Was ist Bayesianische Ökonometrie?
Die Bayes'sche Ökonometrie ist eine statistische und mathematische Methode zur Problemlösung, die sich auf die Überzeugung eines Ermittlers hinsichtlich des erwarteten Ergebnisses stützt, anstatt sich nur auf Beweise zu stützen, die aus den verfügbaren Daten stammen. Dies basiert auf der Prämisse von Bayes Theorem, einer mathematischen Formel, die verwendet wird, um jede Hypothese zu beweisen, bei der bereits existierende Ideen durch Beweise gestützt werden. Es ist eine Form der subjektiven Argumentation, die den anfänglichen Grad der Überzeugung eines Forschers in den Vordergrund stellt und anhand von Beweisen Schlussfolgerungen formuliert, die auf diesem anfänglichen Glauben basieren.
Eines der grundlegenden Elemente der Bayes'schen Ökonometrie ist, dass Bayes'sche Prinzipien auf bedingten Wahrscheinlichkeiten beruhen. Das heißt, die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Ereignisses wird zunächst unter der Bedingung geprüft, dass ein vorheriges Ereignis stattgefunden hat, um die Voraussetzungen dafür zu schaffen. Die Formel hierfür lautet, dass eine Wahrscheinlichkeit für beide dieser Ereignisse durch die Wahrscheinlichkeit oder Bedingung geteilt werden muss, dass das erste Ereignis tatsächlich stattgefunden hat.
Die bedingte Wahrscheinlichkeit als Merkmal der Bayes'schen Ökonometrie ist ein Versuch, die reale Welt bei der Berechnung des wahrscheinlichen Auftretens zukünftiger Ereignisse genauer zu modellieren. Es stützt sich auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen, bei denen es sich nicht nur um reine Zufälligkeiten handelt, sondern um unterschiedliche Unsicherheiten, auf denen zukünftige Ergebnisberechnungen basieren. Dies bedeutet, dass die Bayes'sche Ökonometrie einen eher offensichtlichen Unterstützungsansatz zugrunde legt, indem versucht wird, den Grad des Glaubens oder des Vertrauens, das Einzelpersonen in ein Ergebnis haben, als Input für die Vorhersage des tatsächlichen Ergebnisses zu quantifizieren. Dies hat Relevanz in Wirtschaftsbereichen wie dem Verbrauchervertrauen, in denen die Erwartungen der Gruppe einen enormen Einfluss auf die Realität haben.
Unzureichende Daten sind häufig ein Problem bei gewichteten statistischen Berechnungen, die zu aussagekräftigen Ergebnissen führen sollen, und die Bayes'sche Regressionsanalyse bietet hierfür eine Lösung. Es ermöglicht Schätzungen von Vorinformationen als Eingabe in die Berechnungen. Dieser Ansatz, frühere Dichtefunktionen zu verwenden, um zu Funktionen der hinteren Dichte zu gelangen, hat das Potenzial, viel nützlichere Lösungen für Probleme zu liefern.
Bayesianische Methoden werden jedoch aus mehreren Gründen nicht oft verwendet. Es ist schwierig, die subjektiven Überzeugungen einer Bevölkerung formal zu erklären und sie zu einer sinnvollen mathematischen Verteilung zu formen. Die Berechnung des richtigen Ergebnisses für die posteriore Verteilung kann ebenfalls interpretiert werden. Die erzielten Ergebnisse haben nur dann einen Wert, wenn Sie mit den anfänglich verwendeten Überzeugungen und Annahmen einverstanden sind. Die Ökonomen stellen auch fest, dass sich die Bayes'sche Ökonometrie zu sehr auf Theorie und Technik konzentriert und nicht genug darauf, diese Theorie in Richtung aktueller Wirtschaftsmodelle zu entwickeln, die versuchen, Ereignisse und Trends in der realen Welt vorherzusagen.