www.egwald.com Egwald Web Services

Egwald Web Services
Domain Names
Web Site Design

Egwald Website Search Twitter - Follow Elmer Wiens Radio Podcasts - Geraldos Hour

 

Statistics Programs - Econometrics and Probability Economics - Microeconomics & Macroeconomics Operations Research - Linear Programming and Game Theory Egwald's Mathematics Egwald's Optimal Control
Egwald HomeEconomics Home PageOligopoly/Public Firm ModelRun Oligopoly ModelDerive Oligopoly ModelProduction FunctionsCost FunctionsDuality Production Cost FunctionsGraduate EssaysReferences & Links
 

Egwald Economics: Microeconomics

Production Functions

by

Elmer G. Wiens

Egwald's popular web pages are provided without cost to users.
Follow Elmer Wiens on Twitter: Twitter - Follow Elmer Wiens

Cobb-Douglas | CES | Generalized CES | Translog | Diewert | Translog vs Diewert | Diewert vs Translog | Estimate Translog | Estimate Diewert | References and Links

Cost Functions:   Cobb-Douglas Cost | Normalized Quadratic Cost | Translog Cost | Diewert Cost | Generalized CES-Translog Cost | Generalized CES-Diewert Cost | References and Links

Duality: Production / Cost Functions:   Cobb-Douglas Duality | CES Duality | Theory of Duality | Translog Duality - CES | Translog Duality - Generalized CES

G. Generate CES Data and Estimate a Translog Production Function

1. The three factor CES production function is:

q = A * [alpha * (L^-rho) + beta * (K^-rho) + gamma *(M^-rho)]^(-nu/rho) = f(L,K,M).

where L = labour, K = capital, M = materials and supplies, and q = product. The parameter nu is a measure of the returns to scale, while the parameter rho yields the elasticity of substitution sigma = 1/(1 + rho).

2. The three factor Translog production function is:

ln(q) = ln(A) + aL*ln(L) + aK*ln(K) + aM*ln(M) + bLL*ln(L)*ln(L)+ bKK*ln(K)*ln(K) + bMM*ln(M)*ln(M)
+ bLK*ln(L)*ln(K) + bLM*ln(L)*ln(M) + bKM*ln(K)*ln(M) = f(L,K,M).

where L = labour, K = capital, M = materials and supplies, and q = product.

3. The coefficients of the translog production function vary with sigma and nu.

The program will generate a set of 208 observations, and use ordinary least squares to estimate the Translog coefficients.

The observations are the CES function's cost-minimizing combinations of L, K, and M at the factor prices, wL, wK, wM for values of q from 15 to 40.

The factor prices are distributed about the base factor prices by adding a random number distributed uniformly in the domain [-2, 2]. The program generates the CES cost-minimizing values of L, K, and M for each combination of base prices for each value of q in the [15, 45] domain.

Base Factor Prices
wLwKwM
888
7136
6713
1367
91511
11915
15119
121212

Set the parameters below to re-run with your own CES parameters.

Restrictions: .5 < nu < 2; .2 < sigma < 5; .1 < alpha, beta, gamma < .9
sigma = 1 → nu = alpha + beta + gamma (Cobb-Douglas)
sigma < 1 → inputs complements; sigma > 1 → inputs substitutes

CES Production Function Parameters
elasticity of scale parameter: nu
elasticity of substitution: sigma
alpha
beta
gamma
Coefficient Estimates
Variable Coefficient std error t-ratio
lnA-0.0003750-1.156
lnL0.35044803275.098
lnK0.40005803505.542
lnM0.24972202706.548
lnLlnL-0.0201750-1011.66
lnKlnK-0.0210830-951.931
lnMlnM-0.0171210-856.333
lnLlnK0.0240710699.966
lnLlnM0.0161840553.46
lnKlnM0.0180880618.573
R2 = 1 R2b = 1 # obs = 208

The table below displays the CES function's cost-minimizing combinations of L, K, and M at the factor prices, wL, wK, wM for values of q from 15 to 40.
The column est q = f(L, K, M) (using the translog function as estimated), where L, K, and M are the CES function's cost-minimizing combinations.

