El efecto de la distribución a priori en modelos con frontera estocástica. Comparación con máxima verosimilitud

Abstract

En este trabajo se analizan y comparan las propiedades de los estimadores máximo verosímil y bayesiano en el modelo de producción con frontera estocástica a través de un estudio de tipo Monte Carlo. En el caso bayesiano, se presta especial atención al efecto que tiene la elección del hiperparámetro que determina la eficiencia mediana de la distribución a priori. Los resultados muestran un mejor comportamiento de la estimación bayesiana, salvo en el caso poco probable de que se asigne un hiperparámetro muy alejado del valor real de la población.

In this paper, the maximum likelihood and the Bayesian methodologies are analysed and compared through a Monte Carlo study in the setting of half–normal stochastic frontier production models. In the Bayesian case, special emphasis is placed on the effect that the choice of the hyperparameter that determines the prior median efficiency has on the estimations. The results show a better behaviour of the Bayesian estimation, except in the unlikely case in which researchers assign a value to the aforementioned hyperparameter which greatly differs from its actual value.