Internal Meta-Analysis for Monte Carlo Simulations
Monte-Carlo-Simulationen (MC-Simulationen) sind einer der wichtigsten Ansätze für den Vergleich statistischer Methoden. Bislang gibt es kein Standardverfahren für MC-Simulationen. Obwohl sie intern gültig sind, weisen sie durch die verschiedenen Entscheidungen der Forscher einen gewissen Grad an Willkür auf. In diesem Papier schlagen wir die Verwendung einer internen Meta-Analyse für MC-Simulationen vor, um eine standardisierte Analyse, Synthese und Präsentation von MC-Simulationsergebnissen auf transparente Weise zu ermöglichen. Die Verwendung einer internen Meta-Analyse ermöglicht (i) ein wesentlich standardisierteres Verfahren und (ii) eine umfassende Analyse einer großen Vielfalt und Anzahl von Simulationen. Zur Veranschaulichung des Verfahrens führen wir einen umfangreichen Satz von Simulationen durch, um die empirische Leistung von drei verschiedenen Schätzern des verallgemeinerten stochastischen Frontier-Paneldatenmodells zu vergleichen. Wir leisten nicht nur einen Beitrag zur Literatur über Effizienzanalysen, indem wir das Verständnis für die Vorzüge der drei verschiedenen Schätzer verbessern, sondern demonstrieren auch die Anwendbarkeit und Nützlichkeit der internen Meta-Analyse für MC-Simulationen im Allgemeinen.