O que é Econometria Bayesiana?

A econometria bayesiana é um método estatístico e matemático de solução de problemas que se baseia nas convicções de um investigador quanto a um resultado esperado, em vez de apenas confiar nas evidências fornecidas pelos dados disponíveis. Isso se baseia na premissa do Teorema de Baye, que é uma fórmula matemática usada para provar qualquer hipótese em que idéias preexistentes sejam apoiadas por evidências. É uma forma de raciocínio subjetivo que enfatiza o grau de crença inicial de um pesquisador e usa evidências para moldar conclusões com base nessa crença inicial.

Um dos elementos fundamentais da econometria bayesiana é que os princípios bayesianos são baseados em probabilidade condicional. Ou seja, a probabilidade de ocorrência de um evento é analisada primeiro com base na condição de que um evento anterior ocorreu para preparar o cenário para ele. A fórmula para isso é que uma probabilidade de ocorrência de ambos os eventos deve ser dividida pela probabilidade ou condição de que o primeiro evento ocorreu, de fato.

A probabilidade condicional como uma característica da econometria bayesiana é uma tentativa de modelar mais de perto o mundo real ao calcular a provável ocorrência de eventos futuros. Baseia-se em distribuições de probabilidade, que são níveis variáveis ​​de incerteza em vez de pura aleatoriedade, nos quais basear cálculos de resultados futuros. Isso significa que a econometria bayesiana adota uma abordagem de apoio mais evidencial como premissa, tentando quantificar o grau de crença ou confiança que os indivíduos têm em um resultado como uma entrada para prever o resultado real. Isso tem relevância em áreas econômicas, como a confiança do consumidor, onde as expectativas do grupo têm um tremendo impacto sobre o que se torna realidade.

Dados insuficientes costumam ser um problema nos cálculos estatísticos ponderados que tentam gerar resultados significativos, e a análise de regressão bayesiana oferece uma solução para isso. Ele permite estimativas de informações anteriores como entrada nos cálculos. Essa abordagem do uso de funções de densidade anteriores para chegar a funções de densidade posterior tem o potencial de produzir soluções muito mais úteis para os problemas.

Os métodos bayesianos não são frequentemente utilizados, por várias razões. É difícil explicar formalmente as crenças subjetivas de uma população e transformá-las em uma distribuição matemática significativa. O cálculo do resultado adequado para a distribuição posterior também está aberto à interpretação, e todos os resultados obtidos só terão valor se você concordar com as crenças e suposições que foram usadas para começar. Os economistas também afirmam que a econometria bayesiana está focada demais na teoria e na técnica, e não o suficiente para desenvolver essa teoria em direção aos modelos econômicos atuais que tentam prever eventos e tendências do mundo real.