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
lnA0.00028400.766
lnL0.34993902911.509
lnK0.39981902997.065
lnM0.25010702438.335
lnLlnL-0.0201870-883.25
lnKlnK-0.021050-928.357
lnMlnM-0.0171870-855.794
lnLlnK0.0241530711.037
lnLlnM0.0162790525.257
lnKlnM0.0180060533.459
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 14.21 20.7 9.96 8.8 6.46 9.54
   2   16 16 18.35 18.04 11.08 6.48 7.56 8.38
   3   17 17 17.14 19.76 13.33 9.58 9.26 9.2
   4   18 18 17.76 22.12 13.37 6.82 6.02 6.8
   5   19 19 20.16 23.07 13.06 8.1 7.9 9.64
   6   20 20 19.35 26.16 13.93 8.58 6.88 9.02
   7   21 21 20.48 26.7 15.07 8.08 6.76 8.28
   8   22 22 25.98 23.67 15.73 7.56 9.64 9.74
   9   23 23 21.29 28.8 18.11 9.26 7.42 8
   10   24 24 26.88 27.16 17.04 6.96 7.86 8.5
   11   25 25 26.1 30.47 17.45 6.78 6.46 7.78
   12   26 26 22.68 33.24 21.55 8.7 6.34 6.6
   13   27 27 28.02 31.04 20.7 6.04 6.12 6.16
   14   28 28 25.71 34.06 23.28 9.82 8.06 7.88
   15   29 29 30.69 30.08 25.33 7.06 8.26 6.32
   16   30 30 29.72 36.35 22.64 9.98 9 9.82
   17   31 31 36.97 34.58 20.75 6.6 8.16 9.3
   18   32 32 31.02 39.04 24.61 10 8.72 9.38
   19   33 33 32.22 42.87 22.94 7.96 6.5 8.48
   20   34 34 33.84 39.88 26.75 9.32 8.78 8.78
   21   35 35 40.52 36.52 26.88 6.72 8.68 7.78
   22   36 36 45 35.33 27.49 6.32 9.6 8.06
   23   37 37 41.16 41.67 26.7 7.12 8.02 8.46
   24   38 38 39.64 44.68 27.99 8.22 8.16 8.84
   25   39 39 43.28 49.33 23.88 6.94 6.8 9.98
   26   40 40 52.01 39.9 28.35 6.06 9.46 8.84
   27   15 15 15.47 12.62 19.12 8.44 12.26 4.7
   28   16 16 20.47 12.04 18.22 6.18 13.18 5.06
   29   17 17 17.4 13.57 24.01 8.22 12.58 4.02
   30   18 18 19.49 14.16 24.04 8.64 14.38 4.82
   31   19 19 19.84 17.13 21.16 8.22 11.16 5.44
   32   20 20 25.95 15.47 21.32 6 12.6 5.4
   33   21 21 30.01 15.47 21.39 5.04 12.56 5.36
   34   22 22 24.72 19.21 23.32 8.18 12.58 6.26
   35   23 23 27.38 20.72 21.41 7.4 11.74 7.06
   36   24 24 35.19 17.1 25 5.58 14.9 5.96
   37   25 25 28.23 21.34 27.33 8.06 12.8 5.98
   38   26 26 35.73 20.71 24.45 5.16 11.2 5.76
   39   27 27 35.26 21.48 27.22 6.38 13.06 6.18
   40   28 28 38.33 19.6 32.99 5.42 13.64 4.62
   41   29 29 37.33 23.98 27.97 6.02 11.58 6.04
   42   30 30 40.37 23.35 30.14 5.46 11.88 5.5
   43   31 31 32.41 25.81 39.43 7.9 11.8 4.48
   44   32 32 34.02 27.26 38.23 8.48 12.58 5.28
   45   33 33 36.67 25.01 45.3 7.9 14.16 4.4
   46   34 34 44.34 27.19 34.06 6.24 12.68 6.08
   47   35 35 42.76 31.42 31.66 6.94 11.4 7.06
   48   36 36 40.41 32.2 36.72 8.28 12.36 6.62
   49   37 37 47.91 32.3 32.42 6.88 12.5 7.78