CES Production Function Data
obs #qest qLKM wL wK wM
   1   15 15 17.09 16.09 11.29 6.26 7.68 7.28
   2   16 16 16.75 17.03 13.63 7.14 8 6.5
   3   17 17 20.3 18.55 11.74 6.94 8.82 9.44
   4   18 18 18.95 21.76 12.57 8.36 8.12 9.68
   5   19 19 21.6 21.39 13.34 6.16 7.12 7.76
   6   20 20 22.82 19.29 17.68 6.22 8.66 6
   7   21 21 22.39 24.31 15.37 7.52 7.8 8.36
   8   22 22 25.94 22.13 17.45 6.78 9.34 7.72
   9   23 23 18.81 30.22 20.04 9.2 6.02 6.1
   10   24 24 25.45 29.5 16.22 8.14 7.82 9.88
   11   25 25 22.05 31.24 21.11 8.78 6.66 6.6
   12   26 26 29.76 29.41 17.96 7.42 8.6 9.6
   13   27 27 27.56 30.52 21.7 8.88 9 8.4
   14   28 28 27.78 36.81 18.74 8.14 6.68 9.24
   15   29 29 29.5 34.42 21.77 9.42 8.98 9.62
   16   30 30 32.23 33.81 22.62 6.72 7.26 7.28
   17   31 31 33.05 33.92 24.7 6.26 6.94 6.3
   18   32 32 38.78 30.52 26.58 6.14 9.3 6.84
   19   33 33 39.44 34.14 24.64 6.44 8.72 8
   20   34 34 32.28 42.5 25.94 9.7 8.02 8.96
   21   35 35 31.99 39.7 32.56 9.52 8.44 6.66
   22   36 36 33.38 40.17 33.68 9.14 8.4 6.46
   23   37 37 38.91 42.57 27.84 7.76 7.98 8.22
   24   38 38 37.28 44.01 31.07 8.68 8.16 7.68
   25   39 39 31.82 50.01 35.35 9.92 6.66 6.26
   26   40 40 39.08 49.86 29.49 7.9 6.78 7.86
   27   15 15 18.49 12.91 14.34 6.56 11.44 6.32
   28   16 16 18.09 12.16 21.33 7.24 13.2 4.26
   29   17 17 19.51 13.29 21.1 6.94 12.46 4.52
   30   18 18 22.88 14.96 17.5 6.66 12.54 6.52
   31   19 19 22.78 16.13 19.3 7.58 13 6.58
   32   20 20 27.4 16.15 18.47 5.44 11.58 6.18
   33   21 21 26.14 16.48 23.13 6.5 12.78 5.36
   34   22 22 24.16 17.83 27.31 7.86 12.84 4.86
   35   23 23 27.16 18.16 26.96 6.3 11.56 4.54
   36   24 24 27.24 19.23 29 8.62 14.84 5.72
   37   25 25 29.99 21.29 25.26 8.56 14.64 7.48
   38   26 26 34.96 19.65 27.5 5.72 12.88 5.42
   39   27 27 35.84 22.07 25.47 6.54 13.22 6.98
   40   28 28 39.74 22.4 25.08 6.42 14.4 7.88
   41   29 29 34.81 24.63 29.4 7.62 13.08 6.64
   42   30 30 39.85 23.66 30.01 6.86 14.48 6.84
   43   31 31 38.45 25.45 31.81 6.16 11.44 5.5
   44   32 32 34.88 25.36 41.77 8.48 14.1 4.9
   45   33 33 37 25.93 41.96 7.5 13.02 4.62
   46   34 34 44.21 25.96 36.97 5.92 12.66 5.22
   47   35 35 42.4 28.09 38.51 6.5 12.06 5.2
   48   36 36 37.71 30.47 44.42 7.98 11.72 4.7
   49   37 37 45.13 31.92 35.78 6.52 11.2 6.12
   50   38 38 46.96 29.86 42.18 6.44 12.54 5.22
   51   39 39 46.94 30.97 44.08 6.32 11.78 4.86
   52   40 40 51.11 31.49 42.27 5.8 11.72 5.18
   53   15 15 16.36 23.12 7.18 6.6 5.02 12.42
