Random Coefficients Estimation of Average Total Product Costs for Multiproduct Firms
多产品企业产品平均总成本的随机系数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要针对多产品企业的成本关系建立随机系数模型，并估计各产品单位成本，最直接对应企业成本结构的计量分析。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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多产品企业产品平均总成本的随机系数估计
- 研究问题
- 如何利用行业内多产品企业的总成本与各产品产量，估计每种产品平均单位总成本的跨企业均值，并处理实证实施中的困难？
- 方法与思路
- 作者把企业总成本等于各产品产量与相应平均总成本乘积之和的恒等式写成随机系数模型，再用随机系数回归估计成本均值。
- 材料陈述的贡献
- 作者讨论实证实施中的困难及其处理；摘要称，谷物农场应用得到可靠的单位成本估计，所需数据明显少于当时的成本估计方法。
- 阅读关注点
- 重点核对成本恒等式如何转为可估计模型、随机系数与产量之间需要哪些条件，以及农场应用如何评估单位成本估计。
- 阅读边界
- 摘要未说明随机系数与产量的关系、估计所需条件及误差评估；可靠性与数据需求优势仍需核对全文中的具体证据。
原文摘要
The problem of estimating the mean average total cost of each output for multiproduct firms in an industry is addressed. The identity that defines total cost for each firm as the product of output levels multiplied by their respective average total costs is viewed as a random-coefficients model. A random coefficients regression estimator is used to estimate mean average total output costs. Solutions to problems arising with this method in empirical studies are discussed. An application of the approach to data from cash grain farms in Illinois shows that the method gives reliable estimates for per-unit output production costs with considerably fewer data requirements than current methods of cost estimation.