求救，frontier做sfa的t-ratio都小于1，怎么办呢

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

各位大虾好，我潜伏多日，今天第一次发帖，求助啊。
我用frontier做sfa，用的是面板数据，要做技术效率回归，但是6组所有的数据做出来，t-ratio全部太小，都小于0.1，请问这个是t值么，如果是那岂不是都不能通过检验了，怎么办啊。下面是我的一组回归结果与过程，帮帮忙啊，谢谢大家了
数据，dat文件
1.000000  1.000000  4.087152  1.000000  6.254040  3.224062  0.319992  0.127192
2.000000  1.000000  4.010057  1.000000  6.237250  3.226447  0.154503  0.127192
3.000000  1.000000  5.090186  1.000000  7.045254  4.491777  0.117548  0.127192
4.000000  1.000000  4.200505  1.000000  7.428755  4.323470  0.145502  0.127192
5.000000  1.000000  5.286245  1.000000  7.137390  3.567841  0.231424  0.127192
6.000000  1.000000  5.451725  1.000000  7.295511  4.656908  0.129778  0.127192
7.000000  1.000000  5.195620  1.000000  6.697738  4.072780  0.147938  0.127192
8.000000  1.000000  4.164182  1.000000  6.076747  3.377929  0.092832  0.127192
9.000000  1.000000  5.302060  1.000000  7.158327  4.779544  0.092447  0.127192
10.000000  1.000000  5.233939  1.000000  7.059188  4.316554  0.138881  0.127192
11.000000  1.000000  1.918392  1.000000  3.991204  0.693147  0.067211  0.127192
1.000000  2.000000  4.712858  2.000000  6.315575  3.223664  0.428839  0.131766
2.000000  2.000000  4.117084  2.000000  6.271234  3.273364  0.157504  0.131766
3.000000  2.000000  5.340658  2.000000  7.219971  4.551242  0.119186  0.131766
4.000000  2.000000  5.381049  2.000000  7.479164  4.344584  0.143971  0.131766
5.000000  2.000000  5.779106  2.000000  7.214372  3.662792  0.233162  0.131766
6.000000  2.000000  5.955034  2.000000  7.602576  4.799173  0.130702  0.131766
7.000000  2.000000  5.517533  2.000000  7.020539  4.259859  0.127573  0.131766
8.000000  2.000000  4.625071  2.000000  6.263703  3.584907  0.087583  0.131766
9.000000  2.000000  5.894155  2.000000  7.536199  4.936343  0.090178  0.131766
10.000000  2.000000  5.616517  2.000000  7.114891  4.463722  0.137486  0.131766
11.000000  2.000000  2.606387  2.000000  4.265071  0.712950  0.079088  0.131766
1.000000  3.000000  4.323868  3.000000  6.284489  3.215671  0.415665  0.131222
2.000000  3.000000  4.192378  3.000000  6.393122  3.252311  0.160845  0.131222
3.000000  3.000000  5.495979  3.000000  7.365547  4.575535  0.122256  0.131222
4.000000  3.000000  4.458525  3.000000  7.551759  4.373994  0.138644  0.131222
5.000000  3.000000  5.660840  3.000000  7.394585  3.619261  0.295078  0.131222
6.000000  3.000000  6.007043  3.000000  7.790787  4.784654  0.127226  0.131222
7.000000  3.000000  5.470673  3.000000  7.208993  4.283173  0.117982  0.131222
8.000000  3.000000  4.372355  3.000000  6.342737  3.603049  0.085254  0.131222
9.000000  3.000000  6.299868  3.000000  7.798720  5.012167  0.082525  0.131222
10.000000  3.000000  5.612763  3.000000  7.290532  4.546057  0.140506  0.131222
11.000000  3.000000  2.748552  3.000000  4.229604  0.765468  0.083266  0.131222
1.000000  4.000000  3.336125  4.000000  6.296243  3.176386  0.324037  0.125426
2.000000  4.000000  4.191623  4.000000  6.484971  3.164208  0.158513  0.125426
3.000000  4.000000  5.849699  4.000000  7.606517  4.622027  0.125419  0.125426
4.000000  4.000000  4.578313  4.000000  7.759469  4.422328  0.148333  0.125426
5.000000  4.000000  5.495117  4.000000  7.561028  3.645711  0.255820  0.125426
6.000000  4.000000  6.269891  4.000000  8.047087  4.858804  0.118516  0.125426
7.000000  4.000000  5.527045  4.000000  7.418829  4.343546  0.114571  0.125426
8.000000  4.000000  4.740138  4.000000  6.485856  3.730261  0.084909  0.125426
9.000000  4.000000  6.576316  4.000000  8.053038  5.067709  0.081161  0.125426
10.000000  4.000000  6.010090  4.000000  7.635053  4.641213  0.138611  0.125426
11.000000  4.000000  2.855895  4.000000  5.234579  0.741937  0.165828  0.125426
1.000000  5.000000  3.972742  5.000000  6.765685  3.173878  0.343442  0.126871
2.000000  5.000000  4.564869  5.000000  6.603822  3.216874  0.162937  0.126871
3.000000  5.000000  6.334469  5.000000  7.743356  4.640151  0.125918  0.126871
4.000000  5.000000  5.754602  5.000000  7.788361  4.476882  0.149243  0.126871
5.000000  5.000000  5.702048  5.000000  7.613276  3.625673  0.248081  0.126871
6.000000  5.000000  7.014086  5.000000  8.175868  4.946132  0.115312  0.126871
7.000000  5.000000  5.898115  5.000000  7.587989  4.411100  0.109750  0.126871
8.000000  5.000000  5.313304  5.000000  6.587095  3.863673  0.084062  0.126871
9.000000  5.000000  6.924130  5.000000  8.323196  5.136680  0.087497  0.126871
10.000000  5.000000  6.489357  5.000000  7.716430  4.731098  0.137294  0.126871
11.000000  5.000000  3.109953  5.000000  5.198773  0.708036  0.091839  0.126871
1.000000  6.000000  0.000000  6.000000  6.776484  3.122805  0.362406  0.131777
2.000000  6.000000  2.407846  6.000000  6.748677  3.304686  0.173928  0.131777
3.000000  6.000000  5.974776  6.000000  7.922069  4.690522  0.132655  0.131777
4.000000  6.000000  0.000000  6.000000  7.905700  4.496917  0.152075  0.131777
5.000000  6.000000  4.163715  6.000000  7.680356  3.624341  0.256628  0.131777
6.000000  6.000000  7.040887  6.000000  8.357785  5.160319  0.119616  0.131777
7.000000  6.000000  5.623620  6.000000  7.745557  4.457134  0.111711  0.131777
8.000000  6.000000  5.175754  6.000000  6.706593  3.983227  0.093983  0.131777
9.000000  6.000000  6.835840  6.000000  8.448619  5.229128  0.093488  0.131777
10.000000  6.000000  6.072561  6.000000  7.885709  4.830711  0.142058  0.131777
11.000000  6.000000  3.614695  6.000000  5.210524  1.095273  0.089714  0.131777
1.000000  7.000000  4.841348  7.000000  6.798682  3.113960  0.368658  0.134371
2.000000  7.000000  4.926746  7.000000  6.937052  3.374853  0.172038  0.134371
3.000000  7.000000  6.279159  7.000000  8.111655  4.690338  0.136076  0.134371
4.000000  7.000000  6.115738  7.000000  8.055236  4.600057  0.144769  0.134371
5.000000  7.000000  5.575760  7.000000  7.754033  3.575711  0.266658  0.134371
6.000000  7.000000  6.991453  7.000000  8.457194  5.107338  0.119354  0.134371
7.000000  7.000000  6.260843  7.000000  7.802373  4.448282  0.113712  0.134371
8.000000  7.000000  5.434769  7.000000  6.919630  3.973494  0.094283  0.134371
9.000000  7.000000  7.173215  7.000000  8.557761  5.278166  0.098796  0.134371
10.000000  7.000000  6.677499  7.000000  7.922942  4.797690  0.143716  0.134371
11.000000  7.000000  4.322940  7.000000  5.147349  0.943906  0.084868  0.134371
1.000000  8.000000  5.046710  8.000000  6.600639  3.050694  0.376616  0.134104
2.000000  8.000000  5.747576  8.000000  7.133080  3.344627  0.170685  0.134104
3.000000  8.000000  6.528922  8.000000  8.322219  4.761917  0.133545  0.134104
4.000000  8.000000  6.531402  8.000000  8.198374  4.592389  0.150087  0.134104
5.000000  8.000000  6.232703  8.000000  7.765005  3.567277  0.276228  0.134104
6.000000  8.000000  7.422445  8.000000  8.596577  5.221490  0.117400  0.134104
7.000000  8.000000  6.782147  8.000000  7.912983  4.535499  0.115527  0.134104
8.000000  8.000000  5.906614  8.000000  7.143444  4.058545  0.096352  0.134104
9.000000  8.000000  7.456374  8.000000  8.714236  5.278268  0.098107  0.134104
10.000000  8.000000  7.032086  8.000000  8.101472  4.903495  0.145650  0.134104
11.000000  8.000000  4.307034  8.000000  5.148308  0.959350  0.087208  0.134104


