基于Copula方法处理随机前沿模型的正偏度问题

摘要：

随机前沿模型在小样本情形下容易出现正偏度问题,无法给出厂商技术效率的合理估计值.放松经典模型中关于复合扰动项的相互独立假设后,基于Copula方法刻画白噪声项与技术无效率项之间的相关性,采用数值模拟方法计算模型参数与厂商技术效率的估计值.蒙特卡洛实验表明,此估计策略具有良好的大样本性质,较之经典模型拥有更高的估计精度,能够在出现正偏度问题时给出合理的技术效率估计值,且估计结果在不同的Copula函数选择下保持着较好的稳健性.

关键词：随机前沿模型、正偏度问题、Copula方法、极大模拟似然估计

所属期刊栏目：36

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金重大项目"宏观大数据建模和预测研究";中国社会科学院大学研究生院研究生科研创新支持计划项目"大数据在宏观经济预测和政策评价中的应用"

在线出版日期：2021-02-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：13-21