Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "frontier" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
A MULTI-PRODUCT VERSION OF THE DEA+ METHOD
Autorzy:
Prędki, Artur
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453852.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
DEA+
semiparametric frontier model
production function
technical efficiency
Opis:
The paper presents the DEA+ method as a tool for estimating the production function and the measure of technical efficiency in data points. A multi-product case is considered. Presentation of the underlying semiparametric frontier model is followed by demonstration of the very algorithm of DEA+ and a discussion of its validity. Finally, the method is illustrated with an empirical example with selected model distributions for each random variable constituting the composed error.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2014, 15, 2; 317-329
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metoda DEA+ w wersji jednoproduktowej
Single-Product Version of the DEA+ Method
Autorzy:
Prędki, Artur
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422620.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
DEA+
semiparametryczny model graniczny
funkcja produkcji
efektywność techniczna
semiparametric frontier model
production function
technical efficiency
Opis:
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.
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.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2014, 61, 2; 115-129
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Efektywność techniczna i produktywność polskich gospodarstw rolnych specjalizujących się w uprawach polowych
Technical Efficiency and Productivity Growth of Polish Crop Farms
Autorzy:
Marzec, Jerzy
Pisulewski, Andrzej
Prędki, Artur
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/575373.pdf
Data publikacji:
2019-06-24
Wydawca:
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Analiz Ekonomicznych
Tematy:
funkcja produkcji
metoda otoczki danych
stochastyczne modele graniczne
data envelopment analysis
production function
Stochastic Frontier Models
Opis:
The study offers data on the technical efficiency (TE) and productivity growth of Polish crop farms. The data was obtained using Stochastic Frontier Models (SFM) and Data Envelopment Analysis (DEA). The application of these alternative approaches makes it possible to provide new information about production processes and indicates the consequences of using each method in efficiency and productivity analysis. The average TE scores obtained from SFM and DEA are 0.63 and 0.52 respectively. An analysis of exogenous factors affecting efficiency revealed that the size of agricultural area utilised has the strongest impact on efficiency in the DEA, while subsidies for less favoured areas have the strongest impact on efficiency in the SFM. In both methods, production elasticity with respect to materials was the highest, followed by elasticity with respect to labour. Moreover, both approaches indicate a productivity decline in the analysed period, though the causes of the decrease are different. The results obtained from SFM indicate that the TFP decline is attributed mainly to a decrease in technical efficiency not compensated by strong technical progress and small but positive scale growth. The opposite result was obtained using DEA, which indicates that the TFP decline was mainly caused by technical regression accompanied by small but positive scale growth.
W niniejszym opracowaniu zaprezentowano analizę porównawczą wyników dotyczących efektywności technicznej oraz produktywności polskich gospodarstw rolnych, uzyskanych w oparciu o stochastyczne modele graniczne (SFM) oraz nieparametryczną metodę DEA. Zastosowanie alternatywnych podejść dostarcza nowych informacji na temat procesu produkcyjnego oraz wskazuje na konsekwencje stosowania konkretnych metod w analizach produktywności i efektywności. Średnia ocena unormowanego miernika efektywności (TE) po obiektach i czasie wynosi 0,63 w podejściu SFM, a w ramach DEA jedynie 0,52. Analiza determinant efektywności wskazuje, że wg DEA najsilniej na zróżnicowanie efektywności wpływa powierzchnia użytków rolnych, a wg SFM – niekorzystne warunki gospodarowania. Z kolei przy badaniu procesu produkcji gospodarstw okazuje się, że najsilniejszy wpływ na produkcję upraw polowych mają materiały, a następnie zaangażowanie czynnika pracy (wskazują na to oba wykorzystane podejścia). W odniesieniu do zmian produktywności obie metody wskazują na jej spadek w badanym okresie, jednak z różnych przyczyn. Wyniki uzyskane w ramach SFM wskazują na silny spadek efektywności technicznej nie zrekompensowany postępem technicznym. Natomiast w ramach DEA spadek produktywności wynika przede wszystkim ze regresu technicznego, przy jednoczesnym wzroście efektywności technicznej.
