[en] This paper starts with a brief description of the introduction of the likelihood approach in econometrics as presented in Cowles Foundation Monographs 10 and 14. A sketch is given of the criticisms on this approach mainly from the first group of Bayesian econometricians. Publication and citation patterns of Bayesian econometric papers are analyzed in ten major econometric journals from the late 1970s until the first few months of 2014. Results indicate a cluster of journals with theoretical and applied papers, mainly consisting of Journal of Econometrics, Journal of Business and Economic Statistics and Journal of Applied Econometrics which contains the large majority of high quality Bayesian econometric papers. A second cluster of theoretical journals, mainly consisting of Econometrica and Review of Economic Studies contains few Bayesian econometric papers. The scientific impact, however, of these few papers on Bayesian econometric research is substantial. Special issues from the journals Econometric Reviews, Journal of Econometrics and Econometric Theory received wide attention. Marketing Science shows an ever increasing number of Bayesian papers since the middle nineties. The International Economic Review and the Review of Economics and Statistics show a moderate time varying increase. An upward movement in publication patterns in most journals occurs in the early 1990s due to the effect of the 'Computational Revolution'. The paper continues using a visualization technique to connect papers and authors around important empirical subjects such as forecasting in macro models and finance, choice and equilibrium in micro models and marketing, and around more methodological subjects as model uncertainty and sampling algorithms. The information distilled from this analysis shows names of authors who contribute substantially to particular subjects. Next, subjects are discussed where Bayesian econometrics has shown substantial advances, namely, implementing stochastic simulation methods due to the computational revolution; flexible and unobserved component model structures in macroeconomics and finance; hierarchical structures and choice models in microeconomics and marketing. Three issues are summarized where Bayesian and frequentist econometricians differ: Identification, the value of prior information and model evaluation; dynamic inference and nonstationarity; vector autoregressive versus structural modeling. A topic of debate amongst Bayesian econometricians is listed as objective versus subjective econometrics. Communication problems and bridges between statistics and econometrics are summarized. A few non-Bayesian econometric papers are listed that have had substantial influence on Bayesian econometrics. Recent advances in applying simulation based Bayesian econometric methods to policy issues using models from macro- and microeconomics, finance and marketing are sketched. The paper ends with a list of subjects that are important challenges for twenty-first century Bayesian econometrics: Sampling methods suitable for use with big data and fast, parallelized and GPU calculations, complex economic models which account for nonlinearities, analysis of implied model features such as risk and instability, incorporating model incompleteness, and a natural combination of economic modeling, forecasting and policy interventions.

[fr] Cet article débute par une brève description de l'introduction de l'approche par les vraisemblances en économétrie, telle que présentée dans les monographies no 10 et no 14 de la Cowles Foundation. Une esquisse des critiques de cette approche, réalisées principalement par le premier groupe des économétriciens bayésiens, est donnée. Les pratiques types de publication de citation de papiers économétriques bayésiens sont analysées dans dix revues économétriques majeures de la fin des années 1970 jusqu'aux premiers mois de 2014. Les résultats font apparaître un premier groupe de revues qui contient des papiers théoriques et appliqués, constitué principalement du Journal of Econometrics, du Journal of Business and Economic Statistics et du Journal of Applied Econometrics : ces journaux contiennent la large majorité des papiers économétriques bayésiens de haute qualité. Un second groupe de revues théoriques, constitué essentiellement d'Econometrica et de la Review of Economic Studies, contient peu de papiers contribuant à l'économétrie bayésienne. Cependant, l'impact scientifique de ces contributions sur la recherche économétrique bayésienne est substantiel. Les numéros spéciaux des revues Econometric Reviews, Journal of Econometrics et Econometric Theory ont connu une large diffusion. La revue Marketing Science publie un nombre toujours croissant de papiers bayésiens depuis la moitié des années 1990. L'International Economic Review et la Review of Economics and Statistics montre une augmentation modérée et variée dans le temps. Un mouvement à la hausse dans le profil des publications dans la plupart des revues a lieu au début des années 1990 suite à la révolution informatique. Notre papier se poursuit en utilisant une technique de visualisation qui lie entre eux les articles et les auteurs autour de sujets empiriques importants, comme la prévision dans les modèles macro et dans la finance, le choix et l'équilibre dans les modèles micro et le marketing, et autour de sujets plus méthodologiques comme l'incertitude dans les modèles et les algorithmes d'échantillonnage. L'information extraite de cette analyse permet de faire ressortir et de mettre en évidence les noms des auteurs qui contribuent de manière substantielle à des sujets particuliers. Nous discutons ensuite les sujets où l'économétrie bayésienne a connu des avancées substantielles, à commencer par la mise en œuvre de méthodes de simulation stochastiques rendues possible par la révolution informatique ; des structures de modèles à composantes flexibles et inobservées dans la macroéconomie et la finance ; des structures hiérarchiques et des modèles de choix dans la microéconomie et le marketing. On présente ensuite trois thèmes sur lesquels les économètres bayésiens se distinguent des économètres fréquentistes : l'identification, la valeur de l'information préalable et l'évaluation de modèles ; l'inférence dynamique et la non-stationnarité ; les vecteurs auto-régressifs vs. la modélisation structurelle. Un sujet de discussion répertorié entre économètres bayésiens porte sur l'économétrie objective vs. subjective. Les problèmes de communication et les ponts entre statistiques et économétrie sont résumés. Les quelques papiers économétriques non-bayésiens qui ont eu une influence substantielle sur l'économétrie bayésienne sont énumérés. Les avancées récentes dans l'application de méthodes économétriques bayésiennes basées sur la simulation à des questions de politique économique sont discutées dans le cas des modèles macro- et microéconomiques, de la finance et du marketing. L'article se termine sur une liste d'importants défis pour les économètres bayésiens du 21e siècle : des méthodes d'échantillonnage appropriées pour l'utilisation de grandes bases de données ainsi que des méthodes de calculs graphiques (GPU) parallélisés et rapides, des modèles économiques complexes qui tiennent compte des non-linéarités, l'analyse des caractéristiques implicites des modèles comme le risque et l'instabilité, l'incorporation de l'incomplétude des modèles, et la combinaison naturelle de la modélisation économique avec la prévision et l'intervention en termes de politiques publiques.