   50   38 38 46.39 29.36 44.15 5.68 11.12 4.3
   51   39 39 45 34.3 39.4 8.62 13.56 7.2
   52   40 40 43.33 35.5 43.45 7.64 11.04 5.44
   53   15 15 19.78 19.73 7.06 5.2 5.96 12.48
   54   16 16 18.09 23.42 7.84 6.12 5.16 11.68
   55   17 17 18.72 26.02 8.11 7.58 5.88 14.48
   56   18 18 25.91 23.11 7.91 4.88 6.38 14.08
   57   19 19 26.71 24.62 8.47 5.04 6.34 13.9
   58   20 20 21.69 26.95 11.54 7.34 6.5 11.02
   59   21 21 24.43 27.36 11.63 7.66 7.66 13.1
   60   22 22 32.98 28.35 9.19 4.54 6.2 14.58
   61   23 23 28.46 30.13 11.73 7 7.48 14.18
   62   24 24 33.43 27.1 13.05 5.4 7.9 11.66
   63   25 25 38.37 28.55 11.96 4.98 8.06 14.02
   64   26 26 36.96 33.31 11.62 4.8 6.2 13.38
   65   27 27 39.36 34.21 11.9 5.12 6.9 14.94
   66   28 28 33.09 34.61 16.36 7.36 7.98 12.04
   67   29 29 35.78 39.13 14.26 5.58 5.74 11.76
   68   30 30 46.88 35.05 13.63 4.04 6.5 12.34
   69   31 31 33.87 43.55 16.74 7.48 6.36 12.24
   70   32 32 38.91 46.38 14.57 5.38 5 12.2
   71   33 33 48.72 38.07 16.27 4.7 7.18 12.2
   72   34 34 43.78 39.1 19.8 6.42 8.38 11.66
   73   35 35 37.12 56.17 16.45 7.18 5.04 13.36
   74   36 36 56.39 42.93 15.86 4.66 7.34 14.8
   75   37 37 46.11 49.34 18.27 5.4 5.7 11.46
   76   38 38 43.97 50.04 20.88 7.58 7.44 13
   77   39 39 56.08 46.02 19.23 4.84 6.98 12.18
   78   40 40 60.24 48.32 18.11 4.78 7.08 14.04
   79   15 15 9.45 27.83 11.61 13.1 4.2 7.34
   80   16 16 12.03 22.7 14.03 14.62 7.92 8.72
   81   17 17 12.86 25.25 13.83 13.08 6.76 8.58
   82   18 18 12.61 26.53 16.54 12.22 5.82 6.34
   83   19 19 12.65 32.16 15.4 13.58 5.18 7.7
   84   20 20 15.07 30.35 15.85 12.48 6.26 8.4
   85   21 21 15.71 29.16 19.15 11.74 6.48 6.64
   86   22 22 15.71 33.9 18.42 13.84 6.4 8.2
   87   23 23 14.43 36.79 22.08 12.84 4.88 5.56
   88   24 24 17.35 32.51 23.88 14.4 7.86 7.06
   89   25 25 16.61 39.84 22.15 14.3 5.84 7.28
   90   26 26 16.6 48.77 19.43 14.92 4.8 8.86
   91   27 27 21.86 36.1 23.25 11.02 6.98 7.32
   92   28 28 18.85 45.36 23.77 14.16 5.76 7.7
   93   29 29 21.14 52.16 19.04 11.14 4.4 9
   94   30 30 21.34 44.99 26.27 13.34 6.34 7.46
   95   31 31 20.28 55.77 23.68 14.38 5 8.56
   96   32 32 22.45 41.72 35.3 13.64 7.52 5.72
   97   33 33 22.23 54.02 27.58 13.68 5.5 7.58
   98   34 34 27.46 46.46 28.44 12.9 7.94 8.84
   99   35 35 24.44 59.86 26.12 13.5 5.38 8.92
   100   36 36 22.55 59.05 33.39 11.24 4.14 5.06
   101   37 37 27.45 51.28 34.24 14.42 7.9 7.94
   102   38 38 28.17 56.31 31.91 11.9 6.02 7.34
   103   39 39 24.32 55.15 45.49 14.86 6.48 5.08
   104   40 40 29.58 54.72 37.92 14.4 7.98 7.68
