随机前沿模型-原理解读
随机前沿成本函数模型及应用
ｌ ， ）Ｎｎ Ｎｎｌ １ 茧ｎ ｎ 』， 一 Ｖ ＿ 荟 ＋ ｌ （ ＋ ｌ 一 Ｎ 一 ａ ｌ
（ 一 ￡ ） （） ５
归系数 ， 联合误差 为 一 ＋Ｕ。其 中 ，ｉ 随机 误差 项 ， 是 ／ ｖ是 ３
低 效 率 误 差 项 ， 与 相 互 独 立 。
设 进行 了 Ｎ 次观测 （ ， ）， Ｘ 随机前沿成本模 型为 ：
—
Ｘ ＋ Ｖ ＋“ （ ０， 口 ｉ “ ≥ 一１， … Ｎ） ２，
（） １
这 里 Ｘｉ （ ， ｌ ｚ… ， ，一 （ｏ ， ， ） 回 一 １Ｘ ， ， Ｘ ） Ｊ ｐ ， … 为 ８
ｅｐ ｘ
临的共 同问题 ， 以对 大型综 合 医院 的效率 研究是 十分 必要 所
的。
考 虑 医 院 的投 入 和 产 出 的 特 点 ， 现 有 的产 出 （ 病 人 ） 在 如
） 一
ｅｐ 一生 ｘ（
２ 一 ｄ
）
（） ２
确定条件下 ， 来考察对 医院 的投 入量 ， 即测量 医院效率 时适合
参 数 估 计 时 一般 需 对 误 差 项 和 的 分 布 进 行 假 定 。假 设 ｖ～ Ｎ（ ， ）， 中 Ｏ ＜ ｃ （一 １ ２ … ， ｉ Ｏ 其 ≤ × ， ， Ｎ）， 地则 根 。 而
显著特点 ｌ 。由于大 型综 合医院是一个 地 区卫 生系统 的重要 １ ］
组成部分 ， 直接影响着所在地 区卫生服 务的发展 水平 ， 其 因此 人 们 逐 渐对 大 型 医 院 的 投 入 所 产 生 的 效 果 产 生 了极 大 关 注 。 如何 使 大 型 综 合 医 院 在 较 少 的 投 入 下 取 得 最 大 的 产 出 ， 量 尽 减 少 不 必要 的 支 出 ， 高 其 资 源 利 用 效 率 成 为 政 府 和 医 院 面 提
中国工业企业生产效率随机前沿模型分析
若ＴＥＣ＞１，则存在前沿效率的进步。 （３）规模效率变化（ＳＥＣ） 一个厂商可以通过变动他的运营规模 使得该厂商运营与生产的技术最优规模 （ＴＯＰＳ）处，以提高其生产效率。 一个厂商在 某个时期的规模效率可以表示为：
均来源于２０００ 年～２ ０ ０ ８年的 《中国统计年 鉴》 和 《科技统计年鉴》 ， 部分年份的数据来 源于各年各地区的统计年鉴。 （１）实际工业总产值（Ｙ）。 本文采用实际 工业总产值作为产出。 处理方式如下：将 《中国统计年鉴》 中规模以上工业企业的各 年名义工业总产值，经过各年各地区工业 品出厂价格指数平减， 得到实际的工业总 产值。 内资工业部门的实际工业总产值由 规模以上工业企业和规模以上三资企业的 实际工业总产值相减得到。 （２）固定资产净值（Ｋ）。 对于固定资产净 值的处理采用永续盘存法（ＰＩＭ），以１９９９年 的 固 定 资 产 净 值 为 基 期， 以 相 邻 两 年 的 固 定资产年末余值之差作为当年的新增固定 资产投资。 公 式 如 下：
表２
+∑
n =1
N
n
InX nit +
1 N N ∑∑ 2 n =1 j =1
nj
InX nit InX njt +
∑
n =1
N
tn
tInX nit + t t +
1 2
tt
t 2 + D1 + D2 + D3 + Vit − U it （１１）
（１）内 资 工 业 企 业 的 估 计 结 果 分 析：我 们将内资工业部门的估计结果统计如表１ 所示。 （２）对 于 显 著 性 和 假 设 检 验 的 说 明：由 表３．１，除了δ４、 δ７之外，所有系数均通过 了１％的ｔ检验；而γ＝０．９９９，并且显著，这说 明 生 产 对 于 前 沿 的 偏 离， 主 要 是 由 于 技 术 无效率所引起的。 对于是否存在无效性的
随机模型的应用原理是什么
随机模型的应用原理是什么1. 什么是随机模型随机模型是一种描述随机现象的数学模型，它用于描述具有一定不确定性的事物或现象。
