随机前沿成本函数模型及应用

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贸易非效率随机前沿引力模型

贸易非效率随机前沿引力模型引言在经济全球化的背景下，贸易的重要性日益凸显。

然而，贸易非效率成为制约贸易发展的一个重要问题。

本文将以人类视角，探讨贸易非效率随机前沿引力模型的相关内容。

一、贸易非效率的定义和表现贸易非效率指的是在贸易过程中出现的各种效率低下的现象。

这些现象可能包括高额的关税、贸易壁垒、不完善的贸易制度等。

这些非效率的因素会导致贸易的成本增加，降低贸易的效益，从而限制贸易的发展。

贸易非效率的表现形式多种多样。

例如，一些国家对进口商品征收高额关税，导致进口商品价格上涨，消费者购买力下降；另外一些国家设置了各种贸易壁垒，限制了贸易的自由化程度；还有一些国家的贸易制度不完善，导致贸易流程繁琐、效率低下。

二、贸易非效率的影响贸易非效率对各方面都会产生影响。

首先，贸易非效率会导致贸易成本的增加，使得商品价格上涨，降低消费者的福利水平。

其次，贸易非效率会限制贸易的规模和范围，影响各国的经济增长和发展。

此外，贸易非效率还会导致资源配置的不合理，影响生产效率和产业结构的优化。

三、贸易非效率随机前沿引力模型贸易非效率随机前沿引力模型是一种用于研究贸易非效率的经济学模型。

该模型基于贸易引力模型的基本框架，考虑了贸易非效率因素的影响。

通过引入非效率因素的随机变动，模型可以更好地反映实际贸易中的不确定性和随机性。

在该模型中，贸易非效率被视为随机变量，其取值可以是正值或负值，分别表示贸易的非效率和效率。

通过建立合适的概率分布函数，可以模拟贸易非效率的随机波动。

通过对贸易非效率的研究，可以评估贸易的效率水平，为贸易政策的制定提供依据。

四、对贸易非效率的应对措施为了解决贸易非效率问题，国际社会需要采取一系列措施。

首先，各国应加强贸易合作，推动贸易自由化和便利化。

其次，各国应建立健全的贸易制度和规则，打破贸易壁垒，提高贸易效率。

此外，各国还应加强贸易监管和合作，共同应对贸易非效率所带来的挑战。

结语贸易非效率是当前贸易发展面临的一个重要问题。

【国家社会科学基金】_随机前沿生产函数模型_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140808

2011年科研热词技术效率随机前沿随机前沿分析玉米生产随机前沿研发效率随机前沿生产函数随机前沿模型配置效率进出口资本投入评价要素成本环渤海地区独立创新模仿效率政府r&d资助技术创新影响因素市场结构合作创新创新效率农业科技资源农业生态区划农业地区差距企业规模 sfa模型推荐指数 7 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
2014年科研热词影响因素面板数据随机前沿分析随机前沿长三角城市群退耕还林生产技术效率生产函数工业全要素能源效率对数随机前沿生产函数 r&d投入产出效率推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词全要素生产率经济增长方式国有企业动态面板数据模型随机前沿生产函数模型术进步技术进步技术效率工业小麦生产的产出增长区域差异公共支出公共投资全要素生产率技产出增长分解法 sfa
科研热词随机前沿生产函数随机前沿函数模型随机前沿函数资本偏向型技术创新规模效率融资约束生产性服务业数据包络外溢效应商业信用农业技术进步农业剩余劳动力
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
2008年序号 1 2 3 4
科研热词随机前沿生产函数生产技术效率农业用水效率 tobit模型

中国各省份产能利用率测度——基于随机前沿生产函数法的分析

产能过剩不仅会导致资源浪费、企业恶性竞争、公司生产经营困难甚至破产倒闭，还会大幅度扰乱社会秩序，增加国际贸易摩擦风险。

工业、制造业作为支持国家发展的基础性产业，其重要性不言而喻。

然而，人们对当前经济表现所知甚少，因此本文将从产能利用率的角度出发，对当前中国各个省份的产能利用情况进行测度，并运用随机前沿生产函数对产能利用率进行估计分析。

一、文献综述从定义上来讲，产能利用率是指观察到的实际产出y 与潜在产出Y 的比值，潜在产出是指在给定要素投入、技术水平，且要素被充分利用的情况下，企业/行业所能够达到的最大产出水平。

