얼마 전 생산 기능을 어떻게 평가합니까?
주어진 답은 단면 데이터를 다룰 때의 경우를 다루지 만, 내가 본 대부분의 데이터는 시계열에 의해 주어진다.
예를 들어 두 개의 변수 및 x t , 2 가있는 (로그 된) VAR (1)이 있는 경우 적절한 모델은 다음과 같습니다.
x t , 2 = α 2 + β 21 x t - 1 , 2 + β 22 x t − 1 , 1 + μ t , 2
이러한 일련의 방정식에서 간결한 생산 함수를 어떻게 개발합니까?
얼마 전 생산 기능을 어떻게 평가합니까?
주어진 답은 단면 데이터를 다룰 때의 경우를 다루지 만, 내가 본 대부분의 데이터는 시계열에 의해 주어진다.
예를 들어 두 개의 변수 및 x t , 2 가있는 (로그 된) VAR (1)이 있는 경우 적절한 모델은 다음과 같습니다.
x t , 2 = α 2 + β 21 x t - 1 , 2 + β 22 x t − 1 , 1 + μ t , 2
이러한 일련의 방정식에서 간결한 생산 함수를 어떻게 개발합니까?
답변:
이러한 일련의 방정식에서 간결한 생산 함수를 어떻게 개발합니까?
그것은 다른 방향으로 간다.
VAR은 주로 이론적 예측 목적으로 개발 된 시계열 데이터의 특수 모델 그룹입니다. VAR 접근법에서 우리는 일부 구조적 경제 모델을 가정하지 않으며, 변수의 과거와 다른 변수와의 상호 관계를 사용하여 양질의 예측 변수를 형성하기를 원합니다 (이러한 이유로 처음 도입되었을 때와 심들이 전파하면서 많은 논란을 일으켰습니다).
일반적으로 시계열 데이터를 사용하여 단일 회사의 생산 기능을 추정한다고해서 다른 질문에 대한 답변에서 설명한 계량 적 접근 방식이 변경되지는 않습니다. 여기서 만 우리가 만드는 가정은 알려지지 않은 매개 변수가 단일 회사를 참조한다는 것입니다. 많은 회사에 적용 할 수 있으므로 동일한 기간 동안 회사 전체가 아닌 시간에 걸쳐 일정하게 유지됩니다.
새로운 계량 경제학 문제는 시계열 데이터를 사용하여 직렬 상관의 측면을 처리해야한다는 것입니다 (단면 설정에서 "직렬"상관은 아무런 결과없이 인덱스를 치환 할 수 있기 때문에 의미가 없습니다). 일련의 상관 관계는 두 가지 방식으로 나타날 수 있습니다. a) 회귀 분석기에서 b) 오류 항에서.
생산 기능 설정에서 새로운 경제 문제는 총 요소 생산성의 시간 간 변화입니다.