   105   15 15 21.62 13.02 11.56 7.36 15.28 10.98
   106   16 16 18.25 15.94 13.45 10.4 13.94 10.64
   107   17 17 22.28 14.96 14.47 7.82 14.28 9.28
   108   18 18 20.52 17.31 16.01 10.56 14.74 10.1
   109   19 19 26.68 16.97 14.48 7.38 14.36 10.82
   110   20 20 30.89 17.05 14.55 7.02 16.14 12.16
   111   21 21 24.9 20.58 17.21 9.34 13.36 10.3
   112   22 22 26.22 21.28 18.27 10.98 16.04 12
   113   23 23 34.84 19.79 16.9 7.08 15.74 11.84
   114   24 24 31.15 22.31 18.99 9.96 16.86 12.74
   115   25 25 33.05 23.01 19.62 8.14 14.24 10.74
   116   26 26 34.15 23.22 21.57 9.36 16.84 11.48
   117   27 27 35.25 25.42 20.79 9.16 15.38 12.18
   118   28 28 35.13 27.48 21.27 10.04 15.32 12.94
   119   29 29 33.31 27.71 25.79 10.84 15.38 10.46
   120   30 30 37.62 27.07 26.01 8.4 14.14 9.26
   121   31 31 43.71 25.6 26.59 7.74 16.6 9.92
   122   32 32 47.79 27.89 23.45 7.68 16.54 12.68
   123   33 33 43.81 32.32 23.42 8.7 14.22 12.98
   124   34 34 41.62 30.72 30.36 9.06 14.8 9.38
   125   35 35 40.91 34.86 28.51 9.54 13.16 10.42
   126   36 36 49.21 33.88 26.17 7.58 13.44 11.38
   127   37 37 48.24 34.92 28.42 8.34 13.94 11.1
   128   38 38 47.35 33.82 33.95 9.26 15.72 9.78
   129   39 39 43.57 36.21 37.7 10.98 15.6 9.3
   130   40 40 51.64 36.16 33.29 9.02 15.68 10.8
   131   15 15 14.92 21.42 8.91 12.26 9.16 16.06
   132   16 16 16.92 22.11 9.2 10.28 8.58 15.04
   133   17 17 16.28 25.53 9.9 12.06 8.12 15.46
   134   18 18 20.28 21.26 11.92 10.16 10.98 13.56
   135   19 19 21.67 23.18 11.82 10.12 10.68 14.74
   136   20 20 21.47 27.15 11.57 9.78 8.48 14.46
   137   21 21 23.61 29.46 10.97 9.06 7.98 15.94
   138   22 22 24.25 29.11 12.76 10.72 9.88 16.3
   139   23 23 23.67 30.91 14.24 10.78 9 14
   140   24 24 21.31 38.75 13.98 12.94 7.32 15.18
   141   25 25 25.42 34.62 15.07 11.58 9.2 15.3
   142   26 26 30.42 31.54 15.8 9.24 10.12 14.26
   143   27 27 26.94 41.69 14.38 11.32 7.74 16.92
   144   28 28 27.07 41.73 16.28 10.98 7.54 14.26
   145   29 29 30.88 38.22 17.66 10.1 8.98 13.92
   146   30 30 29.99 44.35 16.9 9.98 7.2 14
   147   31 31 31.27 45.02 17.69 11.42 8.5 15.94
   148   32 32 32.98 47.31 17.35 10.14 7.58 15.42
   149   33 33 33.69 44.64 20.44 12.38 10.16 15.92
   150   34 34 36.11 46.22 19.89 11.58 9.9 16.68
   151   35 35 39.57 46.92 19.31 9.92 9.28 16.48
   152   36 36 33.3 52.4 22.89 12.14 8.14 13.48
   153   37 37 36.39 55.62 20.8 11.76 8.16 16.22
   154   38 38 36.6 61.06 20.08 11.44 7.16 16.56
   155   39 39 37.57 56.58 23.64 11.9 8.4 14.66
   156   40 40 46 50.34 23.58 10.08 10.36 15.8
   157   15 15 11.42 19.5 14.73 15.6 9.5 8.26
