基于Translog模型对中国汽车业规模报酬及技术进步的分析

利用中国汽车产业2000～2009年的时间序列数据,将影响汽车产业规模报酬的因素分为3个方面:技术工人、非技术工人和资本。建立汽车产业Translog生产函数模型进行估计,并经过BP神经网络学习算法得到十余年间汽车产业规模报酬的大趋势,从而发现现阶段中国汽车产业规模报酬并未达到理想状态,说明汽车产业的生产规模仍然存在较大的可发展空间。     

商业银行规模经济计量模型比较研究

以2006年至2011年16家上市银行的数据为基础,对比了三种分析商业银行规模经济的计量模型——Cobb-Douglas模型、Translog模型以及本文提出的完全互补模型。综合三个模型的结论,银行业规模不经济可归结为两个来源:一部分源自生产效率不高,另一部分源自成本控制不力,且后者是导致规模不经济的主要原因。     

Forecasting marginal costs of a multiple-output production technology

This paper presents the results of fitting a scaled translog restricted profit function to ‘pseudo’-data formed by repeated runs of a large linear programming model of domestic and international refining. The translog approximation is designed to estimate the marginal cost of producing eight petroleum products given the amounts of each product demanded and the price of crude oil. We test the model against out-of-sample data from the refinery model and historical data. The model is used in the US Department of Energy's Annual Energy Outlook forecasting system.