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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/83222
標題: | 隨機前沿模型半母數估計的比較 Comparisons of Semi-Parametric Estimations of Stochastic Frontier Models |
其他標題: | Comparisons of Semi-Parametric Estimations of Stochastic Frontier Models |
作者: | 廖志華 Chih-Hua Liao |
指導教授: | 王泓仁陳宜廷 Hung-Jen WangYi-Ting Chen |
關鍵字: | 隨機前沿模型,半母數估計,帶寬選擇,最大概似估計法,核迴歸, Stochastic Frontier Model,Semi-parametric Estimation,Bandwidth Selection,Maximum Likelihood Estimation,Kernel Regression, |
出版年 : | 2022 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 本文在兩個方向上拓展了Parmeter and Zelenyuk (2019) 對無母數隨機前沿模型的研究:(1) 考慮了多種不同的資料生成形式以討論模型誤設的結果,(2) 探討不同帶寬選擇對估計的影響。首先回顧了三種用於估計半母數隨機前沿模型的方法,包括Fan et al. (1996) 的擬概似估計法,Kumbhakar et al. (2007) 的局部概似法和Simar et al. (2017) 的局部最小平方法。接著介紹了四種用於半母數及無母數估計的帶寬選擇方式,包括交叉驗證、經驗法則、修正的赤池信息量準則和Mallows Cp。最後我們透過蒙地卡羅模擬比較這三種估計方法配合以上四種帶寬選擇方式在有限樣本下的表現。模擬結果顯示各個估計方法有各自適合使用的情境,且帶寬選擇會對其表現有重大的影響。 In this thesis, we extend the research of Parmeter and Zelenyuk (2019) by studying the effect of different data generating process and investigating the effect of bandwidth selection on the non-parametric estimation of stochastic frontier models. First, we review three methods that can estimate semi-parametric stochastic frontier models, including the method of pseudo-likelihood estimation of Fan et al. (1996) , the local-likelihood method of Kumbhakar et al. (2007) and the local least-squares method of Simar et al. (2017) . Next, we introduce four ways to select bandwidth, including the cross-validation, rule of thumb, corrected Akaike information criterion and Mallows cp. Finally, we compare the finite-sample performance of these estimation methods using different bandwidths by Monte Carlo simulation. The results show that every estimation method has its own advantage in specific situations, and bandwidth selection has important impacts on their performance. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/83222 |
DOI: | 10.6342/NTU202203810 |
全文授權: | 同意授權(限校園內公開) |
顯示於系所單位: | 經濟學系 |
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