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 |
Это интересно:
Биота пустынь
У всех обитателей пустынь, как бы они не были разнообразны, есть общая черта: все они в большей или меньшей степени приспособлены к недостатку воды, пищи, убежищ и резким колебаниям температуры.
Рис.3. Юкка коротколистная [16]
Растения пустынь. У растений пустынь есть целый ряд характерных при ...
Классификация рекреационных ресурсов
Рекреационные ресурсы можно классифицировать следующим образом:
1) по происхождению;
2) по видам рекреационного использования;
3) по скорости исчерпания;
4) по возможности экономического восполнения;
5) по возможности замены одних ресурсов другими;
6) по возможности самовосстановления и куль ...
Природа Израиля. Флора
Государство Израиль можно сказать, уникальная страна по обилию видов растений. На небольшой территории встречаются 2,8 тысячи видов растений (для сравнения: в Египте — всего 1,5 тысячи, а на Британских островах — 1,7 тысячи). В силу географического положения Израиля в нем можно встретить виды раст ...