The StoNED Age: The Departure Into a New Era of Efficiency Analysis? A Monte Carlo Comparison of StoNED and the "Oldies" (SFA and DEA)
Basierend auf dem bahnbrechenden Artikel von Farrell (1957) haben Forscher zahlreiche Methoden zur Effizienzschätzung entwickelt. Die populärsten Methoden sind aktuell die nicht-parametrische Data Envelopment Analysis (DEA) und die parametrische Stochastic Frontier Analysis (SFA), welche beide Ende der 1970er Jahre eingeführt wurden. Forscher haben seitdem versucht eine Methode zu entwickeln, die die Vorzüge der 'Oldies' kombiniert. Die vor kurzem von Kuosmanen und Kortelainen (2010) eingeführte Stochastic Non-smooth Envelopment of Data (StoNED) Methode ist so eine vielversprechende Methode. Dieser Artikel vergleicht die StoNED Methode mit den beiden 'Oldies' - DEA und SFA - und erweitert dabei die initiale Monte Carlo Simulation von Kuosmanen und Kortelainen (2010) in verschiedene Richtungen. Es wird unter anderem gezeigt, dass in Szenarien ohne stochastische Einflüsse weiterhin die 'Oldies', DEA und SFA, die besten Ergebnisse liefern, während in Szenarien mit stochastischen Einflüssen die semi-parametrische StoNED eine vielversprechende Alternative zur SFA darstellt.