用STATA实现Stochastic frontier analysis（SFA）

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这两天一直在烦如何实现SFA的事情，因为审稿人说我投的文章方法（panel data approach on Solow model）太旧。

在网上看到极多的人在讨论用Frontier 4.1来实现。本来也想找一个，但是在论坛上看到一位朋友用STATA实现了SFA（只是不知道如何得到technology efficiency），而我以前估算panel data时用的就是STATA （在此要感谢西交大金禾）, 就打算用STATA来实现。

在网上一搜，居然有现成的。只能感叹网络真好了，呵呵。

实现命令:

(如果是panel data

Tsset panel, time)

Frontier 因变量 自变量1 自变量2 …. 自变量n

predict te

List te

输出的结果就是技术效率（相对的，但它的变化率是有意义的）了

[此贴子已经被作者于2006-4-27 9:18:29编辑过]

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关键词：Stochastic Analysis frontier Stochast frontie Analysis Stata Stochastic SFA frontier

stata 官方命令为 frontier (截面数据分析) 和 xtfrontier (面板数据分析)。
目前有两个功能很强大的外部命令，一个做截面分析（help sfcross），另一个做面板数据分析（help sfpanel）。
由于两个命令都是外部命令，因此需要下载，以 sfpanel 为例，下载命令如下：

1.        ssc install sfpanel, replace

复制代码

查看帮助方法如下：

1.        help sfpanel

复制代码

如下参考文献提供了具体的公式和计算过程的说明：
Belotti, F., S. Daidone, G. Ilardi, V. Atella. "Stochastic Frontier Analysis Using Stata". STATA JOURNAL, 2013, 13 (4):719-758.
下载：http://www.researchgate.net/profile/Vincenzo_Atella/publication/256033901_Stochastic_Frontier_Analysis_Using_Stata/links/0912f511d6394614b2000000.pdf；or  ftp://www.ceistorvergata.it/repec/rpaper/RP251.pdf

上述两个外部命令可以实现如下论文中提到的各类模型：

    Battese, G. E., and T. J. Coelli. 1988. Prediction of firm-level technical efficiencies with a generalized frontier
        production function and panel data. Journal of Econometrics 38: 387-399.

    ------. 1992. Frontier production functions, technical efficiency and panel data: With application to paddy farmers in India.
        Journal of Productivity Analysis 3: 153-169.

    ------. 1995.  A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data.
        Empirical Economics 20: 325-332.

    Cornwell, C., P. Schmidt, and R. C. Sickles. 1990. Production frontiers with cross-sectional and time-series variation in
        efficiency levels.  Journal of Econometrics 46: 185-200.

    Greene, W. 2005a. Reconsidering heterogeneity in panel data estimators of the stochastic frontier model.  Journal of
        Econometrics 126: 269-303.

    ------. 2005b. Fixed and random effects in stochastic frontier models. Journal of Productivity Analysis 23: 7-32.

    Kumbhakar, S. C. 1990. Production frontiers, panel data, and time-varying technical inefficiency. Journal of Econometrics 46:
        201-211.

    Lee, Y. H., and P. Schmidt.  1993. A production frontier model with flexible temporal variation in technical efficiency.  In
        The Measurement of Productive Efficiency: Techniques and Applications, ed. H. O. Fried, C. A. K. Lovell, and S. S.
        Schmidt, 237-255. New York: Oxford University Press.

    Pitt, M. M., and L.-F. Lee. 1981. The measurement and sources of technical inefficiency in the Indonesian weaving industry.
        Journal of Development Economics 9: 43-64.

    Schmidt, P., and R. C. Sickles. 1984. Production frontiers and panel data. Journal of Business and Economic Statistics 2:
        367-374.

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good! thanks!

Frontier 因变量 自变量1 自变量2 …. 自变量n

List te

输入这组命令,第一个命令会有结果,第二个命令后面则出现

. list te
variable te not found
r(111);

并没有显示技术效率.

在命令list te 之前加上 命令:predict te 后面的技术效率才能显示出来.

不知楼主是怎么就显示出技术效率的,有没有用命令:predict te .

今天我也碰到跟你一样的情况了，那可能是因为你的数据不符合随机前沿方法的要求，求解的过程是一个不断叠代的过程，如果不收敛，就会出现没有输出的情况。

如果是面板数据的话，你可以试一下这两个命令：

xtfrontier 因变量 自变量1 自变量2 …. 自变量n, ti

xtfrontier 因变量 自变量1 自变量2 …. 自变量n, tvd

如果在叠代过程中出现no concave 就有问题了。

the meaning of concave: used of the side of a curve or surface on which neighboring normals to the curve or surface converge and on which lies the chord joining two neighboring points of the curve or surface

谢谢四脚朝天的回复.

我觉得出现上面的问题不在于数据不符合要求,而是在做完frontier命令后数据库中并没有产生te项,所以用list te 当然是有误的.而命令predict te的作用就是产生te项.

还有我用frontier命令时迭代中没有出现no concave,用xtfrontier命令后第一次迭代出现no concave,后面几次就没有了.我现在对no concave 这个问题不了解,不知道这个对结果有何影响,如何避免?

想找出问题出在哪里，没有结果啊，请大家指点啊。

这是我的结果，我相信是数据不合它的要求：可以看一下对frontier的介绍（用命令help frontier)

Iteration 0: log likelihood = 93.280382
Iteration 1: log likelihood = 95.255713
Iteration 2: log likelihood = 95.283378
Iteration 3: log likelihood = 95.283449
Iteration 4: log likelihood = 95.283449
Likelihood-ratio test of sigma_u=0: chibar2(01) = 10.30 Prob>=chibar2 = 0.001

.list te

+----------+
| tei |
|----------|
1. | .7613522 |
2. | .7695889 |
3. | .8085979 |
4. | .8238616 |
5. | .7995904 |
|----------|
6. | .7629564 |
7. | .7427968 |
8. | .753442 |
9. | .7571638 |
10. | .7609406 |
|----------|

thanks a lot !!!!