Wady klasycznych modeli input - output 1)modele statyczne: procesy
Transkrypt
Wady klasycznych modeli input - output 1)modele statyczne: procesy
Wady klasycznych modeli input - output 1)modele statyczne: procesy gospodarcze mają najczęściej charakter dynamiczny, 2)modele deterministyczne: procesy gospodarcze mają najczęściej charakter stochastyczny, 3)model liniowe: procesy gospodarcze mają najczęściej charakter nieliniowy, 4)metoda szacowania parametrów: szacowanie parametrów modelu na podstawie jednej obserwacji może prowadzić do wyników obciążonych dużymi błędami, a ponadto z góry wyklucza możliwość uzmiennienia parametrów Zalety modeli input - output 1)prostota 2)duża szczegółowość (liczba gałęzi) 3)możliwość dynamizacji 4)możliwość dołączenia równań stochastycznych 5)możliwość dołączenia równań nieliniowych 6)możliwość uzmiennienia parametrów na podstawie oszacowań pochodzące z wielu okresów i oszacowań eksperckich Modele otwarte i domknięte Rozwiązania modelu Leontiefa: – egzogeniczna produkcja globalna - Y = (I − A )X – egzogeniczny popyt finalny - X = (I − A ) −1 Y Ponieważ Y = C + G + I + E, więc X = (I − A ) −1 (C + G + I + E ) Schemat blokowy otwartego modelu Leontiefa Czy popyt finalny jest egzogeniczny? C G X I Konsupcja i inwestycje zależą od dochodów (gospodarstw domowych, budżetu państwa, przedsiębiorstw). Dochody zależą od produkcji (większa produkcja - wyższe dochody). E Schemt wybranych powiązań konsumpcji, produkcji i dochodów G X I E dochody C gd bp p Integracja modeli i-o z modelami klasycznej ekonometrii • rozbudowa modeli i-o o równania, których parametry są szacowane za pomocą technik ekonometrycznych, • włączenie elementów analizy i-o do klasycznych wielorównaniowych modeli ekonometrycznych. Podejścia do konstrukcji modeli wielosektorowych model makroekonomiczny rozwiązanie zintegrowane model dwumodelowe model input - output rozwiązanie blok makroekonomiczny blok input - output rozwiązanie Kryteria porównania podejścia dwumodelowego i zintegrowanego • łatwość implementacji, • dokładność przewidywań, • wewnętrzna zgodność wyników. Klasy modeli wielosektorowych: • Makro-IO (modele makroekonomiczne dołączone do modelu i-o) • IM (wielosektorowe modele makroekonomiczne - w tym modeli INFORUM) • CGE (lub AGE - stosowane modele równowagi ogólnej w postaci statycznej i dynamicznej) Cechy modeli typu INFORUM • Konstrukcja według zasady „od szczegółu do ogółu” (ang. „bottom-up”) • Szacowanie równań dla sektorów z uwzględnieniem specyfiki sektorowej • Modele dynamiczne: zmienne współczynniki i-o, inwestycje uzależnione od tempa produkcji • Modele prognostyczne: prognozowanie wielkości ekonomicznych w kolejnych latach, a nie stanu równowagi, który miałby być osiągnięty w nieokreślonej przyszłości • Modelowanie składowych popytu finalnego • Zastosowanie równania produkcji z analizy i-o, zapewniającego wewnętrzną zgodność prognoz: q = Aq + f • Zastosowanie kosztowej formuły w modelowaniu cen: p = pA + v, • Modelowanie elementów wartości dodanej • Implementacja komputerowa przy użyciu pakietu Interdyme Rysunek 7.2 Schemat rozwiązywania modelu IMPEC Blok produkcji Popyt fin alny – spożycie in dywidualne – spożycie rządowe – nakłady inwestycyjne – zmiany zapasów – eksport Zatrudnienie Macierze konwersji Macierz Input-Output Produkcja Wydajność Źródło: opracowanie własne. Redystrybucja dochodów Ceny odbiorców finalnych – podatki pośred. min us dotacje Macierze konwersji – płace i wynagrodzenia – zyski brutto Macierz Input-Output – amortyzacja Ceny producentów Blok dochodów i cen – dochody do dyspozycji – podatki bezpośred. i transfery – deficyt budżetowy – bilans płatniczy Etapy budowy modelu zintegrowanego Przygotowanie bazy danych statystycznych 1 1 t T-1 T Funkcje pakietu INTERDYME Zarządzanie bankami danych - zapis - odczyt - przekształcenia zmiennych - prezentacja Wektory G Skalary La ta Macierze Estymacja i konsolidacja równań modelu Teoria ekonomii Specyfikacja równań Funkcje pakietu Interdyme - zapamiętywanie równań - tworzenie banku symulacyjnego - kompilacja programu symulacyjnego IdBuild G Estymacja parametrów Weryfikacja równań Konsolidacja równań G Kompilator Programowanie modelu Weryfikacja modelu Bank symulacyjny Model operacyjny Rozwiązanie modelu i prezentacja wyników Symulacja 1 (rozwiązanie bazowe) Symulacja i Funkcje pakietu INTERDYME -zarządzanie bankami danych -tworzenie tabel wynikowych Fixer MacFixer G Symylacja K-1 Symulacja K Dyme Compare Rozwiązanie Scenariusz Prezentacja wyników