ベイジアンエコノミーとは何ですか？

Bayesian Econometricsは、利用可能なデータが提供する証拠に依存するだけでなく、予想される結果に関する調査員の有罪判決に依存する問題解決の統計的および数学的方法です。これは、ベイズ定理の前提に基づいています。これは、既存のアイデアが証拠によって裏付けられている仮説を証明するために使用される数学的な公式です。これは、研究者が初期の信念の程度に重点を置き、その最初の信念に基づいて結論を形作る証拠を使用する主観的な推論の一形態です。つまり、イベントが発生する可能性は、最初に舞台を設定するために以前のイベントが行われたという条件に基づいて見られます。これの式は、発生するこれらの両方のイベントの確率は、実際に行われた最初のイベントが行われた確率または条件で分割する必要があるということです。将来のイベントの発生の可能性を計算するときに、現実の世界をモデル化します。確率分布に依存しています。確率分布は、純粋なランダム性ではなく、さまざまなレベルの不確実性であり、将来の結果計算に基づいています。これは、ベイジアンエコノミエトリックスが、実際の結果を予測するためのインプットとして個人が結果を持っている程度を定量化しようとすることにより、より明確なサポートアプローチを前提として取得することを意味します。これは、グループの期待が現実になるものに多大な影響を与える消費者の信頼などの経済分野に関連しています。これ。計算への入力として、以前の情報の推定値が可能になります。事前密度関数を使用して事後密度関数に到達するこのアプローチには、問題に対してはるかに有用なソリューションをもたらす可能性があります。人口の主観的な信念を正式に説明し、それらを意味のある数学的分布に形成することは困難です。事後分布への適切な結果を計算することも解釈に対して開かれており、得られた結果は、最初に使用された信念と仮定に同意した場合にのみ価値があります。エコノミストはまた、ベイジアンエコノミーは理論とテクニックにあまりにも焦点を合わせており、現実世界の出来事と傾向を予測しようとする現在の経済モデルに向けてこの理論を開発することに十分ではないと述べています。