O slideshow foi denunciado.
Utilizamos seu perfil e dados de atividades no LinkedIn para personalizar e exibir anúncios mais relevantes. Altere suas preferências de anúncios quando desejar.

Uygulamalı ekonometri imalat sanayi

2.878 visualizações

Publicada em

Publicada em: Economia e finanças, Turismo

Uygulamalı ekonometri imalat sanayi

  1. 1. Aşağıda Türkiye imalat sanayi üretim fonksiyonu 1950-2008 dönemi için yıllık verilerkullanılarak tahmin edilmiş ve genel olarak dört soruya cevap aranmıştır.Bunlar;1.Türkiye imalat sanayi için Cobb-Douglas ve Translog üretim fonksiyonu tahmin ediniz?2.Bu iki modelden hangisi üretim fonksiyonu için daha anlamlıdır?3.Emeğin ve sermayenin marjinal verimliliğini bulunuz?4.Ölçeğe göre artan getiri,azalan getiri,sabit getiri var mı?1)a)Tahmin edilecek Cobb-Douglas üretim fonksiyonu için En Küçük Kareler yöntemindenyararlanılacaktır. Bunun için aşağıdaki aşağdaki 1 numaralı Cobb-Douglas üretimfonlsiyonunun her iki tarafınında logaritması alınacak ve 2 numaralı regresyon modeli eldeedilecek.Ve tahmin edilen regresyon modeli 3 numaralı eşitlikte gözlenmektedir.Y=KαLβ (1)lnYt=β0+αlnKt+βlnLt+et (2)Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/13/11 Time: 19:18Sample: 1 58Included observations: 58 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -13.57366 1.534869 -8.843536 0.0000 LNK 0.906203 0.022424 40.41260 0.0000 LNL 1.164787 0.134128 8.684124 0.0000R-squared 0.994124 Mean dependent var 15.70350Adjusted R-squared 0.993910 S.D. dependent var 6.551242S.E. of regression 0.511231 Akaike info criterion 1.546347Sum squared resid 14.37462 Schwarz criterion 1.652921Log likelihood -41.84405 F-statistic 4652.636Durbin-Watson stat 0.808511 Prob(F-statistic) 0.000000lnY = -13.57366458 + 0.9062031412*lnK + 1.16478718*lnL (3)
  2. 2. Son modeli yeniden düzenlersek aşağıdaki 4 numaralı Cobb-Douglas üretim fonksiyonunuelde ederiz.Y=K0.9062031412L1.16478718 (4)b)Cobb-Douglas üretim fonksiyonu CES(sabit ikame esnekliği) üretim fonksiyonunun özelbir biçimidir. Yani ikame esnekliği 1’e eşittir K/L oranı üretimden bağımsız ve sabittir.Diğer taraftan Translog üretim fonksiyonunda ise ikame esnekliği K,L ve Y’ye bağlıdır veCobb-Douglas’ta olduğu gibi sabit değildir.İkame esnekliği aşağıda 5 numaralı translogüretim fonksiyonunda gözlemlendiği üzere karışıktır.lnYt=β1+β2lnKt+β3lnLt+(1/2)β4ln2Kt+(1/2)β5ln2Lt+β6lnKlnL+et (5)Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/13/11 Time: 19:00Sample: 1 58Included observations: 58 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 396.0383 50.42662 7.853755 0.0000 LNK 9.745889 1.207583 8.070577 0.0000 LNL -67.94059 8.636545 -7.866640 0.0000 LNK2 0.052966 0.010335 5.124865 0.0000 LNL2 5.789294 0.733473 7.892986 0.0000 LNKLNL -0.705838 0.097280 -7.255773 0.0000R-squared 0.998211 Mean dependent var 15.70350Adjusted R-squared 0.998039 S.D. dependent var 6.551242S.E. of regression 0.290106 Akaike info criterion 0.460556Sum squared resid 4.376396 Schwarz criterion 0.673705Log likelihood -7.356126 F-statistic 5803.117Durbin-Watson stat 0.951684 Prob(F-statistic) 0.000000Yukarıda ki translog modeli şu şekilde tahmin edilir;
