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<P>1）今天主要是讨论关于DEA软件FRONTER-XP的学习，我实在 是没有办法才出次对策的！主要是想了解并会使用该软件！<br></P>
<P>2）假期期间好好整一下SFA（特别是BC95与成本模型）。</P>
<P>本人联系方式：</P>
<P>E-mail：<a href="http://www.pinggu.org/bbs/mailtfelling4307@163.com" target="_blank" >felling4307@163.com</A>。<br><br><br><br></P>
<P>
<P>对于使用该软件，我主要问题 是：<br><br><br><br><br><br><br><br>
<P>
<P>
<P>（1）不知道什么使用frontier4.01软件来计算出SFA模型中的各种参数？<br><br><br><br><br><br><br><br>
<P>
<P>
<P>（2）它说在DOS下用，也有手册的，可我看几遍也会。<br><br><br><br><br><br><br><br>
<P>
<P>
<P>（3）主要是经常使用该软件时不知道什么原因，该界面突然就自动消失了？<br><br><br><br><br><br><br><br>
<P>
<P>
<P>希望能够得到大家的答复！（<FONT color=#f73809 size=7>部分细节回答者奖励至少100论坛币，重奖见本楼3）</FONT></P>
<P>
<P>
<P>
<P>
<P>
<P>
<P>附图片。</P>
<P>
<P><br><br> 35128.rar (264.31 KB) 本附件包括：

• 图形如下.doc

2005-12-20 11:40:00 上传

[讨论]关于frontier4.01软件的基本问题！回答者有奖励！

<br><br><br><br><br><br><br><br>
<P>1，打开</P>
<P><br><br><br><br><br><br><br>
<P>
<P><img src="http://pic.pinggu.com/attachments/uploadfile_20082009/2005-12/2005122011435470.jpg" border="0" onload="if(this.width>document.body.clientWidth*0.5) {this.resized=true;this.width=document.body.clientWidth*0.5;this.style.cursor='pointer';} else {this.onclick=null}" alt="" /></P>
<P><FONT face=Tahoma>2</FONT>     若回车就没有了。</P>
<P>3，     若键入t,图如下：</P>
<P>
<P>
<P>
<P><br><br><br><br><br><br>
<P><img src="http://pic.pinggu.com/attachments/uploadfile_20082009/2005-12/20051220114419724.jpg" border="0" onload="if(this.width>document.body.clientWidth*0.5) {this.resized=true;this.width=document.body.clientWidth*0.5;this.style.cursor='pointer';} else {this.onclick=null}" alt="" /><br></P>
<P>4,到了此步，再回车又没有！（不知道是什么原因）</P>
<P><img src="http://pic.pinggu.com/attachments/uploadfile_20082009/2005-12/200512201145581.jpg" border="0" onload="if(this.width>document.body.clientWidth*0.5) {this.resized=true;this.width=document.body.clientWidth*0.5;this.style.cursor='pointer';} else {this.onclick=null}" alt="" /><br></P>

[此贴子已经被作者于2006-1-17 16:01:35编辑过]

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关键词：frontier frontie front Tier fro 联系方式 软件 成本 模型

搞SFA不是那么简单，把数据资料传过来，我帮你算

呵呵，能否告诉以下怎么计算的？

毕竟这个才是最重要的！

楼上的兄弟或者姐妹，能否将你使用某个具体模型（主要是模型1和模型2）的 原始数据，估计结果等等一些具体的数据资料分享一下，我只是想检验一下自己的计算是否正确！

如果你能够将你的计算过程以图形的格式分享一下，但是要至少让人能够按照你 的步骤将基本的几个模型估计出来，我也没有什么大的奖励，只给论坛币5000吧！虽然你可能并不需要这些东西！

[此贴子已经被作者于2005-12-20 11:52:33编辑过]

呵呵，你没有搞对呀，你首先建立一个文本形式的文件，在上面键入f，再把引导文件名输入，就可以出来了

再仔细看看它的word版本的说明书吧，你完全没有看嘛

刚才看了你的文件，恕我直言，软件的说明书你没看懂，输入数据文件(data file)的格式应是：XXX.dta，输出数据（output file)的格式应是：xxx.out

以下是引用leewinjing在2005-12-20 11:52:23的发言：

呵呵，你没有搞对呀，你首先建立一个文本形式的文件，在上面键入f，再把引导文件名输入，就可以出来了

再仔细看看它的word版本的说明书吧，你完全没有看嘛

请到世界银行柜台开户，奖励100。

钱已寄出，请查收！！

[此贴子已经被作者于2005-12-20 12:18:00编辑过]

