Bayes’sche Ökonometrie ist eine statistische und mathematische Methode zur Problemlösung, die sich auf die Überzeugungen eines Forschers bezüglich eines erwarteten Ergebnisses stützt, anstatt sich nur auf die durch die verfügbaren Daten gelieferten Beweise zu verlassen. Dies basiert auf der Prämisse von Bayes Theorem, einer mathematischen Formel, die verwendet wird, um jede Hypothese zu beweisen, bei der bereits existierende Ideen durch Beweise gestützt werden. Es ist eine Form der subjektiven Argumentation, die den anfänglichen Glaubensgrad eines Forschers betont und Beweise verwendet, um Schlussfolgerungen basierend auf dieser anfänglichen Überzeugung zu formen.
Eines der grundlegenden Elemente der Bayes-Ökonometrie ist, dass Bayes-Prinzipien auf bedingter Wahrscheinlichkeit basieren. Das heißt, die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses wird zuerst basierend auf der Bedingung betrachtet, dass ein vorheriges Ereignis stattgefunden hat, um die Bühne dafür zu bereiten. Die Formel dafür lautet, dass eine Wahrscheinlichkeit für das Eintreten dieser beiden Ereignisse durch die Wahrscheinlichkeit oder Bedingung geteilt werden muss, dass das erste Ereignis tatsächlich eingetreten ist.
Die bedingte Wahrscheinlichkeit als Merkmal der Bayesschen Ökonometrie ist ein Versuch, die reale Welt bei der Berechnung des wahrscheinlichen Auftretens zukünftiger Ereignisse genauer zu modellieren. Es beruht auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die unterschiedliche Unsicherheitsniveaus anstelle von reinem Zufall darstellen, auf denen zukünftige Ergebnisberechnungen basieren. Dies bedeutet, dass die Bayessche Ökonometrie einen eher beweiskräftigen Ansatz als Prämisse verwendet, indem versucht wird, den Grad des Glaubens oder Vertrauens, den Einzelpersonen in ein Ergebnis haben, als Input für die Vorhersage des tatsächlichen Ergebnisses zu quantifizieren. Dies hat Relevanz in Wirtschaftsbereichen wie dem Verbrauchervertrauen, wo die Erwartungen der Gruppe einen enormen Einfluss darauf haben, was Realität wird.
Unzureichende Daten sind oft ein Problem bei gewichteten statistischen Berechnungen, die versuchen, aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, und die Bayessche Regressionsanalyse bietet eine Lösung hierfür. Es ermöglicht Schätzungen früherer Informationen als Eingabe in die Berechnungen. Dieser Ansatz, frühere Dichtefunktionen zu verwenden, um zu posterioren Dichtefunktionen zu gelangen, hat das Potenzial, viel nützlichere Lösungen für Probleme zu liefern.
Bayes’sche Methoden werden jedoch aus mehreren Gründen nicht oft verwendet. Es ist schwierig, den subjektiven Überzeugungen einer Bevölkerung formal Rechnung zu tragen und sie zu einer sinnvollen mathematischen Verteilung zu formen. Die Berechnung des richtigen Ergebnisses für die Posterior-Verteilung ist ebenfalls interpretierbar, und alle erhaltenen Ergebnisse haben nur dann einen Wert, wenn Sie mit den zu Beginn verwendeten Überzeugungen und Annahmen einverstanden sind. Ökonomen stellen auch fest, dass die Bayessche Ökonometrie zu sehr auf Theorie und Technik ausgerichtet ist und nicht genug darauf, diese Theorie in Richtung aktueller Wirtschaftsmodelle zu entwickeln, die versuchen, reale Ereignisse und Trends vorherzusagen.