ベイズ計量経済学とは？

ベイジアン計量経済学は、利用可能なデータによって提供される証拠に頼るのではなく、予想される結果に関して調査員の信念に依存する問題解決の統計的および数学的方法です。 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式であるベイの定理の前提に基づいています。 これは、研究者の初期の信念の程度に重点を置き、その初期の信念に基づいて結論を形作るために証拠を使用する主観的な推論の形式です。

ベイジアン計量経済学の基本要素の1つは、ベイジアン原理が条件付き確率に基づいていることです。 つまり、最初にイベントが発生する可能性が、そのイベントのステージを設定するために前のイベントが発生したという条件に基づいて調べられます。 この式は、これらの両方のイベントの発生確率を、最初のイベントが実際に発生した確率または条件で割る必要があるということです。

ベイジアン計量経済学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際に、現実世界をより厳密にモデル化する試みです。 これは、将来の結果の計算の基礎となる単なるランダム性ではなく、さまざまなレベルの不確実性である確率分布に依存しています。 つまり、ベイジアン計量経済学は、実際の結果を予測するための入力として個人が結果に持つ信念または信頼の程度を定量化しようとすることにより、より証拠的なアプローチを前提とします。 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学分野に関連性があります。

不十分なデータは、意味のある結果を得ようとする加重統計計算の問題であることが多く、ベイジアン回帰分析はこれに対する解決策を提供します。 これにより、計算への入力として事前情報の推定が可能になります。 事前密度関数を使用して事後密度関数に到達するこのアプローチには、問題に対してはるかに有用な解決策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、ベイジアン法はあまり使用されません。 集団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まとめることは困難です。 事後分布に対する適切な結果の計算も解釈の対象となり、得られた結果は、最初に使用された信念と仮定に同意する場合にのみ価値があります。 エコノミストはまた、ベイジアン計量経済学は理論と技術に焦点を合わせすぎており、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のに十分ではないと述べています。