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真实固定效应空间随机前沿模型的贝叶斯估计

2018-11-25分类号:F224

【作者】蒋青嬗  韩兆洲  吴栩  
【部门】广东外语外贸大学数学与统计学院统计系  暨南大学经济学院统计学系  广东产业转型升级协同创新中心  成都理工大学商学院  
【摘要】忽略个体效应和空间效应会严重干扰效率测算,其中忽略个体效应使得技术无效率项发生偏移,忽略空间相关性导致估计量有偏且不一致。本文基于真实固定效应随机前沿模型(引入了个体效应),引入因变量和双边误差项的空间滞后项,构建了适用性更佳的真实固定效应空间随机前沿模型。对模型进行组内变化以消除额外参数,使用贝叶斯方法(需推导未知参数的后验分布并执行MCMC抽样)估计参数和技术效率。该方法真正克服了额外参数问题,比同类方法直观、简便。数值模拟结果表明,本文方法对参数、个体截距项及技术无效率项的估计精度均较高,且增加样本容量,估计精度变优。
【关键词】真实固定效应随机前沿模型  个体效应  空间效应  贝叶斯估计  后验分布
【基金】国家社会科学基金重点项目“现代地下经济实证研究”(15AJL005)的资助
【所属期刊栏目】统计研究
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