Stochastic error specification in primal and dual production systems
原始与对偶生产系统中的随机误差设定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：摘要从企业优化行为推导生产函数、成本函数及一阶条件系统，并进行模型估计，直接对应结构估计。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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原始与对偶生产系统中的随机误差设定
- 研究问题
- 如何从企业成本最小化行为出发，推导生产与对偶成本系统的随机误差结构，并赋予误差成分明确的经济含义？
- 方法与思路
- 作者从随机环境、测量误差和优化误差推导原始及两类对偶成本系统，提出乘性一般误差模型并应用于美国电厂数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称乘性模型的误差成分具有直观经济解释，可在横截面中刻画技术参数异质性，且相应成本系统较易估计。
- 阅读关注点
- 应核对成本最小化与误差来源的对应、原始和对偶系统的识别、乘性误差的分布设定，以及电厂应用的估计比较。
- 阅读边界
- 依据所给 RePEc 出版社摘要，未提供识别条件、估计数值或难易比较标准；观察跨多年不意味着方法必须依赖面板数据。
原文摘要
In this paper we derive both primal and dual-cost systems in which the stochastic specifications arise from the model (random environment or measurement errors and optimization errors)—not tacked on at the end after the deterministic system is worked out. Derivation of the error structures is based on cost‐minimizing behavior on the firms. The primal systems constitute the production function and the first‐order conditions of cost minimization. We consider two dual‐cost systems. The first dual system is based on the cost function and cost share equations. The second dual system is based on a multiplicative general error production model that is an alternative to McElroy's additive general error production model. Our multiplicative general error model gives a clear and intuitive economic meaning to the error components. The resulting cost system is easy to estimate compared to the alternative cost systems. The error components in the multiplicative general error model can capture heterogeneity in the technology parameters even in a cross‐sectional model. Panel data are not necessary to estimate either the primal or dual systems. The models are estimated using data on 72 fossil fuel‐fired steam electric power generation plants (observed for the period 1986–1999) in the USA. Copyright (C) 2009 John Wiley & Sons, Ltd.