Estymacja udziałów metodą regresji grzbietowej

• Autorzy: Lucyna Błażejczyk-Majka , Radosław Kala

Warianty tytułu

Estimation of Factor Shares by Ridge Estimator

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W pracy przedstawiono metodę estymacji opartą na regresji grzbietowej, która ma zastosowanie, gdy zmienne objaśniające są silnie skorelowane i równocześnie nie jest możliwa redukcja modelu. Taka sytuacja ma często miejsce podczas próby oceny udziału poszczególnych nakładów w produkcji całkowitej. Rozważania teoretyczne zilustrowano estymując udziały czterech podstawowych nakładów, tj. ziemi, kapitału obrotowego, kapitału trwałego i pracy, w produkcji rolniczej Francji i Wielkiej Brytanii na podstawie danych statystycznych za okres 1973-2003.

EN

In the papers the method of estimation factor shares based on the ridge estimator is presented. This technique can be used then multicollinearity among the explanatory variables is presence and reduction of model is impossible. This situation takes often places then you calculate share of factor in production. Its practical application concerning the estimation of share of four elementary factors: land, labour, working capital and fixed capital in the agricultural production of France and Great Britain in period 1973-2003, is also investigated. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Modele regresji; Funkcja Cobba-Douglasa; Czynniki produkcji

EN

Regression models; Cobb-Douglas function; Production factors

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie. Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej
• Rocznik: 2006
• Numer: nr 60
• Strony: 35--43

Twórcy

autor

Lucyna Błażejczyk-Majka

• Akademia Rolnicza w Poznaniu

autor

Radosław Kala

• Akademia Rolnicza w Poznaniu

Bibliografia

• Antle J. (1986) Aggregation, Expectation, and the Explanation of Technical Change. Journal of Econometrics, 33, str. 213-36
• Cobb C. W., Douglas, P. H. (1928) A Theory of Production. American Economic Review, 8, str. 139-65
• Doll J. P. (1974) On Exact Multicollinearity and the Estimation of the Cobb-Douglas Production Function, American Journal of Agriculture Economics, 3, str. 556-563
• Halava A. M., El Bassiouni M. Y. (2000) Tests of Regression Coefficients under Ridge Regression Models. Journal of Statistical Computation and Simulations, 65, str. 341-356
• Henrichesmeyer W., Witzke H. P. (1991) Agropolitik Band 1. Agrarökonomische Grundlagen Verlag Eugen Umber, Stugart, str. 252
• Hoerl A. E., Kennard R. W. (1970) Ridge regression. Technomertics, 12, str. 55-82
• Intriligator M. D. (1957) Embodied Technical Change and Productivity in the United States 1929 -1958. Review of Economics and Statistics, 39, str. 65-70
• Kibria B. M. G. (2003) Performance of Some New Ridge Regression Estimators. Communications in Statistics, Simulation and Computation, 32, str.419-435
• Lawless J. F., Wang P. (1976) A Simulation Study of Ridge and Other Regression Estimators, Communications in Statistics, 5, str. 307-323
• Mardia K. V., Kent J. T., Bibby J. M. (1979) Multivariate analysis. Academic Press, London, str. 254
• Nasiłowski M. (2004) System rynkowy. Podstawy mikro- i makroekonomii, Wydawnictwo Key Text, Warszawa, str. 435
• Pawłowski Z. (1976) Ekonometryczna analiza procesu produkcyjnego, PWN, Warszawa, str. 102-103
• Stańko S. (1987) Postęp naukowo techniczny w rolnictwie, w: Czynniki kształtujące poziom produkcji i dochodów w rolnictwie, PWR i L, Warszawa, str. 139-183
• Swanson E. R. (1987) Substytucyjne związki między nakładami w doświadczeniach i gospodarstwach rolnych, Roczniki Nauk Rolniczych, Seria G, 84, str. 293-98
• Manual on the economic accounts for Agriculture and Forestry EAA/AAF 97 (Rev. 1.1), Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2000
• FAOSTAT: http://apps.fao.org/
• EUROSTAT: http://epp.eurostat.cec.eu.int/