高手解決下，急

是 否 +2 論壇幣

k人 參與回答

經(jīng)管之家送您一份

應(yīng)屆畢業(yè)生專屬福利!

求職就業(yè)群

趙安豆老師微信：zhaoandou666

經(jīng)管之家聯(lián)合CDA

送您一個全額獎學(xué)金名額~ !

立即領(lǐng)取

感謝您參與論壇問題回答

經(jīng)管之家送您兩個論壇幣！

+2 論壇幣

想要分析生豬養(yǎng)殖不同規(guī)模的效率問題，用面板數(shù)據(jù)，每年80個樣本，共6年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。如果用CD生產(chǎn)函數(shù)模型進(jìn)行分析結(jié)果沒有問題，可是如果用技術(shù)中性的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)分析，估計結(jié)果如下：得到的每年的技術(shù)效率都一樣,問題出在那里?請高手賜教,萬分感謝.
1               1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL
tr2.dta         DATA FILE NAME
tr2.out         OUTPUT FILE NAME
1               1=PRODUCTION FUNCTION, 2=COST FUNCTION
y               LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N)
80              NUMBER OF CROSS-SECTIONS
6               NUMBER OF TIME PERIODS
480            NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL
15               NUMBER OF REGRESSOR VARIABLES (Xs)
Y               MU (Y/N) [OR DELTA0 (Y/N) IF USING TE EFFECTS MODEL]
Y               ETA (Y/N) [OR NUMBER OF TE EFFECTS REGRESSORS (Zs)]
n               STARTING VALUES (Y/N)
                IF YES THEN     BETA0              
                                BETA1 TO
                                BETAK            
                                SIGMA SQUARED
                                GAMMA
                                MU              [OR DELTA0
                                ETA                 DELTA1 TO
                                                      DELTAP]
                                NOTE: IF YOU ARE SUPPLYING STARTING VALUES
                                AND YOU HAVE RESTRICTED MU [OR DELTA0] TO BE
                                ZERO THEN YOU SHOULD NOT SUPPLY A STARTING
                                VALUE FOR THIS PARAMETER.
the final mle estimates are :
                 coefficient     standard-error    t-ratio
  beta 0        -0.48362151E+01  0.10000000E+01 -0.48362151E+01
  beta 1         0.52152261E-01  0.10000000E+01  0.52152261E-01
  beta 2         0.15596202E+01  0.10000000E+01  0.15596202E+01
  beta 3         0.12294481E+01  0.10000000E+01  0.12294481E+01
  beta 4         0.11591420E+01  0.10000000E+01  0.11591420E+01
  beta 5         0.95976234E-02  0.10000000E+01  0.95976234E-02
  beta 6        -0.48330121E-01  0.10000000E+01 -0.48330121E-01
  beta 7        -0.27089499E-02  0.10000000E+01 -0.27089499E-02
  beta 8         0.43349368E-01  0.10000000E+01  0.43349368E-01
  beta 9        -0.17698714E-01  0.10000000E+01 -0.17698714E-01
  beta10        -0.36211612E-01  0.10000000E+01 -0.36211612E-01
  beta11        -0.19410827E+00  0.10000000E+01 -0.19410827E+00
  beta12        -0.11910211E+00  0.10000000E+01 -0.11910211E+00
  beta13        -0.73167896E-01  0.10000000E+01 -0.73167896E-01
  beta14        -0.10498672E-02  0.10000000E+01 -0.10498672E-02
  beta15         0.65802145E-02  0.10000000E+01  0.65802145E-02
  sigma-squared  0.78092794E-02  0.10000000E+01  0.78092794E-02
  gamma          0.68000000E+00  0.10000000E+01  0.68000000E+00
  mu             0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00
  eta            0.00000000E+00  0.10000000E+01  0.00000000E+00
log likelihood function =   0.67639930E+03
LR test of the one-sided error =   0.11354046E+03
with number of restrictions = 3
[note that this statistic has a mixed chi-square distribution]
number of iterations =      1
(maximum number of iterations set at :   100)
number of cross-sections =     80
number of time periods =      6
total number of observations =    480
thus there are:      0  obsns not in the panel

technical efficiency estimates :

