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J-GLOBAL ID：201802273947026404   整理番号：18A0332935

確率的フロンティアのためのMicrofoundations【Powered by NICT】

Microfoundations for stochastic frontiers

著者 (2件)： Tsionas Mike G. (Lancaster University Management School, LA1 4YX, UK) ,  Tsionas Mike G. (Athens University of Economics and Business, Athens 10434, Greece)
資料名： European Journal of Operational Research  (European Journal of Operational Research)
巻： 258  号： 3  ページ： 1165-1170  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0547A  ISSN： 0377-2217  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 論文の目的は,確率的フロンティアモデルの微細基礎を提案することである。以前の研究では,単純なBayes学習モデルは確率的フロンティアモデルにおける技術的非効率性のためのガンマ分布を支持することを示した。結論は,問題を定式化しどのようにどのような仮定は,サンプリング過程と前を行っているかに依存する。問題の新しい定式化の後,片側誤差成分の分布は,既知のファミリーに属さないことが判明した。さらに,効用関数を特定やコスト非効率関数を持っていてもなしに,経営入力の相対的な有効性は,規模の収益性のデータと推定コストのみを用いて決定できることを見出した。本構築のポイントは,非効率関数U(z)の特徴は,データ,利益最大化の期待効用の固体微小基礎に基づくから回収できることであるが,モデルは分布に関する予測をしない。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 効用関数 ,  *定式化 ,  学習 ,  Γ分布
準シソーラス用語： 期待効用 ,  利益最大化 ,  採算性 ,  Bayes学習 ,  *確率的フロンティア分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 経済性 ,  確率的フロンティア分析 ,  Microfoundations ,  Bayes学習 ,  学習による実行

分類 (1件)： 数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (1件)： 確率的フロンティア