Stata face econometrie. Stata face statistici bayesiene. Stata 17 combină ambele pentru a face econometrie bayesiană.
Econometria bayesiană folosește principiile bayesiene pentru a studia relațiile economice. Care este probabilitatea ca un an suplimentar de școlarizare să crească salariile? Sunt cei care participă la un program de formare profesională mai predispuși să rămână angajați în următorii cinci ani? Care este probabilitatea de neplată pentru un portofoliu scăzut? La astfel de întrebări se poate răspunde în mod natural în cadrul paradigmei bayesiene, care poate estima probabilitatea oricărei ipoteze de interes. Vezi “Ce este analiza bayesiană?” pentru a afla mai multe.
Unul dintre avantajele utilizării metodelor bayesiene în modelarea econometrică este acela de a încorpora informații externe despre parametrii modelului adesea disponibili în practică. Aceste informații pot proveni din date istorice sau pot proveni în mod natural din cunoașterea unui proces economic. De exemplu, se poate ști că elasticitatea veniturilor este mai mică de 1 pentru unele țări sau se știe că autocorelația este între -1 și 1. Oricum, o abordare bayesiană ne permite să combinăm acele informații externe cu ceea ce observăm în datele actuale pentru a forma o viziune mai realistă asupra procesului economic de interes.
Puteți întreba: Ce se întâmplă dacă nu am informații externe? Nici o problemă. Fără cunoștințe prealabile informative, rezultatele vor fi similare cu cele pe care le-ați fi obținut folosind metode econometrice clasice. Dar interpretarea lor poate fi mai intuitivă. De exemplu, un interval credibil de 95% – un omolog Bayesian al unui interval de încredere – poate fi interpretat ca un interval în care un parametru are o probabilitate de 0,95.
Există un alt motiv pentru care econometria bayesiană poate fi atrăgătoare în absența unei cunoștințe externe puternice. Modelele de econometrie descriu adesea teorii economice complexe și, prin urmare, tind să aibă mulți parametri – de multe ori atât de mulți încât devine imposibil să se potrivească modelelor fără a încorpora unele informații despre parametrii modelului. În astfel de situații, modelarea econometrică bayesiană poate oferi un echilibru între ceea ce este observat în date și ceea ce este rezonabil să presupunem despre parametrii modelului pentru a obține o inferență fiabilă.
De exemplu, se știe că modelele vector autoregresive (VAR) au mulți parametri în raport cu dimensiunea datelor. Analiza bayesiană a acestor modele introduce priorități specializate care vă permit să obțineți estimări ale parametrilor mai stabile.
De asemenea, se știe că modelele de echilibru general stocastic dinamic (DSGE) au parametri care au interpretări economice directe și au deseori limite logice care pot fi ușor încorporate printr-o varietate de distribuții anterioare.