   54   16 16 17.84 20.21 9.75 7.84 7.74 11.4
   55   17 17 23.88 20.38 8.43 5.78 7.96 14.06
   56   18 18 28.22 20.2 8.61 4.5 7.62 13
   57   19 19 24.28 23.18 10.28 7.46 9 14.64
   58   20 20 29.4 23.68 9.57 5.06 7.46 13.54
   59   21 21 23.69 30.21 10.56 7.64 6.56 14.12
   60   22 22 37.48 23.65 10.17 4 7.86 13.26
   61   23 23 27.17 30.79 12.05 7.44 7.34 13.84
   62   24 24 37.47 25.66 12.33 4.44 7.92 11.72
   63   25 25 25.57 37.47 13.43 7.68 5.6 11.7
   64   26 26 32.08 32.9 13.95 6.94 7.7 13.2
   65   27 27 30.06 36.57 14.97 8 7.26 12.98
   66   28 28 30.07 39.22 15.51 7.8 6.52 12.14
   67   29 29 33.64 39.1 15.39 6.56 6.28 11.76
   68   30 30 41.88 39.3 13.29 4.84 5.96 13.34
   69   31 31 34.84 43.93 15.98 6.92 6.02 12.36
   70   32 32 34.1 49.97 15.49 7.9 5.76 14.28
   71   33 33 41.89 45.01 15.47 5.96 6.26 13.74
   72   34 34 45.18 41.59 17.5 6.32 7.96 13.78
   73   35 35 48.33 43.21 17 6.06 7.9 14.8
   74   36 36 45.11 49.52 16.95 5 5.12 11.3
   75   37 37 49.89 50.54 16.14 5.42 6.1 14.6
   76   38 38 51.15 48.88 17.99 5.06 6.1 12.36
   77   39 39 64.48 43.64 17.64 4.4 7.96 14.44
   78   40 40 48.99 50.43 21.77 7.84 8.66 14.54
   79   15 15 9.48 22.86 15.29 14.64 5.94 5.96
   80   16 16 9.65 27.6 14.61 14.64 4.86 6.42
   81   17 17 13.07 26.06 12.91 12.26 6.22 8.88
   82   18 18 12.88 28.71 14.3 11.14 4.96 7.04
   83   19 19 12.42 30.65 16.94 11.5 4.54 5.7
   84   20 20 14.15 25.33 22.78 12.6 7.26 5.14
   85   21 21 17.37 25.64 20.1 11.04 7.98 6.64
   86   22 22 15.53 28.32 24.53 12.56 7.08 5.24
   87   23 23 17.19 33.11 19.91 13.28 7.02 7.98
   88   24 24 20.33 31.59 19.85 11.08 7.54 8.14
   89   25 25 19.35 30.62 26.24 11.26 7.5 5.62
   90   26 26 19.37 39.72 20.74 12.14 5.96 8
   91   27 27 19.17 35.52 28.85 11.82 6.54 5.22
   92   28 28 20.73 37.74 27.1 11.44 6.46 5.96
   93   29 29 17.96 51.47 24.45 12.8 4.24 6.36
   94   30 30 20.68 46.23 26.45 14.7 6.52 7.86
   95   31 31 22.69 43.82 28.41 13.06 6.88 7.16
   96   32 32 22.73 55.09 23.1 12.84 5.18 9
   97   33 33 26.84 46.65 26.02 11.5 6.86 8.52
   98   34 34 24.31 53.61 27.5 14.24 6.42 8.8
   99   35 35 23.22 54.04 32.54 13.28 5.62 6.38
   100   36 36 27.23 51.93 30.54 14.1 7.54 8.8
   101   37 37 23.27 67.34 29.45 12.34 4.04 6.68
   102   38 38 28.95 52.61 33.88 11.52 6.52 6.84
   103   39 39 27.85 52.93 39.39 11.96 6.42 5.68
   104   40 40 30.41 61.48 30.75 12.54 6.26 8.84
   105   15 15 17.93 14.55 12.36 10.32 15.08 11.42
   106   16 16 22.86 13.95 12.38 7.4 15.12 10.88
   107   17 17 20.26 17.78 12.53 10.1 13.46 12.7
