Stochastic Frontier Model
The stochastic frontier model is a parametric method for estimating productive efficiency that separates a producer's shortfall from best practice into two parts: genuine inefficiency and random noise. Introduced independently in 1977 by Aigner, Lovell, and Schmidt and by Meeusen and van den Broeck, it specifies a production (or cost) function with a composed error term — a symmetric disturbance for luck and measurement error plus a one-sided, non-negative term for inefficiency — and estimates it by maximum likelihood, yielding firm-specific efficiency scores that, unlike deterministic methods, are robust to statistical noise.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- 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
- Meeusen, W., & van den Broeck, J. (1977). Efficiency estimation from Cobb-Douglas production functions with composed error. International Economic Review, 18(2), 435–444. · DOI 10.2307/2525757
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.