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
lnA0.00061201.577
lnL0.35026502628.932
lnK0.39982502975.532
lnM0.24951802276.724
lnLlnL-0.0202020-771.381
lnKlnK-0.0211240-893.263
lnMlnM-0.0171930-829.43
lnLlnK0.0241140668.183
lnLlnM0.0162590437.156
lnKlnM0.0182080552.58
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 14.68 18.38 11.31 9.8 8.6 9.52
   2   16 16 19.75 15.92 12.16 6.44 9.48 8.14
   3   17 17 17.08 18.87 14.36 8.56 8.7 7.5
   4   18 18 18.32 22.67 12.39 8.16 7.26 9.24
   5   19 19 18.24 25.45 12.93 7.9 6.1 8.46
   6   20 20 19.51 24.27 15.36 7.06 6.24 6.68
   7   21 21 25.61 22.42 14.58 6.54 8.74 9.06
   8   22 22 22.48 23.74 18.95 7.26 7.78 6.34
   9   23 23 26.99 23.31 18.14 6.88 9.34 7.84
   10   24 24 23.04 29.92 18.11 8.52 7.16 8.08
   11   25 25 28.4 30.06 15.97 6.94 7.42 9.76
   12   26 26 29.31 28.96 18.75 6.16 7.14 7.44
   13   27 27 27.26 32.17 20.36 8.42 7.92 8.48
   14   28 28 25.25 33.78 24.17 9.76 7.92 7.34
   15   29 29 31.81 28.25 26.61 7.58 9.96 6.68
   16   30 30 33.35 32.02 23.48 6.84 8.2 7.38
   17   31 31 27.92 37.99 26.18 8.02 6.38 6.18
   18   32 32 33.3 36.09 25.15 9.62 10 9.56
   19   33 33 38.68 35.79 23.54 7.54 9.44 9.66
   20   34 34 30.79 45.68 24.9 9.38 6.74 8.6
   21   35 35 35.36 38.8 29.38 7.34 7.52 6.52
   22   36 36 36.62 43.82 26.06 9.1 8.42 9.7
   23   37 37 46.32 38.13 26.19 6.5 9.34 9.08
   24   38 38 38.77 49.35 24.95 7.6 6.54 9.12
   25   39 39 35.5 48.79 31.47 8.14 6.4 6.7
   26   40 40 45.55 43.69 29.3 7.88 9.46 9.46
   27   15 15 16.78 11.47 20.08 8.16 14.6 4.72
   28   16 16 19.53 12.3 18.75 5.74 11.3 4.3
   29   17 17 20.08 15.05 16.46 7.6 12.2 6.86
   30   18 18 21.29 15.05 19.1 7.12 12.24 5.78
   31   19 19 24.12 13.84 23.16 6.06 13.32 4.54
   32   20 20 23.64 17.04 20.6 8.86 14.88 7.44
   33   21 21 25.41 17.65 21.42 7.1 12.46 6.2
   34   22 22 31.42 14.31 27.87 5.18 14.94 4.26
   35   23 23 24.39 21.77 23.15 8.56 11.18 6.5
   36   24 24 28 20.72 24.62 8.4 13.68 6.98
   37   25 25 27.57 21.19 28.59 7.1 11.06 4.86
   38   26 26 29.93 19.56 34.37 7.48 14.1 4.54
   39   27 27 34.5 21.96 27.01 7.18 13.96 6.84
   40   28 28 32.43 25.46 26.65 7.78 11.82 7
   41   29 29 37.14 24.86 26.54 6.94 12.72 7.36
   42   30 30 42.46 21.82 31.63 5.94 14.86 6
   43   31 31 34.45 26.3 35.01 7.02 11.02 4.92
   44   32 32 41.15 28.74 27.04 6.46 11.26 7.56
   45   33 33 45.35 23.55 37.38 6 14.82 5.38
   46   34 34 43.1 27.47 34.78 6.2 12.04 5.7
   47   35 35 48.76 27.5 33.08 6.28 14.08 7.08
   48   36 36 42.31 26.9 46.76 7.56 14.72 4.8
   49   37 37 48.45 28.37 39.54 6.9 14.8 6.26
   50   38 37.99 38.22 31.03 52.95 8.3 12.12 4.04
   51   39 39 42.15 31.3 50.4 7.36 11.94 4.26
   52   40 40 51.35 30.79 43.65 6.5 13.56 5.62
   53   15 15 18.03 20.48 7.5 7.3 7.18 14.64
   54   16 16 19.54 20.86 8.35 6.92 7.32 13.44
   55   17 17 23.54 22.37 7.56 4.4 5.34 11.96
   56   18 18 20.79 22 10.99 7.5 8.02 11.34
   57   19 19 33.75 20.5 8.34 4.04 8.3 14.94
   58   20 20 26.35 27.12 9.05 5.34 5.9 13.42
   59   21 21 29.44 27.76 9.15 4.72 5.78 13.34
   60   22 22 34.36 22.5 12.04 4.54 8.54 11.14
   61   23 23 28.85 30.63 11.29 6.76 7.2 14.56
   62   24 24 27.82 36.8 10.75 6.42 5.28 14.04
   63   25 25 27.01 36.56 12.97 6.72 5.38 11.38
   64   26 26 32.7 37.42 11.49 5.66 5.52 13.84
   65   27 27 31.88 37.69 13.38 7.46 7 14.8
   66   28 28 38.15 36.36 12.9 5.06 6.12 12.94
   67   29 29 35.38 37.86 15.12 7.26 7.66 14.1
   68   30 30 35.1 41.15 15.38 7.68 7.28 14.48
   69   31 31 38.06 39.44 16.61 7.92 8.68 15
   70   32 32 41.94 46.53 13.3 5.28 5.34 14.56
   71   33 33 35.87 51.54 15.59 7.48 5.58 14.24
   72   34 34 48.12 42.58 15.74 4.88 6.44 12.98
   73   35 35 44.61 40.38 20.54 6.32 8.12 11.24
   74   36 36 46.28 46.83 17.72 6.46 7.28 14.28
   75   37 37 44.86 44.9 21.51 6.78 7.74 11.5
   76   38 38 46.24 54.28 17.63 5.6 5.3 12.44
   77   39 39 53.33 44 21.71 5.36 7.68 11.02
   78   40 40 47.98 56.46 19.17 5.68 5.36 11.94
   79   15 15 11.76 19.52 14.09 12.26 7.72 7.08
   80   16 16 9.91 26.71 14.72 11.24 4 5.04
   81   17 17 11.52 28.08 13.9 12.68 5.08 7.26
   82   18 18 13.41 22.38 19.54 12.6 7.88 5.78
   83   19 19 13.89 29.44 15.26 12.32 5.82 7.88
   84   20 20 13.19 28.2 21.49 14.72 6.88 5.92
   85   21 21 15.44 25.38 24.31 12.56 8 5.26
   86   22 22 15.51 32.37 20.07 14.14 6.8 7.46
   87   23 23 14.5 34.51 24.09 14.7 6.06 5.78
   88   24 24 16.64 37.93 20.22 13.98 6.06 7.94
   89   25 25 18.1 36.01 22.63 11.36 5.78 6.24
   90   26 26 16.71 43.42 22.63 11.52 4.28 5.76
   91   27 27 17.55 44.05 23.88 14.72 5.7 7.32
   92   28 28 16.87 51.4 23.47 13.5 4.16 6.54
   93   29 29 23.51 39.39 24.34 11.4 7.1 7.82
   94   30 30 20.19 47.01 26.74 14.38 6.08 7.38
   95   31 31 21.06 47.11 28.48 11.46 5.08 5.74
   96   32 32 24.08 39.24 34.96 11.16 7.18 5.14
   97   33 33 20.76 62.26 25 13.38 4.2 7.68
   98   34 34 22.6 46.47 37.85 13.2 6.46 5.14
   99   35 35 22.56 58.83 30.04 14.86 5.5 7.58
   100   36 36 27 57.49 26.73 12.18 5.72 8.8
   101   37 37 26.28 60.92 28.42 13.08 5.56 8.52
   102   38 38 28.26 57.13 31.1 13.98 6.98 8.92
   103   39 39 24.51 66.83 33.82 12.76 4.48 6.24
   104   40 40 30.78 48.35 43.22 11.52 7.74 5.52
   105   15 15 20.44 13.96 11.13 8.44 15.1 12.32
   106   16 16 23.02 14.83 11.17 7.24 13.88 12.1
   107   17 17 23.33 14.67 14.07 7.2 14.2 9.32
   108   18 18 20.86 17.45 15.45 9.52 13.42 9.68
   109   19 19 24.07 18.25 14.74 10.16 16.08 12.92
   110   20 20 23.89 17.6 19.26 10.32 16.9 9.5
   111   21 21 29.55 18.71 16.02 8.26 16.16 12.12
   112   22 22 30 20.91 15.8 7.94 13.88 12.06
   113   23 23 27.88 20.79 20.8 10.16 16.4 10.24
   114   24 24 33.57 21.8 17.9 8.38 15.92 12.54
   115   25 25 37.68 22.13 17.69 7.42 15.86 12.9
   116   26 26 34.65 25.23 18.62 8.12 13.48 12.04
   117   27 27 32.22 24.65 24.53 10.42 16.32 10.26
   118   28 28 38.65 24.31 22.79 7.88 15.54 10.48
   119   29 29 35.08 27.97 23.73 10.98 16.38 12.42
   120   30 30 33.49 28.45 28.06 10.96 15.18 9.64
   121   31 31 44.55 27.19 23.59 7.46 15.24 11.26
   122   32 32 42.04 28.2 27.11 8.74 15.98 10.46
   123   33 33 42.65 30.54 26.44 8.6 14.56 10.78
   124   34 34 38.34 34.04 28.8 10.94 14.38 10.94
   125   35 35 43.57 34.54 26.65 9.64 14.48 12.28
   126   36 36 49.24 32.76 27.54 7.42 13.7 10.5
   127   37 37 42.44 37.98 29.49 10.78 14.04 11.82
   128   38 38 52 32.72 31.68 8.16 16.08 10.44
   129   39 39 46.27 34.84 36.98 9.7 15.48 9.02
   130   40 40 50.44 34.12 37.68 9.26 16.76 9.32
   131   15 15 15.74 21.88 8.1 9.7 7.52 15.14
   132   16 16 15.55 21.58 10.61 12.2 9.48 13.66
   133   17 17 18.04 23.63 9.66 10.92 9.08 16.26
   134   18 18 17.08 26.81 10.73 10.8 7.26 13.32
   135   19 19 17.6 28.58 11.53 12.66 8.18 14.88
   136   20 20 18.9 31.09 11.31 11.28 7.18 14.74
   137   21 21 21.15 28.39 13.25 11.16 9.02 13.82
   138   22 22 24.67 30.36 11.79 9.38 8.4 15.98
   139   23 23 25.72 32.83 11.82 9.14 7.84 16.3
   140   24 24 26.84 28.85 15.64 10.04 10.54 13.54
   141   25 25 25.46 35.8 14.37 11.84 9.06 16.58
   142   26 26 30.83 33.59 14.24 9.06 9.36 16.06
   143   27 27 23.91 44.53 15.34 12.84 7.06 15.46
   144   28 28 27.41 43.27 15.27 10.9 7.28 15.5
   145   29 29 32.73 39.39 15.75 9.66 8.88 16.32
   146   30 30 29.34 42.29 18.55 11.54 8.58 14.14
   147   31 31 33.91 39.58 19.07 9.76 9.3 13.72
   148   32 32 32.73 42.39 20.37 11.6 9.78 14.48
   149   33 33 35.21 46.05 18.52 10.68 8.9 16.24
   150   34 34 37.59 47.27 18.35 9.12 7.96 15.14
   151   35 35 40.74 44.48 20.05 9.8 10.1 16.12
   152   36 36 35.95 51.58 21.19 11.4 8.52 15.16
   153   37 37 42.24 47.4 21.48 9.88 9.86 15.64
   154   38 38 38.55 53.35 22.54 12.08 9.42 16.22
   155   39 39 37.69 57.39 23.08 12.34 8.6 15.7
   156   40 40 41.1 53.6 24.9 10.62 8.88 13.68
   157   15 15 12.43 16.64 16.66 14.9 12.08 7.54
