Optimization of structural dynamics of the economy in the framework of the “input-output” methodology

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The dynamic input-output balance model in the form of a system of differential equations, being digitized by the already published author's methodology, allows solving a wide range of problems of static structural stability of economic systems. Structural dynamics can be optimized by including any variable parameters in the vector and the limit of all model elements. In this paper, inter-sectoral inertias are chosen, and a method is proposed that uses a vector of parameters of an arbitrary (allowed by the model itself) length at the step of the search process. This distinguishes the proposed method from existing ones, making it unique. The uniqueness specified here lies in the removal of the so-called “curse of dimensionality” inherent in the classical optimization problems (numerical search problems) using methods from the coordinate-wise descent to the rich Newtonian-type tools. In this sense, the method is a competitor to machine learning-based optimization of artificial neural networks. At the same time, it does not matter how exactly the task is formalized: it should highlight the target indicators and the vector of variable parameters. It is possible to define and solve many optimization problems by changing the content of the vector of variable parameters according to the corresponding plan of the computational experiment. The paper presents only one example and one optimization stage. The limiting and functional conditions for the operation of the method preserve a linear relationship between the desired increments of the fundamental parts of the eigenvalues of the model state matrix and their sensitivities to control parameters. Such “small” optimization steps are separate and independent problems, the numerical solution of which can be repeated.

Sobre autores

Evgeny Toroptsev

North Caucasus Federal University

Stavropol, 355042, Stavropol, 50-letiya VLKSM, 67/3, ap. 8

Marianna Kandokhova

Center for Sustainable Development, Kabardino-Balkar State University

Russia

Natalya Gudieva

Scientific and educational mathematical center "North-Caucasus Center for Mathematical Re-search"

