Bilag 6: Bootstrapping

Relaterede dokumenter
Bilag 7. SFA-modellen

Bilag 2: Følsomhedsanalyse af netvolumenmålet Bilaget indeholder en teknisk gennemgang af følsomhedsanalysen af netvolumenmålet.

Bilag 7 Analyse af alternative statistiske modeller til DEA Dette bilag er en kort beskrivelse af Forsyningssekretariatets valg af DEAmodellen.

Bilag 2 - Følsomhedsanalyse af netvolumenmålet Bilaget indeholder en teknisk gennemgang af følsomhedsanalysen af netvolumenmålet.

vand- og spildevandsforsyningerne 2012

Resultatorienteret benchmarking af vandog spildevandsforsyningerne Fastsættelse af individuelle effektiviseringskrav for prisloftet 2013

Bilag 1: Robusthedsanalyser af effektiviseringspotentialerne. Bilaget indeholder analyser af effektiviseringspotentialernes robusthed.

Bilag 1: Prisudvikling, generelt effektiviseringskrav og robusthedsanalyser FORSYNINGSSEKRETARIATET AUGUST 2014 VERSION 3

Resultatorienteret benchmarking af vandog spildevandsforsyningerne Fastsættelse af individuelle effektiviseringskrav for prisloftet 2012

Bilag 1: Prisudvikling, generelt effektiviseringskrav og robusthedsanalyser

Bilag 1. Costdriversammensætning. November 2016 VERSION 3

Bilag 16: Robusthedsanalyser af effektiviseringspotentialerne Bilaget indeholder analyser af effektiviseringspotentialernes robusthed.

Eske Benn Thomsen 8. marts 2016

Afgørelse om prisloftet for 2013 som følge af spaltningen af Vejen Forsyning A/S (Spildevand) gældende for Vejen Rensningsanlæg A/S

Forelæsning 5: Kapitel 7: Inferens for gennemsnit (One-sample setup)

Bilag 10 - Forsyningssekretariatets bemærkninger til høringssvar til papiret: Resultatorienteret benchmarking af vand- og spildevandsforsyningerne

Introduktion til benchmarking af varmevirksomheder

Bilag 1 Costdriversammensætning

Bilag 4: Beregning af de korrigerede netvolumenmål Bilaget indeholder en teknisk gennemgang af beregningen af de korrigerede netvolumenmål, som

DANVA Dansk Vand- og Spildevandsforening

Afgørelse om prisloft for 2015

Tillæg til: Resultatorienteret benchmarking af vand- og spildevandsforsyningerne Revideret fastsættelse af individuelle effektiviseringskrav for

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo

Genberegning af costdriveren renseanlæg

Bilag 5 - Forsyningssekretariatets bemærkninger til høringssvar fra DANVA og FVD

Ny korrigeret afgørelse om prisloftet for 2012

Bilag 4. Costdriversammensætning

Bilag 2. Beregning af de korrigerede netvolumenma l. September Version 2

Bilag 2 Beregning af de korrigerede netvolumenma l

Høringssvar fra DANVA I sit høringssvar af 3. juli 2015 gør DANVA opmærksom på følgende:

Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder

Afgørelse om prisloftet for 2014 som følge af spaltningen af det tideligere Ringkøbing-Skjern Spildevand A/S gældende for Ringkøbing-Skjern Renseanlæg

3.600 kg og den gennemsnitlige fødselsvægt kg i stikprøven.

Bilag 3. Fronterne i DEA og SFA

Ny korrigeret afgørelse om prisloftet for 2012

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo

Opgaver til kapitel 3

Afgørelse om prisloft for 2011

Bilag 1 Costdriversammensætning

Afgørelse om prisloft for 2015

K E N D E L S E. afsagt af Konkurrenceankenævnet den 6/ i sag nr. VFL Mod. Forsyningssekretariatet

Mikro-kursus i statistik 1. del Mikrokursus i biostatistik 1

Afgørelse om prisloft for 2012

Kapitel 4 Sandsynlighed og statistiske modeller

Bilag 3. Fronterne i DEA og SFA

Estimation og usikkerhed

Resultatorienteret benchmarking for 2016

Afgørelse om prisloft for 2012

Hvis α vælges meget lavt, bliver β meget stor. Typisk vælges α = 0.01 eller 0.05

I dag. Statistisk analyse af en enkelt stikprøve med kendt varians Sandsynlighedsregning og Statistik (SaSt) Eksempel: kobbertråd

Bilag 3 Fronterne i DEA og SFA

Tema. Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber.

Trin 1: Formuler hypotese Spørgsmål der ønskes testet vha. data H 0 : Nul hypotese Formuleres som en ligheds hændelse

Landmålingens fejlteori - Lektion 2. Sandsynlighedsintervaller Estimation af µ Konfidensinterval for µ. Definition: Normalfordelingen

Anvendt Statistik Lektion 5. Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele

Vejledende besvarelser til opgaver i kapitel 14

1 Hb SS Hb Sβ Hb SC = , (s = )

Kommentarer til evaluering af vandsektorloven Copenhagen Economics 8 april 2014

Fokus på Forsyning. Datagrundlag og metode

Ny korrigeret afgørelse om prisloftet for 2012

Afgørelse om prisloft for 2012

Vejledende løsninger kapitel 8 opgaver

Ny korrigeret afgørelse om prisloftet for 2012

Ny korrigeret afgørelse om prisloftet for 2012

Anvendt Statistik Lektion 5. Sammenligning af to grupper * Sammenligning af middelværdier * Sammenligning af andele

Bilag 3 - Beregning af det alderskorrigerede netvolumenmål Bilaget indeholder en teknisk gennemgang af beregning af det alderskorrigerede

Analysestrategi. Lektion 7 slides kompileret 27. oktober :24 p.1/17

Klare tal om effektiviteten i vandsektoren Partner Martin H. Thelle 22. januar 2014

ØVELSER // SVAR Statistik, Logistikøkonom Konfidensintervaller for én middelværdi og én andel

Skriftlig eksamen Science statistik- ST501

KENDELSE. afsagt af Konkurrenceankenævnet den 19/ i sag nr. VFL : DANVA på vegne af. Jammerbugt Forsyning A/S

Definition. Definitioner

S4-S5 statistik Facitliste til opgaver

Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test]

Afgørelse om prisloft for 2012

Et firma tuner biler. Antallet af en bils cylindere er givet ved den stokastiske variabel X med massetæthedsfunktionen

hvor y antages approksimeret ved normalfordeling med middelværdi y og varians va^r(y): y ± u 1-/2 # cv(y) # y = y(1 ± u 1-/2 # cv(y))

Afgørelse om prisloft for 2012

Afgørelse om prisloft for 2012

Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab. Estimation

Afgørelse om prisloft for 2012

Ny korrigeret afgørelse om prisloftet for 2012

Afgørelse om prisloft for 2012

BENCHMARKING OG FORSYNINGSSIKKERHED I FORSYNINGSSEKTOREN

Resultatorienteret benchmarking af vand- og spildevandsforsyningerne. Fastsættelse af individuelle effektiviseringskrav for prisloftet 2014

Naturvidenskabelig Bacheloruddannelse Forår 2006 Matematisk Modellering 1 Side 1

Skriftlig Eksamen ST501: Science Statistik Tirsdag den 8. juni 2010 kl

Opgave 1 Betragt to diskrete stokastiske variable X og Y. Antag at sandsynlighedsfunktionen p X for X er givet ved

Ny korrigeret afgørelse om prisloftet for 2012

Statistik II 4. Lektion. Logistisk regression

Afgørelse om prisloft for 2012

Totaløkonomisk benchmarking for drikkevandsselskaber. Model for beregning af individuelle effektiviseringskrav i de økonomiske rammer for

Program: 1. Repetition: fordeling af observatorer X, S 2 og t. 2. Konfidens-intervaller, hypotese test, type I og type II fejl, styrke.

Analyse af måledata II

for drikkevandsselskaberne

Forsyningssekretariatet har i alt modtaget 6 høringssvar.

Afgørelse om prisloft for 2015

Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 13: Summary. Per Bruun Brockhoff

LOV OM VANDSEKTORENS ORGANISERING OG ØKONOMISKE FORHOLD

Transkript:

Bilag 6: Bootstrapping Bilaget indeholder en gennemgang af bootstrapping og anvendelsen af bootstrapping til at bestemme den konkurrencepressede front. FORSYNINGSSEKRETARIATET FEBRUAR 2013

INDLEDNING... 3 BOOTSTRAPPING OG DEN KONKURRENCEPRESSEDE FRONT... 3 Anvendelse... 5 2

Indledning DEA-modellen finder en front hvorimod alle forsyningernes potentialer bliver målt. Denne front er baseret på oplysninger om de enkelte forsyninger. Præcisionen af denne front afhænger af mange faktorer. I det følgende gennemgås først en metode til at bestemme hvor præcis fronten bestemt ved DEA-analysen er. Metoden anvender bootstrapping og finder den konkurrencepressede front. Derefter anvendes metoden til at bestemme den konkurrencepressede front for vand- og spildevandsforsyningerne. Bootstrapping og den konkurrencepressede front Ved brug af en (input-styret) DEA-model 1 kan man beregne forsyningernes effektivitet θ, som en værdi mellem 0 og 1. Effektiviteten angiver hvor effektiv en forsyning er og anvendes til at beregne forsyningens effektiviseringspotentiale. Hvis θ=0,85 er forsyningen 85 pct. effektiv og forsyningens effektiviseringspotentiale er 15 pct. (1-0,85=0,15). I det følgende fokuseres på forsyningernes effektivitet θ. DEA-modellen er en matematisk metode, der anvender lineær programmering til at sammenligne en række forsyninger med hinanden og bestemme effektiviteten af de forskellige forsyninger. Sammenligningen foretages på basis af oplysninger om de enkelte forsyninger og ud fra dette danner DEA en kunstig front, hvor forsyningerne antages at være effektive. Den sande front kendes ikke. Da DEA danner en kunstig front på baggrund af begrænset viden, vil den sande front altid indhylle den kunstige front. Den sande front kan også betegnes som den konkurrencepressede front, eftersom branchen ikke er udsat for konkurrence. Ved statistiske metoder kan man undersøge, hvor den sande front er og derefter beregne et 95-procentskonfidensinterval, der angiver hvor den sande front kunne være med 95 pct. sandsynlighed. Dette gøres ved at foretage en biaskorrektion af forsyningernes effektivitet, som forklaret i det følgende. Korrektionen foretages ved hjælp af bootstrapping. Bias angiver forskellen mellem den forventede effektivitet for en forsyning og den sande effektivitet for forsyningen. Hvis den sande effektivitet er højere end den forventede effektivitet er bias positiv. Det betyder, at den forventede værdi er for høj i forhold til den sande værdi. For at korrigere for 1 En teknisk beskrivelse af DEA-modellen fremgår af bilag 5. Det anvendte eksempel fremgår af side 4 i bilag 5. 3

denne bias skal effektiviteten derfor justeres nedad. Hvis den sande effektivitet derimod er lavere end den forventede effektivitet er bias negativ. Det betyder, at den forventede værdi er for lav i forhold til den sande værdi. For at korrigere for denne bias skal effektiviteten derfor justeres opad. Ved udregningen af den biaskorrigerede effektivitet estimeres den sande effektivitet for hver forsyning ved bootstrapping, mens forsyningernes effektivitet bestemt ved DEA anvendes som den forventede effektivitet for forsyningerne. Der beregnes en biaskorrektion for hver enkel forsyning. Bootstrapping foretages i to trin 2 : 1. Der estimeres en fordelingsfunktion for input og output ud fra fordelingen af forsyningernes input og output 2. Der trækkes en stikprøve bestående at input og output, og effektiviteten beregnes for hver forsyning Processen ved bootstrapping foretages mange gange 3 for at opnå et estimat for forsyningernes sande effektivitet. Ud fra alle stikprøverne beregnes middelværdien og variansen for hver forsyning og ud fra dette beregnes den (sande) biaskorrigerede effektivitet for hver forsyning. Forsyningernes effektivitet sammenlignes med forsyningernes estimerede sande effektivitet. Hvis en forsynings effektivitet er for højt i forhold til forsyningens estimerede sande effektivitet er bias positiv. Forsyningens effektivitet justeres derfor nedad. Hvis en forsynings effektivitet er for lavt i forhold til forsyningens estimerede sande effektivitet er bias negativ. Forsyningens effektivitet justeres derfor opad. Generelt når man ser på en DEA-model estimeres bias altid til at være positiv. Det skyldes, at effektiviteten i DEA minimeres over et produktionsmulighedsområde, som er mindre end det sande produktionsmulighedsområde. Med andre ord, er det mulighedsområde, som DEA bestemmer ud fra forsyningernes input og output, en ægte delmængde af det sande mulighedsområde. Usikkerheden om forsyningernes sande effektivitet kan undersøges ved at beregne 95-procentskonfidensintervallet for hver forsyning biaskorrigerede effektivitet (sande effektivitet). Ved at se på forskellen mellem yderpunkterne i konfidensintervallerne og forsyningernes forventede effektivitet, kan man beregne den gennemsnitlige maksimale forskel mellem forsyningernes forventede effektivitet og den biaskorrigerede effektivitet (sande effektivitet). 2 En matematisk gennemgang af bootstrapping findes i Bogetoft, P og L. Otto: Benchmarking with DEA, SFA and R side 172-174 3 Det anbefales at foretage mindst 1000 gentagelser. 4

Dette indikerer, hvor stor en forskel der er på effektiviteten bestemt ved DEA og effektiviteten bestemt ved den konkurrencepressede front. Med andre ord indikerer det, hvor stor forskel der er på potentialerne bestemt ved DEA og potentialerne bestemt ved den konkurrencepressede front. Anvendelse Forsyningssekretariatet har beregnet den konkurrencepressede front for vand- og spildevandsforsyningerne og dermed de konkurrencepressede potentialer for hver enkel forsyning. Ud fra forsyningernes indberetning i april 2012 til genberegning af omkostningsækvivalenterne har Forsyningssekretariatet beregnet forsyningernes potentialer og derefter beregnet forsyningernes konkurrencepressede potentialer. Metoden til fastsættelse af potentialerne følger metoden beskrevet i Resultatorienteret benchmarking af vand- og spildevandsforsyningerne : 1. Det første bånd for den effektive front findes, og forsyninger der ligger på denne front fjernes 2. Det andet bånd på den effektive front findes. Forsyningerne der ligger på denne front anvendes til at danne den effektive front i DEA-analysen. Bemærk, at for vandforsyninger kan de tidligere private forsyninger ikke udgøre den effektive front. For vandforsyninger konstrueres effektivitetsfronten derfor kun ud fra de tidligere kommunale forsyninger. Ud fra potentialerne bestemt ved ovenstående metode og de tilhørende input og output fra forsyningerne, har Forsyningssekretariatet anvendt bootstrapping til at beregne de konkurrencepressede potentialer. Derudover er der beregnet konfidensintervaller for de konkurrencepressede potentialer, for at undersøge hvor stor en forskel der er på potentialerne beregnet ved DEA og de konkurrencepressede potentialer. Der er en gennemsnitlig forskel på potentialerne beregnet ved DEA og de konkurrencepressede potentialer for vandforsyninger på 7,3 pct.. og for spildevandsforsyninger på 10,2 pct. jf. tabel 1. Den maksimale forskel er hhv. 14,2 pct. og 13,5 pct. Tabel 1: Forskel på den effektive front og den konkurrencepressede front Vandforsyninger Spildevandsforsyninger Gennemsnitlig forskel 7,3 % 10,2 % Standardafvigelse 2 % 1,3 % Maksimal forskel 14,2 % 13,5 % 5