Анализ возможности применения копула-функций в различных моделях стохастической границы
Статья в сборнике трудов конференции
- Опубликовано в:
- Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Право, экономика и управление: актуальные вопросы»
- Автор:
- Руденко В. А. 1
- Рубрика:
- Экономика предпринимательства
- Страницы:
- 231-234
- Получена: 28.11.2020
- Рейтинг:
- Статья просмотрена:
- 1595 раз
- Размещено в:
- РИНЦ
1 ФГБУН «Центральный экономико-математический институт РАН»
Аннотаци
В данной работе приведен анализ использования математического аппарата копула-функций в моделях стохастической границы. Показана необходимость расширения стандартного класса моделей стохастической границы с помощью моделирования зависимости случайных компонент ошибки. Описаны различные области экономики, в которых применяются указанные расширенные модели.
Список литературы
- 1. Айвазян С.А. Исследование зависимости случайных составляющих стохастической производственной функции при оценке технической эффективности / С.А. Айвазян, М.Ю. Афанасьев, В.А. Руденко // Прикладная эконометрика, 2014. – №2 (34). – С. 3–18.
- 2. Aigner D.J., T. Amemiya, and D.J. Poirier. On the Estimation of Production Frontiers: Maximum likelihood estimation of the parameters of discontinuous density function // International economic review. – 1976. – Vol. 17. №2. – P. 377–396.
- 3. Amsler Ch., Prokhorov A., Schmidt P. Using copulas to model time dependence in stochastic frontier models // Econometric Reviews. – 2009. – №33 (5–6), Special Issue in Honor of Les Godfrey
- 4. Благовещенский Ю. Н. Основные элементы теории копул // Прикладная эконометрика. – 2012. – №26 (2). – С. 113–130.
- 5. Carta A., Steel M.F.G. Modelling multi-output stochastic frontiers using copulas // Computational Statistics & Data Analysis. – 2012. – №56 (11). – P. 3757–3773
- 6. Joe H. Multivariate models and dependence concepts. – London: Chapman Hall, 1997.
- 7. Lai H.P., Huang C. Maximum likelihood estimation of seemingly unrelated stochastic frontier regressions // Journal of Productivity Analysis. – 2013. – №40 (1). – P. 1–14.
- 8. Najjari V., Bal H., Ozt¨urk F., Alp I., Stochastic frontier models by copulas and an application // UPB Scientific Bulletin, Series A: Applied Mathematics and Physics. – Vol. 78 (1). – P. 31–41.
- 9. Shi P., Zhang B. An Empirical Research on Technological Efficiency & its Influential Factors of Low Carbon Enterprises in China // Management Science and Engineering. – 2011. – 5 (3). – P. 11–15.
- 10. Sklar A. Random variables, distribution functions, and copulas: Personal look backward and forward // Lecture notes. Monograph series. – 1996. – №28. – P. 1–14
- 11. Smith M.D. Stochastic frontier models with dependent error components // The Econometrics Journal. – 2008. – №11 (1). – P. 172–192.
- 12. Tibprasorn P., Autchariyapanitkul K., Chaniam S., Sriboonchitta S. A copula-based stochastic frontier model for financial pricing // IUKM 2015: Integrated uncertainty in knowledge modeling and decision making. – 2015. – P. 151–162.
Комментарии(0)