Co to jest ekonometria bayesowska?

Bayesian Econometrics to statystyczna i matematyczna metoda rozwiązywania problemów, która opiera się na przekonaniach badacza co do oczekiwanego wyniku, zamiast polegać na dowodach dostarczonych przez dostępne dane. Opiera się to na założeniu twierdzenia Baye'a, które jest matematyczną formułą, która służy do udowodnienia każdej hipotezy, w której istniejące pomysły są poparte dowodami. Jest to forma subiektywnego rozumowania, które kładą nacisk na początkowy stopień przekonania badacza i wykorzystuje dowody do kształtowania wniosków w oparciu o to początkowe przekonanie.

Jednym z podstawowych elementów ekonometrii bayesowskiej jest to, że zasady bayesowskie są oparte na warunkowym prawdopodobieństwie. Oznacza to, że prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia jest analizowane na pierwszym miejscu na podstawie warunku, że miało miejsce wcześniejsze wydarzenie, aby przygotować scenę. Wzór tego jest taki, że prawdopodobieństwo obu tych zdarzeń musi być podzielone przez prawdopodobieństwo lub warunek, że pierwsze zdarzenie w rzeczywistości TAKe miejsce.

Prawdopodobieństwo warunkowe jako cecha ekonometryki bayesowskiej jest próbą dokładniejszego modelowania świata rzeczywistego przy obliczaniu prawdopodobnego występowania przyszłych zdarzeń. Opiera się na rozkładach prawdopodobieństwa, które są różnym poziomem niepewności zamiast tylko czystej losowości, na których można oprzeć przyszłe obliczenia wyników. Oznacza to, że ekonometria bayesowska przyjmuje bardziej wsparcie dowodowe jako przesłanka, próbując oszacować stopień przekonania lub zaufania, które osoby mają wynik jako wkład do przewidywania faktycznego wyniku. Ma to znaczenie w dziedzinach ekonomii, takich jak zaufanie konsumentów, w których oczekiwania grupowe mają ogromny wpływ na to, co staje się rzeczywistością.

Niewystarczające dane są często problemem w ważonych obliczeniach statystycznych, które próbują przynieść znaczące wyniki, a analiza regresji bayesowskiej oferuje rozwiązanie tego problemu. To pozwalaS dla szacunków wcześniejszych informacji jako danych wejściowych do obliczeń. Takie podejście do zastosowania funkcji uprzedniej gęstości do osiągnięcia funkcji gęstości tylnej może potencjalnie dawać znacznie bardziej przydatne rozwiązania problemów.

Metody bayesowskie nie są jednak często stosowane z kilku powodów. Trudno jest formalnie uwzględnić subiektywne przekonania populacji i uformować je w znaczący rozkład matematyczny. Obliczenie właściwego wyniku rozkładu tylnego jest również otwarte na interpretację, a wszelkie uzyskane wyniki mają wartość tylko wtedy, gdy zgadzasz się z przekonaniami i założeniami, które zostały użyte na początek. Ekonomiści stwierdzają również, że ekonometria bayesowska koncentruje się zbytnio na teorii i technice, a nie wystarczy opracować tę teorię w stosunku do obecnych modeli ekonomicznych, które próbują przewidzieć wydarzenia i trendy w świecie rzeczywistym.