Практическая часть.
Производственная функция как модель процесса производства

РефератПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Где K — затраты капитала; L — расходы по заработной плате, при б+в=1. И функция неувязок имеет вид. Квадратичная производственная функция Построим квадратичную производственную функцию вида: Где K — затраты капитала; L — расходы по заработной плате. И функция неувязок имеет вид. Где K — затраты капитала; L — расходы по заработной плате. И функция неувязок имеет вид. Рис. 6 Графическое… Читать ещё >

Практическая часть. Производственная функция как модель процесса производства (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Исходные данные для построения ПФ.


Годы.	Y, Валовая стоимость продукции, млн. руб.	K, Капитал, млн. руб.	L, Расходы по з/п, млн. руб.
	3,626.	12,021.	1,251.
	4,014.	13,787.	1,321.
	4,453.	15,429.	1,392.
	4,869.	17,212.	1,454.
	5,296.	19,042.	1,507.
	5,798.	20,79.	1,568.
	6,233.	23,097.	1,598.
	6,641.	25,108.	1,626.
	7,241.	27,097.	1,667.
	7,854.	29,627.	1,706.
	8,09.	32,362.	1,753.
	8,504.	35,391.	1,778.
	8,879.	38,474.	1,806.
	9,053.	41,779.	1,813.
	9,11.	45,976.	1,855.
	9,321.	50,354.	1,878.
	9,545.	55,018.	1,898.
	9,539.	58,733.	1,906.
	9,774.	61,935.	1,911.
	9,955.	66,467.	1,926.
	10,1.	69,488.	1,939.

Построение производственной функции Линейная производственная функция Построим линейную производственную функцию вида:

Практическая часть. Производственная функция как модель процесса производства.

где K — затраты капитала; L — расходы по заработной плате. И функция неувязок имеет вид.

Анализируем исходные данные с помощью «Поиск решения» Microsoft Excel 2003. В результате получаем следующие показатели: Функция неувязок.

Достигает минимума при:


a0.	a1.	a2.
— 8,384 563.	0,112 465.	9,15 343 789.


Годы.	K.	L.	Y.	Y^.	(Y-Y^)^2.
	12,021.	1,251.	3,626.	3,201 583.	0,180 130 129.
	13,787.	1,321.	4,014.	3,862 185.	0,23 047 917.
	15,429.	1,392.	4,453.	4,530 545.	0,6 013 299.
	17,212.	1,454.	4,869.	5,118 111.	0,62 056 363.
	19,042.	1,507.	5,296.	5,623 824.	0,107 468 886.
	20,79.	1,568.	5,798.	6,201 843.	0,163 089 243.
	23,097.	1,598.	6,233.	6,502 392.	0,72 572 016.
	25,108.	1,626.	6,641.	6,781 305.	0,19 685 475.
	27,097.	1,667.	7,241.	7,178 965.	0,3 848 315.
	29,627.	1,706.	7,854.	7,564 403.	0,83 866 442.
	32,362.	1,753.	8,09.	8,25 374.	0,4 176 551.
	35,391.	1,778.	8,504.	8,288 275.	0,46 537 103.
	38,474.	1,806.	8,879.	8,579 245.	0,89 853 262.
	41,779.	1,813.	9,053.	8,680 488.	0,138 764 849.
	45,976.	1,855.	9,11.	9,112 134.	4,55595E-06.
	50,354.	1,878.	9,321.	9,371 901.	0,2 590 889.
	55,018.	1,898.	9,545.	9,607 423.	0,3 896 665.
	58,733.	1,906.	9,539.	9,722 432.	0,33 647 144.
	61,935.	1,911.	9,774.	9,80 421.	0,91 265.
	66,467.	1,926.	9,955.	9,992 481.	0,1 404 816.
	69,488.	1,939.	10,1.	10,14 545.	0,2 065 819.

Следовательно, теперь мы можем построить ПФ:

Y^ = -8,384 563 + 0,112 465*K +9,15 343 789*L.

Рис. 1 Графическое представление результатов аппроксимации производственной функции

Квадратичная производственная функция Построим квадратичную производственную функцию вида:

где K — затраты капитала; L — расходы по заработной плате. И функция неувязок имеет вид.

