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
- Einleitung
- Motivation
- Ziel und Aufbau der Arbeit
- Technische Effizienz und stochastische Grenzmodelle
- Definition des Effizienzbegriffs
- Konzept der technischen Effizienz
- Stochastic Frontier-Analyse
- Das Modell der Normal-Halbnormalverteilung
- Das Modell der Normal-Exponentialverteilung
- Maximum-Likelihood-Funktion
- Schätzungen unternehmensindividueller Effizienzen und Ineffizienzen
- Die Stochastic Frontier-Analyse als Benchmarking-Methode
- Bedeutung der ökonomischen Anreizregulierung
- Ein Anwendungsbeispiel auf dem Energiemarkt
- Schlussbetrachtung
- Kritische Würdigung
- Anregungen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit zielt darauf ab, die Stochastic Frontier-Analyse (SFA) als Verfahren zur Messung der Effizienzgrenzen zu erläutern und ihre Operationalisierung als ein zweistufiges Verfahren zu veranschaulichen. Die Arbeit konzentriert sich insbesondere auf die Anwendung der SFA im Kontext der Analyse von Unternehmenseffizienz und Benchmarking.
- Einführung in die Stochastic Frontier-Analyse (SFA) als ein wichtiges Benchmark-Verfahren
- Analyse der technischen Effizienz und deren Messung mittels stochastischer Grenzmodelle
- Anwendung der SFA zur Schätzung unternehmensspezifischer Effizienzen und Ineffizienzen
- Bedeutung der SFA im Zusammenhang mit ökonomischer Anreizregulierung
- Anwendung der SFA im Energiemarkt als Beispiel für die Schätzung einer stochastischen Grenzfunktion
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in das Thema der SFA ein, beschreibt die Motivation für die Arbeit und erläutert das Ziel und den Aufbau. Kapitel 2 beschäftigt sich mit dem Begriff der technischen Effizienz und gibt eine Einführung in stochastische Grenzmodelle. Kapitel 3 befasst sich mit der SFA, insbesondere mit den Modellen der Normal-Halbnormalverteilung und der Normal-Exponentialverteilung sowie der Maximum-Likelihood-Funktion. Kapitel 4 behandelt die SFA als Benchmarking-Methode, mit besonderem Augenmerk auf die Bedeutung der ökonomischen Anreizregulierung und präsentiert ein Anwendungsbeispiel im Energiemarkt.
Schlüsselwörter
Die Arbeit befasst sich mit den Schlüsselbegriffen Stochastic Frontier-Analyse (SFA), technische Effizienz, Benchmarking, ökonomische Anreizregulierung, Energiemarkt und Maximum-Likelihood-Funktion. Diese Begriffe werden im Kontext von Effizienzmessung, Unternehmensanalyse und -vergleich sowie der Regulierung von Energiemärkten betrachtet.
- Quote paper
- Marvin Hecht (Author), 2010, Die ökonomische Regulierung von Energiemärkten. Die Stochastic Frontier-Analyse als Benchmarking-Methode, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/446599