所以，CU=y/Y。

在现实社会中，由于企业在生产的时候经常需要考虑市场需求、资源限制、设备磨损等多方面因素，不能实现投入要素的充分利用，所以往往会出现实际产出小于潜在产出，既CU<1。

目前国内关于测量产能利用率的研究工作尚处于起步阶段，所采用的方法也主要是借鉴国外的相关研究。

国内外学者测算产能利用率的方法大致分为以下几种：1.峰值法：在20世纪60年代，美国学者Klein 就开展了对企业产能利用率的测量，其提出的“峰值法”可谓是开创了经济分析法的先河。

Klein 将产能定义为企业在一段时间内所达到的产出水平的峰值，即在一个经济周期中企业实际产出的最大值作为潜在产出。

峰值法的最大缺陷在于我们无法确定企业在产出峰值是否实现了产能的完全利用。

2.函数法：由于峰值法限制较多，后续学者开始从产出的微观经济定义出发对产能利用率进行研究。

根据现有要素的投入情况，构建相应的生产函数、成本函数或者利润函数，将产能定义为企业利润最大化或者成本最小化情况下的产出水平，将实际产出水平与计算得到的最佳产出水平的比值作为衡量产能利用率的标准。

相对而言，函数法以微观经济基础作为理论支撑，但是对函数形式设定要求严格，一旦函数形式设定错误，所测算的产能利用率可信度也随之降低。

3.协整法：Shaikh and Moudud （2004）认为产出受到企业固定资本存量的影响，两者之间具有稳定的长期关系，所以提出了协整法测量产能利用率。

随机前沿分析(新)PPT课件

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采用线性规划方法计算前沿面, 确定性前沿生产函数把影响最优产出和平均产出的全部误差统归入单侧的一个误差项ε中, 并将其称为生产非效率. 随机前沿生产函数( Stochastic Frontier Production Function)在确定性生产函数的基础上提出了具有复合扰动项的随机边界模型。其主要思想为随机扰动项ε应由v 和u 组成, 其中v 是随机误差项, 是企业不能控制的影响因素, 具有随机性, 用以计算系统非效率; u是技术损失误差项, 是企业可以控制的影响因素, 可用来计算技术非效率。参数型随机前沿生产函数体现了样本的统计特性, 也反映了样本计算的真实性。
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生产率和效率的度量涉及到生产函数。DEA方法的特点是将有效的生产单位连接起来，用分段超平面的组合也就是生产前沿面来紧紧包络全部观测点，是一种确定性前沿方法，没有考虑随机因素对生产率和效率的影响。随机前沿生产函数则解决了这个问题。
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前沿生产函数(Frontier Prodution Function)反映了在具体的技术条件和给定生产要素的组合下, 企业各投入组合与最大产出量之间的函数关系。通过比较各企业实际产出与理想最优产出之间的差距可以反映出企业的综合效率。
但非参数方法存在的最大局限是: 该方法主要运用线性规划方法进行计算, 而不像参数方法有统计检验数作为样本拟合度和统计性质的参考; 另外, 非参数方法对观测数有一定的限制, 有时不得不舍弃一些样本值, 这样就影响了观测结果的稳定性。因此, 我们在这里选择参数方法进行前沿生产函数的计算。
在参数型前沿生产函数的研究中, 围绕误差项的确立, 又分为随机性和确定性两种方法。首先, 确定性前沿生产函数不考虑随机因素的影响, 直接

基于SFA方法的中国智能制造业全要素生产率研究

基于SFA方法的中国智能制造业全要素生产率研究*申丹虹崔张鑫内容摘要：本文基于随机前沿分析（SFA）和Malmquist法对我国2010—2018年的智能制造业①上市公司的全要素生产率进行了测算和分解，以探寻智能制造业的发展现状及存在的问题，从而找到提升路径。

