• Call: 0888.032.788
  • E-mail: [email protected]
  • Login
Education Blog
  • Trang chủ
  • Chức năng
    • Hướng dẫn
    • Dịch vụ
    • Lý thuyết
    • Làm thuê
    • Luận văn
    • Mẹo vặt
    • Bài báo
  • Báo giá
  • Liên hệ
No Result
View All Result
Hỗ trợ nghiên cứu định lượng
No Result
View All Result
Home Luận văn

Hiệu quả kỹ thuật bởi Phân tích biên ngẫu nhiên SFA

11/06/2020
in Luận văn
0
Hiệu quả kỹ thuật bởi Phân tích biên ngẫu nhiên SFA
Share on FacebookShare on Twitter
Lượt xem:5.550

Hiệu quả kỹ thuật bởi Phân tích biên ngẫu nhiên, hướng dẫn tính hiệu quả phi kỹ thuật trên các mô hình kinh tế quan trọng như Cobb-Douglas hay Translog, phương pháp SFA được áp dụng rộng rãi để tính Hiệu quả kỹ thuật, Tiến bộ công nghệ, Hiệu quả môi trường … Trong bài này chúng tôi sẽ hướng dẫn cho các bạn tính hiệu quả kỹ thuật trên mô hình kinh tế cụ thể được ứng dụng cụ tại một tỉnh cụ thể, giúp cho các bạn dễ dàng hình dung được mô hình Phân tích biến ngẫu nhiên. Trong ví dụ này, chúng tôi ước lượng TE trên phần mềm thống kê R.

Mục lục bài viết

  • SFA là gì?
  • Xây dựng công thức Phân tích biên ngẫu nhiên SFA:
  • Vài định nghĩa liên quan tới Stochastic frontier analysis
    • Efficiency: Khái niệm về hiệu quả
    • Technical efficiency: Hiệu quả kỹ thuật
    • Bài mới !
    • Cách viết khảo lượt nghiên cứu tổng quan nghiên cứu trước luận văn thạc sĩ
    • Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học
    • Phân biệt biến gây nhiễu (Confounding variable)
    • hỗ trợ làm luận văn bao nhiêu tiền ?
    • dịch vụ hỗ trợ nghiên cứu sinh tiến sĩ
    • cần tìm người công bố chung trên scopus
    • phân tích sống sót – sống còn – mô hình Sự kiện
    • hỗ trợ chỉnh sửa data dữ liệu spss stata eveiws r
  • Các phương thức ước lượng hiện quả kỹ thuật (TE):
    • SFA:
    • DEA:
  • Các bước ước lượng Hiệu quả kỹ thuật
    • Lựa chọn hàm Cobb-Douglas hay Translog
    • Kiểm định hiện tượng hiểu quả phi kỹ thuật
    • Kiểm định Hiệu quả phi kỹ thuật là bán chuẩn.
      • Bán chuẩn là gì?
      • Phân phối chuẩn gấp là gì?
  • Kết luận:

SFA là gì?

Phân tích biên ngẫu nhiên (SFA – Stochastic frontier analysis) đề cập đến một nhóm các kỹ thuật phân tích thống kê được sử dụng để ước tính các hàm sản xuất hoặc chi phí trong kinh tế, trong khi tính toán rõ ràng cho sự tồn tại của sự kém hiệu quả của công ty. Từ hoạt động trong định nghĩa này là không hiệu quả, ngụ ý các nhà sản xuất có thể hành xử dưới mức tối ưu trong các quyết định của họ để tối đa hóa hoặc giảm thiểu một số chức năng khách quan (ví dụ: lợi nhuận, sản xuất, doanh thu hoặc chi phí). Nền tảng trí tuệ của sự kém hiệu quả trong kinh tế học có thể bắt nguồn từ các tác phẩm của John Hicks (1938), người cho rằng các nhà độc quyền sở hữu những động lực khác hơn là tối đa hóa lợi nhuận thuần túy; những động lực này có thể dẫn đến sản xuất dưới mức tối ưu. (Xem Kumbhakar và Lovell [2000] để biết các cách hợp lý hóa khác cho sự không hiệu quả trong trạng thái cân bằng và một cuộc thảo luận về nền tảng trí tuệ của nó.)