Анализируем исходные данные с помощью «Поиск решения» Microsoft Excel 2003. В результате получаем следующие показатели:

Функция неувязок:

Достигает минимума при:


a₀	a₁	a₂	a₃	a₄
10,65 719.	— 0,2 671.	— 16,62 825.	— 0,6.	8,9 660 141.


Годы.	K.	L.	Y.	Y^.	(Y-Y^)^2.
	12,021.	1,251.	3,626.	3,556 971.	0,4 765 067.
	13,787.	1,321.	4,014.	3,957 216.	0,3 224 444.
	15,429.	1,392.	4,453.	4,456 814.	1,45478E-05.
	17,212.	1,454.	4,869.	4,956 672.	0,7 686 313.
	19,042.	1,507.	5,296.	5,429 411.	0,17 798 428.
	20,79.	1,568.	5,798.	6,45 845.	0,6 142 728.
	23,097.	1,598.	6,233.	6,330 639.	0,9 533 385.
	25,108.	1,626.	6,641.	6,614 652.	0,694 191.
	27,097.	1,667.	7,241.	7,83 803.	0,24 710 798.
	29,627.	1,706.	7,854.	7,538 203.	0,99 727 837.
	32,362.	1,753.	8,09.	8,130 652.	0,1 652 609.
	35,391.	1,778.	8,504.	8,412 681.	0,833 908.
	38,474.	1,806.	8,879.	8,750 258.	0,16 574 426.
	41,779.	1,813.	9,053.	8,756 131.	0,8 813 129.
	45,976.	1,855.	9,11.	9,303 874.	0,37 587 284.
	50,354.	1,878.	9,321.	9,547 923.	0,51 493 886.
	55,018.	1,898.	9,545.	9,737 155.	0,36 923 633.
	58,733.	1,906.	9,539.	9,751 322.	0,45 080 747.
	61,935.	1,911.	9,774.	9,729 603.	0,1 971 064.
	66,467.	1,926.	9,955.	9,838 768.	0,13 509 783.
	69,488.	1,939.	10,1.	9,966 716.	0,17 764 679.

Следовательно, ПФ имеет вид:

Y^ = 10,65 719 — 0,2 671*K — 16,62 825*L — 0,6*K² + 8,9 660 141*L²

Рис. 2 Графическое представление результатов аппроксимации производственной функции

Производственная функция Кобба-Дугласа Производственная функция Кобба-Дугласа при.

Построим производственную функцию Кобба-Дугласа вида:

где K — затраты капитала; L — расходы по заработной плате, при б+в=1. И функция неувязок имеет вид.


A.
1,51 428.	0,358 355.	0,641 646.


Годы.	K.	L.	Y.	Y^.	(Y-Y^)^2.
	12,021.	1,251.	3,626.	4,261 998.	0,404 493 704.
	13,787.	1,321.	4,014.	4,635 727.	0,386 545 002.
	15,429.	1,392.	4,453.	4,991 358.	0,289 829 368.
	17,212.	1,454.	4,869.	5,338 037.	0,219 995 285.
	19,042.	1,507.	5,296.	5,663 481.	0,135 042 394.
	20,79.	1,568.	5,798.	5,995 276.	0,38 917 787.
	23,097.	1,598.	6,233.	6,301 843.	0,4 739 403.
	25,108.	1,626.	6,641.	6,565 998.	0,5 625 294.
	27,097.	1,667.	7,241.	6,85 654.	0,147 809 652.
	29,627.	1,706.	7,854.	7,185 243.	0,447 235 307.
	32,362.	1,753.	8,09.	7,546 696.	0,295 179 318.
	35,391.	1,778.	8,504.	7,863 713.	0,409 967 528.
	38,474.	1,806.	8,879.	8,18 429.	0,482 621 959.
	41,779.	1,813.	9,053.	8,450 547.	0,36 295 021.
	45,976.	1,855.	9,11.	8,874 924.	0,55 260 868.
	50,354.	1,878.	9,321.	9,241 757.	0,6 279 478.
	55,018.	1,898.	9,545.	9,604 897.	0,3 587 687.
	58,733.	1,906.	9,539.	9,859 026.	0,102 416 413.
	61,935.	1,911.	9,774.	10,6 527.	0,84 839 983.
	66,467.	1,926.	9,955.	10,37 517.	0,176 539 605.
	69,488.	1,939.	10,1.	10,58 735.	0,237 509 292.

