Qu'est-ce que l'économétrie bayésienne?
L'économétrie bayésienne est une méthode statistique et mathématique de résolution de problèmes qui repose sur les convictions d'un enquêteur quant au résultat attendu, au lieu de s'appuyer uniquement sur des preuves fournies par les données disponibles. Ceci est basé sur le postulat du théorème de Baye, qui est une formule mathématique utilisée pour prouver toute hypothèse où des idées préexistantes sont appuyées par des preuves. C'est une forme de raisonnement subjectif qui met l'accent sur le degré de croyance initiale du chercheur et utilise des preuves pour façonner des 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 qu'un événement se produise est d'abord examinée en fonction de la condition qu'un événement antérieur ait eu lieu pour en préparer le terrain. La formule est la suivante: la probabilité que ces deux événements se produisent doit être divisée par la probabilité ou la condition selon laquelle le premier événement a effectivement eu lieu.
La probabilité conditionnelle en tant que caractéristique de l'économétrie bayésienne est une tentative de modélisation plus précise du monde réel lors du calcul de l'occurrence probable d'événements futurs. Il s'appuie sur des distributions de probabilité, qui constituent des niveaux d'incertitude variables au lieu d'un simple hasard, sur lesquelles baser les calculs de résultats futurs. Cela signifie que l'économétrie bayesienne adopte comme principe de base une approche de soutien plus probante, en essayant de quantifier le degré de confiance ou de confiance que les individus ont dans un résultat afin de prévoir le résultat réel. Ceci est pertinent dans des domaines économiques tels que la confiance des consommateurs, où les attentes du groupe ont un impact considérable sur ce qui devient réalité.
Le manque de données est souvent un problème dans les calculs statistiques pondérés qui tentent de produire des résultats significatifs, et l'analyse de régression bayésienne offre une solution à ce problème. Il permet d’estimer les informations antérieures en tant que données de calcul. Cette approche consistant à utiliser des fonctions de densité antérieures pour arriver à des fonctions de densité postérieures pourrait potentiellement apporter des solutions beaucoup plus utiles aux problèmes.
Les méthodes bayésiennes ne sont cependant pas souvent utilisées pour plusieurs raisons. Il est difficile de rendre officiellement compte des croyances subjectives d’une population et de les transformer en une distribution mathématique significative. Le calcul du résultat approprié pour la distribution postérieure peut également être interprété, et les résultats obtenus n'ont de valeur que si vous êtes d'accord avec les croyances et les hypothèses qui ont été utilisées pour commencer. Les économistes affirment également que l'économétrie bayésienne est trop centrée sur la théorie et la technique, et pas assez sur l'élaboration de cette théorie en fonction des modèles économiques actuels qui tentent de prévoir les événements et les tendances du monde réel.