随机模型的应用范围十分广泛，涉及到统计学、物理学、金融学等多个领域。
2. 随机模型的应用原理随机模型的应用原理主要基于概率论和统计学的理论基础。
以下是随机模型应用原理的几个基本要点：2.1 随机变量随机变量是随机模型的基本概念之一。
它是一个数值函数，其取值由随机现象决定。
随机变量可以是离散型或连续型，其概率分布可以通过概率密度函数或累积分布函数来描述。
2.2 概率分布函数概率分布函数是描述随机变量取值的概率分布的函数。
它可以用来计算随机变量落在某个特定区间内的概率。
常见的概率分布函数有正态分布、泊松分布、均匀分布等。
2.3 随机过程随机过程是随机模型的一种扩展形式，用于描述具有时间演化的随机现象。
随机过程可以是离散时间过程或连续时间过程，其演化可以用概率函数或者概率分布函数来描述。
2.4 马尔可夫链马尔可夫链是一种特殊的随机过程，具有马尔可夫性质。
马尔可夫性质指的是在已知当前状态的情况下，未来状态的概率分布只依赖于当前状态，而与过去状态无关。
2.5 蒙特卡洛方法蒙特卡洛方法是一种基于随机模拟的数值计算方法。
它通过生成大量的随机样本来近似求解复杂的数学问题。
蒙特卡洛方法在金融学中常用于期权定价、风险管理等领域。
2.6 随机优化随机优化是一种通过引入随机因素来解决优化问题的方法。
它可以用来求解具有不确定性的目标函数的最优解。
随机优化在供应链管理、投资组合优化等领域具有广泛的应用。
2.7 贝叶斯统计贝叶斯统计是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法。
它用于根据已有观测数据来更新对未知参数的先验分布，从而得到后验分布。
贝叶斯统计在机器学习、数据挖掘等领域有广泛的应用。
3. 随机模型的应用举例3.1 随机游走模型随机游走模型常用于描述股票价格的变动。
它假设股票价格在每个时间步骤上都有随机的涨跌幅度，从而模拟股票价格的波动。
随机模型的应用原理有哪些
随机模型的应用原理有哪些1. 什么是随机模型随机模型是描述事件出现的概率分布的数学模型。
它是用来表示随机性的特点和规律的工具，可以帮助我们理解和预测不确定性的事件。
2. 随机模型的应用随机模型在各个领域都有广泛的应用，下面将介绍其中一些常见的应用原理。
2.1 金融风险模型金融行业经常使用随机模型来衡量和管理风险。
通过建立概率模型，可以对不同金融资产的价格波动进行预测和分析，帮助投资者进行风险管理和决策。
例如，利用随机模型可以计算股票价格的期望收益和风险，评估不同的投资组合的风险敞口，为投资者提供参考依据。
2.2 信号处理在信号处理领域，随机模型被广泛应用于统计信号处理和随机过程分析。
通过利用随机模型，可以对复杂的信号进行建模和分析，提取有用的信息。
例如，利用随机模型可以对噪声信号进行滤波，提高信号的质量；也可以对通信系统中的信道进行建模，分析信道容量和误码率等性能指标。
2.3 机器学习在机器学习领域，随机模型是建立概率图模型和统计模型的基础。
通过利用随机模型，可以对数据进行建模和预测，实现诸如分类、回归、聚类、降维等任务。
例如，朴素贝叶斯分类器利用随机模型来计算给定特征条件下的类别概率，从而进行分类；隐马尔可夫模型利用随机模型来建模状态转移和观测生成过程，用于序列数据的分析和预测。
2.4 生物学建模在生物学领域，随机模型被广泛应用于生物过程的建模和分析。
生物学中的许多现象都具有随机性，例如基因突变、蛋白质折叠、细胞分裂等。
通过利用随机模型，可以对这些生物过程进行建模，并研究其随机性特点。
例如，马尔可夫链模型被用来描述基因突变的演化过程，蒙特卡洛方法被用来模拟蛋白质的折叠过程。
3. 随机模型的建立方法建立随机模型的方法有很多，下面介绍一些常用的方法：3.1 参数估计参数估计是建立随机模型的一种常用方法。
通过观测样本数据，利用统计方法估计模型参数。
