已发给你，请查收

样本是是十个，你的投入和产出指标有几个？如果按两个投入和一个产出指标来算，你三年的数据也应该有60个数值呀，怎么会是30个呢？

麻烦楼主抽空帮忙看看，谢谢

输出文件结果：
Output from the program FRONTIER (Version 4.1c)


instruction file = EG1-ins.txt
data file =        wy-dta.txt  


Error Components Frontier (see B&C 1992)
The model is a production function
The dependent variable is not logged


the ols estimates are :

                 coefficient     standard-error    t-ratio

  beta 0         0.14203342E+01  0.41643792E+01  0.34106746E+00
  beta 1         0.10365761E+01  0.22976308E+00  0.45114999E+01
  beta 2        -0.10690554E-01  0.27271486E-01 -0.39200483E+00
  sigma-squared  0.98850658E+02

log likelihood function =  -0.10989190E+03

the estimates after the grid search were :

  beta 0         0.13088385E+02
  beta 1         0.10365761E+01
  beta 2        -0.10690554E-01
  sigma-squared  0.22510899E+03
  gamma          0.95000000E+00
  mu             0.00000000E+00
  eta            0.00000000E+00


iteration =     0  func evals =     20  llf = -0.90209958E+02
     0.13088385E+02 0.10365761E+01-0.10690554E-01 0.22510899E+03 0.95000000E+00
     0.00000000E+00 0.00000000E+00
gradient step
iteration =     5  func evals =     54  llf = -0.85339346E+02
     0.13356170E+02 0.10129936E+01 0.22246698E-01 0.22511867E+03 0.98409327E+00
     0.92196049E-01 0.25852251E-01
iteration =    10  func evals =    147  llf = -0.82901729E+02
     0.21790533E+02 0.59239401E+00 0.33249589E-01 0.22525827E+03 0.98692210E+00
     0.30494366E+01 0.28275438E-01
iteration =    15  func evals =    261  llf = -0.81527212E+02
     0.23672592E+02 0.43118528E+00 0.64879377E-01 0.22601884E+03 0.98829961E+00
     0.17036200E+02 0.12777589E-02
iteration =    20  func evals =    360  llf = -0.81523438E+02
     0.23356010E+02 0.44508389E+00 0.64580516E-01 0.22425055E+03 0.98826658E+00
     0.16980381E+02 0.68442566E-03
iteration =    25  func evals =    490  llf = -0.81484303E+02
     0.21973457E+02 0.52160816E+00 0.58346609E-01 0.18496634E+03 0.98563356E+00
     0.17117989E+02 0.30896874E-02
iteration =    30  func evals =    616  llf = -0.81445940E+02
     0.21909288E+02 0.51548845E+00 0.57409832E-01 0.15740758E+03 0.98290798E+00
     0.17506551E+02 0.54624234E-02
iteration =    35  func evals =    756  llf = -0.81423480E+02
     0.23037498E+02 0.44420318E+00 0.63379874E-01 0.16373624E+03 0.98454603E+00
     0.17731204E+02 0.26839692E-03
iteration =    40  func evals =    889  llf = -0.81337160E+02
     0.23993414E+02 0.44117826E+00 0.60329102E-01 0.14622072E+03 0.98176678E+00
     0.18597461E+02 0.53140242E-02
iteration =    45  func evals =   1026  llf = -0.81317825E+02
     0.23568575E+02 0.46945999E+00 0.60266901E-01 0.14045209E+03 0.98090037E+00
     0.19248504E+02 0.49554788E-02
search failed. fn val indep of search direction
iteration =    47  func evals =   1046  llf = -0.81317825E+02
     0.23568332E+02 0.46950702E+00 0.60261795E-01 0.14051919E+03 0.98090599E+00
     0.19245205E+02 0.49592835E-02


the final mle estimates are :

                 coefficient     standard-error    t-ratio

  beta 0         0.23568332E+02  0.40854653E+01  0.57688244E+01
  beta 1         0.46950702E+00  0.22511755E+00  0.20856083E+01
  beta 2         0.60261795E-01  0.31900594E-01  0.18890493E+01
  sigma-squared  0.14051919E+03  0.88795105E+02  0.15825106E+01
  gamma          0.98090599E+00  0.13849789E-01  0.70824616E+02
  mu             0.19245205E+02  0.62146733E+01  0.30967365E+01
  eta            0.49592835E-02  0.30760535E-01  0.16122228E+00

log likelihood function =  -0.81317825E+02

LR test of the one-sided error =   0.57148152E+02
with number of restrictions = 3
[note that this statistic has a mixed chi-square distribution]

number of iterations =     47

(maximum number of iterations set at :   100)

number of cross-sections =     10

number of time periods =      3

total number of observations =     30

thus there are:      0  obsns not in the panel


covariance matrix :

