计量经济学:单方程模型应用习题与解析 联系客服

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lnY?lnA??1mlnK??2mlnL?通过变量置换,可以表示成:

12?m?1?2(ln(KL2))??,为一个简单线性模型,

Z??0??1X1??2X2??3X3??

采用单方程模型的估计方法,得到?0,?1,?2,?3的估计值,利用对应关系和?1??2?1,可以计算得到关于参数A,?,m,?1,?2的估计值。

选择在??0处展开台劳级数,是因为当??0时,要素替代弹性等于1,即模型退化为C-D生产函数,由于C-D生产函数的普遍适用性,所以可以假定?为接近于0的数。当参数估计完成后,可以根据?的估计值是否接近于0来检验这种估计方法的可用性。

从以上结果可以看出,当??0时,方程为: lnY?lnA??1mlnK??2mlnL??

即为C-D生产函数模型。所以可以认为CES生产函数模型是对C-D生产函数模型的修正。 对于改进的CES生产函数模型,估计方法是相同的。 7-27. 偏弹性?2?7-28.

1、根据绝对收入假说:Ct????Yt??t, 2、根据相对收入假说中的示范性假说:

CiYi??0??1YiYidydx2?x2y?dlnydlnx2??2,同理,?3??3

3、根据相对收入假说中的不可逆性假说:

CtYt??0??1Y0Yt

4、根据生命周期假说:得到这个模型的估计。

CtYt??1??2AtYt,由于没有给出每年的资产存量数据,因此无法

5、根据合理预期假说和适应预期假说:分别有Ct??(1??)??Ct?1??(1??)Yt??t,

Ct????(1??)Ct?1???Yt??t,但是根据同样的样本得到的?是不同的。

7-29.

存在的问题有:

1、方程关系错误,因为各个要素之间不是完全替代的

2、时间序列数据不能用OLS估计

3、产值采用不变价计算的价值量,固定资产原值采用形成年当年价计算的价值量,其它采用实物量单位,因此数据之间是不可比的,

4、职工人数应该是生产性人数,而不是该行业实际职工人数。 7-30.

1、LnY?LnA??t?m?LnK?m(1??)LnL?d(K/L)(K/L)KLd(MPL/MPK)(MPL/MPK)MPLMPK))

12m??(1??)(LnKL)??,

2??

?d(ln(因为

MPK?))d(ln(?Y?K

11?A(?

?AK?)(?1K(?1K????2L??))???1.?1(??)K???1e?t

?1??????2L??2L???1??1?1e?t MPL?AL 所以

MPLMPK??1??(?1K????)?1??1?t?2e

?2?1(KL)1??

??d(ln())LKd(ln(?2?1?2?1(KL)1??))

K ?d(ln())Ld(ln()?(1??)ln(KL))

?11??

由于要素替代弹性?为一正数,所以参数?的数值范围为:

?1????

C-D生产函数的要素替代弹性为1,VES生产函数的要素替代弹性是根据样本点变化的。

2、在两个模型中,作为资本和劳动产出弹性的参数不随样本点变化,这就是说技术进步不是节约资本型和节约劳动型,而是中性的。

而在中性技术进步中,希克斯中性技术进步假设要素之比K/L不随时间变化,考虑技

术进步的生产函数形式为:

Y?A(t)f(K,L)

即技术进步的作用相当于在要素投入不变的情况下,使产出增加A(t)倍。

索洛中性技术进步假设劳动产出率Y/L不随时间变化,由此可以证明,考虑技术进步的生产函数形式为:

Y?f(A(t)K,L)

即技术进步的作用相当于使资本要素投入增加A(t)倍。

哈罗德中性技术进步假设资本产出率Y/K不随时间变化,由此可以证明,考虑技术进步的生产函数形式为:

Y?f(K,A(t)L)

即技术进步的作用相当于使劳动要素投入增加A(t)倍。 在LnY?LnA??t?m?LnK?m(1??)LnL?12m??(1??)(LnKL只有希克)??中,

2斯中性技术进步假设是适宜,因为在索洛中性或哈罗德中性技术进步假设下是无法得到

LnY?LnA??t?m?LnK?m(1??)LnL?12m??(1??)(LnKL)??形式的生产函

2数模型表达式的。

而在LnY?LnA??t??LnK??LnL??中,3类中性技术进步假设都是适宜的。 3、如果采用实物量的Y,那么由于各年的价格不同,使得按照当年价格计算的固定资产原值数据K与Y是不可比的,因此不能直接使用统计年鉴中的固定资产原值数据作为K的样本数据,而是应该根据各年的价格折算成为当年的固定资产值。

4、本例中采用的是时间序列数据,而OLS估计是假设各个样本点上的数据是不相关的,但是每年的发电量及投入的资本和劳动通常在时间上是有延续性的,也就是说在各个样本点上数据可能是序列相关的,这就是采用OLS估计最容易违背的假设。