1. 2つの方法の違い
1.1 SFA
確率的フロンティア分析 (SFA) は、経済データのパフォーマンスとそれらの関係を研究するために使用できる手法です。経済学者が投資を決定する際に、投資ポートフォリオのリスクとリターンをより適切に分析するのに役立ちます。
1.2 DEA
データエンベロープメント分析 (DEA) は、組織のパフォーマンスを評価するために使用される分析手法です。これは、さまざまな組織のパフォーマンスを比較したり、そのパフォーマンスを他の組織のパフォーマンスと比較したりするために使用できます。また、どの組織のパフォーマンスが最も優れているか、どの組織が最もパフォーマンスが悪いかを判断するためにも使用できます。
1.3 機能
どちらも、入出力データに基づいた効率分析 (全要素生産性の尺度) を可能にします。核となる説明変数または説明変数を構築するために使用される人間の言葉。
1.4 概要
| 計画 | SFA | DEA |
|---|---|---|
| メソッドの種類 | パラメータベース | ノンパラメトリックベース |
| ランダム性を考慮するかどうか | はい | いいえ |
| 企業効率仮説 | 実存的な非効率性 | 実存的な非効率性 |
| 必須の変数 | Log（入出力量） - 対数処理 | 入出力量 |
| サポートされているデータ形式 | 断面とパネル | 断面とパネル |
| 産業連関目標 | 複数の入力と単一の出力をサポートします (回帰と同様) | 複数の入力と出力をサポート |
| サンプルサイズ | 小さい | 大きい |
1.5 相補性欠陥
- DEA は複数の入力と複数の出力の効率を測定できますが、ランダムな誤差の影響は無視されます (Sun et al., 2015; Han Dongya and Liu Honwei, 2019)
- DEAに対するSFAの利点は、結果に対するランダムエラーの存在の影響を考慮し、事前に生産機能の形式を決定し、企業の生産プロセスを研究することで、技術効率の計算の精度を向上できることです。 、効率と影響因子の関連性との関係も分析できます。
2. コードの実装
ステップ1
データのログを解除する
ステップ2
以下のデータ形式に合わせて調整してください
ステップ3
コードを持ち込む
% import data of Wang and Ho (2010)
dta=xlsread('Wang(2010)_data.csv');% 读取数据
%Esitamtion
para0=[0.5;0.5;0.1;0.1;0.1;0.5;0.5]; % 设置参数，这里可以用OLS估计出 直接替换
[parameter,ste,robste,LL,BCindex]=PSFA2010(dta,3,para0); % dta 你的数据，3是自变量个数 ，para0初始参数
parameter
这是主函数代码MATLABをベースに実現
ステップ4
結果のエクスポート
独立変数が 3 つあるので、最初の 3 つが独立変数の数となり、
元の X1、X2、X3 にここの係数を掛けて
每个个体每年的效率值
コード転送ゲートを求めます。