   158   16 16 13.89 19.54 14.29 15.92 12.18 11
   159   17 17 13.08 22.68 15.8 16.72 10 9.56
   160   18 18 15.19 22.18 16.51 16.12 11.8 10.44
   161   19 19 15.62 21.74 20.3 14.48 11.22 7.6
   162   20 20 16.53 22.07 22.46 14.7 11.96 7.32
   163   21 21 15.9 28.56 19.4 16.66 9.56 9.42
   164   22 22 19.56 25.79 20.24 13.06 10.78 8.96
   165   23 23 19.16 28.9 20.87 16.66 11.74 10.76
   166   24 24 17.5 30.85 25.55 15.82 9.28 7.24
   167   25 25 18.96 29.63 28.47 16.48 11.14 7.3
   168   26 26 23.39 27.29 27.96 13.58 12.94 7.86
   169   27 27 20.93 30.43 32.27 16.5 12.14 7.08
   170   28 28 23.38 35.43 25.05 16.52 11.58 10.88
   171   29 29 23.99 33.98 29.59 16.34 12.4 9.12
   172   30 30 23.21 41.18 26.51 16.08 9.36 9.82
   173   31 31 25.65 35.74 32.43 16.42 12.7 8.9
   174   32 32 27.28 39.8 28.53 15.94 11.68 10.8
   175   33 33 29.01 37.51 32.34 15.18 12.82 9.54
   176   34 34 32.09 40.55 28.04 13.02 11.3 10.9
   177   35 35 26.98 47.72 31.39 16.26 9.5 9.72
   178   36 36 32.42 43.03 31.57 14.36 11.76 10.58
   179   37 37 32.25 43.5 34.84 14.26 11.46 9.3
   180   38 38 30.43 49.59 34.46 15.14 9.74 9.34
   181   39 39 34.13 46.69 35.51 15.64 12.36 10.66
   182   40 40 34.88 51.14 33.17 14.44 10.52 10.94
   183   15 15 15.4 18.38 10.62 11.94 11.08 13.2
   184   16 16 18.67 17.88 10.98 10.28 12.36 13.72
   185   17 17 16.57 22.28 11.69 12.74 10.28 13.72
   186   18 18 16.62 24.36 12.7 13.86 10.1 13.58
   187   19 19 17.81 25.72 13.15 13.62 10.1 13.9
   188   20 20 19.16 23.75 16.27 13.54 12.02 11.72
   189   21 21 20.21 26.44 15.57 13.92 11.6 13.52
   190   22 22 23.25 26.72 15.19 10.78 10.46 12.7
   191   23 23 23.07 25.31 19.72 12.22 12.52 10.5
   192   24 24 27.17 27.28 16.69 10.34 11.76 13.1
   193   25 25 24.15 28.93 20.89 13.48 12.46 11.42
   194   26 26 27.97 27.43 21.63 11.92 13.94 11.52
   195   27 27 25.58 30.87 23.61 13.56 12.42 10.64
   196   28 28 29.48 29.82 23.64 12.22 13.78 11.32
   197   29 29 29.29 32.57 23.88 13.7 13.82 12.44
   198   30 30 28.63 36 24.15 12.88 11.24 11.24
   199   31 31 31.43 37.52 22.72 11.66 10.82 12.2
   200   32 32 32.6 39.4 22.73 12.18 11.14 13.3
   201   33 33 33.06 38.72 25.72 11.32 10.74 10.86
   202   34 34 33.2 38.81 28.6 13.86 13.18 11.8
   203   35 35 35.16 42.35 25.97 12.98 11.92 13.24
   204   36 36 34.41 46.95 25.6 13.62 10.8 13.78
   205   37 37 37.45 42.37 29.5 12.2 12.06 11.54
   206   38 38 42.18 38.83 31.85 10.24 12.9 10.18
   207   39 39 44.11 40.71 30.86 10.56 13.26 11.48
   208   40 40 37.88 47.62 32.92 13.08 11.42 11.02

 
   

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