结果表明：智能制造业目前还处于规模递减的状态，但是发展潜力很大。

智能制造业的全要素生产率年均增长为 5%，主要归因于技术水平的落后，说明智能与制造业的融合并没有消除“信息技术生产率悖论”的存在。

我国依然要加大对技术创新的投入并加强对高素质人才和管理人才的投入，推进要素的优化配置以及增加资本的投入从而促进制造业的高质量发展。

关键词：智能制造业；全要素生产率；Malmquist；随机前沿函数中图分类号：C812 文献标识码：A 文章编号：1004-7794(2021)01-0048-06DOI: 10.13778/ki.11-3705/c.2021.01.006一、引言和文献综述在互联网、大数据、云计算等技术不断发展的基础上，人工智能催生了一批新技术，引领着新一轮的科技革命和产业变革，各领域对人工智能的应用加速推进，在此背景下，人工智能和制造业的融合，可以为制造业的高质量发展提供新动能。

米晋宏等（2020）运用上市公司的数据实证研究分析了人工智能技术的应用对制造业产业结构的升级有促进作用[1]。

付文宇等（2020）通过2003—2018年30个省份的面板数据实证分析表明人工智能通过技术的创新和人才资本的积累效应促进了了制造业的升级[2]。

智能制造业是人工智能和制造业的深度融合。

目前，对于智能制造业全要素生产率的研究是热点话题。

葛金田（2019）提出生产率是衡量竞争力和经济可持续发展的重要影响因素，因而提高智能制造业全要素生产率极其重要[3]。

一些学者认为智能促进制造业全要素生产率的提升，刘亮等（2020）证伪了“信息技术生产率悖论”的存在，指出人工智能对中高技术行业生产率的提升效应强[4]。

stata随机前沿模型sfa方法

stata随机前沿模型sfa方法随机前沿模型（Stochastic Frontier Analysis，简称SFA）是一种经济学方法，用于评估生产或效率的前沿水平和技术效率。

本文将介绍SFA方法的基本原理和应用领域，并探讨其在实际研究中的价值和局限性。

SFA方法最初由Aigner、Lovell和Schmidt在1977年提出，旨在解决生产要素利用效率评估中的随机误差和不可观测因素的问题。

该方法将生产函数分为两个部分：前沿函数和误差项。

前沿函数描述了理论上的最大产出水平，而误差项则捕捉了技术效率的偏差。

通过估计前沿函数和技术效率，SFA方法可以提供对生产效率的准确评估。

SFA方法的应用领域广泛，包括农业、制造业、金融业等。

在农业领域，SFA方法可以评估农民的生产效率，帮助政府制定农业政策和资源配置。

在制造业领域，SFA方法可以评估企业的生产效率，发现潜在的改进空间。

在金融业领域，SFA方法可以评估银行的效率和绩效，指导银行经营和监管。

然而，SFA方法也存在一些局限性。

首先，SFA方法基于对生产函数的假设，需要满足一定的假定条件。

如果这些假定条件不成立，SFA 方法的结果可能失真。

其次，SFA方法对数据的要求较高，需要大样本和高质量的数据。

如果数据质量差或样本量小，SFA方法的结果可能不可靠。

此外，SFA方法对模型的选择和参数的估计也存在一定的主观性和不确定性。

为了提高SFA方法的准确性和可靠性，研究者可以采取一些改进措施。

首先，可以使用更加灵活的模型来捕捉生产函数的非线性关系和异方差性。

其次，可以使用面板数据模型，以提高数据的效率和可靠性。

此外，还可以引入其他变量或控制变量，以更全面地评估生产效率。

SFA方法是一种评估生产效率的重要工具。

通过估计前沿函数和技术效率，SFA方法可以帮助研究者和决策者更好地理解和改进生产过程。

然而，使用SFA方法时需要注意其局限性，并采取相应的改进措施，以提高评估结果的准确性和可靠性。

创业板IPO 定价效率研究--基于随机前沿模型

qiyekejiyufazhan0引言新股发行定价低于新股市场价值的现象普遍存在于各国资本市场，理论上称之为IPO 抑价。

IPO 抑价通常指新股发行上市后二级市场的首日交易价格大于一级市场发行价格的现象，IPO 抑价来源于两个部分，一级市场发行定价的实质性偏低和二级市场交易价格的非理性成分。

