楼主: janet_910
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请教达人帮我看一下这个使用frontier运算得出来的结果 [推广有奖]

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命令文件:

1               1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL
eg1-dta.txt         DATA FILE NAME
eg1-out.txt         OUTPUT FILE NAME
2               1=PRODUCTION FUNCTION, 2=COST FUNCTION
y               LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N)
14              NUMBER OF CROSS-SECTIONS
1               NUMBER OF TIME PERIODS
14              NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL
4               NUMBER OF REGRESSOR VARIABLES (Xs)
n               MU (Y/N) [OR DELTA0 (Y/N) IF USING TE EFFECTS MODEL]
y               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:

Output from the program FRONTIER (Version 4.1c)


instruction file = eg1-ins.txt
data file =        eg1-dta.txt


 Error Components Frontier (see B&C 1992)
 The model is a cost function
 The dependent variable is logged


the ols estimates are :

                 coefficient     standard-error    t-ratio

  beta 0         0.15868004E+01  0.10229348E+00  0.15512235E+02
  beta 1         0.77195591E+00  0.46159293E-01  0.16723738E+02
  beta 2         0.17857996E+00  0.55482126E-01  0.32186936E+01
  beta 3         0.29137648E-01  0.35593624E-01  0.81861989E+00
  beta 4         0.71574949E+00  0.91406919E-01  0.78303645E+01
  sigma-squared  0.81583486E-02

log likelihood function =   0.16888685E+02

the estimates after the grid search were :

  beta 0         0.15029154E+01
  beta 1         0.77195591E+00
  beta 2         0.17857996E+00
  beta 3         0.29137648E-01
  beta 4         0.71574949E+00
  sigma-squared  0.12281346E-01
  gamma          0.90000000E+00
  mu             0.00000000E+00
  eta            0.00000000E+00
 
 
 iteration =     0  func evals =     20  llf =  0.17740423E+02
     0.15029154E+01 0.77195591E+00 0.17857996E+00 0.29137648E-01 0.71574949E+00
     0.12281346E-01 0.90000000E+00 0.00000000E+00 0.00000000E+00
 gradient step
 iteration =     5  func evals =     43  llf =  0.18537696E+02
     0.14782516E+01 0.76607540E+00 0.18967181E+00 0.16599516E-01 0.77918427E+00
     0.12836356E-01 0.94547837E+00-0.42494927E-01 0.00000000E+00
 pt better than entering pt cannot be found
 iteration =     6  func evals =     51  llf =  0.18537696E+02
     0.14782516E+01 0.76607540E+00 0.18967181E+00 0.16599516E-01 0.77918427E+00
     0.12836356E-01 0.94547837E+00-0.42494927E-01 0.00000000E+00


the final mle estimates are :

                 coefficient     standard-error    t-ratio

  beta 0         0.14782516E+01  0.94418554E+00  0.15656367E+01
  beta 1         0.76607540E+00  0.26980054E+00  0.28394139E+01
  beta 2         0.18967181E+00  0.23788038E+00  0.79734116E+00
  beta 3         0.16599516E-01  0.16464679E+00  0.10081895E+00
  beta 4         0.77918427E+00  0.58751887E+00  0.13262285E+01
  sigma-squared  0.12836356E-01  0.52194196E-01  0.24593455E+00
  gamma          0.94547837E+00  0.89460588E+00  0.10568658E+01
  mu            -0.42494927E-01  0.90528012E+00 -0.46941191E-01
  eta            0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00

log likelihood function =   0.18537696E+02

LR test of the one-sided error =   0.32980226E+01
with number of restrictions = 3
 [note that this statistic has a mixed chi-square distribution]

number of iterations =      6

(maximum number of iterations set at :   100)

number of cross-sections =     14

number of time periods =      1

total number of observations =     14

thus there are:      0  obsns not in the panel


covariance matrix :