Đọc thêm:   ước tính cỡ mẫu cho hồi quy

Xây dựng công thức Phân tích biên ngẫu nhiên SFA:

Phương pháp SFA cho phép đánh giá hiệu quả kỹ thuật và giải quyết một số vấn đề liên quan đến các mô hình định lượng của hàm biên, có tính đến các nhân tố đi kèm ảnh hưởng ngẫu nhiên đến quá trình sản xuất, do đó kết quả của SFA cũng mang tính ngẫu nhiên. Phương pháp SFA lần đầu tiên được đề xuất vào năm 1977 bởi hai nhóm tác giả độc lập là Aigner, Lovell và Schmidt, và nhóm Meeusen, Van den Broeck. Mô hình phân tích SFA được tóm gọn như sau:

Yi = f(Xi;B)exp(Vi-Ui)

Yi: là biến đầu ra

Xi: Là các biến đầu vào

Vi: Là sai số ngẫu nhiên độc lập, đồng nhất và đối xứng với mô hình; nó đại diện cho tác động nhiễu ngoài tầm kiểm soát như: thời tiết, sự may rủi, sai số thống kê …

Ui: Hiệu quả phi kỹ thuật

Vài định nghĩa liên quan tới Stochastic frontier analysis

Efficiency: Khái niệm về hiệu quả

Hiệu quả là sự liên quan giữa nguồn lực đầu vào khan hiếm (như lao động, vốn, máy móc thiết bị,…) với kết quả trung gian hay kết quả cuối cùng. Hiểu theo nghĩa rộng, hiệu quả thể hiện mối tương quan giữa các biến số đầu ra thu được (outputs) so với các biến số đầu vào (inputs) đã được sử dụng để tạo ra những kết quả đầu ra đó.

Hiệu quả = Đầu ra /Đầu vào

Technical efficiency: Hiệu quả kỹ thuật

Theo nhà kinh tế học người Anh M. Farrell (1957), hiệu quả hoạt động (operational effi ciency) được chia làm 2 phần: 1) Hiệu quả kỹ thuật hoặc hiệu quả sản xuất (technical efficiency); và 2) Hiệu quả phân phối nguồn lực (allocative efficiency). Hiệu quả kỹ thuật là tối thiểu hóa lượng các yếu tố đầu vào với đầu ra cho trước hoặc tối đa hóa các yếu tố đầu ra với lượng yếu tố đầu vào cho trước .

TE = exp(-Ui) = exp(XiB+Vi-Ui)/exp(XiB+Vi)=Y/Y*

Bài mới !

Cách viết khảo lượt nghiên cứu tổng quan nghiên cứu trước luận văn thạc sĩ

Cách viết khảo lượt nghiên cứu tổng quan nghiên cứu trước luận văn thạc sĩ

21/03/2023
Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học

Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học

26/09/2022
Phân biệt biến gây nhiễu (Confounding variable)

Phân biệt biến gây nhiễu (Confounding variable)

03/06/2022
hỗ trợ làm luận văn bao nhiêu tiền ?

hỗ trợ làm luận văn bao nhiêu tiền ?

22/08/2020
dịch vụ hỗ trợ nghiên cứu sinh tiến sĩ

dịch vụ hỗ trợ nghiên cứu sinh tiến sĩ

11/06/2020
cần tìm người công bố chung trên scopus

cần tìm người công bố chung trên scopus

09/06/2020
phân tích sống sót – sống còn – mô hình Sự kiện

phân tích sống sót – sống còn – mô hình Sự kiện

11/06/2020
hỗ trợ chỉnh sửa data dữ liệu spss stata eveiws r

hỗ trợ chỉnh sửa data dữ liệu spss stata eveiws r

22/08/2020

điều kiện: TE<=1

Đọc thêm:   Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học

Các phương thức ước lượng hiện quả kỹ thuật (TE):

SFA:

Mô hình biên giới ngẫu nhiên lần đầu tiên được đề xuất trong bối cảnh ước tính hàm sản xuất để tính đến hiệu quả của sự kém hiệu quả kỹ thuật. Sự kém hiệu quả làm cho sản lượng thực tế giảm xuống dưới mức tiềm năng (nghĩa là biên giới sản xuất) và cũng làm tăng chi phí sản xuất trên mức tối thiểu (nghĩa là biên giới chi phí). Các ứng dụng gần đây của mô hình được tìm thấy trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu bao gồm lao động, tài chính và tăng trưởng kinh tế. Trong các ứng dụng này, kết quả quan sát được (về tiền lương, đầu tư, v.v.) được mô hình hóa là đi chệch khỏi cấp độ biên giới theo một hướng do các yếu tố như sự bất cân xứng thông tin.

