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-4.6E-50-0.112
lnL0.35012602606.078
lnK0.40003102839.694
lnM0.24987102095.994
lnLlnL-0.0201380-793.097
lnKlnK-0.0210610-874.352
lnMlnM-0.0171760-792.709
lnLlnK0.0240390671.092
lnLlnM0.0162440453.465
lnKlnM0.0180870492.33
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 13.25 20.26 11.28 9.78 6.78 8.44
   2   16 16 17.47 17.93 11.91 8.1 8.98 9.08
   3   17 17 17.2 19.71 13.31 9.92 9.66 9.58
   4   18 18 22.49 19.61 11.76 6.06 8.14 9.28
   5   19 19 17.92 21.18 17.37 8.18 7.68 6.06
   6   20 20 19.5 27.56 12.81 8.44 6.42 9.88
   7   21 21 23.65 24.51 14.16 7.52 8.24 9.82
   8   22 22 20.24 30.56 15.04 9.38 6.6 9.5
   9   23 23 26.25 26.53 15.5 7.46 8.42 9.9
   10   24 24 25.6 25.36 20.14 7.96 9.2 7.54
   11   25 25 25.01 29.33 19.52 9.16 8.68 8.76
   12   26 26 23.6 32.32 21.27 7.88 6.22 6.36
   13   27 27 29.38 27.87 22.88 7.68 9.34 7.36
   14   28 28 28.2 30.29 24.5 8.28 8.7 6.98
   15   29 29 28.74 34.16 22.8 7.72 7.2 7.24
   16   30 30 32.29 29.98 27.13 7.94 9.9 6.96
   17   31 31 28.86 34.9 28.44 8.86 8.1 6.44
   18   32 32 31.5 40.31 23.01 8.28 7.08 8.56
   19   33 33 33.69 42 22.28 8.28 7.3 9.62
   20   34 34 31.34 41.73 27.75 9.68 7.9 7.98
   21   35 35 34.2 44.27 25.25 7.8 6.58 7.96
   22   36 36 34.22 44.45 27.92 7.14 6 6.48
   23   37 37 37.49 50.09 23.12 7.58 6.16 9.56
   24   38 38 34.74 50.26 28.1 8.16 6.04 7.48
   25   39 39 39.11 48.3 28.04 7.76 6.92 8.2
   26   40 40 45.11 45.08 28.33 6.82 7.8 8.42
   27   15 15 16.29 11.93 19.55 7.74 12.76 4.46
   28   16 16 17.89 12.65 20.21 8.34 14.32 5.16
   29   17 17 18.34 14.47 19.92 8.3 12.54 5.38
   30   18 18 25.13 14.22 16.81 5.74 12.82 6.58
   31   19 19 27.55 14.36 18.18 5.1 12.54 5.94
   32   20 20 26.22 17.23 17.61 6.94 13 7.92
   33   21 21 27.36 16.23 22.31 5.88 12.42 5.34
   34   22 22 23.67 20.19 22.84 8.78 12.1 6.54
   35   23 23 27.86 17.14 28.75 5.84 11.82 4.02
   36   24 24 34.02 18.36 23.18 5.92 13.98 6.64
   37   25 25 29.43 20.99 26.52 8.62 14.66 6.96
   38   26 26 27.91 25.17 24.83 8.66 11.18 7.1
   39   27 27 32.34 25.31 23.41 7.62 11.62 7.96
   40   28 28 38.26 22.4 26.35 6.86 14.72 7.6
   41   29 29 31.8 25.24 31.97 8.96 13.44 6.36
   42   30 30 44.09 23.68 26.26 5.98 14.2 7.86
   43   31 31 36.08 24.01 38.34 7.64 14.1 5.08
   44   32 32 45.23 23.41 33.46 5.5 13.64 5.6
   45   33 33 38.55 27.81 35.17 7.84 13.16 6.24
   46   34 34 41.67 30.39 30.85 6.88 11.4 7
   47   35 35 41.22 27.51 41.51 7.82 14.38 5.54
   48   36 36 45.67 28.34 38.42 6.58 13.18 5.76
   49   37 37 41.34 28 50.52 7.48 13.52 4.22
