随机前沿生产函数如何在stata中进行估计呢？我拟了这几个实际估计的步骤：
第一步，将随机前沿生产函数（C-D模型或者是超越对数模型都可以）中vi和ui这两个误差转化为单误差，假设这个单误差的参数分别是λ和σ^2（其中，λ和σ^2分别由vi和ui的方差构造）；
第二步，根据第一步中单误差的分布函数，写出其似然函数，并取对数，简称单误差的对数似然函数；
第三步，在stata中编程。根据单误差的对数似然函数编写程序，argus的参数为lnf（单误差的对数似然函数）、theta1（即为λ）、theta2（即为σ^2）；
第四步，这一步其时也stata中程序编写的一部分。也就是在输入生产函数的被解释变量和解释变量。
然后运行该程序，就可以估计出各自变量系数的值，以及λ和σ^2的值。
以上方法，在ui服从各种分布时都可以使用，只需要将不同分布情况下求出不同的单误差对数似然函数就可以了，并在第三步中进行变化。
以上方法是否可行，欢迎大家提意见和讨论。这样做与用frontier估计的话，会有什么不同呢？