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.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.