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Endogeneity in stochastic frontier models

机译:随机边界模型中的内生性

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摘要

Stochastic frontier models are typically estimated by maximum likelihood (MLE) or corrected ordinary least squares. The consistency of either estimator depends on exogeneity of the explanatory variables (inputs, in the production frontier setting). We will investigate the case that one or more of the inputs is endogenous, in the simultaneous equation sense of endogeneity. That is, we worry that there is correlation between the inputs and statistical noise or inefficiency.
机译:随机边界模型通常由最大似然(MLE)或校正后的普通最小二乘估计。任一估计量的一致性都取决于解释变量(在生产前沿设置中的输入)的外生性。在内生性的联立方程意义上,我们将调查一个或多个输入是内生的情况。也就是说,我们担心输入与统计噪声或效率低下之间存在相关性。

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