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
lnA0.00027600.811
lnL0.35004503203.941
lnK0.39989303081.28
lnM0.24990502613.704
lnLlnL-0.0202050-907.438
lnKlnK-0.0211150-877.029
lnMlnM-0.0171710-898.653
lnLlnK0.0241990652.079
lnLlnM0.0162420522.072
lnKlnM0.0180730569.515
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 14.28 20.42 10.08 8.42 6.32 9.06
   2   16 16 15.43 16.59 15.89 8.96 9.4 6.18
   3   17 17 17.37 17.91 15.2 9.02 9.94 7.54
   4   18 18 20.07 19.9 13.32 7 8.08 8.1
   5   19 19 16.94 24.13 15.42 9.02 6.8 7.2
   6   20 20 21.92 24.43 13.07 6.4 6.44 8.4
   7   21 21 21.42 23.02 17.69 6.82 7.16 6.1
   8   22 22 20.83 28.48 16 9.38 7.42 9.14
   9   23 23 23.85 27.15 16.96 7.5 7.36 8
   10   24 24 30.41 23.56 17.99 6.04 9.32 8
   11   25 25 25.55 24.65 24.82 8.12 9.68 6
   12   26 26 23.91 31.9 21.29 8.4 6.84 6.88
   13   27 27 28.51 27.2 24.75 7.42 8.96 6.26
   14   28 28 26.71 36.44 20.02 7.64 6.06 7.66
   15   29 29 25.93 36.92 23.37 9.44 7.12 7.62
   16   30 30 32.88 32.68 23.19 6.48 7.46 6.98
   17   31 31 39.66 31.78 21.52 6 8.9 8.8
   18   32 32 32.98 37.13 24.41 6.84 6.8 6.96
   19   33 33 36.57 34.69 26.54 6.3 7.66 6.56
   20   34 34 38.42 43.04 20.32 6.38 6.38 9.64
   21   35 35 36.41 42.62 24.57 7.14 6.78 8.1
   22   36 36 32.38 48.35 26.62 9.34 6.66 8.4
   23   37 37 37.98 39.62 32.05 8.46 9.2 7.38
   24   38 38 34.09 44 35.16 9 7.62 6.2
   25   39 39 41.11 45.64 28.52 7.54 7.62 8.28
   26   40 40 37.71 46.19 34.69 8.02 7.22 6.32
   27   15 15 19.27 11.82 15.72 7.16 14.54 6.5
   28   16 16 18.14 13.94 16.83 8.28 12.9 6.46
   29   17 17 19.7 13.46 20.38 7.78 13.92 5.34
   30   18 18 20.4 15.09 20.17 8.26 13.46 5.98
   31   19 19 20.62 14.87 25.52 8.24 13.84 4.58
   32   20 20 20.34 17.11 25.27 8.24 11.54 4.56
   33   21 21 26.19 17.92 20.07 6.92 12.36 6.76
   34   22 22 30.66 17.48 20.41 6.28 13.9 7.24
   35   23 23 25.56 18.68 27.98 7.88 13.02 5.06
   36   24 24 31.7 20.41 21.37 6.34 12.16 7.2
   37   25 25 28.91 20.42 28.48 8.64 14.86 6.28
   38   26 26 37.5 18.93 26.68 5.74 14.66 6.12
   39   27 27 31.63 22.14 30 7.42 12.9 5.64
   40   28 28 36.56 21.59 29.77 6.64 14.1 6.04
   41   29 29 34.41 26.04 27.26 8.26 13.1 7.76
   42   30 30 32.31 25 36.53 7.44 11.5 4.6
   43   31 31 36.94 23.55 38.36 6.44 12.5 4.4
   44   32 32 37.89 26.27 34.97 7.44 13.08 5.84
   45   33 33 36.05 26.79 41.18 8.12 13.16 4.96
   46   34 34 36.14 29.39 39.64 8.74 12.74 5.6
   47   35 35 49.92 26.92 33.23 5.62 13.28 6.48
   48   36 36 46.68 31.83 30.85 6.38 11.44 7.42
   49   37 37 42.52 30.89 40.98 8.58 14.28 6.4
   50   38 38 50.7 32.77 32.65 6.64 12.68 7.96
   51   39 39 42.59 32.84 45.73 8.92 13.84 5.86
   52   40 40 46.13 32.28 46.7 7.84 13.64 5.52
   53   15 15 15.47 22.69 7.88 7.28 5.3 11.5
   54   16 16 24.35 18.13 7.81 4.28 6.92 11.64
   55   17 17 22.93 22.5 7.73 5.7 6.66 14.64
   56   18 18 29.17 20.1 8.35 4.28 7.58 13.32
   57   19 19 25.56 21.68 10.61 5.94 8.24 11.94
   58   20 20 21.49 28.44 10.85 7.64 6.28 12.2
   59   21 21 27.74 29.65 8.99 4.96 5.24 13.34
   60   22 22 27.32 30.69 10.28 5.54 5.52 12.5
   61   23 23 34.73 29.07 9.78 4.5 6.34 14.28
   62   24 24 28.81 30.61 13.17 7.48 7.96 13.42
   63   25 25 39.41 27.61 12.14 4.64 8.06 13.24
   64   26 26 33.36 35.76 11.91 5.64 5.94 13.54
   65   27 27 30.37 37.64 14.22 6.42 5.7 11.2
   66   28 28 34.32 37.44 14.05 5.74 5.92 11.72
   67   29 29 32.77 44.73 13.29 6.36 5.04 13.14
   68   30 30 40.83 34.69 16.22 5.52 7.64 11.68
   69   31 31 42.53 36.34 16.29 5.28 7.26 11.66
   70   32 32 33.58 47.4 16.92 7.64 5.82 12.22
   71   33 33 38.44 41.11 19.43 7.14 7.54 11.38
   72   34 34 42.14 42.82 18.27 7.24 8.12 13.82
   73   35 35 45.04 41.49 19.55 5.8 7.3 11.06
   74   36 36 48.5 47.64 16.39 5.26 6.14 13.46
   75   37 37 49.25 47.69 17.7 5.56 6.6 13.24
   76   38 38 50.13 49.17 18.27 6.26 7.32 14.66
   77   39 39 58.14 43.08 20.2 5.4 8.78 13.38
   78   40 39.99 65.21 42.34 19.85 4.38 8.32 12.68
   79   15 15 10.1 20.91 15.89 13.6 6.6 5.7
   80   16 16 11.15 20.71 18.03 13.7 7.56 5.56
   81   17 17 11.91 25.35 15.35 14.64 6.88 7.76
   82   18 18 12.68 23.54 19.64 13.26 7.32 5.66
   83   19 19 13.52 25.69 19.41 14.52 7.8 6.78
   84   20 20 14.35 28.84 18.31 14.32 7.2 7.68
   85   21 21 14.83 32.95 17.41 13.7 6.12 8.1
   86   22 22 15.54 32.22 20.15 13 6.3 6.84
   87   23 23 15.7 31.47 24.54 13.68 6.9 5.78
   88   24 24 17.99 33.73 21.43 11.18 6.1 6.5
   89   25 25 16.34 41.31 21.54 12.4 4.76 6.4
   90   26 26 18.17 35.15 27.29 11.3 5.94 5
   91   27 27 20.56 37.05 24.4 12.98 7.42 7.58
   92   28 28 20.37 39.33 26.14 14.08 7.42 7.5
   93   29 29 18.13 44.02 30.24 14.16 5.7 5.54
   94   30 30 22.52 43.19 25.79 13.1 6.96 7.98
   95   31 31 20.42 52.02 25.84 11.04 4.2 5.98
   96   32 32 22.53 53.01 24.68 13.22 5.52 8.48
   97   33 33 21.13 51.72 31.66 13.7 5.46 6.08
   98   34 34 23.94 50.64 30.52 12 5.68 6.44
   99   35 35 25.23 52.93 29.7 12.72 6.08 7.5
   100   36 36 22.26 60.79 32.65 13.18 4.62 6
   101   37 37 28.01 51.51 33.02 11.18 6.24 6.58
   102   38 38 25.71 49.84 43.92 13.46 7.06 5.12
   103   39 39 25.59 69.56 30.02 13.28 4.68 7.86
   104   40 40 23.35 64.93 41.95 14.28 4.9 5.12
   105   15 15 17.77 15.05 11.87 9.46 13.14 10.86
   106   16 16 23.01 14.76 11.26 7.08 13.64 11.72
   107   17 17 19.67 17.15 13.75 10.68 14.34 11.62
   108   18 18 22.24 18.13 13.41 9.48 13.78 12.28
   109   19 19 22.2 19.89 14.35 10.46 13.6 12.48
   110   20 20 24.58 19.53 15.74 10.24 15.34 12.36
   111   21 21 27.45 19.47 16.53 8.48 14.52 11
   112   22 22 26.77 20.82 18.41 10.22 15.7 11.34
   113   23 23 29.6 21.13 18.73 9.56 16.24 11.7
   114   24 24 28.72 22.95 20.19 9.88 14.7 10.68
   115   25 25 32.33 21.69 22.16 8.6 15.72 9.58
   116   26 26 33.51 25.35 19.28 9.06 14.38 12.4
   117   27 27 30.82 27.94 21.39 10.82 13.88 11.88
   118   28 28 35.06 27.39 21.43 8.6 13.14 10.96
   119   29 29 37.88 26.78 23 9.54 16.4 12.26
   120   30 30 37.92 29.26 22.81 9.7 15.04 12.6
   121   31 31 37.47 29.04 26.58 9.48 14.62 10.14
   122   32 32 43.74 29.4 24.14 8.28 15.1 11.9
   123   33 33 45.17 32.15 22.73 8 13.64 12.82
   124   34 34 46.83 28.24 29.79 7.5 15.54 9.12
   125   35 35 48.49 30.1 28.78 8.26 16.54 10.9
   126   36 36 44.01 34.63 29.18 10.6 16.06 12.28
   127   37 37 44.77 35.05 31.14 9.5 14.48 10.4
   128   38 38 46.66 36.78 30.33 10.78 16.3 12.78
   129   39 39 46.08 36.95 33.85 8.92 13.22 9.16
   130   40 40 49.37 38.19 32.4 8.94 13.82 10.48
   131   15 15 15.11 21 9.02 12.76 9.9 16.72
   132   16 16 18.58 20.14 9.32 9.16 9.52 14.74
   133   17 17 19.92 22.24 9.28 9.14 9.18 16.04
   134   18 18 19.26 22.36 11.84 11.2 10.74 14.18
   135   19 19 19.68 26.22 11.24 10.18 8.3 14.06
   136   20 20 18.93 28.92 12.45 11.5 7.98 13.44
   137   21 21 22.75 27.88 12.39 9.96 8.96 14.54
   138   22 22 23.04 28.26 14.19 10.86 9.76 13.72
   139   23 23 23.52 29.82 15.09 11.38 9.84 13.7
   140   24 24 24.44 33.36 14.37 10.12 8.02 13.5
   141   25 25 29.59 29.45 15.61 9.38 10.78 14.22
   142   26 26 24.83 41.35 14.08 11.32 7.1 15.76
   143   27 27 26 41.65 15.06 11.24 7.38 15.26
   144   28 28 32.84 33.66 17.18 9.46 10.5 14.48
   145   29 29 26.29 45.25 17.22 12 7.24 14.1
   146   30 30 26.9 44.36 19.44 12.42 7.88 13
   147   31 31 32.75 40.45 19.33 12.18 10.86 16.18
   148   32 32 28.22 50.37 19.46 12.42 7.18 13.74
   149   33 33 35.09 41.32 21.64 11.56 10.9 14.58
   150   34 34 32.34 55.1 18.05 11.66 7.12 16.54
   151   35 35 40.07 44.64 20.37 9.6 9.66 15.2
   152   36 36 35.48 48.19 23.69 11.44 9.12 13.14
   153   37 37 45.02 45.25 21.18 9.26 10.52 16.06
   154   38 38 43.81 48.55 21.87 9.32 9.44 15.08
   155   39 39 43.73 48.83 23.91 10.9 10.94 15.84
   156   40 40 47.52 50.8 22.37 9.2 9.72 15.94
   157   15 15 11.22 18.23 16.77 16.18 10.44 7.2
   158   16 16 13.53 18.1 16.7 15.2 12.34 8.48
   159   17 17 14.1 19.74 17.52 16.38 12.6 9.06
   160   18 18 15.61 21.64 16.5 13.18 10.26 8.82
   161   19 19 14.91 23.91 18.75 16.14 10.58 8.8
   162   20 20 16.13 23.6 20.94 15.04 10.98 7.9
   163   21 21 17.77 22.87 23.28 13.66 11.6 7.1
   164   22 22 16.53 26.28 25.11 16.4 10.86 7.16
   165   23 23 19.38 27.77 21.82 17 12.72 10.56
   166   24 24 18.56 28.32 26.74 15.62 10.86 7.26
   167   25 25 21.31 29.46 24.21 13.86 10.82 8.52
   168   26 26 20.62 30.04 28.85 17 12.48 8.18
   169   27 27 24.6 28.49 28.28 13.46 12.94 8.16
   170   28 28 21.87 38.86 24.01 17 9.88 10.88
   171   29 29 25.04 33.54 28.38 15.38 12.46 9.48
   172   30 30 24.76 38.42 26.81 13.5 9.2 8.78
   173   31 31 29.27 33.21 30.12 13.18 12.98 9.1
   174   32 32 29.81 35.52 29.98 13.08 12.16 9.28
   175   33 33 25.9 42.27 31.68 15.76 10.12 8.88
   176   34 34 26.2 40.57 37.41 16.86 11.52 7.92
   177   35 35 27.91 47.28 30.32 16.82 10.34 10.9
   178   36 36 30.18 40.43 38.51 13.28 10.76 7.12
   179   37 37 29.33 45.12 37.74 16.12 11.1 8.56
   180   38 38 28.27 48.51 39.67 16.02 9.7 7.68
   181   39 39 36.01 46.11 33.58 13.46 11.5 10.44
   182   40 40 36.18 44.05 39.55 13.06 11.84 8.4
   183   15 15 15.53 17.55 11.24 11.36 11.24 11.86
   184   16 16 18.27 16.83 12.36 10.34 13.02 11.7
   185   17 17 17.23 20.99 12.11 11.08 10.04 11.98
   186   18 18 17.23 20.27 15.89 12.88 12.16 10.12
   187   19 19 18.56 21.98 15.65 11.66 10.92 10.18
   188   20 20 19.68 23.89 15.55 11.56 10.52 10.9
   189   21 21 23.88 22.57 15.79 10.46 12.78 12.16
   190   22 22 24.56 24.52 16.05 11.02 12.62 12.98
   191   23 23 24.74 25.05 18.23 11.08 12.48 11.34
   192   24 24 25.36 28.9 16.78 12.06 11.82 14
   193   25 25 25.22 29.13 19.51 13.62 13.14 13.16
   194   26 26 29.19 28.56 19.23 11.14 13.06 13
   195   27 27 30.62 30.94 18.53 10.7 12.08 13.8
   196   28 28 30.89 29.34 22.77 11.38 13.82 11.64
   197   29 29 32.59 32.28 21.01 11.18 12.92 13.38
   198   30 30 33.37 31.37 24.19 10.74 13.2 11.2
   199   31 31 35.09 35.73 21.14 10.8 12.08 14
   200   32 32 32.1 38.23 24.24 13.5 12.56 13.42
   201   33 33 31.42 36.67 29.94 13.6 12.96 10.28
   202   34 34 36.18 39.32 25 11.02 11.42 12.16
   203   35 35 34.11 43.28 26.2 12.46 10.76 12.14
   204   36 36 37.09 43.53 25.87 11.62 11 12.68
   205   37 37 42.95 40.21 26.64 10.2 12.6 12.78
   206   38 38 39.14 43.54 29.57 11.98 12.08 11.9
   207   39 39 39.93 42.05 33.54 12.2 13.12 10.7
   208   40 40 46.21 42.49 29.98 10.4 13.12 12.36

 
   

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