Time series analysis of technical progress based on a Bayesian modeling

基于贝叶斯模型的技术进步时间序列分析

• 批准号: 23730210
• 负责人: NODA Hideo
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Tokyo University of Science (2013)Yamagata University (2011-2012)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23730210/
• 关键词: 生産関数; 技術進歩; ベイズ法; 平滑化事前分布; TFP; 経済成長; 景気変動; 構造変化

In this paper, we propose a Bayesian approach for analyzing factor-augmenting technical changes based on a constant elasticity of substitution (CES) production function. To estimate trends in capital- and labor-augmenting technical change, a set of Bayesian linear models is constructed based on a smoothness prior approach. A statistical model constructed for the CES production function can then be expressed in a regression model with time-varying coefficients. However, the multicollinearity between the time-series data for the explanatory variables makes parameter estimation difficult. Therefore, we express the original model using two simplified models. Estimates of the parameters for each simplified model are obtained using Bayesian linear modeling and the maximum likelihood method. We then obtain a set of synthetic estimates for the time-varying coefficients based on Bayesian model averaging.

在本文中，我们提出了一种贝叶斯方法，用于分析基于恒定替代弹性（CES）生产函数的要素增强技术变革。为了估计资本和劳动力增强型技术变革的趋势，基于平滑先验方法构建了一组贝叶斯线性模型。然后，为 CES 生产函数构建的统计模型可以用具有时变系数的回归模型来表示。然而，解释变量的时间序列数据之间的多重共线性使得参数估计变得困难。因此，我们使用两个简化模型来表达原始模型。使用贝叶斯线性建模和最大似然法获得每个简化模型的参数估计。然后，我们根据贝叶斯模型平均获得一组时变系数的综合估计。

项目成果

Role of Total Factor Productivity in Economic Growth in Taiwan

全要素生产率对台湾经济增长的作用

• 发表时间: 2013
• 作者: Kyo; K.;H.Noda
• 通讯作者: H.Noda

R&D-Based Models of Economic Growth Reconsidered

右

• 发表时间: 2012
• 作者: Noda; H.
• 通讯作者: H.

Analysis of Factor Elasticity and TFP in Prefectural Economies in Japan

日本都道府县经济要素弹性与全要素生产率分析

• 发表时间: 2013
• 作者: Kyo; K.;H.Noda
• 通讯作者: H.Noda

Bayesian Analysis of Unemployment Dynamics in Japan

日本失业动态的贝叶斯分析

• DOI: 10.1504/ajmsa.2013.056005
• 发表时间: 2013
• 作者: Kyo; K.; H. Noda;G. Kitagawa
• 通讯作者: G. Kitagawa

Bayesian Estimation of Dynamic Matching Function for U-V Analysis in Japan

日本 U-V 分析动态匹配函数的贝叶斯估计

• 发表时间: 2011
• 作者: Kyo; K.; H.Noda;G.Kitagawa
• 通讯作者: G.Kitagawa