例如，最大似然估计是一种常用的参数估计方法，通过最大化观测样本的似然函数来估计模型参数。
内生权重空间随机前沿模型的估计与应用
内生权重空间随机前沿模型的估计与应用下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢！本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注！Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!一、概述众所周知，内生权重空间随机前沿模型是一种广泛应用于金融、经济等领域的统计模型。
随机前沿分析(新)PPT课件
采用线性规划方法计算前沿面, 确定性前沿生产函数把 影响最优产出和平均产出的全部误差统归入单侧的一 个误差项ε中, 并将其称为生产非效率. 随机前沿生产函数( Stochastic Frontier Production Function)在确定性生产函数的基础上提出了具有复合 扰动项的随机边界模型。其主要思想为随机扰动项ε应 由v 和u 组成, 其中v 是随机误差项, 是企业不能控制的 影响因素, 具有随机性, 用以计算系统非效率; u是技术 损失误差项, 是企业可以控制的影响因素, 可用来计算技 术非效率。 参数型随机前沿生产函数体现了样本的统计特性, 也反 映了样本计算的真实性。
.
生产率和效率的度量涉及到生产函数。DEA方法 的特点是将有效的生产单位连接起来，用分段超平 面的组合也就是生产前沿面来紧紧包络全部观测点， 是一种确定性前沿方法，没有考虑随机因素对生产 率和效率的影响。随机前沿生产函数则解决了这个 问题。
.
前沿生产函数(Frontier Prodution Function)反映 了在具体的技术条件和给定生产要素的组合下, 企业各投 入组合与最大产出量之间的函数关系。通过比较各企业实 际产出与理想最优产出之间的差距可以反映出企业的综合 效率。
但非参数方法存在的最大局限是: 该方法主要 运用线性规划方法进行计算, 而不像参数方法有统 计检验数作为样本拟合度和统计性质的参考; 另外, 非参数方法对观测数有一定的限制, 有时不得不舍 弃一些样本值, 这样就影响了观测结果的稳定性。 因此, 我们在这里选择参数方法进行前沿生产函数 的计算。
在参数型前沿生产函数的研究中, 围绕误差项的 确立, 又分为随机性和确定性两种方法。首先, 确 定性前沿生产函数不考虑随机因素的影响, 直接
创业板IPO 定价效率研究--基于随机前沿模型
qiyekejiyufazhan0引言新股发行定价低于新股市场价值的现象普遍存在于各国资本市场，理论上称之为IPO 抑价。
IPO 抑价通常指新股发行上市后二级市场的首日交易价格大于一级市场发行价格的现象，IPO 抑价来源于两个部分，一级市场发行定价的实质性偏低和二级市场交易价格的非理性成分。
鉴于此，本文将结合制度方面从一级市场和二级市场对IPO 定价效率进行考量，实证分析制度层面对上市新股IPO 抑价的影响。
自Rock （1986）首次采用IPO 抑价程度衡量IPO 定价效率进行系统研究以来，国内外学者对IPO 定价效率已进行了大量深入研究并提出了多种理论和假说，Rock （1986），Rund （1993），Lbboston （1994）等研究人员分别从理论和实证角度对此问题进行深入分析。
陈工孟等人（2000）曾尝试运用信息不对称理论解释中国的IPO 抑价；刘煜辉等人（2005）通过分析1995—2003年的样本后提出中国市场“股权分置”和“政府管制”的制度安排是导致高IPO 首日超额收益的根本原因；周孝华等人（2006）的研究表明核准制的IPO 定价效率要高于审批制，从而为我国证券市场的制度改革提供理论依据；李志文等人（2006）对通过1991—2004年样本的研究发现，证监会的市盈率管制是中国IPO 抑价的主要原因；田利辉（2010）指出中国的IPO 超额抑价是因股票市场受到严格管制而产生的制度性抑价，是政府干预市场的结果；张小成等人（2011）试图引入机构投资者的异质预期，通过扩展信息不对称理论解释中国的IPO 高抑价。
