Economista

Por las estimaciones de los coeficientes de MCO es de 1,4 (= 1/0.72). El OLS estimación de β ₄ = α ₂ / r tiene el signo equivocado. Como señaló Nerlove, hay razones para creer que p_i2, el precio de alquiler del capital, está mal medido. Esto puede explicar por qué B ₄ es tan imprecisa determinado (es decir, el error estándar es grande en relación con el tamaño de la estimación del coeficiente)que no se puede reiect la hipótesis de que la β ₄ = 0 con una t-ratio de -0,65 (= -0,222 / 0,34).
Para probar la restricción de homogeneidad H ₀: β ₃ + β ₄ + β ₅ = 1, podemos escribir la hipótesis en forma Rβ = r con R = (0, 0, 1, 1, 1) y r = 1 y utilizar la fórmula (1.4 .9) para calcular la F - ratio. La hipótesis mantenida es el modelo sin restricciones (1.7.4) (es decir, los supuestos 1,1 -1,5donde la ecuación de la Asunción es 1,1 (1.7.4)), hacer la b y la varianza estimada de b en la F - ratio de fórmula debe provenir de la estimación MCO de (1.7.4) Como alternativa, se puede utilizar el F - ratio (1.4.1). El modelo de producción sin restricciones SSRUes (1.7.4) y el modelo restringido la producción deSSRR es (1.7.6), que superpone la hipótesis nula en el modelo no restringido. Laestimación MCO de (1.7.6) es
logTCipi3= -4.7 + 0.72logQi
                    (0,88) (0,017)

La prueba F de la restricción de homogeneidad procede de la siguiente
Paso 1:
Usando (1.4.11), el cociente F puede calcularse como
Paso 2:
Encuentre el valor crítico, el número de restricciones (ecuaciones) en la hipótesis nula es 1, y K (el número de coeficientes) en el modelo sinrestricciones (que es la hipótesis mantenida) es 5. De la tabla de distribuciones F, el valor crítico es de aproximadamente 3,9.
Paso 3:
Por lo tanto, es fácil aceptar la restricción de homogeneidad, una conclusión muy reconfortante para aquellos que toman en serio economistas (como nosotros).Desvío: una nota de advertencia sobre el r
El R2 de 0,926 es sorprendentemente alto para las estimaciones de lasección transversal, pero algo del poder explicativo de la regresión proviene del efecto de escala que los costos totales aumentan con el tamaño firme para evaluar la contribución del efecto de escala en el registro R2 restar logQi de ambos lados de (1.7.4) para obtener una función de coste equivalente:
logTCiQi= β₁ + (β₂ - 1)logQi + β₃ logPi1 + β₄ logPi2 +β₅ logPi3 + εi (1.7.4´)

Aquí,la variable dependiente es el coste medio en lugar de los costos de la aplicación total de la OSL (1.7.4 ') con los rendimientos de los mismos datos.

 Como sin duda han anticipado el coeficiente de salida es ahora con los errores estándar y el coeficiente otras estimaciones sin cambios. El R2cambia sólo porque la variable dependiente es diferente, es absurdo decir que cuantomayor es R2marcas (1.7.4) preferibles a (1.7.4 ') porque las dos ecuaciones representan el mismo modelo el punto es: cuando Comparando las ecuaciones sobre la base de la forma de las ecuaciones deben compartir la misma variable dependiente.
Prueba de rendimientos constantes a escala
Como una aplicación de la prueba de la t, considerar la prueba de si los rendimientos a escala son constantes (r =1). Tomamos la hipótesis mantenida a ser el modelo restringido (1.7..6) porque (el coeficiente de salida de registro) es igual a 1 si y sólo si r = 1, la hipótesis nula es que H0: β2=1 .El t-test de rendimientos constantes a escala, producto de la siguiente manera.

PASO 1: calcular el t-ratio para la hipótesis. a partir de la estimación del modelo restringido, tenemos b2= 0,72 con un errorestándar de 0,017, por lo
t- ratio = 0.72-10.0117 -16
Debido a la hipótesis mantenida aquí es el modelo restringido (1.7.6), K (el número de coeficientes) = 4.
Paso 2: Busque el valor crítico de la t (141) de distribución. Si el tamaño de la prueba es de 5 por ciento, el valor crítico es 1,98.
Paso 3: Dado que el valor absoluto de la t - ratio es mucho mayor que el valor crítico, se...