  0.16691026E+02 -0.65851734E+00  0.23925816E-01  0.34135882E+02  0.55510067E-02
  0.83039270E+01 -0.95703625E-04
-0.65851734E+00  0.50677910E-01 -0.47429581E-02 -0.57687400E+01 -0.11006204E-02
-0.30279590E+00  0.30309530E-02
  0.23925816E-01 -0.47429581E-02  0.10176479E-02  0.73445554E+00  0.15523539E-03
  0.78706208E-01 -0.81372948E-03
  0.34135882E+02 -0.57687400E+01  0.73445554E+00  0.78845706E+04  0.11041159E+01
-0.13174489E+03 -0.68084629E+00
  0.55510067E-02 -0.11006204E-02  0.15523539E-03  0.11041159E+01  0.19181665E-03
-0.15666062E-01 -0.13779924E-03
  0.83039270E+01 -0.30279590E+00  0.78706208E-01 -0.13174489E+03 -0.15666062E-01
  0.38622164E+02 -0.66869110E-01
-0.95703625E-04  0.30309530E-02 -0.81372948E-03 -0.68084629E+00 -0.13779924E-03
-0.66869110E-01  0.94621053E-03



technical efficiency estimates :



efficiency estimates for year      1 :

     firm             eff.-est.

       1           0.36839846E+00
       2           0.32888659E+00
       3           0.94797341E+00
       4           0.33243946E+00
       5           0.44502373E+00
       6           0.50962225E+00
       7           0.68885235E+00
       8           0.91991779E+00
       9           0.74365124E-01
      10           0.13863328E+00


mean eff. in year   1 =  0.47541124E+00




efficiency estimates for year      2 :

     firm             eff.-est.

       1           0.37152299E+00
       2           0.33220659E+00
       3           0.94823079E+00
       4           0.33574189E+00
       5           0.44776920E+00
       6           0.51204815E+00
       7           0.69039160E+00
       8           0.92031396E+00
       9           0.78944246E-01
      10           0.14289447E+00


mean eff. in year   2 =  0.47800639E+00




efficiency estimates for year      3 :

     firm             eff.-est.

       1           0.37463207E+00
       2           0.33551017E+00
       3           0.94848689E+00
       4           0.33902797E+00
       5           0.45050109E+00
       6           0.51446205E+00
       7           0.69192323E+00
       8           0.92070816E+00
       9           0.83500715E-01
      10           0.14713458E+00


mean eff. in year   3 =  0.48058869E+00





summary of panel of observations:
(1 = observed, 0 = not observed)

  t:   1   2   3
   n
   1   1   1   1   3
   2   1   1   1   3
   3   1   1   1   3
   4   1   1   1   3
   5   1   1   1   3
   6   1   1   1   3
   7   1   1   1   3
   8   1   1   1   3
   9   1   1   1   3
  10   1   1   1   3

