空間混合效應(yīng)隨機(jī)前沿模型估計(jì)方法研究
關(guān)鍵詞：隨機(jī)前沿模型 空間效應(yīng) 隨機(jī)效應(yīng) 極大似然估計(jì) 貝葉斯估計(jì)
摘要：在經(jīng)典隨機(jī)前沿模型中引入隨機(jī)效應(yīng)和空間效應(yīng),構(gòu)建了空間混合效應(yīng)隨機(jī)前沿模型。模型考慮了生產(chǎn)單元技術(shù)水平的異質(zhì)性并且可以有效避免忽略內(nèi)生性問題導(dǎo)致的有偏且不一致估計(jì)量,適用性更佳。使用貝葉斯方法估計(jì)模型,核心在于推導(dǎo)未知參數(shù)的后驗(yàn)分布以及MCMC抽樣。相比于其他估計(jì)方法,貝葉斯方法簡單直觀且精度較高,更適合復(fù)雜模型的估計(jì)。數(shù)值模擬結(jié)果顯示:①貝葉斯估計(jì)的精度較高。增加樣本容量有助于提高精度。②忽略隨機(jī)效應(yīng),估計(jì)精度偏低。數(shù)值模擬表明文中模型和方法有存在必要性。
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