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动态异方差随机前沿模型的Bayesian推断
引用本文:
程迪,张世斌. 动态异方差随机前沿模型的Bayesian推断[J]. 高校应用数学学报(A辑), 2016, 0(2): 127-135. DOI: 10.3969/j.issn.1000-4424.2016.02.001
作者姓名:
程迪
张世斌
作者单位:
1. 内蒙古大学数学科学学院,内蒙古呼和浩特,010021;2. 上海海事大学数学系,上海浦东,201306
基金项目:
上海市自然科学基金(13ZR1419100),上海市教委科研创新项目(14YZ115)
摘 要:
随机前沿模型中如果忽略单边干扰项的异质性(heterogeneity)往往导致错误的效率估计.从个体特征的影响和方差的时变性两方面对单边干扰项进行考虑,提出异方差动态随机前沿模型.利用Gibbs抽样方法对动态异方差随机前沿模型进行Bayesian分析.导出了模型参数的后验条件分布,对中小样本的模拟实验显示在最小后验均方误差准则下得到的参数估计值非常接近真值.对电力公司的实际数据进行分析显示对数无效率项的方差有一定的时变性.
关 键 词:
随机前沿模型
Bayesian分析
异方差
Gibbs抽样
Metropolis-Hastings抽样
Bayesian inference for dynamic heterogeneity stochastic frontier model
Abstract:
Keywords:
stochastic frontier model
Bayesian inference
heterogeneity
Gibbs sampling
Metropolis-Hastings sampling
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