Построение производственной функции Кобба-Дугласа для Кыргызской Республики и для Иссык-Кульской области

Мировая география » Оценка влияния региональных особенностей на размещение производственных сил в Кыргызской Республике » Построение производственной функции Кобба-Дугласа для Кыргызской Республики и для Иссык-Кульской области

Страница 2

Таблица 17

t

Y

K

L

t

1,00

Y

0,98

1,00

K

0,88

0,94

1,00

L

0,98

0,98

0,90

1,00

Постановка задачи:

В данной работе была поставлена задача построения производственной функции Кобба-Дугласа для Кыргызской Республики и анализ экономического роста в республике на основе данной функции. Основой для разложения роста на компоненты чаще всего служит производственная функция Кобба–Дугласа с постоянной отдачей от масштаба.

Спецификация модели:

Производственная функция Кобба–Дугласа (с постоянной отдачей от масштаба) имеет вид:

Y = AКaL1-a (7)

где A – параметр, характеризующий уровень технического прогресса (в данной работе, так как мы имеем дело с агрегированными данными, то невозможно количественно оценить уровень технического прогресса, в силу чего мы включили экспоненциальный временной тренд в уравнение (t)); α – коэффициент, характеризующий вклад роста капитала в рост выпуска; (1 – α) – вклад труда. То есть α и (1 – α) являются долями факторов. Функция такого вида удобна для оценивания, так как ее легко привести к линейному виду, прологарифмировав Y, K и L:

lnY = lnA + α lnK + (1 – α)lnL (8)

где lnY, lnA, lnK и lnL – натуральные логарифмы соответствующих показателей. Такая форма записи производственной функции позволяет показать, почему a и (1 – α) – это доли факторов.

Анализ:

1)

Уравнение вида (8), построенное для 8 наблюдений имеет вид:

LN

Y

= 0.42579

LN

[

K

]+ 8.38093

LN

[

L

] -114.09209

(9)

Характеристики регрессии:

OLS estimation results

Parameters Estimate t-value H.C. t-value(*)

[p-value] [H.C. p-value]

b(1) 0.42579 1.542 2.098 не значим

[0.12313] [0.03587]

b(2) 8.38093 3.133 4.938 значим на 1, 5 и 10 % уровнях

[0.00173] [0.00000]

b(3) -114.09209 -3.133 -4.987

[0.00173] [0.00000] значим на 1, 5 и 10 % уровнях

Variance of the residuals = 0.016701

Standard error of the residuals = 0.129231

Residual sum of squares (RSS)= 0.083504

Total sum of squares (TSS) = 2.260866

R-square = 0.963066

Обладает высокой объясняющей мощью

Jarque-Bera/Salmon-Kiefer test = .832289

Null hypothesis: Ошибки

распределены

нормально

Null distribution: Chi-square(2))

p-value = 0.65958

Significance levels: 10% 5%

Critical values: 4.61 5.99

Conclusions: не отверг не отверг

Overall F test: F(2,5) = 65.19

p-value = 0.00026

Significance levels: 10% 5%

Critical values: 3.78 5.79

Conclusions

: отверг отверг

В целом регрессия значима

Breusch-Pagan test = 2.731498

Null hypothesis: Ошибки

гомоскедастичны

Null distribution: Chi-square(2)

p-value = 0.25519

Significance levels: 10% 5%

Critical values: 4.61 5.99

Conclusions: не отверг не отверг

Страницы: 1 2 3 4 5 6


Это интересно:

Генетическая классификация лавин
Генетическая классификация лавин, наиболее полно разработанная советским исследователем В.Н. Аккуратовым, включает следующие классы и типы лавин. I. Класс сухих (холодных) лавин. Состоят такие лавины обычно из сухого снега; сходят преимущественно зимой; пути схода строго не ограничены — могут схо ...

Происхождение Васко да Гама
Васко да Гама родился в 1460 (по другой версии — в 1469 году) в семье алкайда города Синеш и магистра ордена Сантьяго Эштевана да Гама (1430-1497). Мать — Изабела Содре. В 1480-х вместе с братьями Васко да Гама вступил в орден Сантьяго. Образование и искусство навигации получил в Эворе. Васко с м ...

Выводы
— В области предметной направленности развития географии внимание сосредотачивается не только на пространственной морфологии (страны, зоны, районы) и внешних факторах, обуславливающих их пространственную неоднородность, но и на рассмотрении процессов в этой морфологической неоднородности и изменен ...

Главное меню

Copyright © 2025 - All Rights Reserved - www.geographylab.ru