfaitement mesurés et, surtout, nous ne pouvons pas créer de variation aléatoire ici. Bien sûr, lorsque les données échouent, on peut essayer de modifier les estimateurs, mais même avec une identification partielle comme le font certains VAR, nous ne pouvons qu'espérer obtenir une identification à court terme, et nous devons toujours nous soucier de l'endogénéité.

Oui je suis d'accord. Les économistes ne nous ont pas mis en garde de manière cohérente et univoque contre les crises financières et autres chocs macroéconomiques. Mais cela ne signifie pas nécessairement que la structure que les modèles macroéconomiques supposent est mauvaise, ni ne fausse aucune autre section de l'économie.

C'est une bonne nouvelle pour la microéconomie: nous pouvons quelque peu compter sur l'économétrie pour rejeter et accepter la théorie. C'est une mauvaise nouvelle pour Macro: nous ne pouvons presque jamais rejeter des modèles plausibles en regardant simplement les données.

L'économétrie n'est rien d'autre qu'un nom de fantaisie pour les statistiques. À savoir, comment appliquer ensemble les statistiques et la théorie économique pour obtenir une image plus claire de la réalité?

Les statistiques sont-elles scientifiques? Il peut être utilisé correctement. La statistique n'est qu'un outil de la science, exactement de la même manière que l'économétrie est un outil de l'économie générale. C'est un outil qui peut être utilisé pour une bonne science et pour la science de la merde.