   50   38 38 45.8 33.15 36.66 7.8 13.04 7.24
   51   39 39 44.98 32.43 43.27 7.92 13.3 5.92
   52   40 40 50.21 28.01 53.1 6.34 14.4 4.24
   53   15 15 20.22 18.61 7.44 6.3 7.94 14.58
   54   16 16 19.85 23.17 7.12 5.96 5.68 14.22
   55   17 17 19.57 26.91 7.37 6.54 5.14 14.74
   56   18 18 23.21 21.47 9.95 5.86 7.34 11.34
   57   19 19 19.19 28.94 10.15 7.92 5.58 11.96
   58   20 20 26.76 27.04 8.93 5.58 6.3 14.5
   59   21 21 24.26 25.65 12.84 7.4 7.92 11.18
   60   22 22 34.95 23.09 11.38 4.6 8.56 12.3
   61   23 23 35.8 25.75 11.12 5.06 8.52 14.3
   62   24 24 39.99 26.56 10.93 4.26 7.88 14
   63   25 25 34.39 30.81 12.23 5.26 6.84 12.68
   64   26 26 39.24 27.18 14.35 4.76 8.38 11.1
   65   27 27 33.41 41.66 11.12 5.74 5.06 14.96
   66   28 28 36.5 35.99 13.78 5.18 6.02 11.64
   67   29 29 32.88 38.61 16.1 6.66 6.3 11.02
   68   30 30 31.61 45.81 15.16 7.88 5.82 13.36
   69   31 31 32.46 50.98 14.34 7.56 5.08 14.12
   70   32 32 51.14 34.59 15.77 4.96 8.98 14.14
   71   33 33 42.32 41.55 17.02 5.6 6.54 11.68
   72   34 34 42.86 39.64 19.93 7.12 8.92 12.52
   73   35 35 40.39 47.28 18.64 7.54 7.16 13.38
   74   36 36 51.21 43.97 17.14 4.52 6.18 11.7
   75   37 37 49.16 46.2 18.52 5.92 7.28 13.34
   76   38 38 48.01 52.09 17.8 5.22 5.42 11.98
   77   39 39 51.11 48.6 19.89 6.68 8.1 14.48
   78   40 40 45.79 54.42 21.3 6.84 6.38 12.02
   79   15 15 9.62 21 17 14.38 6.56 5.26
   80   16 16 11.38 27.47 11.58 11.4 4.62 7.98
   81   17 17 10.95 32.51 12.22 13.72 4.36 8.62
   82   18 18 11.31 29.53 16.63 14.94 5.52 6.78
   83   19 19 11.49 35.41 15.5 14.14 4.3 7.1
   84   20 20 14.31 36.63 13.15 11 4.16 8.68
   85   21 21 16.97 28.53 17.7 12.06 7.48 8.2
   86   22 22 15.07 36.5 17.61 12.14 4.9 7.22
   87   23 23 16.24 29.48 25.79 12.88 7.3 5.34
   88   24 24 17.12 36.51 20.51 14.72 6.9 8.5
   89   25 25 17.26 44.85 17.76 11.84 4.4 8.18
   90   26 26 17.26 46.12 19.82 13.18 4.74 8
   91   27 27 19.29 35.71 28.35 12.64 7 5.74
   92   28 28 17.92 46.54 24.68 14.04 5.22 6.88
   93   29 29 18.38 42.81 30.89 14.34 6.06 5.56
   94   30 30 19.56 46.95 28.06 12.5 5.1 5.84
   95   31 31 23.29 46.74 24.91 11 5.54 7.26
   96   32 32 20.16 63.74 22.48 14.1 4.16 8.86
   97   33 33 24.71 50.83 25.84 11.24 5.5 7.62
   98   34 34 28.05 48.82 25.71 11.12 6.62 8.8
   99   35 35 28.33 44.15 32.89 11.18 7.58 6.7
   100   36 36 22.06 61.25 32.75 14.66 5.04 6.58
   101   37 37 26.63 55.51 31.84 12.96 6.24 7.5
   102   38 38 26.14 52.62 39.37 11.88 5.96 5.24
   103   39 39 30.91 54.04 32.82 12.56 7.44 8.36
   104   40 40 26.3 71.65 30.52 13.54 4.76 8.12