鉴于此，本文将结合制度方面从一级市场和二级市场对IPO 定价效率进行考量，实证分析制度层面对上市新股IPO 抑价的影响。

自Rock （1986）首次采用IPO 抑价程度衡量IPO 定价效率进行系统研究以来，国内外学者对IPO 定价效率已进行了大量深入研究并提出了多种理论和假说，Rock （1986），Rund （1993），Lbboston （1994）等研究人员分别从理论和实证角度对此问题进行深入分析。

陈工孟等人（2000）曾尝试运用信息不对称理论解释中国的IPO 抑价；刘煜辉等人（2005）通过分析1995—2003年的样本后提出中国市场“股权分置”和“政府管制”的制度安排是导致高IPO 首日超额收益的根本原因；周孝华等人（2006）的研究表明核准制的IPO 定价效率要高于审批制，从而为我国证券市场的制度改革提供理论依据；李志文等人（2006）对通过1991—2004年样本的研究发现，证监会的市盈率管制是中国IPO 抑价的主要原因；田利辉（2010）指出中国的IPO 超额抑价是因股票市场受到严格管制而产生的制度性抑价，是政府干预市场的结果；张小成等人（2011）试图引入机构投资者的异质预期，通过扩展信息不对称理论解释中国的IPO 高抑价。

王冰辉（2013）进一步从IPO 时机的角度入手，研究发现中国特殊的市盈率管制政策改变了公司进行IPO 的成本，从侧面表明了制度对于IPO 行为所产生的重要影响。

宋顺林和唐斯圆（2017）的研究发现，定价管制期间的IPO 溢价相对于定价市场化阶段显著更高且二级市场投资者情绪越高、新股上市前价值不确定性越大，定价管制对IPO 溢价的影响越大。

