L’econometria bayesiana è un metodo statistico e matematico di risoluzione dei problemi che si basa sulle convinzioni di un investigatore sul risultato atteso, invece di basarsi solo sulle prove fornite dai dati disponibili. Questo si basa sulla premessa del teorema di Baye, che è una formula matematica che viene utilizzata per dimostrare qualsiasi ipotesi in cui le idee preesistenti sono supportate da prove. È una forma di ragionamento soggettivo che pone l’accento sul grado iniziale di credenza del ricercatore e utilizza le prove per modellare le conclusioni basate su quella convinzione iniziale.
Uno degli elementi fondamentali dell’econometria bayesiana è che i principi bayesiani si basano sulla probabilità condizionata. Cioè, la probabilità che si verifichi un evento viene esaminata inizialmente in base alla condizione in cui si è verificato un evento precedente per preparare il terreno per esso. La formula per questo è che una probabilità per entrambi questi eventi che si verificano deve essere divisa per la probabilità o la condizione che il primo evento ha effettivamente avuto luogo.
La probabilità condizionale come caratteristica dell’econometria bayesiana è un tentativo di modellare più da vicino il mondo reale quando si calcola la probabile occorrenza di eventi futuri. Si basa su distribuzioni di probabilità, che sono livelli variabili di incertezza invece che pura casualità, su cui basare i calcoli dei risultati futuri. Ciò significa che l’econometria bayesiana adotta un approccio di supporto più probatorio come premessa, tentando di quantificare il grado di credenza o fiducia che gli individui hanno in un risultato come input per prevedere il risultato effettivo. Ciò ha rilevanza in settori economici come la fiducia dei consumatori, dove le aspettative del gruppo hanno un impatto enorme su ciò che diventa realtà.
Dati insufficienti sono spesso un problema nei calcoli statistici ponderati che tentano di produrre risultati significativi e l’analisi di regressione bayesiana offre una soluzione a questo. Consente stime di informazioni precedenti come input nei calcoli. Questo approccio all’uso delle funzioni di densità precedenti per arrivare alle funzioni di densità posteriore ha il potenziale per fornire soluzioni molto più utili ai problemi.
I metodi bayesiani non vengono spesso utilizzati, tuttavia, per diversi motivi. È difficile spiegare formalmente le credenze soggettive di una popolazione e trasformarle in una significativa distribuzione matematica. Anche il calcolo del risultato corretto per la distribuzione posteriore è aperto all’interpretazione e qualsiasi risultato ottenuto ha valore solo se si è d’accordo con le credenze e le ipotesi che sono state usate per iniziare. Gli economisti affermano inoltre che l’econometria bayesiana si concentra troppo sulla teoria e sulla tecnica e non abbastanza sullo sviluppo di questa teoria verso gli attuali modelli economici che tentano di prevedere eventi e tendenze del mondo reale.