Analiz vozmozhnosti primeneniia kopula-funktsii v razlichnykh modeliakh stokhasticheskoi granitsy

Proceeding
All-Russian scientific and practical conference with international participation «Law, Economics and Management»
Creative commons logo
Published in:
All-Russian scientific and practical conference with international participation «Law, Economics and Management»
Author:
Viktoriia A. Rudenko 1
Work direction:
Экономика предпринимательства
Pages:
231-234
Received: 28 November 2020

Rating:
Article accesses:
1619
Published in:
РИНЦ
1 FPFIS "Central Economics and Mathematics Institute of the Russian Academy of Sciences"
For citation:
Rudenko V. A. (2020). Analiz vozmozhnosti primeneniia kopula-funktsii v razlichnykh modeliakh stokhasticheskoi granitsy. Law, Economics and Management, 231-234. Чебоксары: PH "Sreda".

Abstract

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.

References

  1. 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. 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. 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. 4. Благовещенский Ю. Н. Основные элементы теории копул // Прикладная эконометрика. – 2012. – №26 (2). – С. 113–130.
  5. 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. 6. Joe H. Multivariate models and dependence concepts. – London: Chapman Hall, 1997.
  7. 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. 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. 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. 10. Sklar A. Random variables, distribution functions, and copulas: Personal look backward and forward // Lecture notes. Monograph series. – 1996. – №28. – P. 1–14
  11. 11. Smith M.D. Stochastic frontier models with dependent error components // The Econometrics Journal. – 2008. – №11 (1). – P. 172–192.
  12. 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.

Comments(0)

When adding a comment stipulate:
  • the relevance of the published material;
  • general estimation (originality and relevance of the topic, completeness, depth, comprehensiveness of topic disclosure, consistency, coherence, evidence, structural ordering, nature and the accuracy of the examples, illustrative material, the credibility of the conclusions;
  • disadvantages, shortcomings;
  • questions and wishes to author.