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:
Инвестиции
Таблица 28. Инвестиции в основной капитал (млн. руб.)
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
19241
32273
28212
49704
68561
82859
127209
126296
166112
190860
278864
304770
Рисунок 27. Инвестиции в ...
Лавины и рельеф
Возникновение лавин возможно на коротких и не очень крутых склонах, начиная с уклона 15°, при длине склона 50— 100 м. Однако большинство лавин формируется на склонах крутизной 25—60°; на более крутых склонах снег почти не задерживается. Глубина расчленения рельефа или относительная высота гор влия ...
Население
Численность населения Северной Америки составляет около 400 млн.человек ,и поэтому показателю она уступает всем заселенным материкам, кроме Австралии.
Заселение Северной Америки началось примерно 2,5-3тысячи лет назад. Далекие предки североамериканских индейцев в поисках новых и богатых охотнич ...