Nonparametric instrumental variables estimation for efficiency frontier
效率前沿的非参数工具变量估计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：摘要以非可分成本函数刻画技术与无效率，并明确估计分位数成本前沿。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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效率前沿的非参数工具变量估计
- 研究问题
- 当产出与无效率相关时，如何识别并估计非可分成本函数的分位数前沿，以及由分位数前沿恢复真正的成本边界？
- 方法与思路
- 作者在无效率指标均匀分布、成本对其递增的模型中，以非参数工具变量求解固定分位点的非线性积分方程，再作边界偏差修正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出处理内生产出的分位数成本前沿估计程序，并在附加正则条件下估计真实边界；以模拟和邮局效率应用说明方法。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量如何识别非可分函数、积分方程的求解与正则化，以及分位点选择和边界偏差修正分别需要什么条件。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，未核对其他版本；摘要未列出工具变量限制、完整正则条件和误差界，不能判断真实边界估计的可靠程度。
原文摘要
The paper investigates endogeneity issues in nonparametric frontier models. It considers a nonseparable model for a cost function C=φ(Y,U) where C and Y are the cost and the output, U is uniform in [0,1] and φ is increasing with respect to U. The cost frontier corresponds to U=0 and U can be interpreted as a normalized level of inefficiency. The endogeneity issue arises when Y is dependent of U. For identification and estimation, we use a nonparametric instrumental variables estimator of the model for fixed value U=α, and obtain an estimate of the α-quantile cost frontier φ(Y,α). This involves the solution of a non linear integral equation. If the true frontier φ(Y,0) is wanted, it is then estimated by estimating the bias correction φ(Y,0)−φ(Y,α) under additional regularity conditions. The procedure is illustrated through a simulated sample and with an empirical application to the efficiency of post offices.