随机前沿引力模型和贸易引力模型

随机前沿引力模型和贸易引力模型随机前沿引力模型和贸易引力模型是经济学中用来分析贸易流动的两种引力模型。

这两种模型都是基于经济学中的引力理论，但在模型结构和方法上存在不同。

随机前沿引力模型是由托宾和波登在1977年首次提出的。

这个模型的核心思想是，贸易流动取决于国家之间的相对竞争优势和国家之间的距离。

该模型的基本假设是，贸易流动是由生产成本以及交易成本来决定的。

它认为，生产成本是决定贸易流动的关键因素，而交易成本则是限制贸易流动的主要障碍。

在这个模型中，国家的相对竞争优势决定了其生产成本，而国家之间的距离则影响了交易成本。

较低的生产成本和较低的交易成本会促进贸易流动。

与此不同，贸易引力模型是由安德森和芬奇在1973年提出的。

贸易引力模型的核心思想是，贸易流动取决于国家之间的经济规模和经济距离。

这个模型的基本假设是，贸易流动是由国家经济规模的吸引力和国家之间的经济距离的阻力来决定的。

它认为，国家的经济规模决定了其对贸易流动的吸引力，而国家之间的经济距离则会对贸易流动产生阻力。

较大的经济规模和较小的经济距离会促进贸易流动。

在实际应用中，随机前沿引力模型和贸易引力模型都被广泛用于分析贸易流动。

其中，随机前沿引力模型更注重生产和交易成本的考虑，适用于分析与生产成本和交易成本密切相关的商品贸易。

而贸易引力模型更注重经济规模和经济距离的考虑，适用于分析较为一般的商品贸易。

随机前沿引力模型和贸易引力模型都有其局限性。

首先，这两个模型都基于一些简化的假设，比如不考虑非贸易因素对贸易流动的影响。

此外，随机前沿引力模型和贸易引力模型都是静态模型，不能分析贸易流动的动态变化。

总之，随机前沿引力模型和贸易引力模型是两种常用的引力模型，用来分析贸易流动。

尽管这两个模型在模型结构和方法上存在不同，但它们都为我们理解贸易流动提供了重要的理论工具。

在实际应用中，我们可以根据不同的需求选择适合的模型来进行分析。

随机前沿模型的stata操作步骤

随机前沿模型的stata操作步骤
随机前沿模型是一种经济学中常用的模型，用于分析企业的投入决策和产出产量之间的关系。

下面是使用Stata进行随机前沿模型操作的步骤：
1. 数据准备：首先，将需要的数据导入Stata软件。

通常，数据包括企业的投入变量和产出变量。

投入变量可以包括劳动、资本等，产出变量可以是企业的产量。

2. 构建模型：使用Stata的命令语言构建随机前沿模型。

模型的形式可以是线性的，也可以是非线性的。

在模型中，需要指定产出变量对投入变量的函数关系，并将误差项引入模型中。

3. 拟合模型：使用Stata的拟合命令拟合随机前沿模型。

Stata 提供了多种拟合方法，可以选择适合自己数据的方法。

拟合模型后，可以获取模型的拟合参数和相关统计量。

4. 诊断检验：进行模型的诊断检验。

Stata提供了多种诊断命令，如残差检验、异方差检验等。

这些检验可以帮助我们判断模型的拟合效果和假设前提的合理性。

5. 结果解释：根据模型的拟合结果进行解释。

可以通过拟合结果中的回归系数来判断各个变量对产出的影响程度。

同时，还可以通过产出的预测值和残差来判断模型的解释能力和预测准确度。

6. 结论总结：最后，根据模型的结果进行结论总结。

可以根据模型的结果来判断企业的投入决策和产出产量之间的关系，并提出相应的政策建议。

以上是使用Stata进行随机前沿模型操作的一般步骤，具体操作可以根据具体的模型和数据进行调整和修改。

随机前沿模型（SFA）-原理解读

随机前沿模型（SFA）-原理解读随机前沿模型（SFA ）原理和软件实现一、SFA 原理在经济学中，常常需要估计生产函数或者成本函数。

生产函数f (x)的定义为：在给定投入x 情况下的最大产出。

但现实中的产商可能达不到最大产出的前沿，为了，假设产商i 的产量为：i i i y f (x ,)βξ= （1）其中，β为待估参数；i ξ为产商i 的水平，满足i 01ξ<≤。

如果i =1ξ，则产商i 正好处于效率前沿。

同时，考虑生产函数还会受到随机冲击，故将方程（1）改写成：i v i i i y f (x ,)e βξ= （2）其中，i v e 0>为随机冲击。

方程（2）意味着生产函数的前沿i v i f (x ,)e β是随机的，故此类模型称为“随机前沿模型”（stochastic frontier model ）。

随机前沿模型最早由Aigner, Lovell and Schmidt(1977)提出，并在实证领域运用广泛，Kumbhakar and Lovell(2000)为该领域的研究写了一本著作，有兴趣的同学可以去参考。

假设o k1i 1i ki f (x ,)e x x ββββ=L （柯布道格拉斯生产函数，共有K 个投入品），则对方程（2）取对数可得：K i 0k ki i i k 1ln y =+ln x ln ββξν=++∑ （3）由于i 01ξ<≤，故i ln 0ξ≤。

定义i i u =-ln 0ξ≥，则方程3可以写成：Ki 0k ki i i k 1ln y =+ln x -u ββν=+∑ 其中，i u 0≥为“无效率”项，反映产商i 距离效率前沿面的距离。

混合扰动项i i i ενμ=-分布不对称，使用OLS 估计不能估计无效率项i u 。

为了估计无效率项i u ，必须对i i νμ、的分布作出假设，并进行更有效率的MLE （最大似然估计）估计。

一般，无效率项的分布假设有如下几种：(1)半正态分布(2)截断正态分布(3)指数分布在一般的论文中，使用的最多的是半正态分布随机前沿模型可以很容易地用于估计成本函数，经过与生产函数的随机前沿模型类似的推导可得：Ki 0y i k ki i i k 1ln c =+lny ln P +u βββν=++∑ 其中，i c 为产商i 的成本，i y 为产出，ki P 为要素K 的价格，i u 为无效率项，i ν为成本函数的随机冲击。

