On the Ability to Disentangle the Two Errors in the Normal/Half -Normal Stochastic Frontier Model

Abstract

In this paper, a simulation experiment is carried out in the framework of the normal/half -normal stochastic frontier model in order to analyse its ability to disentangle the two types of errors that form the composite error. According to the results obtained through the mean bias and the mean squared error of the parameters and efficiencies, and via Spearman rank correlation between actual and estimated efficiencies, a good performance of the model is only obtained when considering medium -sized or large samples and the variance of the inefficiencies highly contributes to that of the composite error. The problems of wrong skewness and absence of random error are also addressed. The influence on the results of selecting a wrong distribution for the inefficienc y term is also analysed

En este artículo, se lleva a cabo un experimento de simulación en el contexto del modelo con frontera estocástica normal/half -normal para analizar su capacidad de separar los dos tipos de error que forman el error compuesto. Según los resultados obtenidos a través del sesgo medio y el error cuadrático medio de los parámetros y las eficiencias, y mediante el coeficiente de correlación por rangos de Spearman entre las eficiencias reales y las estimadas, se obtiene un buen comportamiento del modelo solo cuando se consideran muestras de tamaño me diano o grande y la varianza de las ineficiencias contribuye de forma muy importante a la del error compuesto. Los problemas de la asimetría errónea y de la ausencia de errores aleatorios también son abordados. La influencia en los resultados de selecciona r una distribución errónea para el término de ineficiencia también se analiza