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https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/1990
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Fonseca, Thais C. O. da | - |
dc.date.accessioned | 2013-10-21T18:40:51Z | - |
dc.date.available | 2013-10-21T18:40:51Z | - |
dc.date.issued | 2005-02 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/1990 | - |
dc.description.abstract | O modelo de fronteira de produção estocástica, na especificação clássica, obtém estimativas de máxima verossimilhança (EMV) (pontuais) dos parâmetros e da produtividade dos agentes. A especificação bayesiana proposta, estimada utilizando o algoritmo de Cadeias de Markov de Monte Carlo (MCMC), obtém uma amostra da distribuição do estimador dos parâmetros e da produtividade dos agentes, o que permite derivar outras estatísticas relativas a essas medidas, em particular o valor esperado e o intervalo de máxima densidade. Neste texto, apresenta-se a implementação desse modelo, e mostra-se, empiricamente, que a EMV tem um viés maior do que a estimativa bayesiana, em particular dos momentos de segunda ordem. | pt_BR |
dc.language.iso | pt-BR | pt_BR |
dc.publisher | Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) | pt_BR |
dc.title | Fronteira de produção estocástica: uma abordagem bayesiana | pt_BR |
dc.title.alternative | Texto para Discussão (TD) 1073: Fronteira de produção estocástica: uma abordagem bayesiana | pt_BR |
dc.title.alternative | Stochastic production frontier: a Bayesian approach | pt_BR |
dc.type | Texto para Discussão (TD) | pt_BR |
dc.rights.holder | Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) | pt_BR |
dc.source.urlsource | www.ipea.gov.br | pt_BR |
dc.location.country | BR | pt_BR |
dc.description.physical | 13 p. : il. | pt_BR |
dc.rights.license | É permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas. | pt_BR |
dc.subject.keyword | Estimativas de Máxima Verossimilhança (EMV) | pt_BR |
dc.subject.keyword | Abordagem bayesiana | pt_BR |
dc.subject.keyword | Modelo de fronteira de produção estocástica | pt_BR |
dc.subject.keyword | Cadeias de Markov de Monte Carlo (MCMC) | pt_BR |
dc.subject.keyword | Produtividade dos agentes | pt_BR |
ipea.description.objective | Apresentar a implementação de modelo para estimativas de máxima verossimilhança (EMV) que se utiliza de uma especificação bayesiana. | pt_BR |
ipea.description.additionalinformation | Série monográfica: Texto para Discussão ; 1073 | pt_BR |
ipea.description.additionalinformation | Referências bibliográficas: possui referências bibliográficas | pt_BR |
ipea.description.additionalinformation | Conteúdo: possui apêndice | pt_BR |
ipea.access.type | Acesso Aberto | pt_BR |
ipea.rights.type | Licença Comum | pt_BR |
ipea.englishdescription.abstract | The model of stochastic production frontier on the classical specification gets maximum likelihood estimates of model parameters e agents productivity. The proposed Bayesian specification, estimated using Monte Carlo Markov Chain (MCMC) gets a sample from the distribution of the parameter and productivity estimator, which make possible measure the expected value and the interval of maximum density. In this paper is showed the implementation of this model, and is showed, empirically, that the maximum likelihood estimator has a bias greater than the Bayesian version, in particular for the second moments. | pt_BR |
ipea.researchfields | N/A | pt_BR |
ipea.classification | Ciência. Pesquisa. Metodologia. Análise Estatística | pt_BR |
Appears in Collections: | Ciência. Pesquisa. Metodologia. Análise Estatística: Livros |
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