Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đánh giá và ước lượng hiệu suất của các mô hình biên stochatic với các biến phụ thuộc theo khoảng
Tóm tắt
Bài báo này xem xét ước lượng xác suất cực đại cho một hàm sản xuất biên ngẫu nhiên với đầu ra theo khoảng. Chúng tôi rút ra một công thức phân tích để tính toán hàm xác suất của các mô hình biên ngẫu nhiên theo khoảng. Các cuộc thí nghiệm Monte Carlo cho thấy hiệu suất mẫu hữu hạn của phương pháp của chúng tôi là hứa hẹn ngay cả khi kích thước mẫu tương đối vừa phải. Chúng tôi cũng cung cấp một công thức chính xác để đánh giá hiệu suất kỹ thuật với đầu ra theo khoảng và áp dụng phương pháp của chúng tôi để đo lường sự không hiệu quả thông tin trên thị trường lao động đối với sinh viên tốt nghiệp đại học mới ở Đài Loan.
Từ khóa
#biên ngẫu nhiên #ước lượng xác suất cực đại #hiệu suất kỹ thuật #thí nghiệm Monte Carlo #không hiệu quả thông tinTài liệu tham khảo
Abramowitz M, Stegun IA (1970) Handbook of mathematical functions. Dover, New York
Aigner D, Lovell CAK, Schmidt P (1977) Formulation and estimation of stochastic frontier production function models. J Econom 6:21–37
Amsler C, Papadopoulos A, Schmidt P (2020) Evaluating the CDF of the skew normal distribution. Empir Econ. https://doi.org/10.1007/s00181-020-01868-6
Amsler C, Schmidt P, Tsay WJ (2019) Evaluating the CDF of the distribution of the stochastic frontier composed error. J Prod Anal 52(1):29–35
Badade M, Ramanathan TV (2020) Probabilistic frontier regression model for multinomial ordinal type output data. J Prod Anal 53:339–354
Card D, Krueger A (1992) Does school quality matter? Returns to education and the characteristics of public schools in the United States. J Political Econ 100(1):1–40
Carson R (2012) Contingent valuation: a comprehensive bibliography and history. Edward Elgar Publishing.
Flecher C, Allard D, Naveau P (2009) Truncated skew-normal distributions: estimation by weighted moments and application to climatic data. Metron 68:331–345
Fu T-T (2011) School quality, operational efficiency, and optimal size: an analysis of higher education institutions in Taiwan. J Res Educ Sci 56(3):181–213
Greene WH (1990) A Gamma-distributed stochastic frontier model. J Econom 46:141–163
Griffiths W, Zhang X, Zhao X (2014) Estimation and efficiency measurement in stochastic production frontiers with ordinal outcomes. J Prod Anal 42(1):67–84
Hofler RA, Polachek SW (1985) A new approach for measuring wage ignorance in the labor market. J Econ Bus 37(3):267–276
Jondrow J, Lovell CAK, Materov IS, Schmidt P (1982) On the estimation of technical inefficiency in the stochastic frontier production function model. J Econom 19:233–238
Kumbhakar SC, Lothgren M (1998) Monte Carlo analysis of technical inefficiency predictors. Working paper series in Economics and Finance, No. 229, Stockholm School of Economics
Olson JA, Schmidt P, Waldman DM (1980) A Monte Carlo study of estimators of stochastic frontier production functions. J Econom 13(1):67–82
Peng SM (2005) Taiwan higher education data system and its applications. National Science Council research report, National Tsing-Hua University, Taiwan
Polachek SW, Yoon BJ (1996) Panel estimates of a two-tiered earnings frontier. J Appl Econom 11(2):169–178
Stevenson RE (1980) Likelihood functions for generalized stochastic frontier estimation. J Econom 13:57–66
Tsay W-J, Huang CJ, Fu T-T, Ho I-L (2013) A simple closed-form approximation for the cumulative distribution function of the composite error of stochastic frontier models. J Prod Anal 39:259–269
Tsionas EG (2007) Efficiency measurement with the Weibull stochastic frontier. Oxf Bull Econ Stat 69:693–706