随机边界模型stochasticfrontiermodels

《随机边界模型stochasticfrontiermodels》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、随机边界模型StochasticFrontierModels连玉君中山大学岭南学院arlionn@163.com2013年12月9日NewCourse:http://baoming.pinggu.org/Default.aspx?id=93提纲SFA简介截面SFA模型面板SFA模型双边SFA模型I.SFA简介SFA的模型设定思想SFA图示y1Source:Porcelli(2009)实证分析中的模型设定Q:两个干扰项如何处理？Note:假设v,u不相关，且二者与x也不相关正态分布和半正态分布的密度函数图指数分布的密度函数图半正态分布和指数分布对比效率的估计Jondrow,Lov

2、ell,MaterovandSchmidt(1982)，JLMS82BatteseandCoelli(1988)，BC88Review:linearFEv.s.RE)FE(FixedEffectModel)RE(RandomEffectModel)PooledOLSII.面板随机边界模型PanelSFA可能的通用模型：ai:公司个体效应,N-1个公司虚拟变量;i:不随时间变化的常规干扰项;vit:随时间变化的常规干扰项;+i:不随时间变化的无效率项(persistentcomponent)u+it:随时间变化的无效率项(transientcomponent)II.面板随机边

3、界模型PanelSFAPanelSFA:PooledSFAmodelPittandLee(1981),PL81PanelSFA:随机效应模型(RE-SFA)效率不随时间变化SchmidtandSickles(1984),SS84TE的估计PanelSFA:固定效应模型(FE-SFA)效率不随时间变化Cornwell,SchmidtandSickles(1990),CSS90LeeandSchmidt(1993),LS93PanelSFA:效率时变模型BatteseandCoelli(1992),BC92,应用非常广泛PanelSFA:效率时变模型Greene难题(GreeneP

4、roblem)True-Model:Estimate-Model:Implications:TE的估计值将是有偏的把那些个体异质性(公司文化,CEO特征等)影响产出的因素都归为“无效率项”了PanelSFA:TrueFESFAGreene(2005),TFE估计方法:蛮力法(bruteforceapproach)直接估N个公司虚拟变量和k个参数即可需要采用一些特殊的数值计算技巧PanelSFA:TrueFESFAGreene(2005),TRE估计方法:MLE相对于传统的线性RE模型，只是增加了一个参数而已PanelSFA:TrueRESFATsionasandKumbhak

5、ar(2013),G-TRE对比:TREPanelSFA:GeneralizedTRESFAWangandHo(2010),Scaling-TFEgit：scalingfunction,是公司特征变量(zit)的函数git：可以使非效率具有异质性；git：缩放性质使得我们可以用FD或组内去心去除个体效应iPanelSFA:Scaling-TFESFAAhnandSickles(2000),Dynamic-SFAi：用于衡量第i家公司对非效率项的调整能力(speed)i越大，表明公司克服其非效率行为的能力越强PanelSFA:dynamicSFA异质性SFA:Heterog

6、eneousSFA基本思想模型设定思想异方差的设定(不确定性)均值的设定(无效率水平)异质性SFA:HeterogeneousSFA基本思想双边随机边界模型:two-tierSFA模型设定效率的估计双边随机边界模型:two-tierSFAThanksNewCourse:http://baoming.pinggu.org/Default.aspx?id=93References1Aigner,D.,C.Lovell,P.Schmidt,1977,Formulationandestimationofstochasticfrontierproductionfunctionmodels

7、,JournalofEconometrics,6(1):21-37.Arellano,M.,S.Bond,1991,Sometestsofspecificationforpaneldata:Montecarloevidenceandanapplicationtoemploymentequations,ReviewofEconomicStudies,58(2):277-297.Arellano,M.,O.Bover,1995,Anotherlookattheinstrumentalvariab