Regression model

Stochastic Frontier Analysis (SFA)

Stochastic Frontier Analysis to model regresji granicznej, wprowadzony przez Aignera, Lovella i Schmidta w 1977 roku, który szacuje funkcję produkcji, kosztów lub zysku, jednocześnie oddzielając nieefektywność techniczną każdej jednostki od zwykłego szumu statystycznego. Dzieli on składnik błędu na symetryczny składnik losowy i jednostronny składnik nieefektywności, co pozwala na uzyskanie wyników efektywności na poziomie przedsiębiorstwa lub kraju.

Zastosuj w EconMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Źródła

  1. 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
  2. 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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 1). Stochastic Frontier Production Function Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.

Compare side by side
ScholarGateStochastic Frontier Analysis (Stochastic Frontier Production Function Analysis). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/stochastic-frontier · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026