Estimación bayesiana del modelo de costes half-normal con frontera determinista

Abstract

El modelo Half-Normal (μ,σ) es un ejemplo de modelo no regular en el parámetro μ, que puede ser aplicado a muestras homogénea de empresas, con output iguales, que busquen minimizar sus costos, es decir a modelos homogéneos de costos con frontera determinista. La falta de regularidad del parámetro μ tiene dos consecuencias: (i) que su estimador máximo verosimilitud no se comporta, para grandes muestras como la teoría sostiene e (ii) la aplicación de la regla de Jeffreys, usada para calcular distribuciones no informativas, no puede ser utilizada en este caso. En el presente trabajo aplicamos una regla generalizada de Jeffreys, que es también válida para el caso no regular, al modelo Half-Normal (μ,σ), que nos permite dar una solución al problema de estimar los parámetros (μ,σ) desde la aproximación Bayesiana. Ilustramos el trabajo con un primer ejemplo sobre el porcentaje de grasa corporal en una muestra de atletas y un segundo ejemplo sobre el mínimo costo por unidad de output en una muestra de empresa suministradoras de electricidad en Estados Unidos (Greene, 1990).