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Título : Endogeneidade em fronteiras estocásticas de produção com modelos de um e dois estágios : uma aplicação com dados do Censo Agropecuário
Autor : Oliveira, Kessys Lorrânya Peralta de
Orientador(es):: Andrade, Bernardo Borba de
Coorientador(es):: Souza, Geraldo da Silva e
Assunto:: Endogeneidade
Fronteira estocástica de produção
Ineficiência técnica
Linguagem R
Método de máxima verossimilhança
Fecha de publicación : 25-jun-2020
Citación : OLIVEIRA, Kessys Lorrânya Peralta de. Endogeneidade em fronteiras estocásticas de produção com modelos de um e dois estágios: uma aplicação com dados do Censo Agropecuário. 2019. 84 f. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumen : Modelos de fronteira estocástica de produção são amplamente utilizados em microeconometria e, nas últimas décadas, têm se mostrado bastantes versáteis quanto a sua aplicação. Contudo, existem poucos estudos que tratam da endogeneidade em modelos de fronteira estocástica de produção. Nesta perspectiva, o presente trabalho apresenta dois modelos de fronteira estocástica de produção com variáveis endógenas baseados nas principais distribuições para o termo de ineficiência técnica: as distribuições seminormal, exponencial e normal truncada. A metodologia apresentada aqui é baseada na estimação por máxima verossimilhança de um e dois estágios e é implementada na linguagem R. Ao final, uma aplicação aos dados municipais do censo agropecuário brasileiro de 2006 é feita, incluindo vários aspectos de estimação e inferência.
Abstract: Stochastic production frontier models are widely used in microeconometrics and, in the last decades, have been proved versatile in their range of applications. There are few studies dealing with endogeneity in stochastic production frontier models. Here we present two stochastic production frontier models with endogenous variables based on the main distributions for the technical inefficiency: the half normal, exponential and truncated normal distributions. The methodology presented here is based on one and two-stage maximum likelihood estimation and it is implemented in R language. We also present an application with municipal data from the 2006 Brazilian agricultural census including several aspects of estimation and inference.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Estatística (IE EST)
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Estatística
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Agência financiadora: CAPES
Aparece en las colecciones: Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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