Qu'est-ce que l'économétrie bayésienne?

L'économétrie bayésienne est une méthode statistique et mathématique de résolution de problèmes qui repose sur les condamnations d'un enquêteur quant à un résultat attendu, au lieu de simplement compter sur les preuves fournies par les données disponibles. Ceci est basé sur la prémisse du théorème de Baye, qui est une formule mathématique qui est utilisée pour prouver toute hypothèse où les idées préexistantes sont étayées par des preuves. C'est une forme de raisonnement subjectif qui met l'accent sur le degré initial de croyance d'un chercheur et utilise des preuves pour façonner les conclusions basées sur cette croyance initiale.

L'un des éléments fondamentaux de l'économétrie bayésienne est que les principes bayésiens sont basés sur la probabilité conditionnelle. Autrement dit, la probabilité d'un événement qui se produit est examinée en premier sur la base de la condition qu'un événement antérieur a eu lieu pour préparer le terrain pour cela. La formule en est qu'une probabilité pour ces deux événements qui se produisent doivent être divisés par la probabilité ou la condition que le premier événement a fait, en fait, à TAKe Place.

La probabilité conditionnelle en tant que caractéristique de l'économétrie bayésienne est une tentative de modéliser plus étroitement le monde réel lors du calcul de la survenue probable d'événements futurs. Il s'appuie sur des distributions de probabilité, qui sont différents niveaux d'incertitude au lieu de simplement pur aléatoire, sur lesquels baser les calculs futurs des résultats. Cela signifie que l'économétrie bayésienne adopte une approche de soutien plus évidente comme prémisse, en essayant de quantifier le degré de croyance ou de confiance que les individus ont dans un résultat pour prédire le résultat réel. Cela a une pertinence dans les domaines économiques tels que la confiance des consommateurs, où les attentes de groupe ont un impact énorme sur ce qui devient réalité.

Les données insuffisantes sont souvent un problème dans les calculs statistiques pondérés qui tentent de donner des résultats significatifs, et l'analyse de régression bayésienne offre une solution à cela. Il permets pour les estimations des informations préalables en entrée dans les calculs. Cette approche de l'utilisation de fonctions de densité antérieure pour arriver à des fonctions de densité postérieure a le potentiel de produire des solutions beaucoup plus utiles aux problèmes.

Les méthodes bayésiennes

ne sont cependant pas souvent utilisées pour plusieurs raisons. Il est difficile de tenir compte des croyances subjectives d'une population et de les former en une distribution mathématique significative. Le calcul du résultat approprié à la distribution postérieure est également ouvert à l'interprétation, et tous les résultats obtenus n'ont de valeur que si vous êtes d'accord avec les croyances et les hypothèses utilisées pour commencer. Les économistes déclarent également que l'économétrie bayésienne se concentre trop sur la théorie et la technique, et pas assez sur le développement de cette théorie vers les modèles économiques actuels qui tentent de prédire les événements et les tendances du monde réel.