可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验(2)

根据数据得：

Ln(y) = 0.110081 + 0.286641 ln(k) + 1.105109ln(l) (0.060541) (0.555287) (1.672962) R^R=

0.872461

R_^R_=0.821445

D.W.=1.075053

F=17.10184

RSS2=1.806233 已得RSSU=5.603276 所以，结构变化的F检验值为：

F=[[5.603276 – (1.330661 + 1.804905)] / 3] / [(1.330661 + 1.804905)/(31-6)] = 6.563153

在5%的显著性水平下，自由度为（3，25）的F分布的临界值为F（3,25）=2.98 ， 可见计算的F值远大于临界值，拒绝参数稳定的原假设，表明该行业的生产总值在 序号24前后发生了显著变化。

14..生产函数设定为Y = AK^α*L^β + μ

估计所对应模型Y= e^β0*K^β1*L^β2 Eviews结果如下：

我们根据得出的数据知道：

y= e^3.881109 * k^0.276519 * l^0.398736

与原双对数线性模型的估计结果相比，常数项的参数估计结果有差异，k与l的对应的参数结果较为接近。

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