DEA:

Data Envelopment Analysis : Phân tích bao bọc dữ liệu  là một phương pháp không tham số trong nghiên cứu hoạt động và kinh tế để ước tính biên giới sản xuất . Nó được sử dụng để đo lường thực nghiệm hiệu quả sản xuấtcủa các đơn vị ra quyết định (DMU). Mặc dù DEA có mối liên hệ chặt chẽ với lý thuyết sản xuất trong kinh tế học, công cụ này cũng được sử dụng để đo điểm chuẩn trong quản lý hoạt động, trong đó một bộ các biện pháp được chọn để đánh giá hiệu suất của hoạt động sản xuất và dịch vụ. Trong điểm chuẩn, các DMU hiệu quả, như được định nghĩa bởi DEA, có thể không nhất thiết phải tạo thành một biên giới sản xuất, mà là dẫn đến một biên giới thực hành tốt nhất của Anh (Cook, Tone và Zhu, 2014). DEA được gọi là “điểm chuẩn cân bằng” của Sherman và Zhu (2013).

Trong ví dụ này chúng tôi sử dụng phương pháp Phân tích biên ngẫu nhiên SFA.

Các bước ước lượng Hiệu quả kỹ thuật

Lựa chọn hàm Cobb-Douglas hay Translog

Mô hình nghiên cứu của chúng ta như sau: GDP = K + L

Trong đó:

  • GDP: Tổng gdp của tỉnh A
  • K: Tổng vốn của tỉnh A
  • L: Tổng lao động của tỉnh A
  • i: các năm

Ta xây dựng hàm Cobb-Douglas như sau:

LnGDP = LnK + LnL (model1)

Đồng thời ta cũng xây dựng hàm Translog như sau:

Đọc thêm:   Quy hoạch phát triển nuôi trồng thủy sản ở Thạch Hà, Hà Tĩnh

LnGDP = LnK + LnL + LnKL + LnK2 + LnL2 (model2)

Chúng ta tính chỉ số LR

LR= -2(LH0 – LH1)= -2(9.6-18.9)=28.2

Tiếp theo chúng ta tính giá trị Chi2 tại bậc 3:

chi2(0.95,3)=7.8

Nếu bạn gặp khó khăn trong việc tính toán giá trị Chi2, các bạn có thêm tra bảng thống kê chi2

Ta đặt giả thuyết như sau:

  • H0: Mô hình Cobb-Douglas là phù hợp để ước lượng
  • H1: Mô hình Cobb-Douglas không phù hợp để ước lược.

Ta có LR > Chi2 => Tức là chúng ta bác bỏ H0 chấp nhận H1, tức là mô hình Translog phù hợp hơn để ước lượng.

Kiểm định hiện tượng hiểu quả phi kỹ thuật

Đây còn gọi là 1 phương thức lựa chọn phương pháp để ước lượng Phân tích biên ngẫu nhiên giữa OLS với MLS.

Tao có gama =0.31 => Mô hình có hiện tượng Hiệu quả phi kỹ thuật, vì vậy chúng ta ước lượng MLS là hợp lý nhất.

Kiểm định Hiệu quả phi kỹ thuật là bán chuẩn.

Bán chuẩn là gì?

Trong lý thuyết xác suất và thống kê, phân phối bán chuẩn là trường hợp đặc biệt của phân phối chuẩn gấp .

Để cho Xtheo một phân phối bình thường bình thường ,N (0, \ sigma ^ {2}), sau đó  Y = | X |theo một phân phối nửa bình thường. Do đó, phân phối nửa bình thường là một nếp gấp tại giá trị trung bình của phân phối chuẩn thông thường với giá trị trung bình bằng 0.

Phân phối chuẩn gấp là gì?

Các phân phối bình thường gấp là một phân bố xác suất liên quan đến việc phân phối chuẩn . Cho một phân bố bình thường ngẫu nhiên biến X với trung bình μ và phương sai σ 2 , các biến ngẫu nhiên Y = | X | có một phân phối bình thường gấp. Một trường hợp như vậy có thể gặp phải nếu chỉ ghi lại cường độ của một số biến, nhưng không phải là dấu hiệu của nó. Phân phối được gọi là “gấp” vì khối lượng xác suất ở bên trái của x = 0 được gấp lại bằng cách lấy giá trị tuyệt đối .

Đọc mấy cái đinh nghĩa này nhứt đầu lắm, xem hình ảnh là dễ hiểu nhất

Để cho dễ hiểu, các bạn đã biết phân phối chuẩn là hình chung rồi, bây giờ bán chuẩn là chia đôi hình chuông ra thôi. Nói chung là nữa hình chuông thôi ( Nhớ chẻ dọc đừng chẻ ngang).

