Análise de regressão em dois estágios com modelos DEA na presença de variáveis contextuais endógenas via distribuição Beta-Inflacionada

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSilva e Souza, Geraldo da-
Autor(es): dc.contributorAndrade, Bernardo Borba de-
Autor(es): dc.creatorCastro, Bruno Soares de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-22T12:26:57Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-22T12:26:57Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-06-26-
Data de envio: dc.date.issued2020-06-26-
Data de envio: dc.date.issued2020-06-26-
Data de envio: dc.date.issued2019-12-05-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.unb.br/handle/10482/38289-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/803874-
Descrição: dc.descriptionO presente trabalho estuda os modelos de análise envoltória de dados em dois-estágios. O objetivo geral é estudar a viabilidade do modelo de regressão Beta inflacionada em um para o estudo da influência de variáveis contextuais endógenas na eficiência medida por análise envoltória de dados, via método dos momentos generalizado, com uso de variáveis instrumentais e via método de máxima verossimilhança em dois estágios, com correção de Murphy e Topel (1985). O trabalho também discute o método bootstrap para comparação das estimativas dos métodos clássicos. Para ilustrar as metodologias, uma aplicação aos dados municipais do censo agropecuário brasileiro de 2006 é realizada. Os resultados da regressão Beta inflacionada em um pelo método de máxima verossimilhança ou do método dos momentos generalizado apresentou resultados similares. Na presença de variáveis contextuais endógenas, sugere-se uma abordagem por método de máxima verossimilhança com correção de Murphy e Topel (1985). Ademais, os métodos supracitados fornecem erros padrão confiáveis, sem a necessidade de métodos bootstrap.-
Descrição: dc.descriptionCAPES-
Descrição: dc.descriptionThis work aims to study the data envelopment analysis models in two stages. The general objective is to study the viability of the one-inflated Beta regression model for the study of the endogenous contextual variables influence on the efficiency measured by data envelopment analysis, via generalized method of moments, with the use of instrumental variables and twostage maximum likelihood method, with correction by Murphy and Topel (1985). The research also discusses the bootstrap method for comparison of classical method estimates. To illustrate the methodologies, an application to municipal data from the 2006 Brazilian agricultural census is performed. The results of one-inflated Beta regression by the maximum likelihood method or the generalized method of moments presented similar results. In the presence of endogenous contextual variables, a maximum likelihood approach with Murphy and Topel correction (1985) is suggested. In addition, the above methods provide reliable standard errors without the need for bootstrap methods.-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Ciências Exatas (IE)-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Estatística (IE EST)-
Descrição: dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Estatística-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsA 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.-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise envoltória de dados-
Palavras-chave: dc.subjectDistribuição Beta inflacionada em um-
Palavras-chave: dc.subjectEndogeneidade-
Título: dc.titleAnálise de regressão em dois estágios com modelos DEA na presença de variáveis contextuais endógenas via distribuição Beta-Inflacionada-
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