   108   18 18 20.62 17.07 16.25 10.58 15.1 10
   109   19 19 25.84 17.96 13.81 8.28 14.52 12.36
   110   20 20 24.19 18.04 18.2 10.3 16.62 10.28
   111   21 21 26.39 20.12 16.53 9.08 14.28 11.24
   112   22 22 28.34 19.39 19.11 9.16 16.36 10.4
   113   23 23 28.44 21.52 19.17 10.44 16.56 11.86
   114   24 24 26.74 25.01 19.43 10.9 13.48 11.34
   115   25 25 30.01 25.25 19.24 10.14 14.2 12.22
   116   26 26 37.72 22.5 19.97 7.46 15.66 11.26
   117   27 27 40.09 22.56 21.29 7.42 16.68 11.16
   118   28 28 30.55 28.76 23.83 10.66 13.08 10.2
   119   29 29 39.88 27.77 20.38 7.74 13.54 12.18
   120   30 30 35.88 27.62 26.82 10.56 16.42 10.62
   121   31 31 46.75 26.44 23.22 7.24 16.18 11.78
   122   32 32 45.08 27.12 26.37 8.18 17 10.98
   123   33 33 38.49 31.9 28.23 9.88 14.08 10.16
   124   34 34 39.48 32.4 29.92 9.6 13.84 9.5
   125   35 35 46.05 29.73 31.38 8.4 16.06 9.42
   126   36 36 45.63 31.68 32.02 9.34 16.4 10.12
   127   37 37 46.72 31.71 34.52 9.04 16.3 9.22
   128   38 38 45.16 35.86 32.94 10.18 15.26 10.54
   129   39 39 46.85 37.76 32.01 9.98 14.7 11.16
   130   40 40 56.69 37.81 27.61 7.64 14.06 12.72
   131   15 15 15.76 21.16 8.46 10.86 8.78 16.14
   132   16 16 14.4 25.67 9.24 12.3 7.12 14.8
   133   17 17 17.83 24.72 9.22 10.9 8.48 16.92
   134   18 18 18.61 26.79 9.63 9.4 7 14.58
   135   19 19 16.76 29.57 11.74 12.12 7.1 13.16
   136   20 20 17.82 31.39 12.05 12.16 7.14 13.76
   137   21 21 25.03 26.2 11.99 9.14 9.9 15.52
   138   22 22 23.59 30.8 12.21 10.8 9.02 16.74
   139   23 23 21.66 36.28 12.81 11.62 7.24 15.4
   140   24 24 23.64 35.41 13.82 11.88 8.44 15.96
   141   25 25 24.43 38.37 13.78 11.58 7.78 16.22
   142   26 26 25.75 33.63 17.85 12.72 10.62 13.98
   143   27 27 31.23 37.21 13.95 9.16 8.52 16.88
   144   28 28 29.04 36.03 18.24 11.84 10.5 14.62
   145   29 29 33.39 36.01 17.4 9.22 9.64 14.18
   146   30 30 27.34 46.24 17.98 12.76 7.86 14.92
   147   31 31 33.6 41.64 17.98 10.88 9.66 16.22
   148   32 32 35.66 38.49 20.93 9.86 10.3 13.18
   149   33 33 36.04 42.42 20.15 9.54 9 13.5
   150   34 34 31.96 49.77 21 12.2 8.28 14.28
   151   35 35 38.77 41.93 23.2 9.98 10.4 13.04
   152   36 36 38.35 48.57 21.21 10.56 9.14 15.14
   153   37 37 34.11 53.86 23.63 13 8.68 14.3
   154   38 38 36.72 59.63 20.63 11.64 7.52 16.38
   155   39 39 38.68 59.79 21.14 10.4 7.12 15.12
   156   40 40 42.32 53.78 23.88 10.3 8.88 14.42
   157   15 15 11.9 17.68 16.12 16.84 12.08 8.42
   158   16 16 12.4 22.26 13.83 16.72 9.6 10.5
   159   17 17 14.36 22.15 14.33 15.36 10.54 11
