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SFA与frontier4.1的分析

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发布:千山万水22 | 分类:考研

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如图,设定随机前沿生产函数如图:21=ERRORCOMPONENTSMODEL,2=TEEFFECTSMODELnongye.dtaDATAFILENAMEnongye.outOUTPUTFILENAME11=PRODUCTIONFUNCTION,2=COSTFUNCTIONyLOGGEDDEPENDENTVARIABLE(Y/N)26NUMBEROFCROSS-S ...
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如图,设定随机前沿生产函数如图:

2 1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL

nongye.dta DATA FILE NAME

nongye.out OUTPUT FILE NAME

1 1=PRODUCTION FUNCTION, 2=COST FUNCTION

y LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N)

26 NUMBER OF CROSS-SECTIONS

8 NUMBER OF TIME PERIODS

208 NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL

3 NUMBER OF REGRESSOR VARIABLES (Xs)

y MU (Y/N) [OR DELTA0 (Y/N) IF USING TE EFFECTS MODEL]

5 ETA (Y/N) [OR NUMBER OF TE EFFECTS REGRESSORS (Zs)]

n STARTING VALUES (Y/N)

IF YES THEN BETA0

BETA1 TO

BETAK

SIGMA SQUARED

GAMMA

MU [OR DELTA0

ETA DELTA1 TO


NOTE: IF YOU ARE SUPPLYING STARTING VALUES

AND YOU HAVE RESTRICTED MU [OR DELTA0] TO BE

ZERO THEN YOU SHOULD NOT SUPPLY A STARTING

VALUE FOR THIS PARAMETER.

frontier4.1 设定的命令如上,出来的结果如下:

the final mle estimates are :


coefficient standard-error t-ratio


beta 0 0.12023805E+020.28481622E+000.42216012E+02

beta 1 -0.13749530E+000.12280099E+00 -0.11196596E+01

beta 2 0.79831623E+000.10299406E+000.77510900E+01

beta 3 0.35285238E+000.71831623E-010.49122151E+01

delta 0 -0.52807201E+010.15194521E+01 -0.34754108E+01

delta 1 -0.61826515E+010.18111201E+01 -0.34137170E+01

delta 2 0.14041647E+020.29102547E+010.48248860E+01

delta 3 -0.20596010E+000.38509645E+00 -0.53482731E+00

delta 4 0.31102695E+000.13349722E+000.23298384E+01

delta 5 -0.50774696E-010.36399489E+00 -0.13949288E+00

sigma-squared0.11319454E+000.97257939E-020.11638591E+02

gamma 0.99999999E+000.16996540E-040.58835505E+05


log likelihood function =-0.43781695E+02


LR test of the one-sided error = 0.22333158E+02

with number of restrictions = 7


[note that this statistic has a mixed chi-square distribution]

我(ˇˍˇ) 想~问一下大神,这个估计结果指出来了3个系数,那些随机前沿生产函数交叉项的系数怎么的出来的???谢谢,希望不吝赐教


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