Tengo datos agregados sobre $L_t, K_t$ y $X_t$, y quiero estimar los parámetros de elasticidad de sustitución, $\gamma$ y $\sigma$ para estos factores. Suponiendo que la función de producción toma la siguiente forma: $$Y_t=(A_lL^{\gamma}+[A_kK_t^{\sigma} +A_xX_t^{\sigma}]^\frac{\gamma}{\sigma})^{\frac{1}{\gamma}} $$
Los parámetros de tecnología, $A$, no son observables y, por lo tanto, necesitan ser controlados en una especificación econométrica. Estoy pensando en primero estimar el parámetro, $\sigma$, en la función CES interna que combina $K$ y $X$. Luego debería poder estimar el parámetro CES externo, $\gamma$. De alguna manera, los dos parámetros no se estiman conjuntamente. ¿Será válido este método, es decir, en un sentido estadístico? ¿Obtendré estimaciones consistentes e imparciales? He leído artículos sobre métodos de regresión no lineal, pero me preguntaba si este enfoque simple es factible. Gracias.
0 votos
Esto está relacionado con la pregunta que hice. La referencia enlazada estima una función de producción CES anidada normalizada. Podría ser de interés.
2 votos
Posible duplicado de estimación de la función de producción CES
0 votos
No parece ser un duplicado. Esa pregunta vinculada es una función de producción de dos entradas y la de arriba es una función de producción de tres entradas anidada.