Handling Endogeneity in Stochastic Frontier Analysis
Handling Endogeneity in Stochastic Frontier Analysis
复制标题
处理随机前沿分析中的内生性
DOI：
10.2139/ssrn.2607276
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Levent Kutlu
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Karakaplan;Levent Kutlu
我们提出了一个基于最大似然的通用框架来处理随机前沿模型中的内生性问题。我们实施蒙特卡罗实验来分析估计器的性能。我们的研究结果表明，我们的估计量优于忽略内生性的标准估计量。
We present a general maximum likelihood based framework to handle the endogeneity problem in the stochastic frontier models. We implement Monte Carlo experiments to analyze the performance of our estimator. Our findings show that our estimator outperforms standard estimators that ignore endogeneity.