ПФ примет следующий вид:

Y^ = 1,51 428*K ^0,358 355 *L ^0,641 646

Риc. 3 Графическое представление результатов аппроксимации производственной функции Производственная функция Кобба-Дугласа при Построим производственную функцию Кобба-Дугласа вида:

где K — затраты капитала; L — расходы по заработной плате, при б+в?1.

и функция неувязок имеет вид.

Анализируем исходные данные с помощью «Поиск решения» Microsoft Excel 2003.

В результате получаем следующие показатели:

Функция неувязок достигает минимума при:


A.
1,897 142.	0,58 832.	2,549 475.


Годы.	K.	L.	Y.	Y^.	(Y-Y^)^2.
	12,021.	1,251.	3,626.	3,362 716.	0,69 318 534.
	13,787.	1,321.	4,014.	3,863 748.	0,22 575 574.
	15,429.	1,392.	4,453.	4,41 574.	0,1 388 299.
	17,212.	1,454.	4,869.	4,934 927.	0,4 346 316.
	19,042.	1,507.	5,296.	5,406 895.	0,12 297 621.
	20,79.	1,568.	5,798.	5,982 806.	0,3 415 343.
	23,097.	1,598.	6,233.	6,279 367.	0,2 149 873.
	25,108.	1,626.	6,641.	6,564 019.	0,5 926 094.
	27,097.	1,667.	7,241.	6,994 586.	0,60 719 804.
	29,627.	1,706.	7,854.	7,419 767.	0,1 885 579.
	32,362.	1,753.	8,09.	7,952 506.	0,18 904 497.
	35,391.	1,778.	8,504.	8,245 287.	0,6 693 267.
	38,474.	1,806.	8,879.	8,5808.	0,88 922 973.
	41,779.	1,813.	9,053.	8,666 268.	0,149 561 493.
	45,976.	1,855.	9,11.	9,187 851.	0,6 060 771.
	50,354.	1,878.	9,321.	9,481 589.	0,25 788 929.
	55,018.	1,898.	9,545.	9,741 659.	0,38 674 906.
	58,733.	1,906.	9,539.	9,847 063.	0,94 903 007.
	61,935.	1,911.	9,774.	9,913 364.	0,19 422 386.
	66,467.	1,926.	9,955.	10,11 337.	0,25 082 505.
	69,488.	1,939.	10,1.	10,28 859.	0,35 565 711.

В результате ПФ будет иметь следующий вид:

Y^ = 1,897 142*K ^0,58 832 *L ^2,549 475

Рис. 4 Графическое представление результатов аппроксимации производственной функции

Производственная функция Кобба-Дугласа с учетом НТП при.

Построим производственную функцию Кобба-Дугласа с учётом НТП вида:

где K — затраты капитала; L — расходы по заработной плате, — специальный множитель технического прогресса, p₀ — параметр нейтрального НТП (p₀>0) при б+в=1. И функция неувязок имеет вид.

Анализируем исходные данные с помощью «Поиск решения» Microsoft Excel 2003.

В результате получаем следующие показатели:

Функция неувязок достигает минимума при:


A.	p.
1,11 077.	0,49 463.	0,50 537.	— 0,009.


t.	Годы.	K.	L.	Y.	Y^.	(Y-Y^)^2.
		12,021.	1,251.	3,626.	4,255 462.	0,396 223 037.
		13,787.	1,321.	4,014.	4,639 196.	0,390 869 685.
		15,429.	1,392.	4,453.	4,99 121.	0,289 670 078.
		17,212.	1,454.	4,869.	5,33 781.	0,219 782 385.
		19,042.	1,507.	5,296.	5,662 748.	0,134 504 095.
		20,79.	1,568.	5,798.	5,980 033.	0,33 136 038.
		23,097.	1,598.	6,233.	6,303 323.	0,4 945 302.
		25,108.	1,626.	6,641.	6,567 753.	0,5 365 166.
		27,097.	1,667.	7,241.	6,844 795.	0,156 978 794.
		29,627.	1,706.	7,854.	7,173 191.	0,463 500 994.
		32,362.	1,753.	8,09.	7,529 158.	0,314 544 001.
		35,391.	1,778.	8,504.	7,855 534.	0,420 508 573.
		38,474.	1,806.	8,879.	8,178 033.	0,491 354 634.
		41,779.	1,813.	9,053.	8,458 675.	0,35 322 206.
		45,976.	1,855.	9,11.	8,891 876.	0,47 577 972.
		50,354.	1,878.	9,321.	9,275 526.	0,2 067 921.
		55,018.	1,898.	9,545.	9,65 592.	0,12 303 177.
		58,733.	1,906.	9,539.	9,904 998.	0,133 954 245.
		61,935.	1,911.	9,774.	10,9 099.	0,100 483 383.
		66,467.	1,926.	9,955.	10,39 732.	0,195 646 721.
		69,488.	1,939.	10,1.	10,56 933.	0,220 267 427.

