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:
Фауна
Фауна страны весьма богатая: почти 250 видов млекопитающих, 750 видов птиц, 150 видов рептилий и 200 видов пресноводной и морской рыбы. В Сундарбане обитает бенгальский тигр, на читтагонгских холмах - стада слонов и большое количество леопардов. В лесах большое количество макак, гиббонов, лемуров; ...
Электроэнергетика
Производство электроэнергии в России в 2000 г. составило 877,8 млрд. кВт-ч. За период экономических реформ этот важнейший показатель развития экономики значительно снизился. В начале 1990-х гг. он составлял более 1000 млрд. кВт-ч. Основная доля (66,3%) электроэнергии производится на тепловых эле ...
Особенности рекреационной оценки территорий как
основа для проведения рекреационного районирования
Общая задача в оценке территории для рекреационных целей распадается на две части: а) оценка природных комплексов по использованию человеком в различных видах рекреационной деятельности; б) экономическая оценка природных комплексов для создания рекреационных объектов, в) аттрактивная оценка природ ...