ベイジアンエコノミーとは何ですか？

ベイジアンエコノミートリクスは、利用可能なデータによって提供される証拠に依存するだけでなく、予想される結果に関する調査員の有罪判決に依存している問題解決の統計的および数学的方法です。これは、ベイの定理の前提に基づいています。これは、既存のアイデアが証拠によって裏付けられている仮説を証明するために使用される数学的な公式です。これは、研究者の最初の信念の程度に重点を置いており、その最初の信念に基づいて結論を形作る証拠を使用する主観的な推論の一形態です。つまり、イベントが発生する可能性は、最初に舞台を設定するために以前のイベントが行われたという条件に基づいて見られます。これの式は、発生するこれらの両方のイベントの確率は、最初のイベントが実際に行った確率または条件で分割する必要があるということです。ke place。

ベイジアエコノミートリクスの特徴としての条件付き確率は、将来のイベントの発生の可能性を計算するときに、現実の世界をより密接にモデル化する試みです。確率分布に依存しています。確率分布は、純粋なランダム性ではなく、さまざまなレベルの不確実性であり、将来の結果計算に基づいています。これは、ベイジアンエコノミエトリックスが、実際の結果を予測するためのインプットとして個人が結果を持っている程度を定量化しようとすることにより、より明確なサポートアプローチを前提として取ることを意味します。これは、グループの期待が現実になるものに多大な影響を与える消費者の信頼などの経済分野に関連しています。

不十分なデータは、意味のある結果が得られようとする加重統計計算の問題であることがよくあり、ベイズの回帰分析はこれに対する解決策を提供します。許可しますs計算への入力としての事前情報の推定。以前の密度関数を使用して後密度関数に到達するこのアプローチには、問題に対してより有用なソリューションをもたらす可能性があります。

ただし、いくつかの理由により、

ベイジアンメソッドは頻繁に使用されません。人口の主観的な信念を正式に説明し、それらを意味のある数学的分布に形成することは困難です。事後分布への適切な結果を計算することも解釈に対して開かれており、得られた結果は、最初に使用された信念と仮定に同意した場合にのみ価値があります。エコノミストはまた、ベイジアンエコノミートリクスは理論とテクニックにあまりにも多く焦点を合わせており、現実世界の出来事と傾向を予測しようとする現在の経済モデルに向けてこの理論を開発することに十分ではないと述べています。