Metoda DEA+ w wersji jednoproduktowej

• Authors: Prędki Artur

Title variants

EN

Single-Product Version of the DEA+ Method

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

W artykule opisano DEA+, która jest jedną z metod służących do estymacji funkcji produkcji oraz miar efektywności technicznej. W pracy rozważono przypadek jednoproduktowy. Przedstawiono semiparametryczny model graniczny, będący podstawą teoretyczną metody oraz sam jej przebieg, wraz z uwagami krytycznymi dotyczącymi prawidłowości funkcjonowania procedury. Całość kończy przykład empiryczny ilustrujący zastosowanie metody, przy wybranych założeniach modelowych w odniesieniu do rozkładów składowych złożonego czynnika losowego.

EN

In the article we present the DEA+ method as a tool for estimation of production function and technical efficiency measures. We restrict the scope of the study only to the single-product case. Once the underlying, semiparametric frontier model is discussed, we proceed with demonstrating the very algorithm of DEA+, and provide some critique of its validity. Finally, the method is illustrated with an empirical analysis under certain choices of distributions for each of the random variables constituting the composed error.

Keywords

PL

DEA+; semiparametryczny model graniczny; funkcja produkcji; efektywność techniczna

EN

DEA+; semiparametric frontier model; production function; technical efficiency

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Przegląd Statystyczny
• Year: 2014
• Volume: 61
• Issue: 2
• Pages: 115-129

Contributors

author

Prędki Artur

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Katedra Ekonometrii i Badań Operacyjnych, ul. Rakowicka 27, 31-510 Kraków

References

• Aigner D., Lovell C. A. K., Schmidt P., (1977), Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Models, Journal of Econometrics, 6, 21-37.
• Banker R. D., (1993), Maximum Likelihood, Consistency and Data Envelopment Analysis: A Statistical Foundation, Management Science, 39 (10), 1265-1273.
• Bierens H. J., (1994), Topics in Advanced Econometrics, Cambridge University Press, Cambridge.
• Gstach D., (1998), Another Approach to Data Envelopment Analysis in Noisy Environments: DEA+, Journal of Productivity Analysis, 9, 161-176.
• Gstach D., (1999), Technical Efficiency in Noisy Multi-Output Settings, CEJOR 7, 93-110.
• Kumbhakar S. C., Lovell C. A. K., (2000), Stochastic Frontier Analysis, Cambridge University Press, Cambridge.
• Kuosmanen T., Kortelainen M., (2012), Stochastic Non-Smooth Envelopment of Data: Semi-Parametric Frontier Estimation Subject to Shape Constraints, Journal of Productivity Analysis, 38, 11-28.
• Meeusen W., Van den Broeck J., (1977), Efficiency Estimation from Cobb-Douglas Production Functions with Composed Error, International Economic Review, 18 (2), 435-444.
• Osiewalski J., Wróbel-Rotter R., (2002), Bayesowski model efektów losowych w analizie efektywności kosztowej (na przykładzie elektrowni i elektrociepłowni polskich), Przegląd Statystyczny, 50 (2), 47-68.
• Prędki A., (2012), Wybrane metody estymacji w semiparametrycznym modelu granicznym, Przegląd Statystyczny, 59 (3), 215-232.
• Tate M. W., Brown S. M., (1970), Note on the Cochran Q test, JASA, 65 (329), 155-160.