关于SFA的ML估计无法收敛问题

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使用stata的命令估计非效率
frontier $y1 $xx1, d(t)
假设单边非效率随机项服从截断正态分布，本来还想加上异质性设定，但在不加的情况下模型都无法收敛，
经多轮试值后永远停留在一个值上，并且显示backed up。多次中断后重新执行也无济于事。
请问这种情况下是不是就不能使用截断正态分布假设？指数分布也出现相似情况，只有半正态分布可以收敛。
但我想使用截断正态分布，不知可有适当的处理方法？
请教高手指点。
谢谢！

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关键词：SFA frontier frontie Backed Stata 正态分布 模型

帮你顶下！

没人遇到过类似问题吗

我做的都无法收敛，听说做SFA有两种命令，一种是frontier 因变量 自变量 分布 的格式，一种是xtfrontier 因变量 自变量 ti/tvd，不知道这两种有什么区别

其实做SFA我建议 使用DEA的专门软件 DEAP什么的

今天我做这个遇到了，一直在迭代，没有出结果。我是因为数据量有点大，所以在寻找一款软件做这个SFA。起初我的数据是350个，就出现了楼主的情况，后来我把数据删到200了，出结果了，但是这个对实证研究没有啥帮助，因为我不能任意删除样本。请问，楼主你的情况后来是怎么解决的啊？

好奇楼主这个问题是怎么解决的？如果截断不收敛，是否说明模型设定不合理呢？可以直接使用半正态分布吗？