      10  10  10  30



这是我给你运行出来的结果，你的问题在于区域只有十个，分时期时你没改变区域编号，直接编到30号，另外你的引导文件也有问题，我给你贴上去。
数据文件：
1        1        10.40         5.40         65.10
2        1        11.70         17.10         160.40
3        1        31.60         17.10         53.20
4        1        14.60         26.40         231.80
5        1        18.30         30.80         114.50
6        1        17.60         20.70         80.70
7        1        30.80         20.90         232.80
8        1        41.40         33.90         161.10
9        1        2.30         12.00         78.60
10        1        3.10         5.40         13.30
1        2        11.00         6.60         75.10
2        2        14.60         16.20         177.30
3        2        34.20         19.00         50.70
4        2        18.20         26.60         263.10
5        2        21.60         32.00         140.80
6        2        20.60         22.80         98.90
7        2        35.30         24.20         267.70
8        2        46.50         35.30         168.40
9        2        2.60         12.90         101.60
10        2        3.90         5.40         16.10
1        3        13.10         5.80         88.70
2        3        16.10         17.70         218.40
3        3        36.90         22.70         52.50
4        3        20.60         33.00         317.10
5        3        24.00         36.50         171.00
6        3        22.50         19.30         124.50
7        3        39.60         25.80         312.60
8        3        51.90         35.90         193.10
9        3        3.20                10.80         126.40
10        3        4.50                 4.50                 21.50
引导文件：
1               1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL
wy-dta.txt         DATA FILE NAME
wy-out.txt         OUTPUT FILE NAME
1               1=PRODUCTION FUNCTION, 2=COST FUNCTION
n               LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N)
10              NUMBER OF CROSS-SECTIONS
3               NUMBER OF TIME PERIODS
30              NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL
2               NUMBER OF REGRESSOR VARIABLES (Xs)
y               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 RESTRICTED MU [OR DELTA0] TO BE
                                ZERO THEN YOU SHOULD NOT SUPPLY A STARTING
                                VALUE FOR THIS PARAMETER.

遇到问题仔细检查下，给你发的那个视频很好的，加油。

太感谢你了

要有钻研的精神，加油，能帮到你就好。

麻烦给我也发一份，不胜感激! 14480987@qq.com

麻烦楼主发一份给我吧，哎，最近对这个软件业很抓狂呢~谢谢啦   781331047@qq.com

已发，请查收

也麻烦楼主发我一份吧，最近也遇到了同样的问题，很是头疼，也没找到解决方法。谢谢了~1428298356@qq.com

你遇到什么问题了，看我能不能帮助你，我知道这个过程比较痛苦。另外，我给你邮箱发下那个视频。

你遇到什么问题了，看我能不能帮助你，我知道这个过程比较痛苦。另外，我给你邮箱发下那个视频。

我现在是先用文件自带的数据运行了下，怎么都出不来输出文件，不知道问题出在了哪里？难道因为我电脑是64位的？

视频已经收到，谢谢楼主~

我觉得应该不是这个问题吧，我猜可能是不是你把数据文件打开，没有关掉，FRONTIER4.1只能运行一个文件，不能同时运行两个。如果不是这个问题的话，那就是软件问题，我这个帖子上边有那个软件，你去云盘提取下，与电脑的位数没有关系。

哦，好的，我先去试试，还真的没有意识到这个问题，谢谢楼主提醒~

楼主，看过视频，终于知道问题出在哪里了，原来在输入文件名时，我输成了Eg1-ins，没有输入最后的 扩展名.txt，视频太有用了，不看视频怎么都不会知道原来问题出在了这里，太感谢楼主了，帮了我很大的忙。等过几天数据整理好了运行时如果再出现问题再来找楼主探讨，楼主人真是太好了，感谢感谢！！！

嘿嘿，没关系，解决了问题就好了，你这个也是准备毕业论文吗？我是毕业论文准备用SFA模型，所以这段时间研究了好多，互相交流。

哈哈，不是毕业论文，是暑假导师布置的论文，以前从来没接触过这个软件，搞的头都大了~

挺好的，这就是搞科研的精神，不断发现问题，再去解决问题。

还想问下楼主，ins文件有个是否取过对数的一项，如果选否的话，它是会在运行时自动取对数吗？

我觉得最好还是在EXCEL中取对数，因为我们选取的生产或成本函数大多为柯布道格拉斯函数或者超越对数生产函数模型，在模型中都是对数形式，我觉得这样最后的分析结果应该会更好点，个人建议。

好的好的，那就先取对数。数据中出现了0，取对数都负无穷了，该怎么处理0数据呢？

要取对数的话，就要求你原先的数值要大于等于0，不然的话就只能不取对数计算了，有些用模型1995计算时影响因素就会设定为0，这时你就不要取对数计算了。如果使用模型1的话，就得看你的0值是怎么回事了？如果不可避免有0值出现的话，就不要取对数去运行程序。

楼主，我最近也在准备我的大论文，如果方便的话，也麻烦给我也发一份SFA的相关视频及资料，我的邮箱1361550382@qq.com,还望多多交流,，先谢谢了！

928830726@qq.com，求视频，谢谢好心的楼主

已发，请查收

楼主能不能发个视频 329149358@qq.com 谢谢

已发，请查收