Wat is Bayesiaanse econometrie?

Bayesiaanse econometrie is een statistische en wiskundige methode van probleemoplossing die afhankelijk is van de veroordelingen van een onderzoeker over een verwachte uitkomst, in plaats van alleen te vertrouwen op bewijsmateriaal dat wordt verstrekt door de beschikbare gegevens. Dit is gebaseerd op het uitgangspunt van de stelling van Baye, een wiskundige formule die wordt gebruikt om elke hypothese te bewijzen waarbij reeds bestaande ideeën worden ondersteund door bewijsmateriaal. Het is een vorm van subjectieve redenering die de nadruk legt op de initiële mate van overtuiging van een onderzoeker en bewijs gebruikt om conclusies te vormen op basis van dat eerste geloof.

Een van de fundamentele elementen van Bayesiaanse econometrie is dat Bayesiaanse principes gebaseerd zijn op voorwaardelijke waarschijnlijkheid. Dat wil zeggen, de kans dat er een gebeurtenis plaatsvindt, wordt eerst bekeken op basis van de voorwaarde dat een voorafgaande gebeurtenis plaatsvond om het toneel te bepalen. De formule hiervoor is dat een waarschijnlijkheid voor beide gebeurtenissen moet worden gedeeld door de waarschijnlijkheid of voorwaarde dat de eerste gebeurtenis in feite TA heeft gedaanke plaats.

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

Onvoldoende gegevens zijn vaak een probleem bij gewogen statistische berekeningen die proberen zinvolle resultaten op te leveren, en Bayesiaanse regressieanalyse biedt hiervoor een oplossing. Het staat toeS voor schattingen van eerdere informatie als invoer in de berekeningen. Deze benadering van het gebruik van eerdere dichtheidsfuncties om tot achterste dichtheidsfuncties te komen, kan veel nuttiger oplossingen voor problemen opleveren.

Bayesiaanse methoden worden echter niet vaak om verschillende redenen gebruikt. Het is moeilijk om formeel de subjectieve overtuigingen van een bevolking te verklaren en ze te vormen tot een zinvolle wiskundige verdeling. Het berekenen van de juiste uitkomst voor de achterste 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 te beginnen. Economen stellen ook dat Bayesiaanse econometrie te veel is gericht op theorie en techniek, en niet genoeg op het ontwikkelen van deze theorie naar huidige economische modellen die proberen echte evenementen en trends te voorspellen.