用Frontier4.1做一个SFA的分析，最终输出结果待估参数和t值是一样的，标准差都等于1。除此之外，每个截面每一年的效率值都是一样的。请高手指教是可能是什么原因引起的。不甚感激！

程序的命令：
1               1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL
CHN3-dta.txt         DATA FILE NAME
CHN3-out.txt         OUTPUT FILE NAME
1               1=PRODUCTION FUNCTION, 2=COST FUNCTION
y               LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N)
28           NUMBER OF CROSS-SECTIONS
34           NUMBER OF TIME PERIODS
952          NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL
9            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


得出的结果：


Output from the program FRONTIER (Version 4.1c)




instruction file = CHN3-INS.TXT
data file =        CHN3-dta.txt




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        -0.44334839E+01  0.54351746E+00 -0.81570220E+01
  beta 1         0.20789932E+01  0.17172396E+00  0.12106599E+02
  beta 2         0.33481947E+00  0.21848595E+00  0.15324531E+01
  beta 3        -0.17703306E+00  0.18704136E-01 -0.94649153E+01
  beta 4        -0.14215624E-01  0.55654005E-01 -0.25542859E+00
  beta 5         0.91153448E-01  0.41344420E-01  0.22047340E+01
  beta 6        -0.15915487E+00  0.31863504E-01 -0.49948955E+01
  beta 7         0.44863861E-02  0.95386696E-03  0.47033667E+01
  beta 8        -0.11908538E-01  0.69761053E-02 -0.17070468E+01
  beta 9         0.23845368E-01  0.40546349E-02  0.58810148E+01
  sigma-squared  0.81916965E-01


log likelihood function =  -0.15482761E+03


the estimates after the grid search were :


  beta 0        -0.41243141E+01
  beta 1         0.20789932E+01
  beta 2         0.33481947E+00
  beta 3        -0.17703306E+00
  beta 4        -0.14215624E-01
  beta 5         0.91153448E-01
  beta 6        -0.15915487E+00
  beta 7         0.44863861E-02
  beta 8        -0.11908538E-01
  beta 9         0.23845368E-01
  sigma-squared  0.17664248E+00
  gamma          0.85000000E+00
   mu is restricted to be zero
  eta            0.00000000E+00


iteration =     0  func evals =     20  llf =  0.26294767E+03
    -0.41243141E+01 0.20789932E+01 0.33481947E+00-0.17703306E+00-0.14215624E-01
     0.91153448E-01-0.15915487E+00 0.44863861E-02-0.11908538E-01 0.23845368E-01
     0.17664248E+00 0.85000000E+00 0.00000000E+00
gradient step
pt better than entering pt cannot be found
iteration =     1  func evals =     28  llf =  0.26294767E+03
    -0.41243141E+01 0.20789932E+01 0.33481947E+00-0.17703306E+00-0.14215624E-01
     0.91153448E-01-0.15915487E+00 0.44863861E-02-0.11908538E-01 0.23845368E-01
     0.17664248E+00 0.85000000E+00 0.00000000E+00




the final mle estimates are :


                 coefficient     standard-error    t-ratio


  beta 0        -0.41243141E+01  0.10000000E+01 -0.41243141E+01
  beta 1         0.20789932E+01  0.10000000E+01  0.20789932E+01
  beta 2         0.33481947E+00  0.10000000E+01  0.33481947E+00
  beta 3        -0.17703306E+00  0.10000000E+01 -0.17703306E+00
  beta 4        -0.14215624E-01  0.10000000E+01 -0.14215624E-01
  beta 5         0.91153448E-01  0.10000000E+01  0.91153448E-01
  beta 6        -0.15915487E+00  0.10000000E+01 -0.15915487E+00
  beta 7         0.44863861E-02  0.10000000E+01  0.44863861E-02
  beta 8        -0.11908538E-01  0.10000000E+01 -0.11908538E-01
  beta 9         0.23845368E-01  0.10000000E+01  0.23845368E-01
  sigma-squared  0.17664248E+00  0.10000000E+01  0.17664248E+00
  gamma          0.85000000E+00  0.10000000E+01  0.85000000E+00
   mu is restricted to be zero
  eta            0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00


log likelihood function =   0.26294767E+03


LR test of the one-sided error =   0.83555056E+03
with number of restrictions = 2
[note that this statistic has a mixed chi-square distribution]


number of iterations =      1


(maximum number of iterations set at :   100)


number of cross-sections =     28


number of time periods =     34


total number of observations =    952


thus there are:      0  obsns not in the panel


效率值，我把第一年和最后一年的贴出来吧。
第一年的：
efficiency estimates for year      1 :


     firm             eff.-est.


       1           0.65250098E+00
       2           0.67490256E+00
       3           0.74122366E+00
       4           0.63577046E+00
       5           0.66461441E+00
       6           0.99554976E+00
       7           0.83006209E+00
       8           0.10000000E+01
       9           0.87943593E+00
      10           0.69933649E+00
      11           0.61799536E+00
      12           0.73787988E+00
      13           0.73335899E+00
      14           0.54311324E+00
      15           0.74745797E+00
      16           0.62938970E+00
      17           0.75355811E+00
      18           0.97454013E+00
      19           0.73481618E+00
      20           0.76184131E+00
      21           0.80715852E+00
      22           0.53357264E+00
      23           0.60501712E+00
      24           0.58416434E+00
      25           0.53944350E+00
      26           0.86675913E+00
      27           0.65811517E+00
      28           0.65977248E+00




mean eff. in year   1 =  0.72361965E+00

最后一年的：
fficiency estimates for year     34 :


     firm             eff.-est.


       1           0.65250098E+00
       2           0.67490256E+00
       3           0.74122366E+00
       4           0.63577046E+00
       5           0.66461441E+00
       6           0.99554976E+00
       7           0.83006209E+00
       8           0.10000000E+01
       9           0.87943593E+00
      10           0.69933649E+00
      11           0.61799536E+00
      12           0.73787988E+00
      13           0.73335899E+00
      14           0.54311324E+00
      15           0.74745797E+00
      16           0.62938970E+00
      17           0.75355811E+00
      18           0.97454013E+00
      19           0.73481618E+00
      20           0.76184131E+00
      21           0.80715852E+00
      22           0.53357264E+00
      23           0.60501712E+00
      24           0.58416434E+00
      25           0.53944350E+00
      26           0.86675913E+00
      27           0.65811517E+00
      28           0.65977248E+00




mean eff. in year  34 =  0.72361965E+00