Hvad er Bayesian Econometrics?

Bayesiansk økonometrik er en statistisk og matematisk metode til problemløsning, der er afhængig af en efterforskers overbevisning om et forventet resultat, i stedet for kun at stole på bevis leveret af de tilgængelige data. Dette er baseret på forudsætningen for Bayes teorem, som er en matematisk formel, der bruges til at bevise enhver hypotese, hvor eksisterende eksisterende ideer understøttes af bevis. Det er en form for subjektiv begrundelse, der lægger vægt på en forskers oprindelige grad af tro og bruger bevis til at forme konklusioner baseret på den oprindelige tro.

Et af de grundlæggende elementer i den Bayesiske økonometrik er, at Bayesiske principper er baseret på betinget sandsynlighed. Det vil sige, at sandsynligheden for, at en begivenhed finder sted, først vurderes ud fra betingelsen om, at en forudgående begivenhed fandt sted for at sætte scenen for det. Formlen til dette er, at en sandsynlighed for begge disse begivenheder skal divideres med sandsynligheden eller betingelsen for, at den første begivenhed faktisk fandt sted.

Betinget sandsynlighed som et træk i den Bayesiske økonometrik er et forsøg på at modellere den virkelige verden nærmere, når man beregner den sandsynlige forekomst af fremtidige begivenheder. Den er afhængig af sandsynlighedsfordelinger, som er forskellige niveauer af usikkerhed i stedet for bare ren tilfældighed, hvorpå man kan basere fremtidige udregningsberegninger. Dette betyder, at den bayesiske økonometrik tager en mere beviset understøttelsesmetode som en forudsætning ved at forsøge at kvantificere graden af ​​tro eller tillid, individer har i et resultat som et input til at forudsige det faktiske resultat. Dette har relevans inden for økonomiske områder som forbrugertillid, hvor gruppeforventningerne har en enorm indflydelse på, hvad der bliver virkelighed.

Utilstrækkelige data er ofte et problem i vægtede statistiske beregninger, der forsøger at give meningsfulde resultater, og Bayesiansk regressionsanalyse tilbyder en løsning på dette. Det giver mulighed for skøn over forudgående information som input i beregningerne. Denne tilgang til at bruge tidligere tæthedsfunktioner til at nå frem til posterior tæthedsfunktioner har potentialet til at give meget mere nyttige løsninger på problemer.

Bayesiske metoder anvendes imidlertid ikke ofte af flere grunde. Det er vanskeligt formelt at redegøre for en subjektiv tro på en befolkning og forme dem til en meningsfuld matematisk fordeling. Beregning af det korrekte resultat til den bageste fordeling er også åbent for fortolkning, og alle opnåede resultater har kun værdi, hvis du er enig i de overbevisninger og antagelser, der blev brugt til at begynde med. Økonomer siger også, at den bayesiske økonometrik er for meget fokuseret på teori og teknik, og ikke nok på at udvikle denne teori mod aktuelle økonomiske modeller, der forsøger at forudsige begivenheder og tendenser i den virkelige verden.