efficiency estimates for year      1 :
     firm             eff.-est.
       1           0.97170502E+00
       2           0.97697659E+00
       3           0.98013832E+00
       4           0.99037321E+00
       5           0.95611261E+00
       6           0.93209434E+00
       7           0.99089211E+00
       8           0.93453821E+00
       9           0.97818312E+00
      10           0.96667362E+00
      11           0.92322724E+00
      12           0.95031424E+00
      13           0.89458513E+00
      14           0.92317893E+00
      15           0.94647475E+00
      16           0.93690453E+00
      17           0.96672425E+00
      18           0.98465733E+00
      19           0.90597041E+00
      20           0.94484994E+00
      21           0.96149912E+00
      22           0.95634897E+00
      23           0.95738714E+00
      24           0.99178092E+00
      25           0.92957659E+00
      26           0.90069890E+00
      27           0.97646169E+00
      28           0.96340602E+00
      29           0.97390353E+00
      30           0.93835277E+00
      31           0.96147189E+00
      32           0.99578393E+00
      33           0.94785821E+00
      34           0.93851759E+00
      35           0.89817946E+00
      36           0.90585840E+00
      37           0.98789795E+00
      38           0.95955731E+00
      39           0.91390484E+00
      40           0.85237066E+00
      41           0.92615052E+00
      42           0.94195278E+00
      43           0.94578816E+00
      44           0.98922499E+00
      45           0.93497212E+00
      46           0.88748118E+00
      47           0.98684241E+00
      48           0.93804995E+00
      49           0.97623528E+00
      50           0.91492013E+00
      51           0.94120080E+00
      52           0.98693255E+00
      53           0.97221139E+00
      54           0.92240951E+00
      55           0.91739410E+00
      56           0.87092168E+00
      57           0.98881884E+00
      58           0.96112513E+00
      59           0.91978564E+00
      60           0.91305750E+00
      61           0.92346994E+00
      62           0.91973672E+00
      63           0.92338746E+00
      64           0.98133974E+00
      65           0.90212428E+00
      66           0.91770219E+00
      67           0.91666810E+00
      68           0.87871598E+00
      69           0.94101316E+00
      70           0.89030900E+00
      71           0.92134060E+00
      72           0.93285927E+00
      73           0.93936980E+00
      74           0.89462833E+00
      75           0.92571870E+00
      76           0.93180679E+00
      77           0.97253312E+00
      78           0.93934838E+00
      79           0.91954370E+00
      80           0.99655462E+00

mean eff. in year   1 =  0.94211293E+00


efficiency estimates for year      2 :
     firm             eff.-est.
       1           0.97170502E+00
       2           0.97697659E+00
       3           0.98013832E+00
       4           0.99037321E+00
       5           0.95611261E+00
       6           0.93209434E+00
       7           0.99089211E+00
       8           0.93453821E+00
       9           0.97818312E+00
      10           0.96667362E+00
      11           0.92322724E+00
      12           0.95031424E+00
      13           0.89458513E+00
      14           0.92317893E+00
      15           0.94647475E+00
      16           0.93690453E+00
      17           0.96672425E+00
      18           0.98465733E+00
      19           0.90597041E+00
      20           0.94484994E+00
      21           0.96149912E+00
      22           0.95634897E+00
      23           0.95738714E+00
      24           0.99178092E+00
      25           0.92957659E+00
      26           0.90069890E+00
      27           0.97646169E+00
      28           0.96340602E+00
      29           0.97390353E+00
      30           0.93835277E+00
      31           0.96147189E+00
      32           0.99578393E+00
      33           0.94785821E+00
      34           0.93851759E+00
      35           0.89817946E+00
      36           0.90585840E+00
      37           0.98789795E+00
      38           0.95955731E+00
      39           0.91390484E+00
      40           0.85237066E+00
      41           0.92615052E+00
      42           0.94195278E+00
      43           0.94578816E+00
      44           0.98922499E+00
      45           0.93497212E+00
      46           0.88748118E+00
      47           0.98684241E+00
      48           0.93804995E+00
      49           0.97623528E+00
      50           0.91492013E+00
      51           0.94120080E+00
      52           0.98693255E+00
      53           0.97221139E+00
      54           0.92240951E+00
      55           0.91739410E+00
      56           0.87092168E+00
      57           0.98881884E+00
      58           0.96112513E+00
      59           0.91978564E+00
      60           0.91305750E+00
      61           0.92346994E+00
      62           0.91973672E+00
      63           0.92338746E+00
      64           0.98133974E+00
      65           0.90212428E+00
      66           0.91770219E+00
      67           0.91666810E+00
      68           0.87871598E+00
      69           0.94101316E+00
      70           0.89030900E+00
      71           0.92134060E+00
      72           0.93285927E+00
      73           0.93936980E+00
      74           0.89462833E+00
      75           0.92571870E+00
      76           0.93180679E+00
      77           0.97253312E+00
      78           0.93934838E+00
      79           0.91954370E+00
      80           0.99655462E+00

mean eff. in year   2 =  0.94211293E+00


   之前沒有接觸過，是新手,所以很多問題不明白，希望高手指教,謝謝

掃碼加我 拉你入群

請注明：姓名-公司-職位

以便審核進(jìn)群資格，未注明則拒絕

分享0 收藏1 回帖

關(guān)鍵詞：observations Restrictions distribution observation coefficient 高手 解決

開玩笑啊啊

怎么了?開玩笑?

想幫你來著 可實在看不懂 跟你一起搬板凳等好了