正態(tài)倒Gamma隨機(jī)前沿模型的貝葉斯推斷.pdf

1、隨機(jī)前沿模型被廣泛用于預(yù)測(cè)生產(chǎn)效率，通過對(duì)生產(chǎn)行為無效性的根本原因及程度進(jìn)行分析，并提出改進(jìn)目標(biāo)和措施，可以節(jié)約能源，減少浪費(fèi)，因此對(duì)其研究很有現(xiàn)實(shí)意義.
　　本文假設(shè)隨機(jī)前沿模型的無效率項(xiàng)服從倒Gamma分布，利用Gibbs抽樣方法對(duì)其參數(shù)進(jìn)行貝葉斯推斷.導(dǎo)出了模型參數(shù)的后驗(yàn)條件分布，討論了Gibbs抽樣的具體策略.對(duì)中小型樣本進(jìn)行了模擬實(shí)驗(yàn)，并對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行了先驗(yàn)敏感性分析.對(duì)美國電力公司數(shù)據(jù)用Gibbs抽樣關(guān)于正態(tài)倒Gam

2、ma隨機(jī)前沿模型進(jìn)行貝葉斯推斷.國際集裝箱年鑒上收集了一些國內(nèi)港口的數(shù)據(jù)，用Gibbs抽樣方法關(guān)于正態(tài)倒Gamma隨機(jī)前沿模型進(jìn)行貝葉斯推斷，研究了國內(nèi)港口的效率.
　　模擬實(shí)驗(yàn)顯示參數(shù)估計(jì)值十分逼近真值.先驗(yàn)敏感性分析顯示參數(shù)分布的后驗(yàn)均值相對(duì)于先驗(yàn)分布而言較為穩(wěn)健.對(duì)電力公司實(shí)際數(shù)據(jù)分析顯示正態(tài)倒Gamma隨機(jī)前沿模型在擬合真實(shí)數(shù)據(jù)中有無效率項(xiàng)占總方差比重大的優(yōu)點(diǎn).
　　在討論Gibbs抽樣策略時(shí)，由于選常見標(biāo)準(zhǔn)分布的密