动态异方差随机前沿模型的Bayesian推断

• 作者: 张世斌 程迪
• 来源期刊: 高校应用数学学报A辑
• 学科: 数学
• 关键词: 随机前沿模型 Bayesian分析 异方差 Gibbs抽样 Metropolis-Hastings抽样
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 127-135
• 页数: 9页
• 分类号: O212.8
• 字数: 5452字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张世斌	上海海事大学数学系	19	67	4.0	7.0
2	程迪	内蒙古大学数学科学学院	1	2	1.0	1.0