Stochastische Grenzweranalyse (SFA)
Die Stochastische Grenzweranalyse ist ein Grenzregressionsmodell, das 1977 von Aigner, Lovell und Schmidt eingeführt wurde und eine Produktions-, Kosten- oder Gewinnfunktion schätzt, während die technische Ineffizienz jeder Einheit von gewöhnlichem statistischem Rauschen getrennt wird. Sie teilt den Fehlerterm in eine symmetrische Zufallskomponente und eine einseitige Ineffizienkomponente auf, was zu Effizienzwerten auf Unternehmens- oder Länderebene führt.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- Aigner, D., Lovell, C.A.K. & Schmidt, P. (1977). Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models. Journal of Econometrics, 6(1), 21–37. DOI: 10.1016/0304-4076(77)90052-5 ↗
- Battese, G.E. & Coelli, T.J. (1995). A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data. Empirical Economics, 20(2), 325–332. DOI: 10.1007/BF01205442 ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 1). Stochastic Frontier Production Function Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/econometrics/stochastic-frontier
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Methode der kleinsten Quadrate (OLS)Ökonometrie↔ compare
- Paneldaten-Fixed-Effects-ModellÖkonometrie↔ compare
- Quantile RegressionÖkonometrie↔ compare
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →