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-0.0001430-0.347
lnL0.35015802584.991
lnK0.40002902732.7
lnM0.24991502172.605
lnLlnL-0.0202060-835.793
lnKlnK-0.0210580-815.229
lnMlnM-0.017170-767.048
lnLlnK0.0241060664.272
lnLlnM0.0163060450.871
lnKlnM0.0180050505.24
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 14.63 20.44 9.76 7.86 6.06 9.04
   2   16 16 15.65 21.55 10.54 8.06 6.32 9.16
   3   17 17 18.73 16.58 15.48 7.52 9.92 6.72
   4   18 18 20.23 17.46 16.09 6.8 9.24 6.36
   5   19 19 19.68 24.47 12.39 7.96 7.04 9.8
   6   20 20 18.02 24.53 16.85 9.86 7.84 7.62
   7   21 21 26.22 23.07 13.57 6.32 8.4 9.8
   8   22 22 21.32 30.18 14.29 8.64 6.56 9.88
   9   23 23 23.51 26.95 17.49 8.94 8.7 9.04
   10   24 24 28.08 24.71 18.56 6.88 9.14 8
   11   25 25 27.04 24.56 23.09 7.72 9.88 6.64
   12   26 26 24.84 32.59 19.59 8.96 7.44 8.46
   13   27 27 24.45 30.74 25.31 8.98 7.84 6.16
   14   28 28 29.99 26.74 27.39 7.6 9.94 6.04
   15   29 29 27.37 31.98 26.96 9.08 8.64 6.6
   16   30 30 27.8 32.77 29.03 8.9 8.38 6.04
   17   31 31 26.65 42.11 23.98 9.62 6.42 7.78
   18   32 32 31.04 39 24.62 8.72 7.62 8.18
   19   33 33 31.94 41.3 24.49 9.4 7.94 9.18
   20   34 34 28.6 43.53 29.57 9.58 6.68 6.58
   21   35 35 37.07 41.98 24.54 6.36 6.28 7.38
   22   36 36 43.86 41.64 22.26 6.14 7.46 9.74
   23   37 37 38.14 44.32 26.93 9 8.62 9.68
   24   38 38 39.8 47.93 25.14 6.62 6.08 8.12
   25   39 39 40.44 43.81 30.99 9.48 9.86 9.26
   26   40 40 43.85 44.82 29.64 8.6 9.58 9.74
   27   15 15 18.89 12.7 14.33 7.38 13.46 7.3
   28   16 16 18.61 14.42 15.35 7.3 11.26 6.54
   29   17 17 25.38 12.86 15.65 5.04 12.82 6.36
   30   18 18 19.71 14.58 22.45 7.44 12.12 4.56
   31   19 19 19.8 16.01 23.8 8.52 12.5 4.9
   32   20 20 27.97 15.4 19.46 5.08 11.72 5.56
   33   21 21 22 16.2 30.48 8.96 14.68 4.36
   34   22 22 24.77 19.77 22.18 7.92 11.8 6.44
   35   23 23 29.92 16.16 28.86 6.2 14.62 4.62
   36   24 24 23.27 20.44 32.8 8.64 11.5 4.12
   37   25 25 28.94 19.2 31.61 7.3 13.52 4.7
   38   26 26 31.2 19.31 33.13 6.1 12.26 4.06
   39   27 27 40.4 20.21 25.21 5.16 13.32 6.42
   40   28 28 37.18 24.88 23.08 6.36 11.66 7.96
   41   29 29 34.57 22.4 34.83 5.82 11.08 4.12
   42   30 30 36.17 22.16 38.36 6.96 14.16 4.64
   43   31 31 35.68 26.64 32.63 7.26 11.7 5.76
   44   32 32 42.2 27.37 28.29 6.56 12.48 7.5
   45   33 33 47.77 27.17 27.52 5.18 11.5 7.08
   46   34 34 46.18 28.29 30.23 6.48 13.18 7.62
   47   35 35 39.99 28.96 39.67 8.32 13.9 6
   48   36 36 44.03 30.62 35.49 8.54 14.96 7.86
   49   37 37 52.01 28.86 34.98 5.9 13.48 6.72
   50   38 38 41.51 31.61 45.46 8.32 13.1 5.34
   51   39 39 49.68 30.39 42.12 5.88 11.98 5.1
   52   40 40 58.04 31.18 36.33 6.26 14.86 7.76
   53   15 15 20.07 20.75 6.5 5.26 5.78 14.16
   54   16 16 20.48 18.7 9.18 6.12 7.78 11.24
   55   17 17 18.87 25.11 8.42 7.2 5.88 13.28
   56   18 18 24.51 23.7 8.15 4.66 5.54 12.16
   57   19 19 27.71 24.21 8.31 4.24 5.68 12.5
   58   20 20 24.69 25.45 10.65 7.58 8.36 14.56
   59   21 21 36.3 22.85 9.39 4 7.88 14.02
   60   22 22 31.58 25.27 11.28 4.86 7.22 11.66
   61   23 23 28.72 29.45 11.97 7.3 8.1 14.6
   62   24 24 26.81 34.26 12.34 6.98 5.98 12.42
   63   25 25 26.55 37.71 12.71 7.96 6.02 13.52
   64   26 26 36.77 32.28 12.19 5.6 7.46 14.66
   65   27 27 31.75 40 12.43 5.74 5 12.36
   66   28 28 34.41 33.48 16.34 6.76 7.98 11.6
   67   29 29 37.78 34.38 15.96 6.5 8.3 12.8
   68   30 30 36.82 38.64 15.82 7.5 8.1 14.48
   69   31 31 33.93 43.86 16.54 7.36 6.22 12.24
   70   32 32 39.73 45.11 14.75 6.3 6.2 14.44
   71   33 33 42.69 46.86 14.36 4.98 5.1 12.82
   72   34 34 43 40.67 19.15 6.9 8.42 12.76
   73   35 35 48.71 43.35 16.77 5.92 7.76 14.82
   74   36 36 54.35 42.35 16.85 4.92 7.54 13.94
   75   37 37 55.33 43.46 17.54 5.4 8.2 14.9
   76   38 38 45.2 54.44 18.03 6.62 6.08 13.94
   77   39 39 51.58 47.58 20.26 6.78 8.52 14.54
   78   40 40 45.14 59.39 19.29 7.66 6.34 14.88
   79   15 15 10.51 22.41 13.51 12.42 5.82 6.6
   80   16 16 10.49 30.99 11.02 13.14 4.2 8.86
   81   17 17 10.52 27.26 16.59 13.3 4.96 5.56
   82   18 18 12.92 30.65 13 11.84 4.9 8.4
   83   19 19 11.47 29.05 20.7 14.42 5.52 5.14
   84   20 20 12.78 32.18 18.53 12.14 4.68 5.6
   85   21 21 13.47 33.16 19.87 15 5.94 6.78
   86   22 22 14.72 37.39 17.6 14.3 5.46 8.28
   87   23 23 15.67 40.14 17.29 13.02 4.92 8.28
   88   24 24 15.81 42.74 18.42 14.04 4.98 8.38
   89   25 25 16.93 41.09 20.62 14.9 6 8.44
   90   26 26 18.26 34.43 27.96 14.1 7.64 6.1
   91   27 27 17.79 43.31 23.99 12.46 5 6.26
   92   28 28 21.16 37.85 26.17 13.84 7.98 7.7
   93   29 29 19.49 43.64 27.48 12.92 5.72 6.16
   94   30 30 21.95 46.8 23.84 13.52 6.34 8.76
   95   31 31 20.55 53.72 24.48 14.42 5.32 8.38
   96   32 32 22.46 48.1 28.48 11.4 5.32 6.16
   97   33 33 25.66 45.81 28.46 11.04 6.38 6.98
   98   34 34 19.17 59.83 33.44 14.22 4.26 5.28
   99   35 35 24.46 50.78 33.03 12.4 6 6.22
   100   36 36 24.26 64.27 26.63 11.34 4.12 7.26
   101   37 37 24.58 54.85 36.47 13.5 6 6.06
   102   38 38 26.42 49.54 42.5 12.98 7.08 5.3
   103   39 39 28.14 47.57 45.78 12.56 7.74 5.06
   104   40 40 25.38 73.02 31.3 12.86 4.24 7.18
   105   15 15 16.89 14.43 13.56 10.6 14.58 9.8
   106   16 16 17.86 15.91 13.88 10.8 14.14 10.38
   107   17 17 25.82 15.27 11.66 7.14 15.14 13
   108   18 18 21.11 16.93 15.97 9.38 13.9 9.3
   109   19 19 23.96 16.96 16.63 9.42 16.16 10.34
   110   20 20 23.82 19.09 16.98 10.6 15.72 11.28
   111   21 21 23.08 21.72 17.5 10.9 13.38 10.78
   112   22 22 28.17 20.55 17.58 9.36 15.5 11.64
   113   23 23 28.96 20.83 19.73 8.68 14.62 9.74
   114   24 24 27.47 22.51 22.09 9.86 14.24 9.1
   115   25 25 32.57 22.95 20.07 9.76 16.84 12.32
   116   26 26 31.83 26.22 19.55 10.1 14.5 12.8
   117   27 27 35.2 25.97 20.14 8.26 13.5 11.38
   118   28 28 41.51 25.26 19.64 7.14 14.64 12.3
   119   29 29 35.06 27.37 24.56 9.56 14.62 10.38
   120   30 30 33.26 27.86 29.28 10.94 15.4 9.08
   121   31 31 41.28 28.84 23.71 9.42 16.42 12.92
   122   32 32 42.05 28.01 27.39 8.3 15.3 9.82
   123   33 33 43.22 31 25.39 7.92 13.38 10.58
   124   34 34 51.47 29.55 24.62 7.56 16.6 12.86
   125   35 35 42.45 35.34 26.6 10.44 14.8 12.92
   126   36 36 38.97 35.34 33.23 10.56 13.54 9.1
   127   37 37 50.24 30.78 32.93 8.26 16.8 9.7
   128   38 38 45.62 39.77 27.72 9.74 13.08 12.5
   129   39 39 47.26 40.33 28.63 9.86 13.58 12.7
   130   40 40 52.84 34.66 34.57 8.94 16.78 10.52
   131   15 15 13.92 24.17 8.27 12.02 7.18 15.84
   132   16 16 16.35 22.46 9.41 10.2 8.02 13.96
   133   17 17 19.85 21.43 9.81 9.46 9.88 15.48
   134   18 18 18.3 23.33 11.91 11.06 9.5 13.1
   135   19 19 19.45 24.79 12.34 10.92 9.38 13.32
   136   20 20 22.56 25.81 11.66 10.7 10.44 16.62
   137   21 21 20.75 29.12 13.11 11.84 9.08 14.52
   138   22 22 25.77 28.66 12.08 9.72 9.8 16.92
   139   23 23 22.95 32.37 13.89 12.48 9.52 16.1
   140   24 24 28.31 29.18 14.39 9.92 10.94 15.7
   141   25 25 26.36 33.96 14.78 9.88 8.38 13.94
   142   26 26 24.32 39.16 15.55 12.2 7.96 14.74
   143   27 27 31.09 33.05 16.52 10.06 10.7 15.12
   144   28 28 28.29 36.47 18.54 11.68 9.9 13.72
   145   29 29 28.24 42.3 17.2 12.16 8.64 15.56
   146   30 30 31.01 45.29 15.76 9.7 7.1 15.36
   147   31 31 30.84 47.28 16.85 11.4 7.88 16.58
   148   32 32 30.12 48.23 18.96 11.6 7.62 14.28
   149   33 33 36.21 48.2 16.83 9.14 7.46 16.08
   150   34 34 34.82 48.96 19.25 11.68 8.94 16.76
   151   35 35 35.43 45.07 23.5 11.8 10.16 13.66
   152   36 36 36.34 49.05 22.4 10.36 8.32 13.08
   153   37 37 40.82 47.35 22.45 10.5 10.08 15.16
   154   38 38 36.55 52.26 24.85 12.98 9.74 14.6
   155   39 39 38.51 57.47 22.41 10.96 7.82 14.8
   156   40 40 37.31 60.57 23.83 12.84 8.3 15.54
   157   15 15 12.87 16.34 16.29 13.82 11.92 7.48
   158   16 16 15.09 18 14.42 13.22 12.28 9.96
   159   17 17 12.9 20.55 18.75 16.82 11.12 7.74
   160   18 18 14.54 22.51 17.19 14.86 10.16 8.72
   161   19 19 14.96 27.01 15.56 16.1 9.18 10.98
   162   20 20 16.78 21.91 22.24 15.14 12.64 7.76
   163   21 21 17.79 26.11 18.91 14.92 10.86 9.92
   164   22 22 16.64 27.71 22.86 16.8 10.54 8.26
   165   23 23 18.93 29.47 20.62 16.32 11.08 10.54
   166   24 24 20.43 27.68 24.08 13.76 11 8.1
   167   25 25 21.2 28.49 25.71 15.46 12.48 8.8
   168   26 26 23.26 29.32 25.16 13.24 11.52 8.62
   169   27 27 21.37 37.39 22.8 15.68 9.28 10.38
   170   28 28 24.17 31.95 28 15.38 12.66 9.24
   171   29 29 22.93 37.15 27.55 15.22 9.86 8.76
   172   30 30 24.98 40.06 24.87 15.04 9.86 10.8
   173   31 31 26.67 40.77 25.12 14.04 9.74 10.76
   174   32 32 26.34 41.02 28.65 16.94 11.5 10.96
   175   33 33 28.62 38.56 31.58 15.06 12.12 9.58
   176   34 34 26.61 42.63 33.87 14.32 9.4 7.7
   177   35 35 31.48 41.75 30.84 14.54 11.92 10.64
   178   36 36 31.43 40.17 36.68 13.2 11.3 7.86
   179   37 37 32.55 40.79 38.01 13.44 11.78 8
   180   38 38 28.04 48.88 39.68 15.88 9.44 7.54
   181   39 39 32.79 46.33 38.04 13.64 10.38 8.18
   182   40 40 35.3 45.98 38.31 15.26 12.78 9.9
   183   15 15 14.71 17.46 12.18 11.24 10.5 10.02
   184   16 16 16.62 18.57 12.08 12.02 12.06 12.5
   185   17 17 16.09 20.28 13.96 13.9 12.1 11.74
   186   18 18 18.42 20.74 14.02 12.94 12.86 12.74
   187   19 19 19 20.43 16.96 12.54 13.16 10.24
   188   20 20 19.23 23.43 16.52 13.4 12.14 11.44
   189   21 21 21.15 25.76 15.22 12.62 11.44 13.28
   190   22 22 23.85 24.74 16.46 11.22 12.28 12.4
   191   23 23 20.76 28.12 19.43 13.7 10.96 10.58
   192   24 24 22.75 28.08 20.24 13.74 12.26 11.26
   193   25 25 24.13 30.24 19.59 11.48 10.06 10.48
   194   26 26 25.96 30.18 20.7 11.22 10.74 10.46
   195   27 27 29.31 29.04 21.55 10.04 11.6 10.3
   196   28 28 29.57 32.63 20.56 11.08 11.28 12.14
   197   29 29 29.22 36.01 20.64 11.48 10.26 12.34
   198   30 30 30.31 34.63 23.69 12.3 12.02 11.74
   199   31 31 32.84 34 24.82 11.9 13.06 11.82
   200   32 32 30.2 40.23 24.41 13.34 10.88 12.24
   201   33 33 32.57 40.64 24.43 12.24 10.78 12.26
   202   34 34 34.45 37.64 28.49 12.14 12.5 10.84
   203   35 35 36.53 42.39 24.66 10.88 10.44 12.34
   204   36 36 42.62 39.07 25.33 10.52 13.32 13.86
   205   37 37 40.52 46.08 23.54 10.26 10.08 13.88
   206   38 38 39.39 46.67 26.48 11.6 10.86 13.22
   207   39 39 37.38 44.6 33.56 12.58 11.68 10.2
   208   40 40 41.46 44.89 31.84 11.78 12.26 11.48

 
   

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