Estimación Bayesiana en modelos de producción con frontera determinista

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Como consecuencia de no ser válidos, en los modelos de producción con frontera determinista, las condiciones usuales de regularidad (que justifican la consistencia y normalidad asintótica de los estimadores máximo verosímiles), desconocemos las propiedades generales de estos estimadores. Una alternativa son los métodos de inferencia bayesiana que, gracias al algoritmo de Gibbs, son relativamente fáciles de aplicar. En nuestro trabajo proponemos una distribución a priori no informativa para este modelo y, por simulación, analizamos el comportamiento de los estimadores e intervalos bayesianos.

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