研究報告
| 學年 | 93 |
|---|---|
| 學期 | 1 |
| 出版（發表）日期 | 2005-01-01 |
| 作品名稱 | 無母數隨機邊界模型之貝氏分析 |
| 作品名稱（其他語言） | Bayesian Inference of the Nonparametric Stochastic Frontier Models |
| 著者 | 黃河泉 |
| 單位 | 淡江大學財務金融學系 |
| 描述 | 計畫編號：NSC94-2415-H032-006 研究期間：200508~200607 研究經費：597,000 |
| 委託單位 | 行政院國家科學委員會 |
| 摘要 | 隨機邊界模型通常被用來衡量一廠商的無效率程度。然而，我們常常發現其對於邊界的函數設定情形非常敏感。所以，即使是誤差分配的設定是正確的，錯誤的「技術」(邊界) 設定將導致錯誤的「無效率」推論。本篇文章因此放寬傳統的「參數」隨機邊界模型而考慮一個「無母數」的隨機邊界模型來避免設定誤差。我們利用貝氏方法中的馬可夫鍊蒙地卡羅方法來估計、分析與推論模型相關係數，而且估計之結果俱有小樣本性質。我們也推導出其所需之完全條件分配，並預期以一實際資料來應用與展現其實用性。 |
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機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/4941 ) |