随机前沿分析在医院效率评价中的应用

数量的种类。本研究采用随机前沿生产函数来测算医院的技术效率。随机前沿成本函数的基本函数形式为：ｉｆｖ＋“）ｉ，，。式中应变量ｙＹ：＋（ｆ＝１ … Ｊｖｆ
家县级及以上公立医院五年的成本效率和技术效率。在测算不同效率值时，机前沿生产函数和成本函数随
效率；似然比检验、秩相关分析、主成分分析等方法相继用于研究函数的最适模型和指标体系。结果随机前沿生产函数应变量为工作量所得技术效率为０４３而应变量为主成分分析所得综合指标时技术效率上升为０７４．１，．９。随机前沿成本函数应变量为总可变成本所得成本效率值为０８４应变量为总成本所得技术效率值为０５０，者相关系数为０３８解释．２，．４二．９；变量不含价格指标所得技术效率值为０４３包含价格指标所得技术效率值为０４２．１，．７。结论采用随机前沿生产函数评价医院的技术效率时，若应变量只选用工作量所得效率值并不理想；采用随机前沿成本函数评价医院的成本效率时，解释变
方法是继数据包络分析之后另一种用于评价医院效率的方法。该方法将随机误差从低效率中分离出来，从而更准确地估计出医院的低效率值。ＳＡ包含生产Ｆ函数和成本函数两种形式，者研究的是技术效率，前后
者主要评价成本效率。既往研究主要运用ＳＡ方法Ｆ来测算医院的成本效率，将其用于测算医院技术效率的研究较少。本研究将该方法应用于测算四川省３０４

基于随机前沿分析的房地产上市公司X-效率测度

叶旭黄冬冬：基于随机前沿分析的房地产上市公司 × 一效率测度
基于随机前沿分析的房地产上市公司ｘ一效率测度
叶旭黄冬冬
（、１重庆丁商大学会计学院重庆４０６；、中师范大学经济管理学院湖北武汉４０７）００７２华３００
摘要：文结合房地产预收制度的特点，立适合该行业ｘ本建一效率测度的随机前沿分析模型。果表明，结
业，直接间接带动多个产业，投资对国内生产总值的贡献率较大，房地产投资占全社会固定资产投资的比例也很高。房地产行业作为典
型的资本密集型并具有周期性特征的行业，具有投资周期长、资金链脆弱等特点，对房地产公司经营与管理能力要求高。这些特点使得房地产上市公司的绩效评价更为复杂。寻找目前房地产行业最有效的公司作为示范标杆，找出差距，有助于分析改善效率的主要影响
地。地越大，余说明该企业的ｘ效率越低。一从研究方法上讲，目前效率分析主要常用的工具是数据包络分析（Ｅ和随机前沿分析ＤＡ）
（ｔｈｓｃｒｎｉＡａｓ）Ｓｏａｔｏｔｒｎｌｉ两种方法。ｃｉＦｅｙｓ李双杰，范超（０９系统的比较了这两种方法的优劣。２０）相对于数据包络分析（Ｅ而言，ＤＡ）随机前
房地产行业的ｘ一效率偏低，呈现逐年上升趋势；的单边似然比检验可知，地产上市公司的ｘ但由房一效率存在显著差异，两极分化现象严重；固定资产净值与产出指标主营收入之间存在“ Ｕ现象” 具有“ 倒，门槛效应” 应付工资与主营收入之间存在 “ ｕ现象”在一定条件下可以固化为激励机制。，正，

随机前沿生产函数 (2)

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一般常见的函数形式
函数类型线性函数
函数式
科布道格拉斯函数
二次函数
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标准化二次函数
超对数函数
广义列昂惕夫（Leontief）
固定替代弹性函数(CES)
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2. 随机前沿生产函数
• 2.1 相关理论知识 • 2.2 发展进程 • 2.3 随机前沿生产函数 • 2.4 估计参量 • 2.5 假设检验
公司合理划分投入成份，并合理安排对应价格和生产技术
的能力。
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2.2 发展进程
• 20世纪20年代，美国经济学家道格拉斯（P·Douglas）
与数学家柯布（C·Cobb）合作提出了生产函数理论，开始了生产率在经济增长中作用的定量研究。
• 1957年，美国经济学家罗伯特·索洛（R·Solow）在
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• 由式（1）确定的模式被称为随机前面生产函数，产
出值的上界是随可以是负值，因此随机前沿面的产出对于前沿面
模型的确定部分
是有偏差的。随机前沿面模型的
这些重要特点可以通过图示说明。为了方便说明，首先
要限定只有唯一的投入获得产出。在这个前提下的
类似于经济学中所说的“帕累托最优”, 我们称之为前沿面。
当前您正在查阅第十五页，共五十一页。
•
前沿生产函数(Frontier Prodution Function)反映了在具
体的技术条件和给定生产要素的组合下, 企业各投入组合与
最大产出量之间的函数关系。通过比较各企业实际产出与
理想最优产出之间的差距可以反映出企业的综合效率。

