本文關(guān)鍵詞：空間滯后隨機前沿模型的Bayesian推斷及技術(shù)效率估計

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【摘要】：作為技術(shù)效率測算的參數(shù)方法的隨機前沿模型,最初由Aigner.Lovell Schmidt,MeeusenVan den Broeck,Battese Corra于1977年同時提出.并很快發(fā)展成為計量經(jīng)濟學(xué)的一個重要分支,為各行業(yè)技術(shù)效率的測算提供了研究方法和分析工具.經(jīng)過三十幾年的發(fā)展,一系列關(guān)于隨機前沿模型的設(shè)定形式,參數(shù)估計方法和技術(shù)效率的推斷的理論成果不斷出現(xiàn).隨著經(jīng)濟全球化的深入發(fā)展,任何一個地區(qū)的經(jīng)濟都不可能獨立存在,它總是與其他經(jīng)濟體存在千絲萬縷的聯(lián)系,當(dāng)某外生干擾對一個地區(qū)的經(jīng)濟造成沖擊時,這種沖擊往往向外擴散,波及到鄰近地區(qū)甚至更遠(yuǎn)的地區(qū).近年來,以空間交互作用和空間結(jié)構(gòu)為主要研究內(nèi)容的空間計量經(jīng)濟學(xué)迅速發(fā)展并廣泛應(yīng)用于區(qū)域科學(xué)、環(huán)境經(jīng)濟學(xué)、傳染病等領(lǐng)域.存在空間關(guān)系的情況下,如果仍然假定截面之間相互獨立,對參數(shù)和技術(shù)效率進(jìn)行推斷時,勢必會造成與實際情況的不相符合.本文創(chuàng)新主要在于進(jìn)一步將空間計量經(jīng)濟學(xué)的理論和方法融入到隨機前沿分析框架中,考慮因變量的空間滯后，，假設(shè)技術(shù)無效率項服從半正態(tài)分布.應(yīng)用貝葉斯推斷并結(jié)合Gibbs抽樣方法得到了模型參數(shù)的后驗條件分布,推得了技術(shù)效率的點估計值.通過蒙特卡羅模擬顯示,參數(shù)的估計值非常接近真實值,本文采用的貝葉斯方法對空間滯后隨機前沿模型的推斷有較好的效果.
【關(guān)鍵詞】：空間滯后隨機前沿模型 貝葉斯推斷 Gibbs抽樣 技術(shù)效率估計
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 1 引言6-9
• 1.1 研究背景6-7
• 1.2 研究現(xiàn)狀7-8
• 1.3 本文的研究內(nèi)容和創(chuàng)新之處8-9
• 2 隨機前沿模型的理論及文獻(xiàn)研究9-17
• 2.1 空間權(quán)重矩陣9-10
• 2.2 MCMC方法介紹10-12
• 2.3 空間計量經(jīng)濟模型的設(shè)定12-14
• 2.4 隨機前沿模型回顧14-17
• 3 空間滯后隨機前沿模型的參數(shù)估計及技術(shù)效率推斷17-28
• 3.1 模型介紹17
• 3.2 模型的極大似然估計17-20
• 3.3 模型的Bayesian推斷20-25
• 3.4 技術(shù)效率的估計25-26
• 3.5 蒙特卡羅模擬26-28
• 4 總結(jié)和未來工作展望28-29
• 參考文獻(xiàn)29-32
• 碩士期間發(fā)表及完成論文清單32-33
• 致謝33-34

本文編號：969585