[此贴子已经被作者于2006-1-17 16:01:35编辑过]
呵呵,能否告诉以下怎么计算的?
毕竟这个才是最重要的!
楼上的兄弟或者姐妹,能否将你使用某个具体模型(主要是模型1和模型2)的 原始数据,估计结果等等一些具体的数据资料分享一下,我只是想检验一下自己的计算是否正确!
如果你能够将你的计算过程以图形的格式分享一下,但是要至少让人能够按照你 的步骤将基本的几个模型估计出来,我也没有什么大的奖励,只给论坛币5000吧!虽然你可能并不需要这些东西!
[此贴子已经被作者于2005-12-20 11:52:33编辑过]
呵呵,你没有搞对呀,你首先建立一个文本形式的文件,在上面键入f,再把引导文件名输入,就可以出来了
再仔细看看它的word版本的说明书吧,你完全没有看嘛
刚才看了你的文件,恕我直言,软件的说明书你没看懂,输入数据文件(data file)的格式应是:XXX.dta,输出数据(output file)的格式应是:xxx.out
呵呵,你没有搞对呀,你首先建立一个文本形式的文件,在上面键入f,再把引导文件名输入,就可以出来了
再仔细看看它的word版本的说明书吧,你完全没有看嘛
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钱已寄出,请查收!!
[此贴子已经被作者于2005-12-20 12:18:00编辑过]
说明书的例一的结果给你看一下:
Output from the program FRONTIER (Version 4.1)
instruction file = eg1.ins data file = eg1.dta
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 0.24489834E+00 0.21360307E+00 0.11465114E+01 beta 1 0.28049246E+00 0.48066617E-01 0.58354940E+01 beta 2 0.53330637E+00 0.51498586E-01 0.10355748E+02 sigma-squared 0.11398496E+00
log likelihood function = -0.18446849E+02
the estimates after the grid search were :
beta 0 0.58014216E+00 beta 1 0.28049246E+00 beta 2 0.53330637E+00 sigma-squared 0.22067413E+00 gamma 0.80000000E+00 mu is restricted to be zero eta is restricted to be zero
iteration = 0 func evals = 19 llf = -0.17034854E+02 0.58014216E+00 0.28049246E+00 0.53330637E+00 0.22067413E+00 0.80000000E+00 gradient step iteration = 5 func evals = 41 llf = -0.17027230E+02 0.56160697E+00 0.28108701E+00 0.53647803E+00 0.21694170E+00 0.79718731E+00 iteration = 7 func evals = 63 llf = -0.17027229E+02 0.56161963E+00 0.28110205E+00 0.53647981E+00 0.21700046E+00 0.79720730E+00
the final mle estimates are :
coefficient standard-error t-ratio
beta 0 0.56161963E+00 0.20261668E+00 0.27718331E+01 beta 1 0.28110205E+00 0.47643365E-01 0.59001301E+01 beta 2 0.53647981E+00 0.45251553E-01 0.11855501E+02 sigma-squared 0.21700046E+00 0.63909106E-01 0.33954545E+01 gamma 0.79720730E+00 0.13642399E+00 0.58436004E+01 mu is restricted to be zero eta is restricted to be zero
log likelihood function = -0.17027229E+02
LR test of the one-sided error = 0.28392402E+01 with number of restrictions = 1 [note that this statistic has a mixed chi-square distribution]
number of iterations = 7
(maximum number of iterations set at : 100)
number of cross-sections = 60
number of time periods = 1
total number of observations = 60
thus there are: 0 obsns not in the panel
covariance matrix :
0.41053521E-01 -0.31446721E-02 -0.80030279E-02 0.40456494E-02 0.92519362E-02 -0.31446721E-02 0.22698902E-02 0.40106205E-04 -0.29528845E-04 -0.91550467E-04 -0.80030279E-02 0.40106205E-04 0.20477030E-02 -0.47190308E-04 -0.16404645E-03 0.40456494E-02 -0.29528845E-04 -0.47190308E-04 0.40843738E-02 0.67450773E-02 0.92519362E-02 -0.91550467E-04 -0.16404645E-03 0.67450773E-02 0.18611506E-01
technical efficiency estimates :
firm eff.-est.
