Ökonometrie besteht aus der Konfrontation eines (theoretisch motivierten) ökonomischen Modells mit realen Daten. Das Ziel einer ökonometrischen Analyse ist es, Aussagen über die Konsistenz des Modells und über seine Prognosefähigkeiten abzuleiten. Im Rahmen der klassischen Ökonometrie wird hierzu aus einer vorab definierten Grundgesamtheit eine (möglichst repräsentative) Zufallsstichprobe gezogen. Ist die Stichprobe groß genug, so können mit Hilfe der asymptotischen Eigenschaften von Stichproben Aussagen über die Gültigkeit des ökonomischen Modells in der Grundgesamtheit getroffen werden. Unterstützt durch das enorme Wachstum der Rechenleistung von Computern, etabliert sich jedoch die hayesiani-sche Ökonometrie zunehmend als Alternative zur klassischen Ökonometrie. Ausgehend von Anwendungen aus der Makroökonomik (vor allem im Rahmen der Zeitreihenanalyse) sowie aus dem Bereich der empirischen Marketingforschung (vgl. Rossi/Allenby, 2003, für eine Zusammenfassung) finden Verfahren der bayesianischen Ökonometrie zunehmend auch in anderen Teildisziplinen der Wirtschaftswissenschaften ihre Anwendung. Im Gegensatz zur klassischen Ökonometrie verwendet die baye-sianische Analyse nicht asymptotische Theorie, sondern den Satz von Bayes zum Treffen von Inferenzaussagen über die Gültigkeit eines ökonomischen Modells. Dieser Beitrag gibt eine Einführung in die komplexe Thematik der bayesianischen Ökonometrie.
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