Estimación semiparamétrica de frontera estocástica en espacios de Hilbert con kernel reproducible
"El presente trabajo, plantea una forma de estimación de frontera, donde se considera el componente estocástico del problema (SFA) pero sin necesidad de restringir la forma de la función que se intenta estimar. Se parte desde el análisis clásico de frontera estocástica pero bajo una perspectiva...
- Autores:
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Villar Ortega, Ader Luis
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/13982
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/13982
- Palabra clave:
- Estimación de parámetros - Investigaciones
Producción - Investigaciones - Modelos estadísiticos
Análisis estocástico - Investigaciones
Espacio de Hilbert - Investigaciones
Funciones de Kernel - Investigaciones
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
| Summary: | "El presente trabajo, plantea una forma de estimación de frontera, donde se considera el componente estocástico del problema (SFA) pero sin necesidad de restringir la forma de la función que se intenta estimar. Se parte desde el análisis clásico de frontera estocástica pero bajo una perspectiva más flexible que intenta reproducir las ventajas que suponen los métodos no paramétricos. Más específicamente, se estima por máxima verosimilitud con penalización en un espacio de Hilbert con kernel reproducible (RKHS)". Tomado de la introducción |
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