   105   15 15 17.13 13.92 14.09 10.88 15.88 9.78
   106   16 16 20.66 14.54 13.2 8.3 14.34 10.04
   107   17 17 18.95 16.93 14.75 10.16 13.26 9.74
   108   18 18 22.42 17.04 14.59 8.58 13.54 10.16
   109   19 19 22.85 17.47 16.89 9.42 14.76 9.6
   110   20 20 26.77 17.99 16.01 8.26 15.06 10.8
   111   21 21 26.67 20.66 15.66 9.08 14.02 12.14
   112   22 22 28.91 18.36 20.34 8.72 17 9.42
   113   23 23 31.19 20.46 18.43 7.16 13.44 9.5
   114   24 24 29.58 24.03 18.1 9.1 13.28 11.58
   115   25 25 33.53 21.41 21.58 8.52 16.5 10.22
   116   26 26 32.78 23.25 22.7 8.76 15 9.64
   117   27 27 31.57 27.13 21.68 10.38 14.18 11.54
   118   28 28 33.06 28.47 21.81 10.54 14.36 12.28
   119   29 29 35.56 26.56 25.3 9.36 15.08 9.98
   120   30 30 38.37 28.32 23.61 9.98 16.3 12.62
   121   31 31 38.19 31.05 23.38 9.56 13.94 12.16
   122   32 32 42.26 30.43 23.91 8.18 13.76 11.42
   123   33 33 38.9 34.04 25.19 9.84 13.16 11.72
   124   34 34 41.32 33.99 26.16 10.14 14.58 12.4
   125   35 35 44.86 31.73 29.26 7.64 13.12 9.02
   126   36 36 42.36 35.45 29.58 10.26 14.46 11.18
   127   37 37 45.54 35.5 29.84 10.64 16.3 12.5
   128   38 38 51.37 36.5 27.16 8.24 14.08 12.46
   129   39 39 53.72 34.76 30.54 7.78 14.84 10.8
   130   40 40 47.43 36.02 37.46 9.8 15.48 9.24
   131   15 15 15.44 19.22 9.93 10.96 9.68 13.16
   132   16 16 17.75 21.67 8.91 9.76 8.82 15.68
   133   17 17 15.36 26.23 10.29 12.98 7.9 14.84
   134   18 18 19.15 26.55 9.41 9.74 7.58 16.06
   135   19 19 21.97 24.02 11.05 10.28 10.58 16.48
   136   20 20 20.04 25.6 13.73 12.72 10.9 14.18
   137   21 21 20.87 30.61 12.15 12.44 9.06 16.8
   138   22 22 24.81 27.22 13.62 10.52 10.78 15.22
   139   23 23 26.29 29.07 13.58 10.48 10.64 16.28
   140   24 24 25.53 31.54 14.69 11.22 10 15.36
   141   25 25 25.28 34.21 15.43 12.34 9.88 15.76
   142   26 26 27.12 37.27 14.47 10.1 7.94 15.1
   143   27 27 31.18 34.56 15.47 9.54 9.66 15.54
   144   28 28 29.72 39.56 15.56 11.1 9.06 16.98
   145   29 29 30.01 42.82 15.67 10.66 8.02 16.36
   146   30 30 27.8 46.41 17.52 11.48 7.18 14.12
   147   31 31 34.49 39.07 19.02 9.16 9.04 13.18
   148   32 32 33.46 44.32 18.62 10.62 8.72 15.12
   149   33 33 35.79 44.07 19.28 11.4 10.2 16.86
   150   34 34 32.02 51.69 19.9 12.42 8.08 15.52
   151   35 35 31.86 57.09 19.48 13 7.48 16.56
   152   36 36 38.04 44.79 24.01 11.62 10.96 14.26
   153   37 37 45.18 46.92 20.05 9.02 9.86 16.76
   154   38 38 41.85 49.43 22.59 10.26 9.64 15.14
   155   39 39 37.54 58.89 22.4 12.78 8.6 16.76
   156   40 40 45.9 51.88 22.68 9.54 9.44 15.62
   157   15 15 12.86 18.19 13.79 13.16 10 8.66
