El modelo tradicional de Frontera Estocástica (SFM) sufre de una suposición muy restrictiva de independencia de sus componentes de error y también de una capacidad limitada para abordar satisfactoriamente la heterogeneidad (efectos de ineficiencia), lo que conduce a posibles sesgos en la estimación de los parámetros del modelo, la identificación de variables de efecto de ineficiencia que influyen en la eficiencia y, en última instancia, en los puntajes de eficiencia.