La acción frontierCost se utiliza para analizar modelos de frontera estocástica de costes. Esta técnica econométrica es fundamental para estimar la eficiencia de costes de las unidades productivas, permitiendo distinguir entre desviaciones debidas a la ineficiencia técnica y aquellas causadas por factores aleatorios externos. Soporta distribuciones exponencial, semi-normal (half-normal) y normal truncada para el término de ineficiencia, ofreciendo herramientas robustas para la evaluación del desempeño económico.
| Parámetro | Descripción |
|---|---|
| table | Especifica la tabla de entrada que contiene los datos de costes y producción a analizar. |
| model | Define la estructura del modelo, incluyendo la variable dependiente (coste) y los efectos (variables independientes como precios de insumos y producción). |
| modelOptions | Dentro del parámetro 'model', controla opciones específicas como el tipo de frontera (EXPONENTIAL, HALF, TRUNCATED) y si se incluye un intercepto. |
| class | Lista las variables que deben tratarse como variables categóricas o de clasificación. |
| bounds | Impone restricciones de límites simples (cotas inferiores o superiores) a las estimaciones de los parámetros. |
| restrictions | Especifica restricciones lineales que deben cumplir las estimaciones de los parámetros. |
| optimizer | Controla el proceso de optimización no lineal, incluyendo el algoritmo (ej. Newton-Raphson), criterios de convergencia y límites de iteración. |
| tests | Permite definir y realizar pruebas de hipótesis lineales (Wald, Multiplicador de Lagrange, Razón de Verosimilitud) sobre los parámetros del modelo. |
| output | Especifica la creación de una tabla de salida que contenga puntuaciones, valores predichos, residuos y estimaciones de eficiencia técnica. |
| freq | Nombre de la variable numérica que representa la frecuencia de observación para cada fila. |
| weight | Especifica la variable de ponderación para realizar un análisis ponderado. |
Genera un conjunto de datos simulado que representa costes de producción, precios de insumos (labor, capital) y producción total para varias empresas.
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| 2 | DATA casuser.cost_data; |
| 3 | call streaminit(12345); |
| 4 | DO i = 1 to 100; |
| 5 | log_output = rand('Normal', 10, 2); |
| 6 | log_p_labor = rand('Normal', 5, 0.5); |
| 7 | log_p_capital = rand('Normal', 4, 0.5); |
| 8 | inefficiency = abs(rand('Normal', 0, 0.8)); |
| 9 | noise = rand('Normal', 0, 0.2); |
| 10 | log_cost = 2 + 0.6*log_output + 0.4*log_p_labor + 0.6*log_p_capital + inefficiency + noise; |
| 11 | OUTPUT; |
| 12 | END; |
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| 14 | RUN; |
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Ajusta un modelo de frontera de costes estocástica simple utilizando una distribución exponencial para la ineficiencia.
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | frontier.frontierCost TABLE={name="cost_data"}, model={depVars={{name="log_cost"}}, modelOptions={type="EXPONENTIAL"}, effects={{vars={"log_output", "log_p_labor", "log_p_capital"}}}}; |
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| 5 | RUN; |
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Ajusta un modelo 'Half-Normal' imponiendo restricciones en los coeficientes de precios (homogeneidad lineal), controla el optimizador y guarda la eficiencia técnica en una tabla de salida.
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | frontier.frontierCost TABLE={name="cost_data"}, model={depVars={{name="log_cost"}}, modelOptions={type="HALF", method="QUASINEWTON"}, effects={{vars={"log_output", "log_p_labor", "log_p_capital"}}}}, restrictions={"log_p_labor + log_p_capital = 1"}, optimizer={maxit=100, algorithm="NEWTONRAPHSONWITHRIDGING"}, OUTPUT={casOut={name="efficiency_scores", replace=true}, te1="tech_eff", pred="predicted_cost"}; |
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| 5 | RUN; |
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