Efficient Semiparametric Estimation in a Stochastic Frontier Model
随机前沿模型中的有效半参数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确采用企业面板数据，并估计企业特有效应及技术无效率，直接对应微观面板数据方向。
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随机前沿模型中的有效半参数估计
- 研究问题
- 在企业面板生产资料中，当企业特有效应的密度未知时，如何估计生产前沿，并预测企业层面的技术无效率？
- 方法与思路
- 作者设定生产前沿对投入呈线性参数形式，将企业特有效应密度保持未知，分别构造斜率、前沿水平及个体效应估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出前沿斜率的有效估计量，研究前沿水平估计的渐近性质，并提供可转换为技术无效率的个体效应预测。
- 阅读关注点
- 应核对面板结构、误差与个体效应的限制、效率界的定义，以及前沿水平识别和个体无效率预测所需条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明完整识别条件、有效性证明、真实数据细节或有限样本表现。
原文摘要
Abstract This article considers the semiparametric stochastic frontier model with panel data that arises in the problem of measuring technical inefficiency in production processes. We assume a parametric form for the frontier function, which is linear in production inputs. The density of the individual firm-specific effects is considered to be unknown. We construct an efficient estimator of the slope parameters in the frontier function. We also give an estimator of the level of the frontier function and investigate its asymptotic properties. Furthermore, we provide a predictor of the individual effects that can be directly translated to firm-specific technical inefficiencies. Finally, we illustrate our methods through a real data example.