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2015-02-06

柯布-道格拉斯(简称C-D函数)生产函数

带估参数

系数

标准差

T统计量

beta 0

3.991

0.293

13.602

beta 1

0.506

5.050

10.019

beta 2

0.115

0.045

2.569

delta 0

18.296

0.963

18.992

delta [size=10.5000pt]1

-1.653

0.113

-14.585

delta [size=10.5000pt]2

0.117

0.071

1.637

delta [size=10.5000pt]3

0.026

0.037

0.712

delta [size=10.5000pt]4

-0.215

0.027

-7.958

delta [size=10.5000pt]5

-0.696

0.433

-1.610

gamma

0.99999999   

0.00000428[size=10.5000pt]7

233287[size=10.5000pt].26

LR test of the one-sided error

431[size=10.5000pt].608(标星)

平均效率值

0.[size=10.5000pt]087[size=10.5000pt]7

超对数生产函数(简称Translog函数)

beta 0

3.765

0.999

3.769

beta 1

0.551

0.246

2.243

beta 2

0.544

0.359

1.512

beta 3

0.082

0.028

2.949

beta 4

-0.035

0.033

-1.051

beta 5

0.017

0.041

0.413

delta 0

10.998

1.289

8.529

delta [size=10.5000pt]1[size=10.5000pt]

-1.168

0.123

-9.511

delta [size=10.5000pt]2

-0.066

0.072

-0.910

delta [size=10.5000pt]3[size=10.5000pt]

-0.042

0.046

-0.906

delta [size=10.5000pt]4[size=10.5000pt]

-0.043

0.038

-1.114

delta [size=10.5000pt]5

0.283

0.411

0.688

gamma

0.41892025   

0.17400690

[size=10.5000pt]2[size=10.5000pt].4074922

LR test of the one-sided error

117[size=10.5000pt].75[size=10.5000pt]1(标星)[size=10.5000pt]

平均效率值

0.466[size=10.5000pt]7

: 括号内为 t 检验值,* **和***分别表示 10% 5% 1% 的显著性水平( 双侧)


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2015-2-6 11:12:29
t值用于检验该估计变量是否显著,gamma是一个重要的检验变量,介于0到1,接近1表示实际产出与理想产出的差主要是由技术非效率引起的,表明回归结果很好。接近0说明sfa估计模型是无效的,此时用最小二乘法即可估计。lr检验可以用于比较两个模型哪个更有效率
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2015-12-23 12:56:00
胖胖小龟宝 发表于 2015-2-6 11:12
t值用于检验该估计变量是否显著,gamma是一个重要的检验变量,介于0到1,接近1表示实际产出与理想产出的差主 ...
LR test of the one-sided error 怎么判断其显著性?
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2016-2-24 20:37:07
楼主,你好,这个问题后来你解决了么?我也碰到你相同的问题,用SFA回归后如何根据T值来判断是否显著,比如,* 、**和***分别表示 10% 、5% 和1% ,盼复,谢谢~
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2018-9-13 21:05:30
LeeYoung86 发表于 2016-2-24 20:37
楼主,你好,这个问题后来你解决了么?我也碰到你相同的问题,用SFA回归后如何根据T值来判断是否显著,比如 ...
请问应该是怎么判别**  ***显著的,在10%  1%  5%  跟什么进行对比
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2019-10-29 19:36:53
在统计检验中,统计量t值和显著性水平具有什么样的对应关系?一般来说,大样本和正态分布情况下的数据,当1.65<|t|<1.96时,p<0.10;当1.96<|t|<2.58时,p<0.05;|t|大于2.58时,p<0.01
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