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Oct 2, 2021 · 回帖后跳转到最后一页. 数据包络分析法（DEA）与随机前沿分析法（SFA）的一个简单比较,对于全要素生产率的测度，学术界一般采用传统核算方法、SFA方法和DEA方法。. （一）DEA方法的不足支出。. ①可以测算多投入多产出的效率问题，但忽视了随机误差的影响 ...
SFA (Sales Force Automation)：即 销售管理系统，是CRM客户关系管理系统的一个业务组件，是企业销售管理的基本工具。. DMS (Distributor Management System)：即 经销商管理系统， 帮助企业建立数字化的渠道体系，实现与经销商、终端门店的高效协助，并基于 数据分析 和AI ...
Sep 24, 2006 · 回帖后跳转到最后一页. [分享]STATA中SFA的实现过程,正在准备毕业论文，用前沿面分析法（主要是SFA和DFA）分析我国商业银行的效率。. 曾经写过一篇小论文用的是SFA方法，使用的是coelli的front41，但一直对SFA的具体计算过程一知半解。. 最近花了一周的时间在学习 ...
用STATA实现Stochastic frontier analysis（SFA）,这两天一直在烦如何实现SFA的事情，因为审稿人说我投的文章方法（panel data approach on Solow model）太旧。. 在网上看到极多的人在讨论用Frontier 4.1来实现。. 本来也想找一个，但是在论坛上看到一位朋友用STATA实现了SFA（只是 ...
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
Nov 17, 2014 · 在此不想展开太多。。） 而sfa则是一种参数方法，需要设定生产函数的函数形式，并利用一种特别的sfa回归方法，估计出生产函数。sfa下的技术效率，严格第说，是现实中的某厂商的生产率与估计出的生产函数上的“虚拟厂商”的生产率之比值。
在选择数据包络分析（dea）和随机前沿函数（sfa）这两种方法时，可以根据以下几个方面进行考虑： 1. 研究目的和问题：首先需要明确研究的目的和问题是什么。如果你的研究目标是度量生产单位的相对效率和有效性，那么dea方法可能更适合。
Feb 6, 2015 · t值用于检验该估计变量是否显著，gamma是一个重要的检验变量，介于0到1，接近1表示实际产出与理想产出的差主要是由技术非效率引起的，表明回归结果很好。. 接近0说明sfa估计模型是无效的，此时用最小二乘法即可估计。. lr检验可以用于比较两个模型哪个更有 ...
Jan 30, 2015 · sfa是前沿分析中参数方法的典型代表，即需要确定生产前沿的具体形式。与非参数方法相比， 它的最大优点是考虑了随机因素对于产出的影响。sfa要解决的问题是要度量n个决策单元t期的技 术效率（te），每个决策单元都是m种投入和一种产出。
Oct 26, 2021 · 】大汇总（sfa、dea、lp法）,最新全要素生产率测算教程【超详细！ 】大汇总（SFA、DEA、LP法）全网最全最详细的保姆级教程！ 带你一次性搞懂各种全要素生产率计算方法，内附案例数据+pdf详细教程与操作软件！
