ネストされたCES関数での置換の弾力性の推定

、集計データがあり、これらの因子の置換パラメーターと弾性を推定したい。生産関数を仮定すると、次の形をとる： $L_t, K_t$ $X_t$ $\gamma$ $\sigma$

Y_{t} = （ A_{l} L^{γ} + [A_{k} K_{t}^{σ} + A_{バツ} {バツ}_{t}^{σ}]^{\frac{γ}{σ}} ）^{\frac{1}{γ}}

$Y_t=(A_lL^{\gamma}+[A_kK_t^{\sigma} +A_xX_t^{\sigma}]^\frac{\gamma}{\sigma})^{\frac{1}{\gamma}}$

テクノロジーパラメーター sは観測可能ではないため、計量仕様で制御する必要があります。とを組み合わせた内部CES関数のパラメーターを最初に推定することを考えています。その後、外側のCESパラメーターを推定できるはずです。ある意味では、2つのパラメーターは一緒に推定されません。この方法は統計的な意味で有効ですか？一貫性のある公平な見積もりを取得できますか？私は非線形回帰法に関する論文を読みましたが、この単純なアプローチが実行可能かどうか疑問に思っていました。ありがとう。 $A$ $\sigma$ $K$ $X$ $\gamma$

elasticity production-function elasticity-of-substituion

— ロンドン
ソース

これは私が尋ねた質問に関連しています。そこにリンクされている参照は、正規化されたネストされたCES生産関数を推定します。興味深いかもしれません。

— グレアムウォルシュ

CES生産関数推定の

— ルチョナチョ

複製のように見えません。このリンクされた質問は2入力の生産関数であり、上記はネストされた3入力の生産関数です。

— BKay

$\sigma$ $\gamma$

— 西村和彦
ソース

テクノロジーのパラメーターは無視できません。ありがとう。

— ロンドン