Для предприятия №1 исследуется зависимость объема выпуска продукции Q от производительности труда K и капиталоотдачи L

Создаём новый рабочий файл с датами от 1992 до 2001:
Импортируем ряды Q, K и L из предварительно созданного файла Kobba-Duglasa_3.xlxs (File-Impot-Import from file):
Открываем полученные ряды как группу и сохраняем с именем Duglas1:
Приводим построенную модель к линейной форме путем логарифмирования обеих частей уравнения.
Q=AKαLβ
lnQ=lnAKαLβ
Получаем линейную форму модели:
lnQ=lnA+αlnK+βlnL
Оцениваем полученную модель по МНК:
Получаем:
lnQ=2.6426+0.7662lnK+3.0169lnL
Оценим значимость коэффициента при lnK. Значение t-Statistic равно 6,383, сравниваем с критическим значением статистики распределения Стьюдента с 7 степенями свободы доверительной вероятности 0,05. tкр=2.36 . Поскольку tкр<t-Statistic, то принимаем гипотезу о значимости коэффициента при lnK. Также по значению Prob = 0,0004 < 0,05 заключаем, что принимаем гипотезу о значимом отличии от нуля на уровне значимости 0,05.
Оценим значимость коэффициента при lnL. Значение t-Statistic равно 16,833, сравниваем с критическим значением статистики распределения Стьюдента с 7 степенями свободы доверительной вероятности 0,05. tкр=2.36. Поскольку tкр<t-Statistic, то принимаем гипотезу о значимости коэффициента при lnL. Также по значению Prob = 0,0000 < 0,05 заключаем, что принимаем гипотезу о значимом отличии от нуля на уровне значимости 0,05.
Проверяем совместную значимость всех факторов по F-критерию (нулевая гипотеза – все коэффициенты при факторах равны нулю)