王冰辉（2013）进一步从IPO 时机的角度入手，研究发现中国特殊的市盈率管制政策改变了公司进行IPO 的成本，从侧面表明了制度对于IPO 行为所产生的重要影响。
宋顺林和唐斯圆（2017）的研究发现，定价管制期间的IPO 溢价相对于定价市场化阶段显著更高且二级市场投资者情绪越高、新股上市前价值不确定性越大，定价管制对IPO 溢价的影响越大。
我国大中型工业企业生产率与技术效率的随机前沿模型分析.pdf
华中科技大学博士学位论文我国大中型工业企业生产率与技术效率的随机前沿模型分析姓名：***申请学位级别：博士专业：西方经济学指导教师：***20050512快速增长。
初步分析，我们认为前沿技术进步背后有四大驱动力：行业竞争是前沿技术进步的外部压力；全球化与外商直接投资是前沿技术进步的源泉；所有制结构的变化是前沿技术进步的内在动力；良好的经济大环境为前沿技术进步提供了必要前提条件。
（3）相对前沿技术效率的行业平均水平低，企业间的技术效率水平差距逐渐拉大是生产率提高的最大障碍。
1996-2002年相对前沿的技术效率下降，使得全要素生产率的下降平均为7.1个百分点。
1996-2002年37个工业行业相对前沿的技术效率的加权平均只有31%水平，而且逐年呈下降的趋势。
企业间技术效率差距的扩大导致行业整体生产率下降：1996年下降6.4个百分点、1997年下降6.5个百分点、1998年下降6.6个百分点、1999年下降6.7个百分点、2000年下降7.0个百分点、 2001年下降7.4个百分点、和2002年下降7.9个百分点。
因此，提高相对前沿的技术效率水平已经成为中国工业企业今后发展的另一个潜在动力及挑战。
（4）随着中国市场经济改革的深化，资本市场和劳动力市场逐步完善，配置资源的功能不断提高。
资源配置效率是生产要素市场化程度高低的反映，也体现了资本市场与劳动力市场配置资源功能的强弱。
对单个企业而言，在完全竞争下，利润最大化的条件是要素的边际产出弹性等于要素的成本价格。
从37个行业的平均值，1996年至2002年大中型工业企业的资源配置效率对生产率增长的贡献仅为0.02个百分点。
生产要素的产出弹性接近要素的成本，表明从总体上市场配置资源的功能的增强。
但是，针对个别企业或行业而言，还有通过要素配置效率来提高生产率水平的空间。
（5）规模不经济性是现阶段大中型工业企业的主要特征，提高规模效应将是提升工业经济增长质量的一条有效途径。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、SFA 原理
在经济学中，常常需要估计生产函数或者成本函数。
生产函数f (x)的定义为：在给定投入x 情况下的最大产出。
但现实中的产商可能达不到最大产出的前沿，为了，假设产商i 的产量为：
i i i y f (x ,)βξ= （1） 其中，β为待估参数；i ξ为产商i 的水平，满足i 01ξ<≤。
如果i =1ξ，则产商i 正好处于效率前沿。
同时，考虑生产函数还会受到随机冲击，故将方程（1）改写成：
i v i i i y f (x ,)e βξ= （2） 其中，i v e 0>为随机冲击。
方程（2）意味着生产函数的前沿i v i f (x ,)e β是随机的，故此类模型称为“随机前沿模型”（stochastic frontier model ）。
随机前沿模型最早由Aigner, Lovell and Schmidt(1977)提出，并在实证领域运用广泛，Kumbhakar and Lovell(2000)为该领域的研究写了一本著作，有兴趣的同学可以去参考。
假设o k
