方向边缘的锥形包络估计量的渐近分布
统计理论
2010-10-05 v1 统计理论
摘要
非参数数据包络分析(DEA)估计量已广泛应用于生产效率分析。它们通常由企业样本中观测到的投入×产出组合的凸包络定义。凸包络的形状依赖于对技术形状的假设，该技术定义为投入×产出空间中技术可达点集的边界。迄今为止，仅考虑了包络数据点的最小凸多面体的统计性质，这对应于技术呈现可变规模报酬(VRS)的情形。本文分析了假设最常见的固定规模报酬(CRS)的情况。此时DEA定义为包络观测点云的最小锥形包络，其顶点位于原点。我们确定了该估计量的渐近性质，表明其收敛速度优于VRS估计量。我们还推导了其渐近抽样分布，并给出了一种实用的模拟方法。这使我们能够定义偏差校正估计量，并为前沿面构建置信区间。我们通过一个模拟示例比较了偏差校正估计量与原始锥形包络估计量，并展示了其在均方误差中位数方面的优越性。
引用
@article{arxiv.1010.0312,
title = {Asymptotic distribution of conical-hull estimators of directional edges},
author = {Byeong U. Park and Seok-Oh Jeong and Léopold Simar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1010.0312},
year = {2010}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/09-AOS746 the Annals of Statistics (http://www.imstat.org/aos/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)