A comparação e seleção de modelos estatísticos desempenham um papel fundamental dentro da análise econométrica. No que se trata especificamente da avaliação de modelos não aninhados, o procedimento de teste denominado de J-Teste aparece como uma ferramenta de uso freqüente nessa literatura. De acordo com apontamentos, entre os anos de 1984 e 2004 o J-Teste foi citado em 497 artigos pertinentes. Diferentemente do J-Teste, as abordagens Bayesianas possuem um potencial de aplicabilidade ainda pouco explorado na literatura, dado que são metodologicamente coerentes com os procedimentos inferenciais da econometria. Nesse sentido, o objetivo do presente trabalho é o de avaliar a aplicabilidade do procedimento de teste Bayesiano FBST para a comparação de modelos econométricos não aninhados. Implementando-se o FBST para os mesmos dados de estudos estatísticos relevantes na Teoria Econômica, tais como Bremmer (2003) (Curva de Phillips) e Caporale e Grier (2000) (determinação da taxa de juros real), constata-se que os resultados obtidos apontam para conclusões semelhantes daquelas delineadas com a utilização do J-Teste. Além disso, ao se utilizar a noção de função poder para avaliar ambos os procedimentos de teste, observa-se que sob certas condições as chances de erro expressas pelo Erro Tipo I e Erro Tipo II se tornam relativamente próximas.

The comparison and selection of statistical models play an important role in econometric analysis. Dealing with evaluation of non nested models, the test procedure called J-Test is a frequently used tool in the literature. Accordingly to statistics, between the years 1894 and 2004 the J-Test was cited on 497 pertinent articles. Differently from J-Test, the Bayesian theories have an unexplored applicability potential in the literature, once they are methodologically coherent with the standard procedures of inference in econometrics. In this sense, the objective of this essay is to evaluate the applicability of the Bayesian procedure FBST to comparison of non nested econometric models. Implementing the FBST to the same data of some relevant statistical studies in Economic Theory, like Bremmer (2003) (Phillips Curve) and Caporale and Grier (2000) (real interest rate determination), it can be seen that the results obtained point to the same conclusions as that attained with J-Test utilization. Besides that, when implementing the power function to evaluate both test procedures, it can be observed that under some conditions the error chances expressed by Error Type I and Error Type II become relatively close.