Die Stochastic Frontier-Analyse (SFA) basiert als eines der wesentlichen Benchmarkverfahren auf der Schätzung einer Frontier-Funktion und ermöglicht es, in Form einer parametrischen Effizienzanalyse eine ökonometrische Schätzung der Effizienz von Betrieben vorzunehmen. Diese bezeichnete Frontier-Funktion hat im Untersuchungssinn technischer Effizienz den Charakter einer Produktionsfunktion zum Gegenstand, durch die für jedes Unternehmen die maximal mögliche Ausbringungsmenge beziehungsweise der höchstmöglich realisierbare Output zu einem jeweilig fest vorgegebenen Input dargestellt werden kann.
Differenzen von diesem als Optimum betrachteten Produktionsniveau lassen sich dabei einerseits durch zufällige Störungen außerhalb des Entscheidungsspielraums, sprich des unternehmerischen Einflussbereiches auf der Grundlage (stochastischer) Schätzfehler begründen, oder sind andererseits durch Ineffizienz zu erklären.
Da die Verteilungen überwiegend parametrisch angenommen werden, eignen sich bei vorliegender Schiefe Maximum-Likelihood-Verfahren (ML-Verfahren) generell für die Durchführung einer angemessenen Unterteilung, indem logarithmierte Likelihood-Funktionen mit Hilfe numerischer Methoden maximiert werden, um letztendlich aussagekräftige Analyseergebnisse erzielen zu können.
Diese Arbeit soll die Idee der SFA als Messverfahren zur Effizienzgrenzenanalyse vermitteln und beschäftigt sich grundlegend mit einer Veranschaulichung ihrer Operationalisierung als ein zweistufiges Verfahren. Schwerpunkt der Untersuchung wird es hierbei sein, dass bei der Analyse stets in einem ersten Schritt eine Untersuchung zur Verteilung der Residuen vorweggenommen und die ML-Methode zur weiteren Unterteilung nur bei vorliegender Schiefe in einem ggf. zweiten Schritt zu Hilfe gezogen wird. Daran angeknüpft sollen Anwendungsmöglichkeiten illustriert werden, die sich speziell im Hintergrund der SFA ergeben.
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeiclmis
Abbildungsverzeiclmis
1. Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Ziel und Aufbau der Arbeit
2. Tecimi sehe Effizienz und stochastische Grenzmodelle
2.1 Definition des Effizienzbegriffs
2.2 Konzept der technischen Effizienz
3. Stochastic Frontier-Analyse
3.1 Das Modell der Nonnal-Halbnormalverteilung
3.2 Das Modell der Nonnal-Exponentialverteilung
3.3 Maximum-Likelihood-Funktion
3.4 Schätzungen untemehmensindivi due ller Effizienzen und Ineffizienzen
4. Die Stochastic Frontier-Analyse als Benchmarking-Methode
4.1 Bedeutung der ökonomischen Anreizregulierung
4.2 Ein Anwendungsbeispiel auf dem Energiemarkt
5. Schlussbetrachtung
5.1 Kritische Würdigung
5.2 Anregungen
Literaturverzeichnis
- Citar trabajo
- Marvin Hecht (Autor), 2010, Die ökonomische Regulierung von Energiemärkten. Die Stochastic Frontier-Analyse als Benchmarking-Methode, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/446599
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