可是使用什么软件得到.dta和.out的文件名。

至于文本形式的文件可以使用写字板应该可以吧！

只要你一步一步指令到最后，不管有没有结果，界面都会消失的

那最后的计算结果应该是在那个.out的文件中吧，那我们使用什么方式查看该结果！

说明书的例一的结果给你看一下：

Output from the program FRONTIER (Version 4.1)

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

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

the ols estimates are :

coefficient standard-error t-ratio

beta 0 0.24489834E+00 0.21360307E+00 0.11465114E+01 beta 1 0.28049246E+00 0.48066617E-01 0.58354940E+01 beta 2 0.53330637E+00 0.51498586E-01 0.10355748E+02 sigma-squared 0.11398496E+00

log likelihood function = -0.18446849E+02

the estimates after the grid search were :

beta 0 0.58014216E+00 beta 1 0.28049246E+00 beta 2 0.53330637E+00 sigma-squared 0.22067413E+00 gamma 0.80000000E+00 mu is restricted to be zero eta is restricted to be zero

iteration = 0 func evals = 19 llf = -0.17034854E+02 0.58014216E+00 0.28049246E+00 0.53330637E+00 0.22067413E+00 0.80000000E+00 gradient step iteration = 5 func evals = 41 llf = -0.17027230E+02 0.56160697E+00 0.28108701E+00 0.53647803E+00 0.21694170E+00 0.79718731E+00 iteration = 7 func evals = 63 llf = -0.17027229E+02 0.56161963E+00 0.28110205E+00 0.53647981E+00 0.21700046E+00 0.79720730E+00

the final mle estimates are :

coefficient standard-error t-ratio

beta 0 0.56161963E+00 0.20261668E+00 0.27718331E+01 beta 1 0.28110205E+00 0.47643365E-01 0.59001301E+01 beta 2 0.53647981E+00 0.45251553E-01 0.11855501E+02 sigma-squared 0.21700046E+00 0.63909106E-01 0.33954545E+01 gamma 0.79720730E+00 0.13642399E+00 0.58436004E+01 mu is restricted to be zero eta is restricted to be zero

log likelihood function = -0.17027229E+02

LR test of the one-sided error = 0.28392402E+01 with number of restrictions = 1 [note that this statistic has a mixed chi-square distribution]

number of iterations = 7

(maximum number of iterations set at : 100)

number of cross-sections = 60

number of time periods = 1

total number of observations = 60

thus there are: 0 obsns not in the panel

covariance matrix :

0.41053521E-01 -0.31446721E-02 -0.80030279E-02 0.40456494E-02 0.92519362E-02 -0.31446721E-02 0.22698902E-02 0.40106205E-04 -0.29528845E-04 -0.91550467E-04 -0.80030279E-02 0.40106205E-04 0.20477030E-02 -0.47190308E-04 -0.16404645E-03 0.40456494E-02 -0.29528845E-04 -0.47190308E-04 0.40843738E-02 0.67450773E-02 0.92519362E-02 -0.91550467E-04 -0.16404645E-03 0.67450773E-02 0.18611506E-01

technical efficiency estimates :

firm eff.-est.

1 0.65068880E+00 2 0.82889151E+00 3 0.72642592E+00 4 0.74785113E+00 5 0.69133584E+00 6 0.77654637E+00 7 0.56516787E+00 8 0.73768185E+00 9 0.84388964E+00 10 0.75784167E+00 11 0.54558432E+00 12 0.93739520E+00 13 0.44809682E+00 14 0.61831027E+00 15 0.87384359E+00 16 0.54952777E+00 17 0.71262499E+00 18 0.75907226E+00 19 0.85727198E+00 20 0.80651927E+00 21 0.72458613E+00 22 0.87223606E+00 23 0.83681369E+00 24 0.75225715E+00 25 0.52974774E+00 26 0.89731683E+00 27 0.81013415E+00 28 0.78179413E+00 29 0.85610585E+00 30 0.62097885E+00 31 0.57938181E+00 32 0.74934194E+00 33 0.88192581E+00 34 0.42082174E+00 35 0.35126244E+00 36 0.88908382E+00 37 0.84118609E+00 38 0.67868899E+00 39 0.67291047E+00 40 0.83853427E+00 41 0.75964587E+00 42 0.68189614E+00 43 0.80438742E+00 44 0.88652992E+00 45 0.74299265E+00 46 0.72610191E+00 47 0.85341515E+00 48 0.78519185E+00 49 0.67207111E+00 50 0.51430249E+00 51 0.84238134E+00 52 0.85098581E+00 53 0.85963850E+00 54 0.75508293E+00 55 0.81649829E+00 56 0.75991250E+00 57 0.87350729E+00 58 0.66471456E+00 59 0.85670448E+00 60 0.70842786E+00

mean efficiency = 0.74056772E+00