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Frontier做出的数据结果和常识相悖啊，求大神指点！
woeagle12345
4375 11
2013-11-29
我在做一个随机前沿分析的论文，找来省的年鉴数据，然后用超越对数函数求了无技术效率和7个影响因素的剥离，数据都很好但具体到每个省时，云南和贵州的技术效率比北京都高了，检查了过程和数据都没问题，想问这个怎么办。
这个是其中一年对数后的数据，由于不能太长，我就缺省了几个Z值
省份时期YX1X2X1^2X2^2X1X2Z1Z2Z3Z4

1

1

7.723562

5.546161

2.397413

30.7599

5.747591

13.29644

-3.92714

-3.75839

0.637582

-0.87635

2

1

5.484797

3.699547

1.058068

13.68665

1.119508

3.914373

-3.98998

-3.46675

0.822507

-0.93675

3

1

5.616771

3.63898

1.236576

13.24217

1.529119

4.499873

-4.06285

-4.38033

-1.14917

-0.85261

4

1

5.587249

2.761629

0.614266

7.626594

0.377323

1.696376

-3.74651

-4.50953

-1.32051

-0.64264

5

1

4.382027

1.854703

-0.14087

3.439923

0.019845

-0.26128

-3.78099

-4.56232

-1.46534

-1.02248

6

1

6.467699

4.418478

1.72332

19.52295

2.969832

7.614451

-4.11047

-3.6697

0.321359

-1.2201

7

1

5.451038

3.32504

0.666803

11.05589

0.444627

2.217147

-3.90207

-4.38062

-0.27562

-1.06973

8

1

5.433722

3.486656

1.24228

12.15677

1.543259

4.331402

-3.91202

-4.10749

-1.29317

-0.97233

9

1

6.779922

4.859182

1.726527

23.61165

2.980897

8.389511

-3.93223

-4.43665

1.179793

-0.47401

10

1

6.43935

5.013714

2.282933

25.13733

5.211784

11.44597

-4.24053

-4.00836

0.561728

-1.24792

11

1

6.061457

4.320492

1.538586

18.66665

2.367247

6.647449

-4.08044

-3.51427

0.044878

-1.26869

12

1

4.934474

3.478834

0.920562

12.10229

0.847434

3.202481

-3.83506

-4.71837

-0.99128

-1.07999

13

1

4.919981

3.624392

0.978852

13.13621

0.958152

3.547744

-3.97923

-3.80523

0.521647

-0.55182

14

1

4.574711

2.831871

0.530569

8.019495

0.281504

1.502504

-3.77226

-4.67046

-0.73919

-0.80475

15

1

6.363028

4.642892

2.057452

21.55644

4.233107

9.552525

-4.21313

-3.92739

-0.33589

-1.03676

16

1

5.545177

3.531962

1.404674

12.47476

1.97311

4.961257

-3.95807

-4.40484

-1.56542

-0.65124

17

1

6.040255

4.004006

1.646753

16.03206

2.711795

6.593608

-3.97923

-4.16986

-0.92533

-1.03592

18

1

5.846439

3.404206

0.992807

11.58862

0.985666

3.379721

-3.94765

-4.38708

-1.39554

-0.87084

19

1

6.859615

5.192064

2.238708

26.95753

5.011812

11.62351

-4.09235

-3.49034

1.008469

-1.18189

20

1

4.418841

2.419381

0.276722

5.853404

0.076575

0.669497

-3.57555

-4.24125

-0.91629

-0.92508

21

1

3.332205

0.192767

-2.26336

0.037159

5.122818

-0.4363

-3.84436

-4.68124

0.288407

-0.87635

22

1

4.828314

2.858772

0.573462

8.172578

0.328859

1.639398

-3.96859

-4.53516

-1.09991

-0.9128

23

1

5.834811

4.374764

1.755562

19.13856

3.081999

7.68017

-3.89222

-4.29625

-1.20731

-0.98752

24

1

4.369448

2.065

-0.14815

4.264226

0.021949

-0.30593

-3.16534

-4.35354

-1.72037

-0.56687

25

1

5.153292

2.398568

0.25797

5.753127

0.066549

0.618759

-3.31044

-4.19762

-1.12979

-0.48305

26

1

5.129899

4.219381

1.690815

17.80318

2.858856

7.134194

-3.66516

-4.49536

-0.77653

-0.43109

27

1

4.418841

2.547114

0.524018

6.487791

0.274595

1.334734

-3.38139

-4.62208

-1.57794

-0.89502

28

1

2.833213

0.878381

-1.48501

0.771553

2.205256

-1.30441

-3.4296

-4.68692

-1.43297

-0.86988

29

1

4.317488

1.333869

-0.6283

1.779206

0.394756

-0.83806

-3.57199

-4.4883

-1.33105

-0.83656


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woeagle12345
2013-11-29 17:14:31
这个是我的ins语言。