边界函数和前沿函数

边界函数和前沿函数
边界函数（Boundary function）和前沿函数（Frontier function）是在不同领域中使用的概念，下面对它们进行解释：
1.边界函数：边界函数是在数学和计算机科学中使用的概念。

它指的是函数的一种属性，用于描述函数在给定集合的边
界上的行为。

边界函数可以确定函数在边界上的极限、连
续性或其他性质。

2.前沿函数：前沿函数在经济学和生产理论中是一个常用的
概念。

它表示在给定资源和技术条件下，生产者所能够实
现的最佳产量或效益。

前沿函数用于描述生产可能性的边
界，即在不增加资源或改变技术情况下，某一生产要素的
增加将导致其他生产要素减少的情况。

总结来说，边界函数用于描述函数在给定集合的边界上的行为，而前沿函数则用于描述经济学中资源和产出之间的最佳关系。

这两个概念在不同的领域中有不同的应用和含义。

基于随机前沿法的中国商业银行成本效率分析的开题报告

基于随机前沿法的中国商业银行成本效率分析的开题报告一、选题背景商业银行是金融行业中最主要的机构之一，对于国家经济的发展起到了至关重要的作用。

在全球化和市场化的背景下，中国的商业银行也逐渐融入全球化的经济体系，竞争也愈加激烈。

因此，研究银行的成本效率问题，为商业银行的经营管理和发展提供指导，对于促进经济可持续发展和金融稳定具有重要的实际意义。

二、研究目的和意义本研究旨在通过随机前沿法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）分析中国商业银行的成本效率，确定银行经营成本的核心问题，提升银行的成本效率，以此改善银行的服务质量和盈利能力，从而全面提高银行的运营效率。

三、研究方法本文将采用SFA方法来估算中国商业银行的成本效率，该方法适合实现由外部环境和内部管理影响的银行生产效率评价。

SFA方法将银行的成本效率问题分解为两个部分：第一个部分是由特定的银行经营管理活动所导致的效率损失，即技术效率；第二个部分是随机因素所导致的效率损失，即随机误差项。

该方法将是使用Eviews 9.5进行模拟分析并获得结果。

四、预期研究结果通过本研究，预计可以获得以下结果：1）分析商业银行成本的核心问题，把握商业银行的经营模式，制定更加精准的经营策略，提高客户满意度和忠诚度；2）对商业银行成本效率指标进行比较评估，找出评估指标低的银行，制定计划提高银行的运营效率；3）通过随机前沿法拟合银行成本效率的实际情况，为银行业管理和监管部门提供决策支持，提升银行的控制和规范水平。

综上所述，本研究将从中国商业银行的成本效率入手，透视银行的经营现状和问题，为中国商业银行的可持续发展提供依据，发掘银行的问题，制定相应的解决方案。

商业银行信用风险案例

商业银行信用风险案例摘要：本文利用包含和不包含信用风险的两组样本，运用随机前沿方法（SFA）对2000-2007年我国十四家商业银行某-效率值进行估算。

结果显示：信用风险对我国商业银行效率的测度存在较大影响，不考虑它们往往导致低估商业银行的效率水平；经信用风险调整后的效率水平要高于调整前的效率水平，信用风险对国有银行和股份制银行的效率水平都产生了影响，其中对股份制银行的影响最大。

关键字：商业银行；银行效率；信用风险；SFA一、引言商业银行作为我国金融机构的重要组成部分，和其他企业一样，最终目的是追求利润最大化，在商业银行的运营过程中必须优化资源配置，力求以最少的投入实现最大的产出，在追求利润最大化的过程中，银行业的效率是其竞争力的集中体现，因而商业银行效率一直都是学术界研究的重要课题。