   158   16 16 14.1 19.61 13.91 14.96 11.6 10.86
   159   17 17 14.4 20.04 16.61 15.56 12.06 9.4
   160   18 18 15.05 20.45 18.97 13.78 10.98 7.5
   161   19 19 17.48 19.96 19.76 13.2 12.9 8.16
   162   20 20 16.65 25.48 17.79 14.92 10.34 9.86
   163   21 21 17.05 26.82 19.28 15.18 10.18 9.38
   164   22 22 16.61 27.81 22.81 14.6 9.1 7.18
   165   23 23 17.34 31.64 21.02 16.26 9.16 9.26
   166   24 24 20.8 28.95 21.9 16.22 12.56 10.9
   167   25 25 21.78 31.49 21.21 14.9 11.04 10.98
   168   26 26 21.4 34.71 21.92 15.64 10.12 10.86
   169   27 27 24.13 31.02 25.43 14.18 12.06 9.52
   170   28 28 21.83 39.36 23.63 16.84 9.62 10.96
   171   29 29 24.72 33.85 28.51 14.44 11.4 8.72
   172   30 30 24.04 39.29 27.03 16.78 10.76 10.44
   173   31 31 24.59 38.27 31.01 16.26 11.04 8.84
   174   32 32 27.04 40.4 28.25 13.5 9.62 9.16
   175   33 33 26.42 40.37 33.03 14.64 10.16 8.04
   176   34 34 26.46 43.92 32.62 15.72 9.9 8.78
   177   35 35 30.83 43.99 29.35 13.4 10.08 10.14
   178   36 36 31.02 43.99 32.47 13.62 10.32 9.22
   179   37 37 29.54 47.11 34.97 16.7 11.02 9.78
   180   38 38 32.4 45.73 35.62 13.18 10.04 8.42
   181   39 39 29.03 50.3 40.03 15.4 9.22 7.54
   182   40 40 36.01 43.76 40.24 13.56 12.32 8.5
   183   15 15 16.09 16.08 12.22 10.84 12.4 10.7
   184   16 16 15.85 19.6 11.88 11.68 10.4 11.72
   185   17 17 17.17 20.01 13.04 11.06 10.56 10.92
   186   18 18 17.58 22.31 13.39 13.32 11.5 13.1
   187   19 19 17.77 25.07 13.67 13.82 10.54 13.44
   188   20 20 21.81 22.03 15.31 10.38 11.72 11.24
   189   21 21 22.04 24.08 15.93 10.66 10.98 11.16
   190   22 22 20.91 26.42 17.78 12.1 10.5 10.46
   191   23 23 24.5 26.78 16.72 12.4 12.76 13.88
   192   24 24 24.55 28.95 17.47 10.94 10.3 11.66
   193   25 25 25.64 28.26 19.97 12.56 12.8 12.04
   194   26 26 29.77 28.02 19.29 10.2 12.52 12.14
   195   27 27 26.67 30.46 22.76 13.22 12.92 11.38
   196   28 28 29.19 32.46 21.07 11.56 11.66 12.12
   197   29 29 28.22 37.38 20.48 12.42 10.2 12.94
   198   30 30 28.17 37.98 22.81 13.08 10.52 11.98
   199   31 31 31.96 35.56 24.05 10.18 10.26 10.16
   200   32 32 31.19 38.89 24.57 12.5 11.02 11.82
   201   33 33 35.25 38.23 24.08 11.3 11.74 12.64
   202   34 34 31.65 41.3 27.79 12.54 10.48 10.44
   203   35 35 35.7 43.32 24.63 11.38 10.36 12.58
   204   36 36 38.33 43.65 24.68 11.48 11.26 13.76
   205   37 37 36.23 44.24 28.91 11.4 10.3 10.62
   206   38 38 42.89 40.57 29.15 10.72 13.08 12.06
   207   39 39 41.85 46.4 27.2 11.5 11.64 13.64
   208   40 40 37.03 46.63 35.06 13.86 12.08 10.56

 
   

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