2               1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL
eg5-dta.txt         DATA FILE NAME
eg5-out.txt         OUTPUT FILE NAME
1               1=PRODUCTION FUNCTION, 2=COST FUNCTION
y               LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N)
29              NUMBER OF CROSS-SECTIONS
9               NUMBER OF TIME PERIODS
261              NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL
5               NUMBER OF REGRESSOR VARIABLES (Xs)
y               MU (Y/N) [OR DELTA0 (Y/N) IF USING TE EFFECTS MODEL]
7               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]
自我感觉这个应该没问题，不过还是给看看吧。
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woeagle12345
2013-11-29 17:16:36
这个是报表也很好
the final mle estimates are :

                 coefficient     standard-error    t-ratio

  beta 0         0.63776369E+01  0.12777757E+01  0.49912021E+01
  beta 1        -0.14029228E+01  0.95234924E+00 -0.14731180E+01
  beta 2         0.23022183E+01  0.11085608E+01  0.20767632E+01
  beta 3         0.41670691E+00  0.17174070E+00  0.24263725E+01
  beta 4         0.53570569E+00  0.25142936E+00  0.21306410E+01
  beta 5        -0.88472282E+00  0.40660568E+00 -0.21758742E+01
  delta 0       -0.17597023E+01  0.80810079E+00 -0.21775777E+01
  delta 1       -0.46696992E+00  0.11575797E+00 -0.40340196E+01
  delta 2       -0.58251850E+00  0.13018596E+00 -0.44745109E+01
  delta 3       -0.55012817E-01  0.66823766E-01 -0.82325227E+00
  delta 4       -0.66739869E-01  0.12925746E+00 -0.51633282E+00
  delta 5        0.35355946E+00  0.19079894E+00  0.18530473E+01
  delta 6        0.71260939E-01  0.83778354E-01  0.85058891E+00
  delta 7       -0.12863312E+00  0.69164090E-01 -0.18598252E+01
  sigma-squared  0.13502022E+00  0.17805587E-01  0.75830259E+01
  gamma          0.84439729E+00  0.28678500E+00  0.29443565E+01

log likelihood function =  -0.89715640E+02

LR test of the one-sided error =   0.62204539E+02


但这里24、25两个值比1还大，所以问问怎么了
technical efficiency estimates :


     firm  year             eff.-est.

       1     1           0.59129195E+00
       2     1           0.39154336E+00
       3     1           0.42605596E+00
       4     1           0.73375583E+00
       5     1           0.46669667E+00
       6     1           0.52444834E+00
       7     1           0.49682992E+00
       8     1           0.39680126E+00
       9     1           0.43919511E+00
      10     1           0.29257641E+00
      11     1           0.41009029E+00
      12     1           0.28158022E+00
      13     1           0.25615724E+00
      14     1           0.31568341E+00
      15     1           0.37206809E+00
      16     1           0.39203037E+00
      17     1           0.45035276E+00
      18     1           0.63491084E+00
      19     1           0.39480593E+00
      20     1           0.37382329E+00
      21     1           0.46280237E+00
      22     1           0.37285480E+00
      23     1           0.30800474E+00
      24     1           0.46841383E+00
      25     1           0.72227517E+00
      26     1           0.18622590E+00
      27     1           0.30508663E+00
      28     1           0.23446109E+00
      29     1           0.60937992E+00
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woeagle12345
2013-12-1 21:34:03
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2013-12-1 21:34:55
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2013-12-1 21:35:22
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