随着银行业的全面开放,国内银行面临的市场风险、操作风险和信用风险等风险因素将会变得更为错综复杂。

信用风险作为最主要的银行风险，对商业银行的效率有显著的影响，如何把握风险与利润、风险与发展之间的平衡，使银行既不承受过大的风险，又能保持适当的发展，具有十分重大的意义。

二、SFA方法参数方法在测度银行效率时，需要规定效率前沿函数的具体形式，并通过样本银行数据对其进行参数估计。

随机前沿法是效率前沿分析的一种参数方法，最初是由Aigner,Lovell,andSchmidt(1977)提出，该方法认为由于随机干扰项和某无效率项的存在使得待考察银行与效率前沿银行发生偏离，同时该方法假定无效率项服从半正态分布，随机误差项服从标准正态分布。

SFA方法主要用来研究商业银行的成本效率水平。

SchmidtandLovell(1979)提出如下的随机前沿成本函数：Y�i=某�iβ+(V�i+U�i)i=1，……N（1）其中，Y�i是第i个公司的生产成本（或生产成本的对数）；某�i 是第i个公司投入价格和产出（或其变换）的K某1向量；β是未知参数的向量；V�i是随机误差项，服从标准正态分布，V�i~N(0,σ�V�2)，并且独立于U�i；U�i是非负的随机变量，它被用来解释生产成本的无效率，常常被假设服从单边分布，U�i~|N(0,σ�U�2|分布。

Frontier说明

Frontier4.1是一款专门用于完成随机前沿分析的软件，它可以用最大似然法估计随机前沿成本模型(Stochastic Frontier Cost Model)和随机前沿生产模型(Stochastic Frontier Production Model)。

在这里，我们主要简单介绍一下Frontier的使用方法，暂时不对随机前沿这个方法做详细的展开。

程序解包后，最主要的是4个文件，Front41.exeFront41.000Front41forFront41.eer。

这是程序运行所必须的。

程序还附带了有一个例子，原数据文件是Eg1.xls。

Front41进行一次运算需要有数据文件、命令文件和输出文件，当然，输出文件是程序自动生成的。

但我们必须在程序文件中指定输出文件名。

现在我们首先介绍一下数据文件。

用记事本打开EG1-dta.txt，会发现这是一个纯文本文件。

数据文件的格式必须是3+k[+p]列，并且是按照一下顺序1）评价体系的序号i DMU （1-n）2）期数t（1-t）3）因变量Y it4）自变量x1it……3+k）x kit[3+k+1）z1it……3+k+p）zpit注：z变量只在用模型2估计时才被用到，也就是无效率模型中的变量（如果开始选择模型2，表示需要估计无效率模型的系数，必须输入无效率模型中的变量）对于n个评价体系中，每一个必须有一条记录，对于第1期和第t期，至少要有一条记录。

如果您用的是单一的横截面数据，那么这一列（即第二列）全赋值为1。

数据文件中不能包含变量名，但是您可以从excel中直接复制过去命令文件：程序有两种方式接受命令，在运行程序后会让您首先选择。

如果选t，即直接输入命令，选f则是从命令文件中读取，程序会提示您指定程序文件名。

通常我们选择从文件读取，方便我们修改程序。

我们可以参照示例进行修改1.模型的选择1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL2.数据文件名（文件格式一定.dat格式）3.输出文件名（文件格式一定.dat格式）4.选择生产模型或成本模型5.变量是不是已经进行对数运算6.横截面单位数目7.时期数目8.总记录数9.自变量个数（如果选择模型1，就是实际的自变量个数；如果选择模型2，一定不要包括无效率模型中的自变量个数，也就也下面11项中z的个数）10.当我们假设U为半正态分布是选n，11.选模型1时，当我们只有一个时期的数据时，选n，反之可选y；开篇选择模型2时，一定要输入z变量的个数；12：选n，否则我们要手动知道格点搜索的初始值我们主要获取最终的最大似然法得到的系数的估计，即检验，以及TE的估计。