MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3194600971 · doi:10.1561/103.00000039

Estimation of an Efficient Production Frontier with Increasing Marginal Product: The Case of the Canadian Oil and Gas Industry

2021· article· en· W3194600971 sur OpenAlexaffabout
Yan Ma, Han‐Up Park

Notice bibliographique

RevueData Envelopment Analysis Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontierProduction (economics)EstimationProduct (mathematics)Petroleum industryEconomicsEconometricsFossil fuelIndustrial organizationPetroleum engineeringEnvironmental scienceMicroeconomicsMathematicsEngineeringWaste managementGeographyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The convexity axiom in conventional DEA models requires non-increasing marginal product (Banker et al., 1984, BCC). Banker and Maindiratta (1986, BM) suggest a DEA model with log-transformed input and output values that allow for both increasing and decreasing marginal products. By using simulated data and the Canadian oil and gas industry data, we document that the BM model outperforms the BCC model in estimating the efficiency frontier when the production function exhibits increasing marginal product. The BM model also reduces biases in the second-stage analysis of efficiency, providing additional insights that are not available from using the BCC model. Our analysis suggests that relatively small O&G companies may forego efficiency gains by not scaling up their businesses and that using the BM model is desirable when the production function is believed to exhibit increasing marginal product.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueData Envelopment Analysis JournalMême sujetCapital Investment and Risk AnalysisTravaux en français237 207