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 inicial de crença do pesquisador e usa evidências para moldar conclusões com base nessa crença inicial.
Um dos elementos fundamentais da econometria bayesiana é que os princípios bayesianos se baseiam na 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. Ele se baseia em distribuições de probabilidade, que são níveis variados 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 produzir 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.
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