Prezentujemy statystykę bayesowską i próbkowanie Gibbsa (technikę symulacji typu MCMC) jako narzędzia wnioskowania w stochastycznych modelach granicznych dla danych panelowych z sektora bankowego. W naszym przykładzie empirycznym podejście bayesowskie służy do estymacji krótkookresowej granicznej funkcji kosztu dla N = 58 oddziałów polskiego banku komercyjnego, na podstawie danych z T = 4 kwartałów jednego roku. Przyjmujemy funkcję kosztu typu translog (z warunkami regularności dla "przeciętnego" oddziału), a nieefektywność traktujemy jak losowy efekt indywidualny, wykorzystując specyfikację o zmiennym rozkładzie efektywności (VED), którą zaproponowali Koop, Osiewalski i Steel (1997).
Słowa kluczowe: ekonometria bayesowska, dane panelowe, modele kosztu, mikroekonomia banku.
Jerzy Marzec, Jacek Osiewalski - Wnioskowanie bayesowskie o technologii i efektywności kosztowej oddziałów banku - plik pdf; (1,55 MB)