Kết luận:

Sau khi thực hiện qua nhiều bước thì chúng ta có thể ước lượng được giá trị TE ( Hiệu quả kỹ thuật) một cách đơn giản. Chúng ta có Giá trị TE trung bình qua các năm tại tỉnh A là: 95.11%.

Cảm ơn các bạn đã đọc bài !

Tags: deahàmhiệu quảhồi quykỹ thuậtngẫu nhiênsản xuấtsfatexây dựng

Related Posts

Cách viết khảo lượt nghiên cứu tổng quan nghiên cứu trước luận văn thạc sĩ
Làm thuê

Cách viết khảo lượt nghiên cứu tổng quan nghiên cứu trước luận văn thạc sĩ

by tonteo
21/03/2023
Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học
Luận văn

Suy nghĩ như một nhà nghiên cứu khoa học

by tonteo
26/09/2022
Phân biệt biến gây nhiễu (Confounding variable)
Luận văn

Phân biệt biến gây nhiễu (Confounding variable)

by tonteo
03/06/2022
hỗ trợ làm luận văn bao nhiêu tiền ?
Luận văn

hỗ trợ làm luận văn bao nhiêu tiền ?

by tonteo
22/08/2020
dịch vụ hỗ trợ nghiên cứu sinh tiến sĩ
Luận văn

dịch vụ hỗ trợ nghiên cứu sinh tiến sĩ

by tonteo
11/06/2020
cần tìm người công bố chung trên scopus
Luận văn

cần tìm người công bố chung trên scopus

by tonteo
09/06/2020
phân tích sống sót – sống còn – mô hình Sự kiện
Hướng dẫn

phân tích sống sót – sống còn – mô hình Sự kiện

by tonteo
11/06/2020
Load More

Bài viết mới

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

24/03/2023
Cách viết khảo lượt nghiên cứu tổng quan nghiên cứu trước luận văn thạc sĩ

Cách viết khảo lượt nghiên cứu tổng quan nghiên cứu trước luận văn thạc sĩ

21/03/2023
Nhận làm khảo sát số liệu hiệu chỉnh data Amos-CBSEM Smartpls -PLSSEM

Nhận làm khảo sát số liệu hiệu chỉnh data Amos-CBSEM Smartpls -PLSSEM

11/03/2023
Nhận làm mới luận văn cao học chỉnh sửa đề cương thạc sĩ

Nhận làm mới luận văn cao học chỉnh sửa đề cương thạc sĩ

09/03/2023
Dịch vụ phân tích định lượng xử lý số liệu Stata SPSS Eviews miniTab R

Dịch vụ phân tích định lượng xử lý số liệu Stata SPSS Eviews miniTab R

09/03/2023

Bài phổ biến

  • Phân tích thống kê mô tả

    Phân tích thống kê mô tả

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • 5 khuyết tật của mô hình hồi quy

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • lý thuyết nhận thức rủi ro TPR

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Hiệu chỉnh data biến tương tác: Modify variable Interaction DID

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • mô hình tự hồi quy var trên eviews

    0 shares
    Share 0 Tweet 0

Chúng tôi

Hỗ trợ nghiên cứu định lượng

Hỗ trợ nghiên cứu khoa học

Chúng tôi hỗ trợ nghiên cứu định lượng cho các bạn công ty, doanh nghiệp, nghiên cứu viên, nghiên cứu sinh .... về các vấn đề định lượng trong nghiên cứu thị trường hay học thuật; Trong khi nghiên cứu khoa học các bạn gặp bất cứ vấn đề gì về định lượng, đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi, để được tư vấn và hỗ trợ nhanh chóng nhất và hiệu quả cao nhất.

Ngoài ra chúng tôi còn các dịch vụ khác như hỗ trợ tư vấn đề tài nghiên cứu khoa học, hướng dẫn chạy định lượng, cung cấp số liệu sơ cấp thay thứ cấp.

Kèm theo đó chúng tôi còn có dịch vụ hướng dẫn xử lý định lượng online trên các phần mềm thống kê phổ biến: R, Python, SPSS, Eviews, Stata, NCSS ...

© 2018 luanvanhay.org - Hỗ trợ nghiên cứu định lượng chuyên nghiệp LVH.

No Result
View All Result
  • Trang chủ
  • Chức năng
    • Hướng dẫn
    • Dịch vụ
    • Lý thuyết
    • Làm thuê
    • Luận văn
    • Mẹo vặt
    • Bài báo
  • Báo giá
  • Liên hệ

© 2018 luanvanhay.org - Hỗ trợ nghiên cứu định lượng chuyên nghiệp LVH.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In