L’économétrie bayésienne est une méthode statistique et mathématique de résolution de problèmes qui repose sur les convictions d’un enquêteur quant au résultat attendu, au lieu de se fier uniquement aux preuves fournies par les données disponibles. Ceci est basé sur la prémisse du théorème de Baye, qui est une formule mathématique utilisée pour prouver toute hypothèse où les idées préexistantes sont étayées par des preuves. C’est une forme de raisonnement subjectif qui met l’accent sur le degré initial de croyance d’un chercheur et utilise des preuves pour formuler des conclusions basées sur cette croyance initiale.
L’un des éléments fondamentaux de l’économétrie bayésienne est que les principes bayésiens sont basés sur la probabilité conditionnelle. Autrement dit, la probabilité qu’un événement se produise est d’abord examinée en fonction de la condition qu’un événement antérieur a eu lieu pour en préparer le terrain. La formule pour cela est que la probabilité que ces deux événements se produisent doit être divisée par la probabilité ou la condition que le premier événement ait effectivement eu lieu.
La probabilité conditionnelle en tant que caractéristique de l’économétrie bayésienne est une tentative de modéliser plus étroitement le monde réel lors du calcul de l’occurrence probable d’événements futurs. Il repose sur des distributions de probabilités, qui sont des niveaux d’incertitude variables au lieu d’un simple hasard pur, sur lesquels baser les calculs de résultats futurs. Cela signifie que l’économétrie bayésienne adopte une approche de support plus probante comme prémisse, en tentant de quantifier le degré de croyance ou de confiance des individus dans un résultat en tant qu’entrée pour prédire le résultat réel. Cela est pertinent dans des domaines économiques tels que la confiance des consommateurs, où les attentes des groupes ont un impact considérable sur ce qui devient réalité.
Des données insuffisantes sont souvent un problème dans les calculs statistiques pondérés qui tentent de donner des résultats significatifs, et l’analyse de régression bayésienne offre une solution à ce problème. Il permet d’estimer l’information préalable comme entrée dans les calculs. Cette approche consistant à utiliser des fonctions de densité antérieures pour arriver à des fonctions de densité postérieures a le potentiel de fournir des solutions beaucoup plus utiles aux problèmes.
Cependant, les méthodes bayésiennes ne sont pas souvent utilisées pour plusieurs raisons. Il est difficile de rendre compte formellement des croyances subjectives d’une population et de les transformer en une distribution mathématique significative. Le calcul du résultat approprié de la distribution postérieure est également ouvert à l’interprétation, et tous les résultats obtenus n’ont de valeur que si vous êtes d’accord avec les croyances et les hypothèses qui ont été utilisées au départ. Les économistes affirment également que l’économétrie bayésienne se concentre trop sur la théorie et la technique, et pas assez sur le développement de cette théorie vers des modèles économiques actuels qui tentent de prédire les événements et les tendances du monde réel.