Wat is Bayesiaanse econometrie?

Bayesiaanse econometrie is een statistische en wiskundige methode voor probleemoplossing die steunt op de overtuigingen van een onderzoeker met betrekking tot een verwachte uitkomst, in plaats van alleen te vertrouwen op bewijs dat door de beschikbare gegevens wordt verstrekt. Dit is gebaseerd op het uitgangspunt van de stelling van Baye, een wiskundige formule die wordt gebruikt om elke hypothese te bewijzen waarin reeds bestaande ideeën worden ondersteund door bewijs. Het is een vorm van subjectieve redenering die de nadruk legt op de aanvankelijke mate van overtuiging van een onderzoeker en bewijs gebruikt om conclusies te trekken op basis van die aanvankelijke overtuiging.

Een van de fundamentele elementen van Bayesiaanse econometrie is dat Bayesiaanse principes zijn gebaseerd op voorwaardelijke waarschijnlijkheid. Dat wil zeggen dat de waarschijnlijkheid dat zich een gebeurtenis voordoet eerst wordt bekeken op basis van de voorwaarde dat een eerdere gebeurtenis plaatsvond om daarvoor het toneel te vormen. De formule hiervoor is dat een waarschijnlijkheid voor beide gebeurtenissen moet worden gedeeld door de waarschijnlijkheid of voorwaarde dat de eerste gebeurtenis inderdaad heeft plaatsgevonden.

Voorwaardelijke waarschijnlijkheid als een kenmerk van Bayesiaanse econometrie is een poging om de echte wereld beter te modelleren bij het berekenen van het waarschijnlijke optreden van toekomstige gebeurtenissen. Het berust op waarschijnlijkheidsverdelingen, die verschillende niveaus van onzekerheid zijn in plaats van alleen pure willekeur, waarop toekomstige uitkomstberekeningen kunnen worden gebaseerd. Dit betekent dat Bayesiaanse econometrie een meer evidentieondersteunende benadering als uitgangspunt neemt, door te proberen de mate van geloof of vertrouwen te kwantificeren die individuen hebben in een uitkomst als input voor het voorspellen van de werkelijke uitkomst. Dit is relevant op economische gebieden zoals het consumentenvertrouwen, waar groepsverwachtingen een enorme impact hebben op wat realiteit wordt.

Onvoldoende gegevens zijn vaak een probleem bij gewogen statistische berekeningen die proberen zinvolle resultaten te geven, en Bayesiaanse regressieanalyse biedt hiervoor een oplossing. Hiermee kunnen schattingen van eerdere informatie worden gemaakt als invoer in de berekeningen. Deze benadering van het gebruik van eerdere dichtheidsfuncties om te komen tot achterste dichtheidsfuncties heeft het potentieel om veel nuttiger oplossingen voor problemen op te leveren.

Bayesiaanse methoden worden echter om verschillende redenen niet vaak gebruikt. Het is moeilijk om formeel rekening te houden met de subjectieve overtuigingen van een populatie en deze te vormen tot een zinvolle wiskundige verdeling. Het berekenen van de juiste uitkomst voor de posterieure verdeling staat ook open voor interpretatie, en alle verkregen resultaten hebben alleen waarde als u akkoord gaat met de overtuigingen en veronderstellingen die werden gebruikt om mee te beginnen. Economen stellen ook dat Bayesiaanse econometrie te veel gericht is op theorie en techniek, en niet genoeg op het ontwikkelen van deze theorie in de richting van huidige economische modellen die proberen gebeurtenissen in de echte wereld en trends te voorspellen.