  0.89148634E+00 -0.24873643E+00  0.71297626E-01  0.11804169E+00  0.10653548E+00
 -0.35462090E-02 -0.61843214E-01 -0.31227745E-01  0.00000000E+00
 -0.24873643E+00  0.72792333E-01 -0.29214176E-01 -0.28177050E-01 -0.24275469E-01
 -0.16879185E-02 -0.81125271E-02  0.52668803E-01  0.00000000E+00
  0.71297626E-01 -0.29214176E-01  0.56587074E-01 -0.12912427E-01 -0.94381124E-01
  0.87348349E-02 -0.37688373E-01 -0.18873383E+00  0.00000000E+00
  0.11804169E+00 -0.28177050E-01 -0.12912427E-01  0.27108565E-01  0.49119047E-01
 -0.54623990E-02 -0.20969837E-01  0.88923675E-01  0.00000000E+00
  0.10653548E+00 -0.24275469E-01 -0.94381124E-01  0.49119047E-01  0.34517842E+00
 -0.80871274E-02  0.36314972E+00  0.26521384E+00  0.00000000E+00
 -0.35462090E-02 -0.16879185E-02  0.87348349E-02 -0.54623990E-02 -0.80871274E-02
  0.27242341E-02  0.22459146E-01 -0.44901130E-01  0.00000000E+00
 -0.61843214E-01 -0.81125271E-02 -0.37688373E-01 -0.20969837E-01  0.36314972E+00
  0.22459146E-01  0.80031968E+00 -0.17077245E+00  0.00000000E+00
 -0.31227745E-01  0.52668803E-01 -0.18873383E+00  0.88923675E-01  0.26521384E+00
 -0.44901130E-01 -0.17077245E+00  0.81953210E+00  0.00000000E+00
  0.00000000E+00  0.00000000E+00  0.00000000E+00  0.00000000E+00  0.00000000E+00
  0.00000000E+00  0.00000000E+00  0.00000000E+00  0.10000000E+01

cost efficiency estimates :

efficiency estimates for year      1 :

     firm             eff.-est.

       1           0.10282716E+01
       2           0.10352434E+01
       3           0.11527963E+01
       4           0.10595196E+01
       5           0.10772122E+01
       6           0.10331596E+01
       7           0.10232192E+01
       8           0.13175927E+01
       9           0.10769889E+01
      10           0.10962023E+01
      11           0.10368850E+01
      12           0.10161276E+01
      13           0.11000742E+01
      14           0.10170084E+01


 mean eff. in year   1 =  0.10764501E+01


我想测成本效率,可是计算出来的结果都小于1,不应该大于1吗,+01,+00都代表什么呀,而且我得出来的结果差异不大,因为论文急用,请各位达人多多帮忙!谢谢!

还有如何使用shazam进行数据转换呀,跪求详细操作方法!!

二维码

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关键词:frontier frontie front 请教达人 Tier 结果 运算 frontier

沙发
彩虹泪 发表于 2008-5-9 10:28:00 |只看作者 |坛友微信交流群

E+01是科学计数法,0.10764501E+01就是0.10764501*10=1.0764501

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藤椅
彩虹泪 发表于 2008-5-9 10:32:00 |只看作者 |坛友微信交流群

the ols estimates 和the final mle estimates 计算出来的回归结果有什么区别啊?

希望那位高人能够指点二三啊!

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板凳
xiaxue2008 发表于 2008-6-16 00:09:00 |只看作者 |坛友微信交流群

不需要用SHAZAM软件转化,直接在EXCEL中转化然后输出时另存为*.txt格式就可以

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报纸
Constance07 发表于 2010-7-16 23:18:51 |只看作者 |坛友微信交流群
我也觉得直接用excel转换就可以了,我有试过了

使用道具

地板
xjg1983 发表于 2010-10-5 21:44:26 |只看作者 |坛友微信交流群
你的INS 文件有问题,就是单一时期的不能有ETA的,要选择N。

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fanyanwei2010 发表于 2011-5-16 15:40:35 |只看作者 |坛友微信交流群
t-ratio是干什么用的?????????
b] 1# janet_910

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宁馨儿1992 发表于 2016-5-7 21:49:58 |只看作者 |坛友微信交流群
楼主,麻烦你把软件发给我呗,邮箱是328298906@qq.com 十分感谢

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xmucjy 在职认证  发表于 2016-5-18 10:20:12 |只看作者 |坛友微信交流群
成本函数计算出来的效率不应该小于1吗?为什么是大于1啊?

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