ins文件：
2               1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL
sy-dta.txt         DATA FILE NAME
sy-out.txt         OUTPUT FILE NAME
1               1=PRODUCTION FUNCTION, 2=COST FUNCTION
y               LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N)
11              NUMBER OF CROSS-SECTIONS
8               NUMBER OF TIME PERIODS
88             NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL
3               NUMBER OF REGRESSOR VARIABLES (Xs)
y               MU (Y/N) [OR DELTA0 (Y/N) IF USING TE EFFECTS MODEL]
2               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
                                                       DELTAP]
                                 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.
结果：
the final mle estimates are :
                  coefficient     standard-error    t-ratio
   beta 0        -0.68086389E+00  0.11906389E+01 -0.57184751E+00
   beta 1         0.10208215E+00  0.52952518E-01  0.19278054E+01
   beta 2         0.78389615E+00  0.70821791E-01  0.11068573E+02
   beta 3         0.12394656E+00  0.88331168E-01  0.14032030E+01
   delta 0       -0.99530855E+01  0.60557084E+01 -0.16435873E+01
   delta 1        0.27408060E+02  0.22001312E+02  0.12457466E+01
   delta 2       -0.13253300E+01  0.22710993E+01 -0.58356322E+00
   sigma-squared  0.42180670E+01  0.18355917E+01  0.22979331E+01
   gamma          0.99618096E+00  0.22668726E-02  0.43945167E+03
log likelihood function =  -0.65626902E+02
LR test of the one-sided error =   0.11367525E+03
with number of restrictions = 4

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：frontier frontie ratio front Tier dat文件 技术