Die ökonomische Regulierung von Energiemärkten. Die Stochastic Frontier-Analyse als Benchmarking-Methode
PAYBACK Punkte
0 °P sammeln!
Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich VWL - Arbeitsmarktökonomik, Note: 2,0, Technische Universität Clausthal (Institut für Wirtschaftswissenschaft (IfW)), Veranstaltung: Wirtschaftswissenschaftliches Seminar, Sprache: Deutsch, Abstract: 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 Eff...
Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich VWL - Arbeitsmarktökonomik, Note: 2,0, Technische Universität Clausthal (Institut für Wirtschaftswissenschaft (IfW)), Veranstaltung: Wirtschaftswissenschaftliches Seminar, Sprache: Deutsch, Abstract: 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.
Andere Kunden interessierten sich für
