Что такое байесовская эконометрика?

Байесовская эконометрика - это статистический и математический метод решения проблем, основанный на убеждениях исследователя в отношении ожидаемого результата, а не просто на основании доказательств, представленных имеющимися данными. Это основано на предпосылке теоремы Бэй, которая представляет собой математическую формулу, которая используется для доказательства любой гипотезы, в которой существовавшие ранее идеи подтверждаются доказательствами. Это форма субъективных рассуждений, которая делает акцент на начальной степени убежденности исследователя и использует доказательства для формирования выводов, основанных на этом первоначальном убеждении.

Одним из основополагающих элементов байесовской эконометрики является то, что байесовские принципы основаны на условной вероятности. То есть вероятность возникновения события сначала рассматривается на основе условия, что предшествующее событие имело место, чтобы подготовить почву для него. Формула для этого состоит в том, что вероятность для обоих этих событий должна быть разделена на вероятность или условие, что первое событие действительно имело место.

Условная вероятность как особенность байесовской эконометрики - это попытка более точно моделировать реальный мир при расчете вероятности наступления будущих событий. Он основан на распределении вероятностей, которые представляют собой различные уровни неопределенности, а не просто случайность, на которой основываются расчеты будущих результатов. Это означает, что байесовская эконометрика использует в качестве предпосылки более доказательный подход к поддержке, пытаясь количественно оценить степень веры или уверенности, которую люди имеют в результате, в качестве входных данных для прогнозирования фактического результата. Это имеет отношение к таким областям экономики, как доверие потребителей, где ожидания групп оказывают огромное влияние на то, что становится реальностью.

Недостаток данных часто является проблемой при взвешенных статистических вычислениях, которые пытаются дать значимые результаты, и Байесовский регрессионный анализ предлагает решение этой проблемы. Это позволяет оценить предварительную информацию в качестве входных данных для расчетов. Такой подход использования предшествующих функций плотности для получения апостериорных функций плотности может дать гораздо более полезные решения проблем.

Байесовские методы используются не часто по нескольким причинам. Трудно формально объяснить субъективные убеждения населения и сформировать их в осмысленное математическое распределение. Расчет правильного результата для апостериорного распределения также открыт для интерпретации, и любые полученные результаты имеют ценность, только если вы согласны с убеждениями и предположениями, которые использовались для начала. Экономисты также утверждают, что байесовская эконометрика слишком ориентирована на теорию и технику и недостаточно для развития этой теории в направлении современных экономических моделей, которые пытаются предсказать события и тенденции в реальном мире.