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横截面随机前沿模型的推断。 (英语) Zbl 1180.62194号

概述:参数随机前沿(PSF)模型效率的传统推断方法是基于单侧误差项估计分布的百分位数,条件是复合误差。当用作预测间隔时,当信噪比较低时,覆盖率较差,但随着样本大小的增加,覆盖率改善缓慢。我们表明,即使在低信噪比的情况下,通过装袋估计的预测区间也比传统方法产生更好的覆盖率。我们还提出了一种bootstrap方法,该方法为(有条件的)效率期望提供了置信区间估计,并且具有良好的覆盖特性,随着样本量的增加而改进。此外,估计PSF模型的研究人员通常会拒绝模型、样本或两者,因为残差在“错误”方向上具有偏度,即在似乎表明缺乏效率的方向上。我们表明,正确指定的模型可以生成残差“错误”倾斜的样本,即使无效过程的方差不为零。我们的装袋法和自举法都提供了关于效率和模型参数的有用信息,而不管残差是否在期望方向上有偏斜。

MSC公司:

62第20页 统计学在经济学中的应用
62F40型 引导、折刀和其他重采样方法
62英尺25英寸 参数公差和置信区域
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
62K99型 统计实验设计
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全文: 内政部

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