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Fortgeschrittene Effizienz- und Produktivitätsanalyse

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#70102 / #1

WS 2013/14 - WS 2015/16

English

Advanced Efficiency and Productivity Analysis
Fortgeschrittene Effizienz- und Produktivitätsanalyse

6

Hirschhausen, Christian

Benotet

Portfolioprüfung

English

Zugehörigkeit


Fakultät VII

Institut für Volkswirtschaftslehre und Wirtschaftsrecht

37311500 FG Volkswirtschaftlehre, insb. Wirtschafts- und Infrastrukturpolitik

Volkswirtschaftslehre

Kontakt


H 33

Cullmann, Astrid

sekr@wip.tu-berlin.de

http://www.wip.tu-berlin.de

Lernergebnisse

A range of econometric, nonparametric and semiparametric methods has been developed to analyze the productivity and efficiency of various decision making units (firms, industries, municipalities etc.) The aim of this course is to give the students the ability to formulate, estimate and interpret productivity and efficiency analysis models of various types. A key ingredient of the course is the application of these methods to actual data in programming sessions.

Lehrinhalte

Performance measurement is important in various fields of an economy. This course gives an overview of basic and advanced methods for quantitatively evaluating productivity and efficiency of different decision making units. The course will start with a review of production economics. It focuses then on three frontier concepts: 1) Nonparametric efficiency analysis with a special focus on inference in nonparametric methods, partial frontiers, environmental variables and conditional efficiency. 2) Parametric efficiency analysis with production and cost function formulation and estimation, panel data in SFA, testing and inference and 3) Semiparametric efficiency analysis such as stochastic non-smooth envelopment of data (StoNED) and the Fan, Li and Weersink (1996) estimator. Finally the frontier concepts are put in a broader context and related to other productivity measurement concepts. The course focuses on two aspects: in a first part, theoretical background of the nonparametric, semiparametric and econometric methodologies will be discussed. In the second part, the course focuses on applications with firm level -data in various regulated industries such as the energy and water sector. Various case studies are analyzed in the tutorials: the emphasis will be primarily on the practical implementation of the methods with the appropriate software and the interpretation of the empirical results. Data and measurement issues are discussed relating to the collection of data on inputs, outputs and prices for use in efficiency and productivty studies.

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Advanced Efficiency and Productivity AnalysisIV71 15 L 12SoSeen4
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Advanced Efficiency and Productivity Analysis (IV):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Class attendance15.04.0h60.0h
Course preparation and follow up15.04.0h60.0h
Exam preparation1.030.0h30.0h
Preparation of presentation1.015.0h15.0h
Problem sets1.015.0h15.0h
180.0h(~6 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Block scheduling with lectures and tutorials. Additional programming tutorials with Stata and R (introductory course in the beginning of the course – no prerequisite).

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Basic knowledge in microeconomics and microeconometrics, basic knowledge in nonparametric efficiency analysis from the Network and Infrastructure Regulation useful

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolio examination

Art der Portfolioprüfung

Keine Angabe

Sprache(n)

English

Prüfungselemente

NamePunkte/GewichtKategorieDauer/Umfang
Presentation25Keine AngabeKeine Angabe
Problem Sets25Keine AngabeKeine Angabe
Written Exam50Keine AngabeKeine Angabe

Notenschlüssel

Keine Angabe

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

The portfolio examination consists of the following elements, adding up to a maximum of 100 credits. The grading follows the joint conversion key of the School of Economics and Management (decision of the school's council dated May 28, 2014 - FKR VII-4/8-28.05.2014).

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Please register via e-mail to mnieswand@diw.de.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Bogetoft, P. and Otto, L. (2011) Benchmarking with DEA, SFA, and R, Springer.
Chambers, R. (1988) Applied Production Analysis: A Dual Approach, 4. edition, Cambridge University Press, Cambridge, Massachusetts.
Coelli, T., Rao, D., O’Donnell, C. and Battese, G. (2005) An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis, 2. edition, Springer.
Fan, Li and Weersink (1996): Semiparametric Estimation of Stochastic Frontier Models. In: Journal of Business & Economic Statistics, Vol. 14 (4), pp. 460-468.
Färe, R., Grosskopf, S. and Lovell, C.A.K. (1994) Production Frontiers, Cambridge University Press, Cambridge.
Greene, W. H. (2007) The Econometric Approach to Efficiency Measurement. In: Fried, H., Lovell, C.A.K. and Schmidt, S., editors, The Measurement of Productive Efficiency. Oxford University Press, Oxford.
Kuosmanen, T., and Kortelainen, M. (2012): Stochastic non-smooth envelopment of data: Semi-parametric frontier estimation subject to shape constraints. Journal of Productivity Analysis Vol. 38 (1), 11-28.
Kuosmanen, T. (2012): Stochastic semi-nonparametric frontier estimation of electricity distribution networks: Application of the StoNED method in the Finnish regulatory model. Energy Economics, in press.
Simar, L. and Wilson, P. (2007) Statistical Inference in Nonparametric Frontier Models: Recent Developments and Perspectives. In: Fried, H., Lovell, C.A.K. and Schmidt, S., editors, The Measurement of Productive Efficiency. Oxford University Press, Oxford.

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe