A NOTE ON THE CONVERGENCE OF NONPARAMETRIC DEA ESTIMATORS FOR PRODUCTION EFFICIENCY SCORES
生产效率得分的非参数 DEA 估计量收敛性札记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：摘要讨论生产前沿与 DEA 效率估计，但未涉及所列因果、面板、离散选择或结构估计方向，缺少直接分类依据。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
生产效率得分的非参数 DEA 估计量收敛性札记
- 研究问题
- 研究多投入、多产出条件下，以估计生产前沿的径向距离衡量效率时，非参数 DEA 效率得分是否一致及收敛多快。
- 方法与思路
- 作者在多投入、多产出的设定中分析有限样本 DEA 前沿所产生的径向距离估计，并分别考察投入导向和产出导向情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称收敛速度依赖未知前沿的光滑性以及投入、产出数量，并指出投入导向与产出导向的效率估计必须区别讨论。
- 阅读关注点
- 应核对生产集合和抽样的假设、前沿光滑性的定义、两种导向的距离构造，以及维度如何进入具体收敛速度。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未给出收敛率公式、前沿形状限制或有限样本误差，不能据此判断某种 DEA 设定更优。
原文摘要
Efficiency scores of production units are measured by their distance to an estimated production frontier. Nonparametric data envelopment analysis estimators are based on a finite sample of observed production units, and radial distances are considered. We investigate the consistency and the speed of convergence of these estimated efficiency scores (or of the radial distances) in the very general setup of a multi-output and multi-input case. It is shown that the speed of convergence relies on the smoothness of the unknown frontier and on the number of inputs and outputs. Furthermore, one has to distinguish between the output- and the input-oriented cases.