关于Frontier4.1 处理结果分析的问题

下面是一篇文献的截图，请问这里的σ2  γ  μ    η分别道标什么含义，为什么我做出的结果里面找不到呢？附上结果和文献的截图。

过程：
1             1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL
2012.dta         DATA FILE NAME
2012.out         OUTPUT FILE NAME
2               1=PRODUCTION FUNCTION, 2=COST FUNCTION
y               LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N)
84             NUMBER OF CROSS-SECTIONS
7              NUMBER OF TIME PERIODS
84             NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL
5               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 = EG3.INS     
data file =        2012.dta   


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        -0.35242612E+01  0.65700959E+00 -0.53640939E+01
  beta 1        -0.50044623E+00  0.85819241E-01 -0.58313989E+01
  beta 2         0.70288742E+00  0.99358805E-01  0.70742338E+01
  beta 3        -0.95204552E+00  0.75555108E-01 -0.12600677E+02
  beta 4         0.56279590E+00  0.92021600E-01  0.61159108E+01
  beta 5         0.69616097E+00  0.85416382E-01  0.81502043E+01
  sigma-squared  0.12453591E+00

log likelihood function =  -0.28585530E+02

the estimates after the grid search were :

  beta 0        -0.37263623E+01
  beta 1        -0.50044623E+00
  beta 2         0.70288742E+00
  beta 3        -0.95204552E+00
  beta 4         0.56279590E+00
  beta 5         0.69616097E+00
  sigma-squared  0.15648538E+00
  gamma          0.41000000E+00
   mu is restricted to be zero
  eta            0.00000000E+00


iteration =     0  func evals =     19  llf = -0.28537771E+02
    -0.37263623E+01-0.50044623E+00 0.70288742E+00-0.95204552E+00 0.56279590E+00
     0.69616097E+00 0.15648538E+00 0.41000000E+00 0.00000000E+00
gradient step
iteration =     5  func evals =     47  llf = -0.28433416E+02
    -0.36777068E+01-0.49120629E+00 0.67114865E+00-0.89773154E+00 0.52523509E+00
     0.68777089E+00 0.15133865E+00 0.45205894E+00 0.56027546E-01
iteration =    10  func evals =    104  llf = -0.27551781E+02
    -0.30129374E+01-0.45965228E+00 0.53093695E+00-0.81632483E+00 0.43334312E+00
     0.71653168E+00 0.19696549E+00 0.83543941E+00 0.78659936E-01
iteration =    15  func evals =    205  llf = -0.19263351E+02
    -0.60968046E+00-0.37663895E+00 0.15327605E+00-0.51887647E+00 0.16553295E+00
     0.69306376E+00 0.23779246E+00 0.99999999E+00 0.12217646E+00
iteration =    19  func evals =    311  llf = -0.19135586E+02
    -0.62963597E+00-0.37758965E+00 0.15612503E+00-0.52308960E+00 0.16929174E+00
     0.69450968E+00 0.23789621E+00 0.99999999E+00 0.12119027E+00


the final mle estimates are :

                 coefficient     standard-error    t-ratio

  beta 0        -0.62963597E+00  0.90294828E+00 -0.69731123E+00
  beta 1        -0.37758965E+00  0.92872262E-01 -0.40656881E+01
  beta 2         0.15612503E+00  0.13185772E+00  0.11840416E+01
  beta 3        -0.52308960E+00  0.19050249E+00 -0.27458412E+01
  beta 4         0.16929174E+00  0.18112913E+00  0.93464671E+00
  beta 5         0.69450968E+00  0.10180142E+00  0.68222005E+01
  sigma-squared  0.23789621E+00  0.27093500E-01  0.87805641E+01
  gamma          0.99999999E+00  0.14407580E-04  0.69407909E+05
   mu is restricted to be zero
  eta            0.12119027E+00  0.59425001E-01  0.20393818E+01

log likelihood function =  -0.19135593E+02

LR test of the one-sided error =   0.18899872E+02
with number of restrictions = 2
[note that this statistic has a mixed chi-square distribution]

number of iterations =     19

(maximum number of iterations set at :   100)

number of cross-sections =     84

number of time periods =      7

total number of observations =     84

thus there are:    504  obsns not in the panel


covariance matrix :

  0.81531559E+00  0.41966421E-01 -0.10232035E+00  0.13179349E+00 -0.14021123E+00
-0.45686852E-01 -0.70305158E-02 -0.10839776E-04  0.42384265E-01
  0.41966421E-01  0.86252570E-02 -0.94158952E-02  0.11752547E-01 -0.95213297E-02
-0.67031773E-02 -0.50193280E-04 -0.56975058E-06  0.27280638E-02
-0.10232035E+00 -0.94158952E-02  0.17386459E-01 -0.20518583E-01  0.18725656E-01
  0.72304459E-02  0.10313159E-02  0.14471294E-05 -0.60308804E-02
  0.13179349E+00  0.11752547E-01 -0.20518583E-01  0.36291200E-01 -0.32038213E-01
-0.15726671E-01 -0.17718472E-02 -0.25609205E-05  0.10245629E-01
-0.14021123E+00 -0.95213297E-02  0.18725656E-01 -0.32038213E-01  0.32807760E-01
  0.11996037E-01  0.17134511E-02  0.22914999E-05 -0.88823657E-02
-0.45686852E-01 -0.67031773E-02  0.72304459E-02 -0.15726671E-01  0.11996037E-01
  0.10363529E-01  0.20451611E-03  0.10315495E-05 -0.43339446E-02
-0.70305158E-02 -0.50193280E-04  0.10313159E-02 -0.17718472E-02  0.17134511E-02
  0.20451611E-03  0.73405775E-03  0.15310614E-06 -0.96768404E-03
-0.10839776E-04 -0.56975058E-06  0.14471294E-05 -0.25609205E-05  0.22914999E-05
  0.10315495E-05  0.15310614E-06  0.20757836E-09 -0.80937314E-06
  0.42384265E-01  0.27280638E-02 -0.60308804E-02  0.10245629E-01 -0.88823657E-02
-0.43339446E-02 -0.96768404E-03 -0.80937314E-06  0.35313307E-02

cost efficiency estimates :

文献

你好我想向你咨询一下，为什么我每次只能录入一期的数据，多期的没法做呢？