<<
>>

52. Метод наименьших квадратов для двухфакторной производственной функции Кобба-Дугласа. Эффект от масштаба производства

Двухфакторную производственную функцию Кобба-Дугласа f(K,L) можно представить в виде:

Q=A*Ka*Lβ,

где Q – объём выпущенной продукции (в стоимостном или натуральном выражении);

K – объём основного капитала или основных фондов;

L – объём трудовых ресурсов или трудовых затрат (измеряемое количеством рабочих или количеством человеко-дней).

A,a,β – неизвестные числовые параметры производственной функции, которые подчиняются условиям:

1) 0≤а≤1;

2) 0≤β≤1;

3) A›0;

4) a+β=1.

Двухфакторная производственная функция Кобба-Дугласа относится к классу нелинейных по параметрам функций, которые можно свести к линейному виду.

Для того, чтобы привести двухфакторную производственную функцию Кобба-Дугласа к линейному виду, необходимо прологарифмировать обе части данной функции:

lnQj–lnLj=lna+β(lnKj–lnLj)+εj,,

где εj – случайная ошибка производственной функции

Для более наглядного представления данной модели регрессии воспользуемся методом замен:

yj= lnQj–lnLj;

b0=lna;

b1=β;

b=[ b0 b1]T;

xj= lnKj–lnLj;

δT(xj)=[0 xj].

В результате произведённых замен получим окончательный вид производственной функции Кобба-Дугласа, приведённой к линейной форме:

В данной функции неизвестным является только вектор коэффициентов b. Оценку данного вектора можно получить с помощью классического метода наименьших квадратов по формулам:

где

– среднее арифметическое значение переменной х:

– среднее арифметическое значение переменной у:

– среднее значение квадрата переменной х:

– среднее значение произведения переменных х и у:

После того, как будут получены МНК-оценки неизвестных коэффициентов b0 и b1 линеаризованной двухфакторной производственной функции Кобба-Дугласа, на их основе можно будет рассчитать оценки неизвестных параметров A,a,β исходной функции Кобба-Дугласа.

Эффектом от масштаба производства для двухфакторной производственной функции называется изменение объёма произведённой продукции при пропорциональном изменении затрат труда и капитала.

Пусть объём основного капитала изменился на величину nK, а объём трудовых затрат увеличился на величину nL. Рассчитаем величину изменения объёма производства для функции двухфакторной производственной Кобба-Дугласа:

Q(n)=A*(nKa)*(nLβ)= A*Ka*Lβ*na+β=Q*na+β.

Если справедливо неравенство (a+β)›1, то функция Кобба-Дугласа имеет возрастающий эффект от масштабов производства, т. е. с увеличением факторных переменных K и L в n раз, объём производства Q возрастает в na+β раз.

Если справедливо равенство (a+β)=1, то функция Кобба-Дугласа имеет фиксированный эффект от масштабов производства, т. е. с увеличением факторных переменных K и L в n раз, объём производства Q также возрастает в n раз.

Если справедливо неравенство (a+β)‹1, то функция Кобба-Дугласа имеет убывающий эффект от масштабов производства, т. е. с увеличением факторных переменных K и L в n раз, объём производства Q возрастает меньшими чем n темпами.

<< | >>
Источник: Ангелина Витальевна Яковлева. Ответы на экзаменационные билеты по эконометрике. 2009

Еще по теме 52. Метод наименьших квадратов для двухфакторной производственной функции Кобба-Дугласа. Эффект от масштаба производства:

  1. 50. Двухфакторная производственная функция Кобба-Дугласа
  2. 51. Показатели двухфакторной производственной функции Кобба-Дугласа
  3. 66. Доступный обобщённый метод наименьших квадратов. Взвешенный метод наименьших квадратов
  4. 27. Классический метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии. Метод Крамера
  5. 42. Метод наименьших квадратов для моделей регрессии, нелинейных по факторным переменным
  6. 4.7. Метод наименьших квадратов для обработки результатов экспериментов.
  7. 43. Метод наименьших квадратов для моделей регрессии, нелинейных по оцениваемым коэффициентам
  8. 19.Понятие об эмпирических формулах и методе наименьших квадратов. Подбор параметров линейной функции (вывод системы нормальных уравнений).
  9. 53. Двухфакторная производственная функция Солоу
  10. Метод наименьших квадратов.
  11. 92. Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК)
  12. 98. Нелинейный метод наименьших квадратов. Метод Койка
  13. 90. Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК)
  14. 13. Система нормальных уравнений и явный вид ее решения при оценивании методом наименьших квадратов линейной модели парной регрессии
  15. 12. Оценивание неизвестных коэффициентов модели регрессии методом наименьших квадратов. Теорема Гаусса – Маркова
  16. Сущность производства. Производственная функция. Выбор производственной технологии.
  17. 65. Обобщённая модель регрессии. Обобщённый метод наименьших квадратов. Теорема Айткена
  18. 5.5. Квадратичная аппроксимация или аппроксимация кривых методом наименьших квадратов
  19. 25. Эффект масштаба
  20. Эффект масштаба