1i 1i ki f (x ,)e x x ββββ=L （柯布道格拉斯生产函数，共有K 个投入品），则对方程（2）取对数可得：
K i 0k ki i i k 1ln y =+ln x ln ββξν=++∑ （3）
由于i 01ξ<≤，故i ln 0ξ≤。
定义i i u =-ln 0ξ≥，则方程3可以写成：
K
i 0k ki i i k 1ln y =+ln x -u ββν=+∑ 其中，i u 0≥为“无效率”项，反映产商i 距离效率前沿面的距离。
混合扰动项
i i i ενμ=-分布不对称，使用OLS 估计不能估计无效率项i u 。
为了估计无效率项i u ，必须对i i νμ、的分布作出假设，并进行更有效率的MLE （最大似然估计）估计。
一般，无效率项的分布假设有如下几种：
(1)半正态分布
(2)截断正态分布
(3)指数分布
在一般的论文中，使用的最多的是半正态分布
随机前沿模型可以很容易地用于估计成本函数，经过与生产函数的随机前沿模型类似的推导可得：
K
i 0y i k ki i i k 1ln c =+lny ln P +u βββν=++∑
其中，i c 为产商i 的成本，i y 为产出，ki P 为要素K 的价格，i u 为无效率项，i ν为成本函数的随机冲击。
注意混合误差项的形式（符号）。
对于成本函数，i u =0意味着产商达到最低成本的效率前沿；
反之，如果i u 0>，则产商需付出更高的成本。
i u 是否存在的检验
使用随机前沿模型的前提是无效率项i u 存在，此假定可以通过检验
“220u 1u H : =0 vs H : >0σσ”来判断是否成立。
使用单边的广义似然比检验。
二、软件实现
软件是由Tim Coelli 开发的一款专门用于完成随机前沿分析的软件，它可以用最大似然估计随机前沿成本模型和随机前沿生产模型，下面简单介绍一下该软件的使用方法，更加详细的说明可以参考英文指导《A Guide to FRONTIER Version : A Computer Program for Stochastic Frontier Production and Cost Function Estimation 》
用于输入数据，是一个纯文本文件，数据文件的格式必须是3+K[+p]列。
第一列是评价体系的序号；
第二列是时期t ；
第三列是因变量；
第四列之后是K 个自变量；
[+p]仅当选择TE EFFECTS MODEL 模型输入。
设置命令
1 1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL
选择模型
DATA FILE NAME
数据文件
OUTPUT FILE NAME
结果存储文件
2 1=PRODUCTION FUNCTION, 2=COST FUNCTION
选择生产模型（1）还是成本模型（2）
n LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N)
变量是不是已经进行了对数运算
25 NUMBER OF CROSS-SECTIONS
评价体系数目
1 NUMBER OF TIME PERIODS
时期数目
25 NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL
总记录数目
2 NUMBER OF REGRESSOR VARIABLES (Xs)
自变量个数
Y MU (Y/N) [OR DELTA0 (Y/N) IF USING TE EFFECTS MODEL]假设U的分布。
Y表示截断分布，N表示半正态分布
n ETA (Y/N) [OR NUMBER OF TE EFFECTS REGRESSORS (Zs)] y 表示时变模型，n表示非时变模型。
n STARTING VALUES (Y/N)
选择n
其他设置保持不变。