報告書番号

Y99010

タイトル（和文）

DEAによる効率性分析へのBootstrap手法の適用 -わが国電気事業データによる計測-

タイトル（英文）

Application of Bootstrapping to DEA Efficiency Analysis-Measurement of the Japanese Electric Power Companies-

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

これまで企業等の効率性の測度は、主として数理計画モデルを基礎とするノンパラメトリックかつ非確率的な手法（Data Envelopment Analysis: DEA）と計量経済学的手法を基礎とするパラメトリックかつ確率的な手法（Stochastic Frontier手法）の2つの手法により計測されてきた。これらは固有の長所と短所を有するとともに共通の短所をも有しており、どちらの手法を用いても計測結果としての効率性指標の統計的正確性を特定化することが困難であった。これに対して、近年多くの研究者によりbootstrap手法を用いた改善が試みられている。効率性計測のためにDEAを用いる場合において、計測される効率性指標に確率的な要素を付加する統計的手法を示す。それにより、DEAで計測された効率性指標に統計的正確性の面で改善を加え得ることを明らかにする。

概要 （英文）

This article investigates statistical methods that provide Farrell efficiency measures of each Decision Making Unit (DMU) such as a firm with stochastic element on the basis of derived empirical distributions of the efficiency scores. Recently, some bootstrap methodologies have been intensively applied to the frontier efficiency models, not only in the econometric models but also in the non-parametric ones like Data Envelopment Analysis (DEA). The bootstrap generates a measure of statistical precision for the 党nonstochastic媒 efficiency measures by using computational power to derive empirical distributions of those efficiency measures. Applying the bootstrapping methods to a data set of the Japanese electric power companies, this article shows how bootstrapping can be used to obtain a sampling distribution of the efficiency scores for groups of firms or individual firms. Specifically, firm average efficiency scores are investigated in the time trend perspective with a data set from 1981 to 1997, along with the analysis of 1997 cross sectional efficiency scores for the individual firms. Confidence intervals and the biases can be constructed for those original estimated statistics, allowing the decision makers to consider the reliability of the calculated efficiency measures.

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