SFA模型是参数模型，关于该模型的更多信息可以参考2.1.4节。SFA模型在测度效率时考虑了随机误差对效率的影响，这是SFA模型非参数的确定性模型RAM所无法捕捉的。财产保险公司的业务结构优化调整主要是公司的经营管理行为，借助SFA模型对RAM模型中的松弛变量进行冗余分解，可剔除外部环境和随机误差因素对效率值的影响，从而对业务结构优化调整更有指导意义。我们采用Battese和Coelli（1992）给出的SFA模型形式，它适用于非平衡面板数据，且SFA模型利用Coelli（1996）给出的计算机程序FRONTIER4.1很容易求解

其中[插图]是一列独立同分布（i.i.d.）的随机变量，均服从正态分布，SFA模型是刻画随机影响的误差项；U kt=U k exp[-η（t- T）]（k= 1，…，n； t= 1，…，T），{U k，k= 1，…，n}是一列独立同分布的非负随机变量，服从在零点截断的正态分布），用于描述技术无效率部分，η是待估计的参数；V kt和U kt（k= 1，…，n； t= 1，…，T）相互独立。为应用计算机程序求解，通常对两个方差做变量替换，令[插图][插图]，详细说明参见Coelli（1996）。