Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.2004.tde-25032004-141721
Document
Auteur
Nom complet
Juliana Garcia Cespedes
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 2003
Directeur
Jury
Leandro, Roseli Aparecida (Président)
Achcar, Jorge Alberto
Demetrio, Clarice Garcia Borges
Titre en portugais
Eficiência de produção: um enfoque Bayesiano.
Mots-clés en portugais
eficiência econômica
inferência bayesiana
Resumé en portugais
O uso de fronteira de produ¸c ao estoc´ astica com m´ ultiplos produtos
tem despertado um interesse especial em ´areas da economia que defrontam-se com o
problema de quantificar a eficiencia t´ecnica de firmas. Na estat´ýstica cl´ assica, quando
se defronta com firmas que possuem v´arios produtos, as fun¸c oes custo ou demanda
s ao mais utilizadas para calcular essa eficiencia, mas isso requer uma quantidade
maior de informa¸c oes sobre os dados, al´em das quantidades de insumos e produtos,
tamb´em s ao necess´ arios seus pre¸cos e custos. Quando existem apenas informa¸c oes
sobre os insumos (x) e os produtos (y) h´a a necessidade de se trabalhar com a fun¸c ao
de produ¸c ao e a inexistencia de estat´ýsticas suficientes para alguns par ametros tornam
a an´alise d´ýficil. A abordagem Bayesiana pode se tornar uma ferramenta muito ´ util
para esse caso, pois ´e poss´ývel obter uma amostra da distribui¸ c ao de probabilidade dos
par ametros do modelo, possibilitando a obten¸c ao de resumos de interesse. Para obter as amostras dessas distribui¸ c oes m´etodos Monte Carlo com cadeias de Markov, tais
como, amostrador de Gibbs, Metropolis-Hastings e "Slice sampling" s ao utilizados.
Titre en anglais
Production efficiency: a bayesian approach.
Mots-clés en anglais
bayesian inference
economic efficiency
Resumé en anglais
The use of stochastic production frontier with multiple-outputs has
been waking up a special interest in areas of the economy that are confronted with
the problem of quantifying the technical efficiency of firms. In the classic statistics,
when it is confronted with firms that possess several outputs, cost or profit functions
are more used to calculate that efficiency, but that requests an amount larger of
information about data set, besides the amounts of inputs and outputs, are also
necessary your prices and costs. When just exist information on inputs (x) and
outputs (y) there is need to work with the production function and the lack of
enough statistics for some parameters turn the difficult analysis. Bayesian approach
can become a useful tool for that case, because is possible to obtain a sample of
the distribution of probability of the parameters of the model, making possible the
obtaining of summaries of interest. To obtain samples of those distributions methods Markov chains Monte Carlo, that is, Gibbs sampling, Metropolis-Hastings and Slice
sampling are used.
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Date de Publication
2004-03-29
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