Motivated by problems of model comparison using the Bayes factor, the recent literature proposed the use of Hyvärinen factors. We take up model comparison using Hyvärinen factors in the context of stochastic frontier models in the normal-half-normal, normal-truncated-normal, and normal-exponential cases. We illustrate the new techniques in a data set of large U.S. banks.

中文翻译：

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使用Hyvärinen因子比较随机边界模型

受使用贝叶斯（Bayes）因子进行模型比较的问题的启发，最近的文献提出使用Hyvärinen因子。在正态半正态，正态截断正态和正态指数情况下，我们使用随机边界模型中的Hyvärinen因子进行模型比较。我们在美国大型银行的数据集中说明了新技术。