ПФ будет иметь следующий вид:

Y^ = 1,11 077*e ^-0,009t *K ^0,49 463 *L ^0,50 537

Рис. 5 Графическое представление результатов аппроксимации производственной функции

Производственная функция Кобба-Дугласа с учетом НТП при.

Построим производственную функцию Кобба-Дугласа с учётом НТП вида:

где K — затраты капитала; L — расходы по заработной плате, — специальный множитель технического прогресса, p₀ — параметр нейтрального НТП (p₀>0) при б+в?1. И функция неувязок имеет вид.

Анализируем исходные данные с помощью «Поиск решения» Microsoft Excel 2003.

В результате получаем следующие показатели:

Функция неувязок достигает минимума при:


А.	p.
1,6643.	0,3 954.	2,72 382.	— 0,0087.


t.	Годы.	K.	L.	Y.	Y^.	(Y-Y^)^2.
		12,021.	1,251.	3,626.	3,379 381.	0,60 820 827.
		13,787.	1,321.	4,014.	3,90 663.	0,1 152 829.
		15,429.	1,392.	4,453.	4,486 108.	0,1 096 134.
		17,212.	1,454.	4,869.	5,29 232.	0,25 674 263.
		19,042.	1,507.	5,296.	5,51 816.	0,49 355 124.
		20,79.	1,568.	5,798.	6,115 709.	0,100 939 186.
		23,097.	1,598.	6,233.	6,410 297.	0,31 434 332.
		25,108.	1,626.	6,641.	6,684 439.	0,1 886 985.
		27,097.	1,667.	7,241.	7,112 754.	0,16 447 068.
		29,627.	1,706.	7,854.	7,535 854.	0,10 121 715.
		32,362.	1,753.	8,09.	8,72 406.	0,309 535.
		35,391.	1,778.	8,504.	8,346 336.	0,24 857 912.
		38,474.	1,806.	8,879.	8,662 023.	0,47 078 837.
		41,779.	1,813.	9,053.	8,705 948.	0,120 444 823.
		45,976.	1,855.	9,11.	9,220 546.	0,12 220 454.
		50,354.	1,878.	9,321.	9,486 389.	0,27 353 667.
		55,018.	1,898.	9,545.	9,713 119.	0,28 264 079.
		58,733.	1,906.	9,539.	9,764 764.	0,50 969 488.
		61,935.	1,911.	9,774.	9,769 625.	1,91375E-05.
		66,467.	1,926.	9,955.	9,920 761.	0,1 172 281.
		69,488.	1,939.	10,1.	10,3 394.	0,4 364 053.

ПФ будет иметь следующий вид:

Y^ = 1,6643*e ^-0,0087 *K ^0,3 954 *L ^2,72 382

Рис. 6 Графическое представление результатов аппроксимации производственной функции

Выбор лучшей модели В предыдущей главе нами были построены и рассмотрены шесть видов производственной функции. Для построения прогноза уровня валовой стоимости продукции по с/х отрасли Украины для следующего года необходимо выбрать оптимальную модель производственной функции.

Для этого анализируем исходные данные с помощью линейного регрессионного анализа Microsoft Excel 2003, который заключается в подборе графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов.

В результате получаем следующие показатели:


Модель производственной функции.	Коэффициент детерминации.	Стандартная ошибка.	Сумма квадратов отклонений.
Линейная.	1,00.

Показать весь текст

Заполнить форму текущей работой