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、X tの集計データがあり、これらの因子の置換パラメーターγとσの弾性を推定したい。生産関数を仮定すると、次の形をとる：YのTは、 = （LのLのγ + [ K Kのσの T + X X σ T ] γLt、KtLt、KtL_t, K_tバツtバツtX_tγγ\gammaσσ\sigmaYt= （AlLγ+ [ AkKσt+ Aバツバツσt]γσ）1γYt=（AlLγ+[AkKtσ+Aバツバツtσ]γσ）1γY_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。KとXを組み合わせた内部CES関数のパラメーターσ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γ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。AAAσσ\sigmaKKKバツバツXγγ\gamma

5 elasticity  production-function  elasticity-of-substituion 

私は現在、Henningsen / Henningsen（2011）によるRのmicEconCESパッケージを使っていくつかの見積もりをしようとしています。私の問題は、私がRにあまり馴染みがなく、パッケージを使って見積もりを取得するために自分のデータセットを実装しようとしていることです。この論文の著者らは、このデータセットを見積もり用に作成しました。 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, …

2 elasticity  elasticity-of-substituion  ces-function