Źródło:
Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics; 2019, 298, 2; 95-125
2300-5238
Pojawia się w:
Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wybrane metody estymacji w semiparametrycznym modelu granicznym
Selected estimation methods in the semiparametric frontier model
Autorzy:
Prędki, Artur
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/423045.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
semiparametryczny model graniczny
funkcja produkcji
metoda CNLS
metoda StoNED
semiparametric frontier model
production function
CNLS method
StoNED method
Opis:
W artykule przedstawiono metody estymacji funkcji produkcji używane w ramach szczególnego modelu granicznego. Ma on semiparametryczny charakter, co wynika z faktu, iż sama granica produkcyjna nie jest zadana analitycznie. Założenia dotyczące składnika losowego mają jednak charakter parametryczny. W celu estymacji granicy stosuje się procedurę wieloetapową zwaną StoNED (z ang. Stochastic Non-smooth Envelopment of Data). Jej pierwszą część stanowi tzw. metoda CNLS (z ang. Convex Nonparametric Least Squares) będąca nieparametrycznym odpowiednikiem MNK. Kolejne etapy przebiegają wg schematu używanego, od wielu lat, na gruncie stochastycznych modeli granicznych. W wyniku uzyskuje się nie tylko estymantę funkcji produkcji w punkcie, lecz także ocenę miernika nieefektywności technicznej dla danej jednostki produkcyjnej. W pracy przedstawiono również pewne uwagi krytyczne dotyczące wad i ograniczeń stosowanej metodologii oraz zilustrowano działanie procedury na przykładzie empirycznym. Na koniec przedstawiono potencjalne kierunki badań w tym zakresie.
In the paper estimation methods of the production function which are used in the special frontier model are described. The frontier model is of a semiparametric nature, as the production frontier is not given analytically. However, assumptions related to the model errors have parametric character. In order to estimate the frontier, the so-called StoNED (Stochastic Non-smooth Envelopment of Data) multi-stage procedure is used. The first step forms the CNLS method (Convex Nonparametric Least Squares), which is a nonparametric counterpart of OLS. Next stages run according to a scheme, which has been used on the ground of the stochastic frontier models for many years. As a result not only the estimator of the production function is received, but also the estimator of the inefficiency term for a given production unit. In the paper some critical remarks are presented. They are related to faults and limitations of the research methodology. Next, the procedure is illustrated with an empirical study. Finally, potential directions for further research in the area are presented.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2012, 59, 3; 215-232
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pomiar efektywności zróżnicowanych technologicznie gospodarstw rolnych w Unii Europejskiej
Measuring the Efficiency of European Union Farms under Heterogeneous Technologies
Autorzy:
Marzec, Jerzy
Pisulewski, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2142145.pdf
Data publikacji:
2020-09-30
Wydawca:
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Analiz Ekonomicznych
Tematy:
funkcja produkcji
stochastyczne modele graniczne
podejście bayesowskie
porównania międzynarodowe
model z losowymi parametrami
production function
Stochastic Frontier Models
Bayesian approach
international comparison
random coefficients model
Opis:
Celem niniejszego opracowania jest określenie charakterystyk procesu produkcyjnego gospodarstw rolnych specjalizujących się w uprawach polowych w państwach członkowskich Unii Europejskiej. W pracy wykorzystano dane regionalne FADN. W związku z występującym zróżnicowaniem między regionami w pracy wykorzystano modele uwzględniające tę heterogeniczność. W szczególności rozważono dwa sposoby modelowania heterogeniczności: deterministyczny oraz stochastyczny. Odzwierciedleniem pierwszego sposobu jest wykorzystanie w niniejszej pracy modelu funkcji produkcji typu translog, który pozwala, żeby elastyczności produkcji względem nakładów czynników produkcji zależały od wielkości nakładów. Natomiast stochastyczny sposób modelowania heterogeniczności reprezentuje stochastyczny model graniczny z losowymi parametrami. Zastosowanie powyższej koncepcji pozwoliło na zbudowanie modelu funkcji produkcji typu Cobba i Douglasa (C–D) z indywidualnymi parametrami. Estymacji parametrów czterech modeli dokonano za pomocą podejścia bayesowskiego. Otrzymane wyniki jednoznacznie wskazują, że najlepszym modelem okazał się model C–D z indywidualnymi parametrami. Ponadto zaobserwowano, że dla średniej unijnej najwyższa elastyczność produkcji występuje względem nakładów materiałów, a najniższa względem areału. Natomiast dosyć zaskakującym wynikiem jest wysoki poziom średniej efektywności technicznej (0,95) przy bardzo niewielkim rozproszeniu tych ocen.
The aim of the present study was to derive the characteristics of the production process for crop farms in the European Union member states. The paper uses regional data on farms taken from the Farm Accountancy Data Network (FADN). Therefore, the models that account for heterogeneity among the analysed regions, were used in the present study. In particular, the paper considers two approaches to modelling heterogeneity: deterministic and stochastic. The deterministic approach is reflected in the paper with the usage of translog production function model, which allows output elasticities to depend on the input levels. The stochastic approach is represented by a stochastic frontier model with random coefficients. The application of the above-mentioned concept allowed to derive the Cobb-Douglas (C–D) production function model with individual parameters. The parameters of the four models were estimated using the Bayesian approach. The obtained results indicate that the C–D model is the best. In addition, it was observed that for the EU average, the highest production elasticity is with respect to materials, while the lowest w.r.t area. Surprisingly, the results suggest a high mean technical efficiency of the analysed regions (0.95), with very small dispersion of these scores.
Źródło:
Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics; 2020, 303, 3; 111-137
2300-5238
Pojawia się w:
Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies