Производственная функция

зависимости переменной, обусловленных  соответственно регрессией и воздействием неучтенных случайных факторов ошибок:

                                                                           

    

    

                                                                           

    

    

F-критерий значимости  уравнения регрессии определяется:

                                                                           

    

    

     F=1719,231 больше табличного значения критерия Фишера-Снедекора F

_0,05;2;17=3,59, то есть уравнение регрессии значимо, следовательно

исследуемая зависимая переменная y очень близко описывается включенными в регрессионную модель переменными ln(K) и ln(L).

Стандартная ошибка – это  оценка стандартного отклонения распределения

коэффициента регрессии  вокруг его истинного значения.

t-статистика – оценка  коэффициента, деленная на его  стандартную ошибку.

На основании полученных данных можно вывести функцию  Кобба-Дугласа для вышеописанной ситуации:

                                                                           

    

    

На основании полученной модели можно вывести производственную функцию Кобба-Дугласа путем экспонирования:

                   

Полученная модель может  быть использована для прогнозирования  будущих

значений ВВП на основе известных или ожидаемых уровнях  капитала и рабочей

силы. Наглядно полученная зависимость  прироста ВВП от изменения рабочей  силы

(L) и капитала (K) изображен на рисунке 2 с помощью MathCAD 2000.

    

    

Рисунок 2. Зависимость прироста ВВП от изменения капитала (K) и  рабочей силы (L)

В полученной модели наблюдается  возрастающий эффект от масштаба, так  как сумма a и b превышает 1 (равна 1,185729). Это означает, что если К и L

увеличиваются в некоторой  пропорции, то y растет в большей пропорции.

Для примера определим  объем ВВП в среднем при ожидаемом уровне капитала 50.000 млн. $ и уровне рабочей силы 15.000 тысяч человек.

    

    

    

ВВП прогн. = 47471.12 млн.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы

1. Акофф Рассел Л. Планирование в больших экономических системах.М., 1972.

2. Басакер Р., Саати Г. Конечные графы и сети. М., 1973.

3. Власов М. П. Моделирование  деятельности фирмы СПб., 2001.

4. Вильсон А. Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем. Перев. с англ. М., 1976.

5. Володин А. А. Оптимизационные  задачи в экономике. Рязань,1999.

6. Введение в эконометрику. М Финансы и статистика, 2001

7. Шелобаев Математические методы и модели в экономике 2000 г.

8. Емельянов А. А. Имитационное  моделирование экономических процессов. М., 2002.

9. Исследование операций: в 2 т. / Пер. с англ., Под ред. Дж. Моу- дера, С. Элмаграби. М., 1981. Т.

10. Краковский Ю. М. Имитационное моделирование, Иркутск, 2002.

11. Лопатников Л. И. Экономико-математический словарь. М., 1987.

12. Зуев Г.М., Самохвалова Ж.В. Экономико-математические методы и модели. Межотраслевой анализ. - Рост Н/Д: "Феникс", 2010. - 345 с.

13. www.ausus.com

14. www.wikipedia.com

15. http://do.gendocs.ru

 

 

Заключение

На основе  проведённого  анализа производственной функции по предприятию «ASUS» были изучены  приёмы, методы обработки информации, а так же получена нужная информацию удовольтворяющая  заданным целям. Был проведен оценка рентабельности данного предприятия,  а так же эффективность дальнейшего развития данной фирмы в Европе.

Был изучен теоретический  материал  по данной теме в ходе которого мы точно определили что производственная функция –это функция позволяющая определить максимально возможный объём выпуска продукции при различных сочетаниях и  количествах ресурсов, а так же что  удовлетворительным будет такой вариант , в котором комбинация факторов производства и заданный объём выпуска продукции соответствует критерию наименьших издержек производства