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14885 13
2012-07-17
the final mle estimates are :
                 coefficient     standard-error    t-ratio
  beta 0         0.70668900E+01  0.19085378E+01  0.37027770E+01
  beta 1         0.67361930E+00  0.63928712E+00  0.10537038E+01
  beta 2        -0.40193992E+01  0.17108637E+01 -0.23493392E+01
  delta 0        0.19141224E+02  0.44793417E+01  0.42732225E+01
  delta 1        0.24145130E+01  0.95706701E+00  0.25228254E+01
  delta 2       -0.35299585E+01  0.14350117E+01 -0.24598813E+01
  delta 3        0.14670730E+01  0.11885533E+01  0.12343350E+01
  delta 4        0.19097446E+02  0.52979459E+01  0.36046887E+01
  delta 5        0.72284388E+00  0.12167133E+01  0.59409548E+00
  delta 6       -0.25745054E+01  0.11715072E+01 -0.21976010E+01
  sigma-squared  0.48420642E+01  0.10328330E+01  0.46881383E+01
  gamma          0.43289688E-04  0.70298001E-04  0.61580254E+00
l og likelihood function =  -0.52544276E+02
LR test of the one-sided error =   0.93563960E+01(这个是干嘛用的)
with number of restrictions = 8
[note that this statistic has a mixed chi-square distribution]
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2012-7-17 11:12:54
顶一下
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2012-11-20 15:43:11
顶!
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2012-11-30 15:13:11
为啥没有人回答,我也很好奇
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2012-11-30 17:24:58
这个东西难啊
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2012-12-13 15:32:24
最左面一侧是表示贝塔,及各个待估变量的系数,coefficient 就是系数具体值了,后面两列依次是标准差和
t值,t值用于检验该估计变量是否显著。 sigma-squared,汉字不好打,这个简单。 gamma是一个重要的检验变量,介于0到1,接近1表示实际产出与理想产出的差主要是由技术非效率引起的,表明回归结果很好。接近0说明sfa估计模型是无效的,此时用最小二乘法即可估计。lr检验可以用于比较两个模型哪个更有效率,这个有点复杂。个人推荐楼主去看南京大学的谢建国老师的一篇文章《外商直接投资对中国的技术溢出效率》
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