O que é econometria bayesiana?

A Econometria Bayesiana é um método estatístico e matemático de solução de problemas que se baseia nas condenações de um investigador quanto a um resultado esperado, em vez de apenas depender de 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 na probabilidade condicional. Ou seja, a probabilidade de um evento ocorrer é analisada inicialmente com base na condição de que um evento anterior ocorreu para preparar o cenário para ele. A fórmula para isso é que uma probabilidade para ambos os eventos que ocorrem deve ser dividida pela probabilidade ou condição que o primeiro evento tenha, de fato, taKe Place.

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. Ele depende de distribuições de probabilidade, que são níveis variados de incerteza em vez de apenas pura aleatoriedade, sobre a qual basear os cálculos futuros de resultados. 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 nos campos econômicos, como a confiança do consumidor, onde as expectativas do grupo têm um tremendo impacto no que se torna realidade.

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

Os métodos bayesianos não são frequentemente usados, no entanto, por várias razões. É difícil explicar formalmente as crenças subjetivas de uma população e formá -las em uma distribuição matemática significativa. O cálculo do resultado adequado para a distribuição posterior também está aberto à interpretação, e quaisquer resultados obtidos apenas têm 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 relação aos modelos econômicos atuais que tentam prever eventos e tendências do mundo real.