Wady klasycznych modeli input - output

(1)

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

(2)

Modele otwarte i domknięte Rozwiązania modelu Leontiefa:

– egzogeniczna produkcja globalna - Y = (I − A)X

– egzogeniczny popyt finalny - X = (I − A)⁻¹Y

Ponieważ Y = C + G + I + E, więc X = (I − A)⁻¹(C + G + I + E)

Schemat blokowy otwartego modelu Leontiefa

C G I E

X

Czy popyt finalny jest egzogeniczny?

Konsupcja i inwestycje zależą od dochodów (gospodarstw domowych, budżetu państwa, przedsiębiorstw).

Dochody zależą od produkcji (większa produkcja - wyższe dochody).

Schemt wybranych powiązań konsumpcji, produkcji i dochodów

C G I E

X

dochod

y gd bp p

(3)

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

model input - output rozwiązanie

rozwiązanie

dwumodelowe

rozwiązanie

zintegrowane

blok

makroekonomiczny blok

input - output

m o d e l

Kryteria porównania podejścia dwumodelowego i zintegrowanego

• łatwość implementacji,

• dokładność przewidywań,

• wewnętrzna zgodność wyników.

(4)

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

(5)

Rysunek 7.2 Schemat rozwiązywania modelu ^IMPEC

Blok produkcji

Input-OutputMacierz Macierze konwersji – spożycie indywidualne – spożycie rządowe – nakłady inwestycyjne – zmiany zapasów – eksport

Produkcja Zatrudnienie

Wydajność

Blok dochodów i cen

Popyt finalny

– amortyzacja

– zyski brutto – płace

i wynagrodzenia

– podatki pośred.

minus dotacje

Input-OutputMacierz Ceny producentów Macierze konwersji Ceny odbiorców finalnych

Redystrybucja

– deficyt budżetowy – podatki bezpośred.

i transfery – bilans płatniczy

– dochody do dyspozycji

dochodów

Źródło: opracowanie własne.

(6)

Funkcje pakietu INTERDYME Funkcje pakietu INTERDYME

1

Przygotowanie bazy danych statystycznych

Estymacja i konsolidacja równań modelu Macierze

Wektory

Lata

t T-1

1

T

Skalary

Specyfikacja równań

Konsolidacja równań Programowanie modelu

Weryfikacja modelu

Model operacyjny

Teoria ekonomii

Bank cyjny symula-

Weryfikacja równań Estymacja parametrów

Sce- riuszna- Rozwiązanie modelu i prezentacja wyników

zanie Rozwią-

Prezentacja wyników

Zarządzanie bankami danych - zapis

- odczyt

- przekształcenia zmiennych - prezentacja

Funkcje pakietu Interdyme - zapamiętywanie równań - tworzenie banku symulacyjnego - kompilacja programu symulacyjnego

-zarządzanie bankami danych -tworzenie tabel wynikowych

Compare

G

Dyme

G

Symylacja K-1 Symulacja 1 (rozwiązanie bazowe)

Symulacja i

Symulacja K IdBuild

Kompilator

Fixer MacFixer

G