   158   16 16 14.11 18.94 14.66 15.02 12.14 10.26
   159   17 17 13.37 21.11 17.06 16.72 11.16 8.96
   160   18 18 13.23 24.46 17.38 16.44 9.12 8.52
   161   19 19 16.03 20.29 21.83 14.66 12.7 7.28
   162   20 20 16 24.34 20.19 15.82 11.04 8.6
   163   21 21 16.91 28.88 17.47 15.24 9.28 10.48
   164   22 22 19.03 28.1 18.46 14.56 10.52 10.78
   165   23 23 19.76 27.67 21.33 16.54 12.72 10.8
   166   24 24 20.22 26.54 26.12 15.06 12.5 7.96
   167   25 25 23.09 28.91 22.26 14.16 12.42 10.56
   168   26 26 20.03 34.8 24 15.62 9.32 9.02
   169   27 27 20.94 37.07 23.76 15.66 9.14 9.64
   170   28 28 24.21 29.94 30.95 14.2 12.64 7.6
   171   29 29 24 31.01 34.22 15.26 12.9 7.18
   172   30 30 23.23 38.02 29.84 16.28 10.42 8.66
   173   31 31 26.77 32.53 35.41 14.24 12.94 7.32
   174   32 32 25.24 38.73 33.28 15.7 10.84 8.1
   175   33 33 28.06 35.9 36.37 13.98 11.96 7.36
   176   34 34 28.86 37.05 37.46 15.26 13 8.02
   177   35 35 28.22 39.96 38.62 16.36 12.42 8.08
   178   36 36 33.79 40.71 32.43 14.14 12.98 10.6
   179   37 37 29.16 43.37 40.51 14.88 10.66 7.22
   180   38 38 37.04 43.13 32.32 13 12.42 10.9
   181   39 39 32.4 42.97 43.58 15.2 12.46 7.66
   182   40 40 31.68 48.26 41.55 13.98 9.74 7.26
   183   15 15 16.06 17.26 11.02 11.3 11.86 12.56
   184   16 16 19.6 16.83 11.29 10.12 13.84 13.84
   185   17 17 19.92 17.39 13.25 10.4 13.94 12
   186   18 18 19.56 20.09 13.57 10.02 11.1 11
   187   19 19 17.68 24.36 14.35 13.32 10.44 12.16
   188   20 20 20.4 23.04 15.63 10.5 10.4 10.26
   189   21 21 21.24 22.81 18.15 11.8 12.4 10.14
   190   22 22 25.23 23.2 16.83 10.94 13.8 12.58
   191   23 23 22.57 27.54 17.89 12.74 11.52 11.96
   192   24 24 24.05 28.45 18.41 12.88 12.08 12.6
   193   25 25 24.47 28.84 20.63 13.06 12.3 11.4
   194   26 26 25.18 31.6 20.13 13.9 12.16 12.92
   195   27 27 24.09 32.33 23.91 13.88 11.22 10
   196   28 28 27.09 34.32 21.44 12.16 10.52 11.44
   197   29 29 32.88 32.41 20.65 10.48 12.18 12.94
   198   30 30 30.42 36 22.26 11.5 10.78 11.86
   199   31 31 31.63 36.82 23.15 12.22 11.68 12.6
   200   32 32 33.87 35.06 25.69 12.36 13.56 12.22
   201   33 33 31.81 40.47 25.37 13.5 11.62 12.58
   202   34 34 35.5 38.31 26.63 12.04 12.58 12.06
   203   35 35 36.24 40.04 27.11 12.34 12.54 12.4
   204   36 36 39.88 39.07 27.59 10.42 12.2 11.48
   205   37 37 37.97 43.72 27.64 13.26 12.84 13.76
   206   38 38 36.46 47.15 28.9 13.76 11.62 12.92
   207   39 39 40.53 44.98 29.7 12.68 12.82 13.06
   208   40 40 44.58 44.14 29.68 11.64 13.46 13.42

 
   

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