¿Qué es la econometría bayesiana?

La econometría bayesiana es un método estadístico y matemático de resolución de problemas que se basa en las convicciones de un investigador en cuanto a un resultado esperado, en lugar de depender solo de la evidencia proporcionada por los datos disponibles. Esto se basa en la premisa del Teorema de Baye, que es una fórmula matemática que se utiliza para probar cualquier hipótesis en la que las ideas preexistentes estén respaldadas por evidencia. Es una forma de razonamiento subjetivo que pone énfasis en el grado inicial de creencia de un investigador, y utiliza evidencia para dar forma a conclusiones basadas en esa creencia inicial.

Uno de los elementos fundamentales de la econometría bayesiana es que los principios bayesianos se basan en la probabilidad condicional. Es decir, la probabilidad de que ocurra un evento se analiza primero en función de la condición de que se haya producido un evento anterior para preparar el escenario. La fórmula para esto es que la probabilidad de que ocurran estos dos eventos debe dividirse por la probabilidad o condición de que el primer evento, de hecho, haya tenido lugar.

La probabilidad condicional como una característica de la econometría bayesiana es un intento de modelar más de cerca el mundo real al calcular la probable ocurrencia de eventos futuros. Se basa en distribuciones de probabilidad, que son niveles variables de incertidumbre en lugar de simplemente aleatoriedad pura, en las que basar los cálculos de resultados futuros. Esto significa que la econometría bayesiana toma como premisa un enfoque de apoyo más probatorio, al intentar cuantificar el grado de creencia o confianza que los individuos tienen en un resultado como una entrada para predecir el resultado real. Esto tiene relevancia en campos económicos como la confianza del consumidor, donde las expectativas del grupo tienen un tremendo impacto en lo que se convierte en realidad.

Los datos insuficientes son a menudo un problema en los cálculos estadísticos ponderados que intentan producir resultados significativos, y el análisis de regresión bayesiano ofrece una solución a esto. Permite estimaciones de información previa como entrada en los cálculos. Este enfoque de usar funciones de densidad anteriores para llegar a funciones de densidad posterior tiene el potencial de proporcionar soluciones mucho más útiles a los problemas.

Sin embargo, los métodos bayesianos no se usan con frecuencia por varias razones. Es difícil explicar formalmente las creencias subjetivas de una población y formarlas en una distribución matemática significativa. El cálculo del resultado adecuado para la distribución posterior también está abierto a interpretación, y cualquier resultado obtenido solo tiene valor si está de acuerdo con las creencias y suposiciones que se usaron para comenzar. Los economistas también afirman que la econometría bayesiana se centra demasiado en la teoría y la técnica, y no lo suficiente en el desarrollo de esta teoría hacia los modelos económicos actuales que intentan predecir eventos y tendencias del mundo real.