Rastlantısal Sınır Analizi (SFA)
Stochastic Frontier Production Function Analysis · Ayrıca şöyle bilinir: SFA, stochastic frontier model, stochastic production frontier, Stokastik Sınır Analizi (SFA)
Rastlantısal Sınır Analizi, Aigner, Lovell ve Schmidt tarafından 1977'de tanıtılan ve her birimin teknik verimsizliğini sıradan istatistiksel gürültüden ayıran bir üretim, maliyet veya kâr fonksiyonunu tahmin eden bir sınır regresyon modelidir. Hata terimini simetrik bir rastlantısal bileşen ve tek taraflı bir verimsizlik bileşeni olarak ayırarak firma veya ülke düzeyinde verimlilik skorları üretir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Bir üretim, maliyet veya kâr sınırını tahmin etmek ve bireysel firmaların, çiftliklerin, hastanelerin veya ülkelerin en iyi uygulamadan ne kadar saptığını ölçmek istediğinizde SFA'yı kullanın. Sürekli çıktı verileri ve makul bir örneklem (yaklaşık 50 veya daha fazla birim) ile uyumludur. Kesitsel ve panel veriler için uygundur ve sınır sapmasının bir kısmının saf verimsizlikten ziyade gerçek rastlantısal gürültü olduğuna inandığınızda uygundur. Verimsizlik terimi için tek taraflı bir dağılım, simetrik normal gürültü ve Cobb-Douglas veya Translog gibi doğru şekilde belirtilmiş bir fonksiyonel form varsayar. Paneller için zamanla değişen bir verimsizlik belirtimi tercih edilir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Deterministik zarf yöntemlerinin aksine, gerçek teknik verimsizliği rastlantısal istatistiksel gürültüden ayırır.
- Tek bir tahmin edilmiş modelden yorumlanabilir firma veya ülke düzeyinde verimlilik skorları üretir.
- Üretim, maliyet ve kâr fonksiyonlarına ve hem kesitsel hem de panel verilere uygulanır.
- Sonuçlar, verimsizlik teriminin varsayılan dağılımına (yarı-normal, kesik-normal, üstel) ve doğru şekilde belirtilmiş bir fonksiyonel forma bağlıdır.
- Sınırın yanlış belirtilmesi (örneğin, yanlış Cobb-Douglas - Translog seçimi) verimlilik skorlarını yanlı hale getirir.
- Maksimum olabilirlik varyans ayrışmasının güvenilir olması için makul bir örneklem (yaklaşık 50 veya daha fazla birim) gerektirir.
SSS
SFA, Veri Zarflama Analizi (DEA)'dan nasıl farklıdır?
DEA deterministik bir zarf oluşturur ve sınırdan her sapmayı verimsizlik olarak ele alır. SFA istatistikseldir: sapmayı simetrik bir rastlantısal gürültü terimi ve tek taraflı bir verimsizlik terimi olarak ayırır, böylece ölçüm hatası ve kötü şans verimsizlik olarak sayılmaz.
Hata terimi neden iki parçaya ayrılır?
Bileşik hata v − u, modelin, bir birimi sınırın her iki tarafına da hareket ettirebilen sıradan istatistiksel gürültü v'yi, yalnızca bir birimi bunun altına çekebilen teknik verimsizlik u'dan ayırt etmesine olanak tanır. Bu, Aigner-Lovell-Schmidt (1977) formülasyonunun arkasındaki temel fikirdir.
Verimsizlik için hangi dağılımı varsaymalıyım?
Yaygın seçimler yarı-normal, kesik-normal ve üsteldir. Kesik-normal esnektir ve Battese-Coelli panel modelinin temelini oluşturur. Hangisini seçerseniz seçin, verimlilik sıralamalarının varsayıma ne kadar sağlam olduğunu kontrol edin.
Panel verilerle SFA kullanabilir miyim?
Evet. Panel SFA genellikle tercih edilir çünkü verimsizliğin zamanla değişmesine izin verebilir. Teknik verimsizlik etkileri için Battese ve Coelli (1995) modeli, bunun için standart bir belirtimdir.
Kaynaklar
- 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 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Stochastic Frontier Production Function Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/econometrics/stochastic-frontier
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
- Panel Veri Sabit Etkiler ModeliEkonometri↔ karşılaştır
- Kuantil RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır