Internal meta-analysis for Monte Carlo simulations - Mark Andreas Andor; David H. Bernstein; Christopher F. Parmeter; Stephan Sommer (RWI - Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung, 2023)
Monte Carlo (MC) simulations are one of the dominant approaches to compare statistical methods. To date, there is no standard procedure for MC simulations. Although internally valid, they exhibit a certain degree of arbitrariness through the various choices that researchers make. In this paper, we propose the use of an internal meta-analysis for MC simulations to allow a standardized analysis, synthesis and presentation of MC simulation results in a transparent manner. The use of an internal meta-analysis allows (i) a much more standardized procedure and (ii) comprehensive analysis of a large variety and number of simulations. To exemplify the procedure, we conduct an extensive set of simulations to compare the empirical performance of three different estimators of the generalized stochastic frontier panel data model. Besides contributing to the literature on efficiency analysis by improving the understanding of the merits of the three different estimators, we demonstrate the applicability and usefulness of internal meta-analysis for MC simulations in general. – – Monte-Carlo-Simulationen (MC-Simulationen) sind einer der wichtigsten Ansätze für den Vergleich statistischer Methoden. Bislang gibt es kein Standardverfahren für MC-Simulationen. Obwohl sie intern gültig sind, weisen sie durch die verschiedenen Entscheidungen der Forscher einen gewissen Grad an Willkür auf. In diesem Papier schlagen wir die Verwendung einer internen Meta-Analyse für MC-Simulationen vor, um eine standardisierte Analyse, Synthese und Präsentation von MC-Simulationsergebnissen auf transparente Weise zu ermöglichen. Die Verwendung einer internen Meta-Analyse ermöglicht (i) ein wesentlich standardisierteres Verfahren und (ii) eine umfassende Analyse einer großen Vielfalt und Anzahl von Simulationen. Zur Veranschaulichung des Verfahrens führen wir einen umfangreichen Satz von Simulationen durch, um die empirische Leistung von drei verschiedenen Schätzern des verallgemeinerten stochastischen Frontier-Paneldatenmodells zu vergleichen. Wir leisten nicht nur einen Beitrag zur Literatur über Effizienzanalysen, indem wir das Verständnis für die Vorzüge der drei verschiedenen Schätzer verbessern, sondern demonstrieren auch die Anwendbarkeit und Nützlichkeit der internen Meta-Analyse für MC-Simulationen im Allgemeinen.
Keywords: C1; C15; 330; Monte Carlo simulation; meta-analysis; stochastic frontier analysis; productionfunction; panel data