Stochastic frontier models: a bayesian approach

A firma é o principal agente econômico para a produção e distribuição de bens e serviços. Seu constante investimento em melhorias e o aperfeiçoamento de sua capacidade produtiva, visando tornar-se cada vez mais eficiente, transforma-se em um determinante central do bem estar econômico da sociedade. O processo de medir a ineficiência de firmas baseia-se em análises de fronteiras, onde a ineficiência é medida como a distância entre os pontos observados da variável resposta e a função de produção, custo ou lucro verdadeiras, dependendo do modelo assumido para descrever a variável resposta. Existe uma variedade de formas funcionais para essas funções e algumas vezes é difícil julgar qual delas deve ser escolhida, visto que a forma verdadeira é desconhecida e pode ser somente aproximada. Em geral, na literatura, dados de produção são analisados assumindo-se modelos multiplicativos que impõem a restrição de que a produção é estritamente positiva e utiliza-se a transformação logarítmica para linearizar o modelo. Considera-se que o logaritmo do produto dada a ineficiência técnica tem distribuição contínua, independentemente de os dados serem contínuos ou discretos. A tese divide-se em dois artigos: o primeiro utiliza a inferência bayesiana para estimar a eficiência econômica de firmas utilizando os modelos de fronteira estocástica de custo com forma funcional flexível Fourier, que asseguram um bom ajuste para a fronteira, sendo fundamental para o cálculo da ineficiência econômica; o segundo artigo propõem os modelos generalizados de fronteira estocástica, baseando-se nos modelos lineares generalizados mistos com a abordagem bayesiana, para quantificar a ineficiência técnica de firmas (medida de incerteza) utilizando a variável resposta na escala original e distribuições pertencentes à família exponencial para a variável resposta dada a medida de ineficiência.The firm is the main economic agent for the production and distribution of goods and services. Its constant investment in improvements and enhancement of its productive capacity to make itself more efficient becomes a central determinant of economic welfare of society. The measure process of inefficiency is based on frontier analysis, where inefficiency is measured as the distance between the observed points from variable response and real production, cost or profit function, depending on chosen model to describe the variable response. There are several functional forms to these functions and sometimes it is very difficult to decide which one has to be chosen because the true form is unknown and it can just be approximate. Generally, in the literature, production data are analyzed assuming multiplicative models that impose the restriction of what the production is strictly positive and use the logarithm transformation to turn the model lineal. It is considerate that the product\'s logarithm given the technical inefficiency has distribution continual, independent if the data are continuous or discrete. The papers presented in this thesis are: the first paper uses the bayesian inference to estimate the economic efficiency of firms in the cost stochastic frontier models using the Fourier flexible cost function, that assure a good settlement to the frontier being essential to calculate the economic inefficiency. The second paper proposes a generalized stochastic frontier models, based on generalized linear mixed models with the Bayesian approach, to quantify the inefficiency technical of the firms (uncertainty measures) by using the response variable in the scale original with distributions belonging on the exponential family to the response variable given the measure of inefficiency