農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)建立及應(yīng)用(文件)
【正文】 用例 線(xiàn)回歸的應(yīng)用66三、曲線(xiàn)回歸模型的建立及應(yīng)用曲線(xiàn)回歸的應(yīng)用67三、曲線(xiàn)回歸模型的建立及應(yīng)用 由該資料的散點(diǎn)圖知識(shí)，該資料模型與 y=axebx曲線(xiàn)模型比較相似，故選擇此函數(shù)作為該資料建模的函數(shù)形式。觀(guān)察值個(gè)數(shù) n第四節(jié) Cobb—Douglass76比例報(bào)酬? 比例報(bào)酬 scale)，是指所有生產(chǎn)投入按同一比例增加后產(chǎn)出的變化率。當(dāng) Y表示產(chǎn)出， x1和 x2，分別表示可變投入組合和固定投入組合時(shí)，長(zhǎng)期生產(chǎn)函數(shù)為 =x2)? 式中， n是一個(gè)指數(shù)。1則表示產(chǎn)出的變動(dòng)幅度等于投入的變動(dòng)幅度，比例報(bào)酬不變。? 若 n1，則正相反，產(chǎn)生比例不經(jīng)濟(jì)。如果當(dāng)每項(xiàng)投入乘以某個(gè)數(shù) t時(shí)，產(chǎn)出增加系數(shù)為 tn，就說(shuō)這個(gè)生產(chǎn)函數(shù)是 n階齊次的。80齊次生產(chǎn)函數(shù)? 1階齊次函數(shù)具有固定比例報(bào)酬；大于 1階的齊次函數(shù)具有遞增的比例報(bào)酬；小于 1階的齊次函數(shù)具有遞減的比例報(bào)酬。81齊次生產(chǎn)函數(shù)? 生產(chǎn)函數(shù) :? 是 1階齊次函數(shù)。用 t去乘 x1和 x2得 :? 所以，遞增比例報(bào)酬和比例經(jīng)濟(jì)存在。 ? 柯布 — 道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)特征 階齊次函數(shù)。 ? (4)柯布 — 道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)沒(méi)有最大值存在。? (2)邊際值分析? (3)測(cè)定科技進(jìn)步率 由于柯布 — 道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)是乘積函數(shù)，缺少任何一項(xiàng)投入都將導(dǎo)致總產(chǎn)出為 0，這個(gè)特點(diǎn)就限制了其使用范圍。(即函數(shù)系數(shù) )就等于各項(xiàng)投入的 b值之和。86柯布 — 道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)形式87柯布 — 道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)特征? (1)柯布 — 道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)是 ? 下式是一個(gè)非齊次函數(shù)的例子 :? 每項(xiàng)投入均可增加系數(shù) t，但系數(shù) t不可能從方程中提出。83齊次生產(chǎn)函數(shù)? 生產(chǎn)函數(shù) :? 是 。 一般地，它們是乘積函數(shù)，而不是加法函數(shù)，當(dāng)然也有少數(shù)例外。? 齊次生產(chǎn)函數(shù)時(shí)常被農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)家用來(lái)表示農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出之間的種種轉(zhuǎn)換。這里 n=α+β,根據(jù) α+β之和是大于、等于或小于 1的情況，可判別是比例經(jīng)濟(jì)、固定比例報(bào)酬還是比例不經(jīng)濟(jì)。若 nKnY=f(k 所謂比例報(bào)酬 (returns 生產(chǎn)函數(shù) 比例報(bào)酬及齊次生產(chǎn)函數(shù) 第三節(jié) 方法 LOG(Y/X) = *X即曲線(xiàn)回歸的應(yīng)用68三、曲線(xiàn)回歸模型的建立及應(yīng)用曲線(xiàn)回歸的應(yīng)用例 26970EVIEWS輸出的估計(jì)結(jié)果? 共分 3個(gè)部分，頂部處理信息：模型61三、曲線(xiàn)回歸模型的建立及應(yīng)用 線(xiàn) 模型62三、曲線(xiàn)回歸模型的建立及應(yīng)用 變 數(shù)型 模型63三、曲線(xiàn)回歸模型的建立及應(yīng)用 項(xiàng) 式模型 模型64三、曲線(xiàn)回歸模型的建立及應(yīng)用非線(xiàn)性模型的建立? 首先需要將這些非線(xiàn)性的模型轉(zhuǎn)化為線(xiàn)性的形式，然后再按照直線(xiàn)回歸的形式建模。 難以定量的因素一般不宜選入。 建立一個(gè)具有良好預(yù)測(cè)效果的多元回歸方程，必須慎重地選擇自變量。否則，取后者。檢驗(yàn) 50二、二元線(xiàn)性及多元線(xiàn)性回歸模型的建立?其 過(guò) 程 為 ： H0∶ β i =0,(H1∶ β i≠0)?則 拒 絕 H0 接受 H1， 認(rèn)為 β i 非零， y與 xi之 間 由β i表示的定量關(guān)系成立。通常采用 t 檢驗(yàn) ， 這 是在一定的 統(tǒng)計(jì)顯 著性水平 α 下，構(gòu)造如下服從 t分布的 統(tǒng)計(jì) 量。39一、一元線(xiàn)性模型的建立應(yīng)用 40一、一元線(xiàn)性模型的建立應(yīng)用 41Estimation Command:=====================LS GDP3 C TEstimation Equation:=====================GDP3 = C(1) + C(2)*TSubstituted Coefficients:=====================GDP3 = + *TdU? 方法二： 顯著性檢驗(yàn) 34一、一元線(xiàn)性模型的建立若 F＞ Fα( k1,nk1)， 則 拒 絕 H0， 認(rèn)為 回 歸 模型中的回 歸 系數(shù) β 1， β 2， … ， β k不全為 零， 說(shuō) 明模型有一定程度的解 釋 力。通常采用 F檢驗(yàn)，這是在特定的統(tǒng)計(jì)顯著性水平上，構(gòu)造如下服從 F分布的統(tǒng)計(jì)量。? 于是可以運(yùn)用求極值的原理，將求最好擬合直線(xiàn)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為求誤差平方和最小。也就是實(shí)際觀(guān)察點(diǎn)的 Y坐標(biāo)減去根據(jù)直線(xiàn)方程計(jì)算出來(lái)的 Y的擬合值。? 4．什么是最好？ — 找出判斷 “最好 ”的原則。最小二乘法25最小二乘法的思路? 1．為了精確地描述 Y與 X之間的關(guān)系，必須使用這兩個(gè)變量的每一對(duì)觀(guān)察值，才不至于以點(diǎn)概面（作到全面）。得到的具體規(guī)律如下：? 如此以來(lái)，高的伸進(jìn)了天，低的縮入了地。? 他研究父親們的身高與兒子們的身高之間的關(guān)系時(shí)，建立了回歸分析法。一、一元線(xiàn)性模型的建立模型估計(jì)對(duì)數(shù)據(jù)的要求1
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