高校应用数学学报A辑 2013, 28(4): 488-496.

(http://www.math.zju.edu.cn/amjcu/A/201304/488-496.pdf)

正态倒伽马随机前沿模型的贝叶斯推断

刘晓君1, 张世斌2

(1. 内蒙古大学 数学科学学院, 内蒙古呼和浩特 010021;

2. 上海海事大学 数学系, 上海浦东 201306)

摘 要: 假设随机前沿模型的无效率项服从倒伽马分布, 利用Gibbs抽样方法对正态

倒伽马随机前沿模型参数进行贝叶斯推断. 导出了模型参数的后验条件分布, 对中小

型样本的模拟试验显示在最小后验均方误差准则下得到的参数估计值十分逼近真值.

先验敏感性分析显示参数分布的后验均值相对于先验分布而言较为稳健. 对电力公司

实际数据分析显示正态倒伽马随机前沿模型在拟合真实数据中有无效率项占总方差

比重大的优点.

关键词: 随机前沿模型; 倒伽马分布; 贝叶斯推断; Gibbs抽样

中图分类号: O212.8

文献标识码: A 文章编号: 1000-4424(2013)04

(http://www.math.zju.edu.cn/amjcu/A/201304/488-496.pdf)