也在用这个软件,期待与各位学习交流!

我的QQ:8963641

请教下大家，用dea和sfa处理的结果有多大的相关性？两种方法评价的结果有何异同？

好难，不明白，多学习

先谢谢谢谢啊。。

麻烦问各位，如何用frontier对模型的合理性进行检验啊？比如用随机前沿的超对数函数进行分析，如何检验生产函数模型是否适合克布道格拉斯函数，以及是否有技术进步？

注：数据是面板数据

谢谢！

我最近在写毕业论文。用的也是SFA的方法。但是是多投入多产出的，请教各位大侠应该怎么处理啊？

会用frontier的高手们能否教教我啊.我很想学习这个软件.使用说明看过了,讲得不详细，很多不明白的地方.

唉，看来我来晚了，都没几个人继续下去了。我最近才用FRONT4.1,几经摸索，得出结果来了，对结果还不怎么懂唉，有没有高手站出来发个话？！

121# marshell

你复制后，选取那一列数据，然后用Excel菜单里的“数据”——“分列”就OK了

请教高手：
1、为什么运行出来的*.OUT文件中极大肆然估计结果中的t值全都那么小？而且前面的帖子有几位搂主业列出了out文件，我看t值也全都小于1，可别人的文章里为什么t值大部分都比较大呢？t值小是不是说明选择的变量影响不显著呢？
2、out文件中的LR值和log likelihood function的值也很小，只有零点几，可是别人文章里的都是几十上百的，这两个值太小的话是不是就说明成本或利润方程整体无法接受呢？
3、哪位高手能详细解释一下输出文件out中各部分及各参数估计值有什么意义吗？

由于写论文急需，请各位大侠帮帮忙，先谢谢啦

1               1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL
eg1-dta.txt         DATA FILE NAME
eg1-out.txt         OUTPUT FILE NAME
1               1=PRODUCTION FUNCTION, 2=COST FUNCTION ------//1为生产函数，2为成本函数
y               LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N)
60              NUMBER OF CROSS-SECTIONS  //----其实就是DMU的个数
1               NUMBER OF TIME PERIODS         
60              NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL
2               NUMBER OF REGRESSOR VARIABLES (Xs)
n               MU (Y/N) [OR DELTA0 (Y/N) IF USING TE EFFECTS MODEL]
n               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.
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Output from the program FRONTIER (Version 4.1d)


instruction file = eg1-ins.txt
data file =        eg1-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         0.24489834E+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 =     20  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 =     42  llf = -0.17027230E+02
     0.56160697E+00 0.28108701E+00 0.53647803E+00 0.21694170E+00 0.79718731E+00
iteration =     7  func evals =     66  llf = -0.17027229E+02
     0.56161963E+00 0.28110205E+00 0.53647981E+00 0.21700046E+00 0.79720730E+00


the final mle estimates are :（最终的极大似然估计值）

                 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 -0.91550466E-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 -0.91550466E-04 -0.16404645E-03  0.67450773E-02  0.18611506E-01



technical efficiency estimates :(技术效率估计值)


     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

132# 楊永列
那请问怎么判断这些参数是否是显著的呢？

不是有windows版的dea软件吗？win4deap

不是有windows版的dea软件吗？win4deap

最近我也在学这个软件，不简单呀，期待高手加我，拜师学艺。QQ:774230187

真是受教了，几年前的热帖

98# livingflower
就是限制μ=0啊，好像在程序里选择半正态分布，就会出现这个

上面的人好有钱！！！！

好文啊，真的好文啊

谢谢斑竹的讨论，受益匪浅！！！

万分感谢，先顶一下

真好的帖子，认真研究下

充分了解frontier这个软件需要多长时间啊~现在急着用来计量~可是看问题多多。请高手帮忙啊~我的邮箱hww123_happy@126.com，如果可以，邮件联系~万分感谢！

你好，我也遇到和你一样的问题了，请问您现在解决了吗？怎么弄啊？谢谢啦！

看了帖子，学到不少，但是迷惑依然不少啊！

看了帖子，学了不少知识。有一问：通过frontier4.1算出了各变量的参数（系数）后，如何计算各个变量不同年度的技术效率值？看了很多利用该软件计算各种要素效率的中文文献，但从来都很少有细致描述单个变量的效率计算过程的。现急问。有热心肠的人可以帮忙解决么？

急问，在随机前沿模型中，环境因素和其他变量对效率值的影响是不是通过简单的回归看显著性还是在Frontier中可以回归？

有人交流吗，本人在用frontier4.1做毕业论文，求指导交流，qq:573505805

问题同上，为什么我的说明书不是这样子讲的，运行了半天也没反应。大虾可以把具体的软件使用说明书发我一份么？论文急用！不甚感激啊~~
1024762168@qq.com

是指令文件中要求输入数据和输出文件是应该这么写吗？不是应该是txt文件吗？现在遇到跟楼主一样的问题了，用frontier4.1压缩包里的exe文件按照说明运行不管输入t还是指令文件名界面都直接消失掉。不知道原因。。。本人急着交论文毕业，跪谢大侠指教了！