Оценка производственной функции CES с использованием micEconCES

Question

В настоящее время я пытаюсь сделать некоторые оценки, используя пакет micEconCES в R от Henningsen/Henningsen (2011). Моя проблема в том, что я не очень знаком с R и пытаюсь реализовать свой собственный набор данных, чтобы получить оценки с помощью пакета. Они авторы статьи создали этот набор данных для оценок.

R> set.seed( 123 ) 
R> cesData <- data.frame(x1 = rchisq(200, 10), x2 = rchisq(200, 10), x3 = rchisq(200, 10), x4 = rchisq(200, 10) ) 
R> cesData$y2 <- cesCalc( xNames = c( "x1", "x2" ), data = cesData, + coef = c( gamma = 1, delta = 0.6, rho = 0.5, nu = 1.1 ) ) 
R> cesData$y2 <- cesData$y2 + 2.5 * rnorm( 200 )
R> cesData$y3 <- cesCalc(xNames = c("x1", "x2", "x3"), data = cesData, coef = c( gamma = 1, delta_1 = 0.7, delta = 0.6, rho_1 = 0.3, rho = 0.5, + nu = 1.1), nested = TRUE ) 
R> cesData$y3 <- cesData$y3 + 1.5 * rnorm(200) 
R> cesData$y4 <- cesCalc(xNames = c("x1", "x2", "x3", "x4"), data = cesData, coef = c(gamma = 1, delta_1 = 0.7, delta_2 = 0.6, delta = 0.5, rho_1 = 0.3, rho_2 = 0.4, rho = 0.5, nu = 1.1), nested = TRUE ) 
R> cesData$y4 <- cesData$y4 + 1.5 * rnorm(200)

Первая строка устанавливает "начальное число" для генератора случайных чисел, так что эти примеры могут быть воспроизведены с точно таким же набором данных. Во второй строке создается набор данных с четырьмя входными переменными (называемыми x1, x2, x3 и x4), каждая из которых имеет 200 наблюдений и генерируется из случайных распределений χ2 с 10 степенями свободы. Третья, пятая и седьмая команды используют функцию cesCalc, которая входит в пакет micEconCES, для вычисления детерминированных выходных переменных для функций CES с двумя, тремя и четырьмя входами (называемыми y2, y3 и y4 соответственно) с учетом производственной функции CES. Теперь в моей статье я пытаюсь оценить функцию CES для США на уровне совокупности для двух входных данных с капиталом и трудом. Поэтому я собрал данные из базы данных Всемирного банка за 1990–2015 гг., Где использовал валовое накопление основного капитала для капитала и общую рабочую силу для рабочей силы.

Авторы сделали нелинейную оценку следующим образом

R> cesNls <- nls( y2 ~ gamma * ( delta * x1^(-rho) + (1 - delta) * x2^(-rho) )^(-phi / rho), + data = cesData, start = c( gamma = 0.5, delta = 0.5, rho = 0.25, phi = 1 ) ) R> print( cesNls )

Теперь я хочу точно такую ​​же вещь для моего собственного набора данных, который называется Data_Extract_From_World_Development_Indicators. Так что я сделал, во-первых,

ceslan <- cesCalc( xNames = c( "GrossFixedCapitalFormation", "LaborForce" ), data = Data_Extract_From_World_Development_Indicators, coef = c( gamma = 1, delta = 0.6, rho = 0.5, nu = 1.1 ) ) Так что я повторил

R> cesData$y2 <- cesCalc( xNames = c( "x1", "x2" ), data = cesData, coef = c( gamma = 1, delta = 0.6, rho = 0.5, nu = 1.1 ) )

Все, что я сделал, это изменил имя набора данных и заменил x1 и x2 моими двумя переменными для капитала и труда.

После этого я попытался сделать нелинейную оценку

cesulan <- nls(y2 ~ gamma * (delta * GrossFixedCapitalFormation^(-rho) + (1-delta)*LaborForce^(-rho))^(-phi / rho), data = Data_Extract_From_World_Development_Indicators, start = c(gamma = 0.5, delta = 0.5, rho = 0.25, phi = 1) )

Вот где моя проблема: я не знаю, какая переменная должна быть y2 в моем наборе данных. В формуле я вижу, что y2 ~ gamma *... так строится на графике против остальной части термина, но я не знаю, какое значение мне нужно подключить туда. У кого-нибудь есть совет?

заранее спасибо

Answer 1

В Hennigsen &Hennisgen (2011) переменная y2 создается с функцией cesCalc, Он возмущен, чтобы теоретически проверить введенную функцию cesEst, Предполагается, что эта переменная является выходом вашей функции (обычно это валовой внутренний продукт, но не исключительно).

это должна быть серия (столбец R в кадре данных) числовых неотрицательных значений, размер которых равен другим вашим объясняющим переменным x1 а также x2,