Modeling economies of scope in joint production: Convex regression of input distance function
联合生产范围经济的建模：投入距离函数的凸回归AI 解读 ↓
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联合生产范围经济的建模：投入距离函数的凸回归
- 研究问题
- 如何在多产出联合生产中正确估计投入距离函数，刻画生产技术与投入等产量曲线，并改善能源监管中的样本外表现？
- 方法与思路
- 作者提出径向凸非参数最小二乘方法，研究距离函数变换与正交条件，以模拟比较前沿估计方法，并加入权重限制抑制过拟合。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法满足必要正交条件；芬兰配电监管应用显示投入等产量曲线更弯曲，权重限制用于改善样本外表现。
- 阅读关注点
- 核对投入距离函数的归一化与形状约束、径向误差和正交条件、权重限制的设定，以及曲率变化如何支持范围经济解释。
- 阅读边界
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原文摘要
Modeling of joint production has proved a vexing problem. This paper develops a radial convex nonparametric least squares (CNLS) approach to estimate the input distance function with multiple outputs. We document the correct input distance function transformation and prove that the necessary orthogonality conditions can be satisfied in radial CNLS. A Monte Carlo study is performed to compare the finite sample performance of radial CNLS and other deterministic and stochastic frontier approaches in terms of the input distance function estimation. We apply our novel approach to the Finnish electricity distribution network regulation and empirically confirm that the input isoquants become more curved. In addition, we introduce the weight restriction to radial CNLS to mitigate the potential overfitting and increase the out-of-sample performance in energy regulation.