1 0.65068880E+00 2 0.82889151E+00 3 0.72642592E+00 4 0.74785113E+00 5 0.69133584E+00 6 0.77654637E+00 7 0.56516787E+00 8 0.73768185E+00 9 0.84388964E+00 10 0.75784167E+00 11 0.54558432E+00 12 0.93739520E+00 13 0.44809682E+00 14 0.61831027E+00 15 0.87384359E+00 16 0.54952777E+00 17 0.71262499E+00 18 0.75907226E+00 19 0.85727198E+00 20 0.80651927E+00 21 0.72458613E+00 22 0.87223606E+00 23 0.83681369E+00 24 0.75225715E+00 25 0.52974774E+00 26 0.89731683E+00 27 0.81013415E+00 28 0.78179413E+00 29 0.85610585E+00 30 0.62097885E+00 31 0.57938181E+00 32 0.74934194E+00 33 0.88192581E+00 34 0.42082174E+00 35 0.35126244E+00 36 0.88908382E+00 37 0.84118609E+00 38 0.67868899E+00 39 0.67291047E+00 40 0.83853427E+00 41 0.75964587E+00 42 0.68189614E+00 43 0.80438742E+00 44 0.88652992E+00 45 0.74299265E+00 46 0.72610191E+00 47 0.85341515E+00 48 0.78519185E+00 49 0.67207111E+00 50 0.51430249E+00 51 0.84238134E+00 52 0.85098581E+00 53 0.85963850E+00 54 0.75508293E+00 55 0.81649829E+00 56 0.75991250E+00 57 0.87350729E+00 58 0.66471456E+00 59 0.85670448E+00 60 0.70842786E+00
mean efficiency = 0.74056772E+00
大部分钱应该是呆在 银行里面的!
| 现金总数 | 1747 |
| 积分值 | 1509 |
| 魅力值 | 79 |
| 活期存款总数 | 0 |
| 所得活存利息 | 0 |
| 定期存款总数 | 75448 |
2楼的(即hkswen,点名了,不好意思)能否使用图片的形式把该结果的计算过程描述下来!(建议使用邮箱发!)
如果确定由你来做这件事情,我就等你的好消息!
注:本人英文不是很好,中文与图片较好 !
[此贴子已经被作者于2005-12-20 12:23:48编辑过]
我的想法是由你来做这件事情,奖励是5000论坛币。(具体见前面)!
注:先奖励500吧!
图:
document.body.clientWidth*0.5) {this.resized=true;this.width=document.body.clientWidth*0.5;this.style.cursor='pointer';} else {this.onclick=null}" alt="" />
document.body.clientWidth*0.5) {this.resized=true;this.width=document.body.clientWidth*0.5;this.style.cursor='pointer';} else {this.onclick=null}" alt="" /> [此贴子已经被作者于2005-12-20 12:27:27编辑过]
再奖励200。
呵呵,希望得到你的帮助!
可是使用什么软件得到.dta和.out的文件名。
至于文本形式的文件可以使用写字板应该可以吧!
选择打开方式,用文本文件打开
对于front41-xp软件,一些基本的操作已经在您的提示下已经能够自己独立完成了,但是依然存在几个问题(可能自己理解不深,故有些常识比较不是很了解):
(1) 首先,估计结果中,我们是否无论怎么样均会给出OLS的估计结果?
(2) 其次,在估计结果中,beta 0 0.58014216E+00
beta 1 0.28049246E+00
beta 2 0.53330637E+00
beta是什么意思?
betai 是你模型的参数,即β,就好像a1 a2... ...一样。beta0自然就是常数项,其他betai表示有多少个自变量就有多少个beta
由于你不可能修改人家的程序,所以肯定每次运行它都会给出OLS的估计量,实际上Frontier首先必须运行最小二乘估计,然后再运行最大似然估计(MLE),里面是要经过数次迭代后,才能给出最后结果。你只需要看结果最下面的final result即可了。
呵呵,你还处在一知半解的地步!!!
betai 是你模型的参数,即β,就好像a1 a2... ...一样。beta0自然就是常数项,其他betai表示有多少个自变量就有多少个beta
由于你不可能修改人家的程序,所以肯定每次运行它都会给出OLS的估计量,实际上Frontier首先必须运行最小二乘估计,然后再运行最大似然估计(MLE),里面是要经过数次迭代后,才能给出最后结果。你只需要看结果最下面的final result即可了。
呵呵,你还处在一知半解的地步!!!
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