   160   18 18 13.88 22.69 18.18 14.7 9.42 7.64
   161   19 19 15.49 24.32 17.3 14.64 9.84 9.18
   162   20 20 17.45 25.64 16.49 13.1 9.52 10
   163   21 21 16.33 29.22 18.05 15.68 9.04 9.96
   164   22 22 18.93 25.2 21.97 14.48 11.82 8.68
   165   23 23 20.07 24.22 25.72 13.64 12.5 7.28
   166   24 24 18.27 27.58 28.57 16.82 11.84 7.1
   167   25 25 20.75 28.25 26.87 14.84 11.8 7.82
   168   26 26 21.17 32 25.15 15.36 10.8 8.96
   169   27 27 22.05 35.09 23.96 14.36 9.5 9.3
   170   28 28 23.01 36.06 24.95 13.98 9.42 9.08
   171   29 29 24.44 34.58 28.03 16.74 12.72 10.18
   172   30 30 23.8 37.83 29.03 16.48 10.92 9.32
   173   31 31 26.75 41.42 24.44 13.52 9.24 10.74
   174   32 32 23.8 42.05 31.96 15.96 9.34 8.06
   175   33 33 27.94 36.02 36.41 15.22 12.9 7.96
   176   34 34 29.25 42.59 29.62 13.64 10.02 9.6
   177   35 35 29.49 44.13 31.1 13.92 9.9 9.34
   178   36 36 29.45 44.95 33.85 14.68 10.2 8.9
   179   37 37 30.47 45.71 35.01 15.4 10.92 9.34
   180   38 38 28.15 51.96 35.96 16.92 9.4 9.06
   181   39 39 34.03 42.45 41.36 13.6 11.98 7.72
   182   40 40 32.81 51.59 35.66 15.38 10.32 9.96
   183   15 15 16.54 16.76 11.08 11.64 13.1 13.32
   184   16 16 17.54 17.5 12.29 10.84 12.42 11.76
   185   17 17 19.9 18 12.59 10.36 13.32 12.68
   186   18 18 17.45 19.89 16.06 12.92 12.66 10.18
   187   19 19 19.22 20.33 16.81 12.92 13.82 10.8
   188   20 20 18.34 26.43 14.76 13.64 10.14 12.58
   189   21 21 23.49 21.14 17.83 10.2 13.2 10.08
   190   22 22 25.58 24.53 15.22 10.58 12.7 13.92
   191   23 23 26.19 24.27 17.75 11.04 13.8 12.46
   192   24 24 27.76 24.1 19.57 10.02 13.52 10.8
   193   25 25 23.21 30.68 20.2 13.12 10.8 11.04
   194   26 26 29.37 29.54 18.16 10.64 12.08 13.38
   195   27 27 25.64 35.24 19.34 13.94 10.96 13.88
   196   28 28 24.94 34.65 23.65 13.86 10.76 10.54
   197   29 29 30.76 32.25 22.7 12.34 13.34 12.6
   198   30 30 26.21 37.9 25.25 13.8 10.22 10.3
   199   31 31 32.59 34.61 24.41 11.08 11.8 11.12
   200   32 32 33.01 37.53 24 12.78 12.56 13.28
   201   33 33 35.8 33.51 28.8 11.12 13.74 10.26
   202   34 34 33.66 38.07 28.9 13.9 13.74 11.88
   203   35 35 39.51 37.77 26.41 10.72 12.92 12.3
   204   36 36 38.79 40.05 27.58 10.72 11.8 11.44
   205   37 37 38.16 43.01 28.13 10.76 10.68 11
   206   38 38 39.86 41.12 31.47 11.98 13.2 11.3
   207   39 39 38.12 45.93 31.25 12.9 11.84 11.64
   208   40 40 37.01 46.51 35.22 13.76 12.02 10.42

 
   

      Copyright © Elmer G. Wiens:   Egwald Web Services       All Rights Reserved.    Inquiries