  3. 3. lnY = 396.0383243 + 9.745889353*lnK - 67.94059305*lnL +0.052965549*lnK2 + 5.789294386*lnL2 - 0.7058379509*lnKlnL (6)2)Literatürde mevcut bir çok çalışmada translog biçimi fonksiyonlar tercih edilmiştir.Bununnedeni üretim faktörlerinin ikame olmasına bir kısıt getirmemesidir.Burada ikinci soruda,tahmin etmiş olduğumuz Cobb-Douglas ve Translog üretim fonksiyonlarının hangisinin dahaanlamlı olduğu test edilecektir.Yukarıdaki 2 ve 5 numaralı Cobb-Douglas ve Translog modelleri arasındaki fark şudur;5numaralı translog modeli Cobb-Douglas modelinin belirli kısıtlar eklenmiş biçimidir. Bundandolayı tahmin edilen modellerde hangisinin daha anlamlı olduğunu belirlemenin iki yoluvardır.İlki parametrelerin anlamlılığını tek tek sınamak için t testi yapılabilir.İkincisi ise Ftestidir.Bu bölümde F testi kullanılarak β4,β5,β6 kısıtlarının anlamlılığı Wald testi ile testedilecektir.Bunun için boş hipotez aşağıdaki şekilde kurulmuştur;H0: β4=β5=β6=0F hesaplanan değeri şu formulden bulunur;Burada kısıtlı model Cobb-Douglas,kısıtsız model ise Translog modelidir.Verileri yerine yazarsak;
  4. 4. Wald testi sonuçlarıda şu şekildedir;Wald Test:Equation: TRANSLOGTest Statistic Value df ProbabilityF-statistic 39.59939 (3, 52) 0.0000Chi-square 118.7982 3 0.0000Null Hypothesis Summary:Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.C(4) 0.052966 0.010335C(5) 5.789294 0.733473C(6) -0.705838 0.097280Restrictions are linear in coefficients.F kritik-tablo değeri %5 güven aralığında şu şekildedir;F0.05,3,52=2.783Fcal>Fcrit……….39.599>2.783Sonuç olarak F hesaplanan değeri F kritik değerinden büyük olduğu için boş hipotezreddedilir. Diğer bir deyişle Wald testi sonucu Cobb-Douglas fonksiyonu içine yerleştirilenkısıtlar anlamlı bulunmuştur. Bunun anlamı şudur ki 1950-2008 Türkiye imalat sanayi yıllıkverileri kullanılarak elde edilen Translog üretim fonksiyonu Cobb-Douglas üretimfonksiyonundan daha anlamlıdır.3)
  5. 5. Bir girdinin marjinal verimliliğini şöyle tanımlayabiliriz: Girdilerden biri sabitken diğerinin Δbirim artışı karşısında,üretimde meydana gelen Δ birimlik değişmedir. Sermayenin veişgücünün marjinal verimliliklerini de şöyle yazabiliriz.(Şanlı,2005);Bu tanımlamadan hareketle anlamlı bulunan Translog üretim fonksiyonunda sermaye(K) veişgücü(L)’ne göre kısmi türev aldığımızda sermayenin ve işgücünün marjinal verimliliğinielde ederiz.O da şu şekildedir;Translog modelinde sermayenin ve emeğin marjinal verimliliği Cobb-Douglas üretimfonksiyonunda olduğu gibi α ve β gibi sabit değerler değildir.Bundan dolayı Translogmodelinde sermayenin ve emeğin 2006,2007 ve 2008 yıllarındaki değerlerinin logaritmasıyukarıdaki eşitlikte yerine konulacak ve üretim faktörlerinin marjinal verimlilikleribulunacaktır.2006 içinSermayenin marjinal verimliliği=MPK=9.745+0.052*(25.640)+(-0.705)*(16.058)= -0.242Emeğin marjinal verimliliği=MPL=(-67.940)+(5.789)*(16.058)+(-0.705)*(25.640)= 6.9492007 içinSermayenin marjinal verimliliği=MPK=9.745+0.052*25.371+(-0.705)*16.100= -0.286Emeğin marjinal verimliliği=MPL=(-67.940)+5.789*16.100+(-0.705)*25.371= 7.3762008 için
  6. 6. Sermayenin marjinal verimliliği=MPK=9.745+0.052*25.344+(-0.705)*16.126= -0.306Emeğin marjinal verimliliği=MPL=(-67.940)+5.789*16.126+(-0.705)*25.344= 7.5464)Tahmin ettiğimiz ve daha anlamlı bulduğumuz Translog modelinde ölçeğe göre artangetiri,azalan getiri ya da sabit getiri olup olmadığını bulmak için yukarıda 3. sorudabulduğumuz sermayenin ve emeğin marjinal verimliliklerinin toplamına bakacağız eğertoplamı 1 den büyükse ölçeğe göre artan getiri,küçükse azalan getiri eğer 1’e eşit ise ölçeğegöre sabit getiri vardır.Bu toplamın 2006,2007,2008 yılı için bulunan değerleri sırasıyla şöyledir.2006 da sermayenin ve emeğin marjinal verimlilikleri toplamı 6.707 dir.Toplam 1’den büyükolduğu için ölçeğe göre artan getiri vardır.2007 de sermayenin ve emeğin marjinal verimlilikleri toplamı 7.09 dur.Toplam 1’den büyükolduğu için ölçeğe göre artan getiri vardır.2008 de sermayenin ve emeğin marjinal verimlilikleri toplamı 7.24 tür.Toplam 1’den büyükolduğu için ölçeğe göre artan getiri vardır.

×