Ekonometria bayesowska to statystyczna i matematyczna metoda rozwiązywania problemów, która opiera się na przekonaniach badacza co do oczekiwanego wyniku, a nie tylko na dowodach dostarczonych przez dostępne dane. Opiera się to na przesłance twierdzenia Baye’a, które jest formułą matematyczną używaną do udowodnienia każdej hipotezy, w której istniejące idee są poparte dowodami. Jest to forma subiektywnego rozumowania, które kładzie nacisk na początkowy stopień przekonania badacza i wykorzystuje dowody do formułowania wniosków opartych na tym początkowym przekonaniu.
Jednym z podstawowych elementów ekonometrii bayesowskiej jest to, że zasady bayesowskie opierają się na prawdopodobieństwie warunkowym. Oznacza to, że prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia jest sprawdzane najpierw na podstawie warunku, że miało miejsce wcześniejsze zdarzenie, aby przygotować dla niego scenę. Wzór na to jest taki, że prawdopodobieństwo wystąpienia obu tych zdarzeń musi zostać podzielone przez prawdopodobieństwo lub warunek, że pierwsze zdarzenie faktycznie miało miejsce.
Prawdopodobieństwo warunkowe jako cecha ekonometrii bayesowskiej jest próbą dokładniejszego modelowania świata rzeczywistego przy obliczaniu prawdopodobieństwa wystąpienia przyszłych zdarzeń. Opiera się na rozkładach prawdopodobieństwa, które są różnymi poziomami niepewności, a nie na czystej losowości, na której można oprzeć przyszłe obliczenia wyników. Oznacza to, że ekonometria bayesowska przyjmuje jako przesłankę podejście oparte na bardziej dowodowym wsparciu, próbując określić ilościowo stopień przekonania lub zaufania jednostek do wyniku jako danych wejściowych do przewidywania rzeczywistego wyniku. Ma to znaczenie w dziedzinach ekonomii, takich jak zaufanie konsumentów, gdzie oczekiwania grupowe mają ogromny wpływ na to, co staje się rzeczywistością.
Niewystarczająca ilość danych jest często problemem w ważonych obliczeniach statystycznych, które mają na celu uzyskanie znaczących wyników, a analiza regresji bayesowskiej oferuje rozwiązanie tego problemu. Pozwala na oszacowanie wcześniejszych informacji jako danych wejściowych do obliczeń. Takie podejście polegające na wykorzystaniu wcześniejszych funkcji gęstości w celu uzyskania funkcji gęstości a posteriori może przynieść znacznie bardziej użyteczne rozwiązania problemów.
Metody bayesowskie nie są jednak często stosowane z kilku powodów. Trudno jest formalnie wyjaśnić subiektywne przekonania populacji i uformować je w sensowny rozkład matematyczny. Obliczenie właściwego wyniku dla rozkładu a posteriori jest również otwarte na interpretację, a wszelkie uzyskane wyniki mają wartość tylko wtedy, gdy zgadzasz się z przekonaniami i założeniami, które zostały użyte na początku. Ekonomiści twierdzą również, że ekonometria bayesowska zbytnio koncentruje się na teorii i technice, a niewystarczająco na rozwijaniu tej teorii w kierunku obecnych modeli ekonomicznych, które próbują przewidywać wydarzenia i trendy w świecie rzeczywistym.