RESUMEN: La exposición de las contribuciones al análisis estocástico de la eficiencia técnica de este trabajo de investigación, requiere que: en el primer capítulo se definan los conceptos básicos para la comprensión de los capítulos dos y tres. Además y para la formulación de los problemas que han dado origen a este trabajo, se presenta también en este capítulo una breve revisión de las técnicas de estimación de la eficiencia técnica y de la productividad.
Dentro de estas técnicas y debido a la gran flexibilidad funcional que proporciona, nos hemos centrado en la estimación no paramétrica y más en concreto en mejorar la inferencia estadística de sus estimaciones. Es por ello que el segundo de los aspectos que se trata es la inferencia estadística que se debería de efectuar en el análisis de la envolvente de datos, habitualmente denominado con el acrónimo DEA. El análisis estadístico es sistemáticamente "olvidado" en casi todos los trabajos que aplican esta técnica, y tal y como mostramos en este apartado, según se incorpore o no inferencia estadística al DEA la interpretación de los resultados es diferente.
En el tercer apartado y continuando en la línea de mejorar las herramientas de inferencia estadística en el ámbito no paramétrico, presentamos un nuevo contraste basado en simetría condicional para evaluar consistentemente la ineficiencia técnica de cada uno de los productores. Este contraste relaja algunos de los supuestos funcionales de otros contrastes anteriores y a diferencia de los contrastes basados en los momentos, es consistente con todo tipo de distribuciones de la ineficiencia.
ABSTRACT: This thesis provides in the first chapter a brief review of efficiency and productivity methods. Secondly we examine how to analyze efficiency and productivity by DEA and we apply the method for the Spanish airports in the period 1992-94. Although the time period analyzed is fairly short, we study the impact of the crisis in the productivity of Spanish airports. We apply the Malmquist index since among its other advantages this ratio allows for the decomposition of total productivity changes into different sources of variation. We also use resampling methods to gain statistical precision and the bootstrap analysis yields further evidence given that for many airports efficiency and productivity is not statistically significant.
In standard deterministic frontier analysis, either DEA or FDH techniques allowed to determinate inefficient units just but taking some measure between the estimated frontier and the related output. Unfortunately, when we assume that some symmetric noise is present in the data, then the previous task becomes much harder. The problem is that in this setting noise and efficiency are not identified and therefore, without an statistical tool it is impossible to decide whether a firm is efficient or not. In the third chapter we propose a test for efficiency in a stochastic nonparametric frontier analysis. Under weak conditions on the specification of the production frontier, and the null hypothesis of efficiency, we provide the asymptotic distribution of the test statistic. Furthermore we show the test is consistent against a broad set of alternatives of inefficiency. Evidence of the good properties of the test is given by a simulation study.
