Oui, frontierProd offre un contrôle granulaire sur l'estimation des paramètres grâce au paramètre optimizer. Les utilisateurs experts peuvent choisir l'algorithme d'optimisation, comme NEWTONRAPHSONWITHLINESEARCH ou QUASINEWTON, et ajuster les critères de convergence. Il est possible de définir des seuils précis pour la tolérance de la fonction (ftol) ou du gradient (gtol), garantissant ainsi la stabilité des modèles même sur des volumes de données massifs.
Est-il possible de contrôler finement la convergence des modèles économétriques complexes ?
Exemples pour l'action frontierProd
Modèle de production de base
Estimation simple d'une frontière de production avec une distribution d'erreur exponentielle par défaut.
Analyse avancée avec calcul d'efficience
Utilisation d'une distribution tronquée, d'un algorithme d'optimisation spécifique et calcul de l'efficience technique par observation.
Modèle avec contraintes et tests d'hypothèses
Application de restrictions sur les paramètres (somme des coefficients = 1 pour les rendements d'échelle constants) et tests de Wald.
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