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12 月 19 日 - 贝叶斯经济学和统计学
贝叶斯统计已成为经济学中影响力越来越大的框架，为主导二十世纪大部分时间的频率论方法提供了替代方案。贝叶斯方法的核心是围绕概率的概念构建的，概率是一种信念程度，而不是长期频率。贝叶斯方法植根于托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes) 的 18 世纪著作，并由皮埃尔·西蒙·拉普拉斯 (Pierre-Simon Laplace) 形式化，利用贝叶斯定理根据新证据更新先前的信念。这个简单但强大的原则——后验信念等于数据更新的先验信念——对于经济学家如何建模不确定性、解释证据和做出决策具有深远的影响。
来源:Alpha Sources贝叶斯统计已成为经济学中影响力越来越大的框架，为主导二十世纪大部分时间的频率论方法提供了替代方案。贝叶斯方法的核心是围绕概率的概念构建的，概率是一种信念程度，而不是长期频率。贝叶斯方法植根于托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes) 的 18 世纪著作，并由皮埃尔·西蒙·拉普拉斯 (Pierre-Simon Laplace) 形式化，利用贝叶斯定理根据新证据更新先前的信念。这个简单但强大的原则——后验信念等于数据更新的先验信念——对于经济学家如何建模不确定性、解释证据和做出决策具有深远的影响。
与标准统计或频率统计的对比对于理解贝叶斯经济学至关重要。频率论方法通常将参数视为固定但未知的量，并根据假设重复样本下观察数据的概率进行推断。相比之下，贝叶斯分析将参数本身视为具有反映不确定性的概率分布的随机变量。这使得研究人员能够整合先前的知识，无论是主观的还是基于先前的研究，并在新数据可用时正式更新这些信念。结果是后验分布，封装了有关感兴趣参数的所有可用信息。
贝叶斯思想影响经济学的另一个领域是决策理论和行为经济学。贝叶斯框架与主观预期效用模型相一致，其中主体根据新信号更新其信念。它还提供了对有限理性的见解：与贝叶斯更新的偏差，例如过度自信或保守主义，可以解释为行为偏差。这种交叉加深了经济学和心理学之间的对话，有助于解释现实世界的决策者如何形成和修改预期。
参考文献
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