Russia

Bibliografia

  1. Алмон К. (2021). Искусство экономического моделирования. М.: ИНП РАН, МАКС Пресс.
  2. Андрукович П.Ф. (2020). Заметки о принципах построения моделей прогноза экономиче-ских показателей (на примере прогнозной системы «prorosec”») // Экономика и мате-матические методы. Т. 56. № 2. С. 66–76.
  3. Ашимов А.А., Айсакова Б.A., Алшанов Р.А. (2014). Параметрическое регулирование эко-номического роста на базе неавтономных вычислимых моделей общего равновесия // Автоматика и телемеханика. Вып. 6. С. 69–85.
  4. Баранов А.О. (2017). Выход из кризиса и перспективы экономического роста в России в 2018–2019 гг. // ЭКО. № 12. С. 5–17.
  5. Баранов А.О., Квактун М.И. (2020). Прогнозирование ускоренного обновления основного капитала в России с использованием динамической межотраслевой модели // Проблемы прогнозирования. № 2. С. 48–59.
  6. Баранов А.О., Широв А.А. (2020). Экономическая политика России в межотраслевом и пространственном измерении: материалы 2-й конференции ИНП РАН и ИЭОПП СО РАН по межотраслевому и региональному анализу и прогнозированию. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН.
  7. Баранов Э.Ф., Елсакова А.В., Корнева Е.С. (2015). Декомпозиционный анализ на основе таблиц «затраты–выпуск» из базы данных WIOD. М.: Изд. дом Высшей школы эконо-мики.
  8. Бертсекас Д. (1987). Условная оптимизация и методы множителей Лагранжа. М.: Радио и связь. 400 с.
  9. Воеводина В.В. (1968). Ошибки округления в алгебраических процессах. М.: ВЦ МГУ.
  10. Глазьев С.Ю. (2012). Современная теория длинных волн в развитии экономики // Экономи-ческая наука современной России. № 2 (57). С. 8–27.
  11. Глазьев С.Ю. (2016). Прикладные результаты теории мирохозяйственных укладов // Эконо-мика и математические методы. Т. 52. № 3. С. 3–21.
  12. Голуб Дж., Лоун Ч.В. (1999). Матричные вычисления. М.: Мир.
  13. Гринберг Р.С. (2015). Экономика современной России: состояние, проблемы, перспективы. Общие итоги системной трансформации // Век глобализации. №1 (15). С. 166–182.
  14. Гринберг Р.С., Рубинштейн А.Я. (2008). Основания смешанной экономики. Экономическая социодинамика. М.: ИЭ РАН.
  15. Деннис Дж., Шнабель Р. (1988) Численные методы безусловной оптимизации и решения нелинейных уравнений. М.: Мир. 440 с.
  16. Доценко Е.Ю. (2019). Структурная инерция как методологический инструмент исследова-ния структурных сдвигов в экономике // Научно-практический журнал «Экономика и управление инновациями». № 1. С. 4–17.
  17. Дужински Р.Р., Торопцев Е.Л., Мараховский А.С. (2017). Системные проблемы экономи-ческого роста в современной России // Экономический анализ: теория и практика. Т. 16. Вып. 2. С. 204–220.
  18. Дужински Р.Р., Торопцев Е.Л., Мараховский А.С. (2018). Объединение информационно-аналитических возможностей равновесных и динамических межотраслевых моделей // Экономический анализ: теория и практика. Т. 17. № 4. С. 736–753. doi: 10.24891/ea.17.4.736
  19. Зарук Н.Ф., Галкин М.С., Светлов Н.М. (2019). Методика анализа инвестиционной при-влекательности с использованием экономико-математических методов: межотраслевой аспект // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. № 11. С. 63–76.
  20. Ивантер В.В. (2017). Структурно-инвестиционная политика в целях устойчивого роста и модернизации экономики. М.: ИНП РАН.
  21. Канторович Л.В. (2011). Избранные труды. Экономико-математические работы. Ин-т мате-матики им. С.Л. Соболева, СО РАН.
  22. Касимов А.А., Богатырев А.В. (2009). Оптимизация ресурсной политики предприятия // Российское предпринимательство. Т. 10. № 4. С. 46–50.
  23. Клейнер Г.Б. (2020). Интеллектуальная экономика цифрового века // Экономика и матема-тические методы. Т. 56. № 1. С. 18–33.
  24. Колемаев В.А. (2005). Экономико-математическое моделирование. Моделирование макро-экономических процессов и систем. М.: ЮНИТИ-ДАНА.
  25. Кондратьев Н.Д., Яковец Ю.В., Абалкин Л.И. (2002). Большие циклы конъюнктуры и тео-рия предвидения. Избранные труды. М.: Экономика.
  26. Крутько П.Д., Максимов А.И., Скворцов Л.М. (1988). Алгоритмы и программы проекти-рования автоматических систем. М.: Радио и связь.
  27. Крюков В.А., Баранов А.О., Павлов В.Н., Суслов В.И., Суслов Н.И. (2020). Проблемы развития единого комплекса средств макроэкономического межрегионального межот-раслевого анализа и прогнозирования // Экономика региона. Т. 16. Вып. 4. С. 1072–1086.
  28. Ксенофонтов М.Ю., Широв А.А., Ползиков Д.А., Янтовский А.А. (2018). Оценка мульти-пликативных эффектов в российской экономике на основе таблиц «затраты–выпуск» // Проблемы прогнозирования. № 2 (167). С. 3–13.
  29. Леонтьев В.В. (1990). Экономические эссе. Теории, исследования, факты и политика. М.: Политическая литература.
  30. Миролюбова Т.В., Карлина Т.В., Николаев Р.С. (2020). Цифровая экономика: проблемы идентификации и измерений в региональной экономике // Экономика региона. Т. 16. Вып. 2. С. 377–390.
  31. Петрикова Е.М. (2011). Взаимосвязь показателей платежного и межотраслевого балансов // Вопросы статистики. № 7. С. 59–68. [Petrikova E.M. (2011). Interrelation of indicators of payment and intersectoral balances. Voprosy Statistiki, 7, 59–68 (in Russian).]
  32. Позамантир Э.И. (2014). Вычислимое общее равновесие экономики и транспорта (Транс-порт в динамическом межотраслевом балансе). М.: Поли Принт Сервис.
  33. Светуньков С.Г., Абдуллаев И.С. (2009). Экономическая динамика и производственные функции // Вестник Оренбургского государственного университета. № 5 (99). С. 110–114. [Svetunkov S.G., Abdullaev I.S. (2009). Economic dynamics and production functions. Vestnik of the Orenburg State University, 5 (99), 110–114 (in Russian).]
  34. Смирнов В.И., Крылов В.И., Канторович Л.В. (1933). Вариационное исчисление. Ленин-град: Кубуч.
  35. Суворов Н.В., Трещина С.В., Белецкий Ю.В. (2017). Балансовые и факторные модели как инструмент анализа и прогнозирования структуры экономики. М.: МАКС Пресс.
  36. Торопцев Е.Л., Мараховский А.С. (2022а). Анализ макроструктурной динамики в рамках методологии «затраты–выпуск» // Журнал Новой экономической ассоциации. № 1 (53). С. 12–30.
  37. Торопцев Е.Л., Мараховский А.С. (2022б). Структурные инерционности экономических систем // Экономика и математические методы. № 1. Т. 58. С. 38–47.
  38. Уилкинсон Дж. (1970). Алгебраическая проблема собственных значений. М.: Наука.
  39. Форсайт Дж., Малькольм М., Моулер К. (1980). Машинные методы математических вы-числений. М.: Мир.
  40. Хемди А.Т. (2005). Введение в исследование операций. 6-е издание. Пер. с англ. М.: Вильямс.
  41. Широв А.А., Янтовский А.А. (2017). Межотраслевая макроэкономическая модель RIM —развитие инструментария в современных российских условиях // Проблемы прогнози-рования. Т. 162. № 3. С. 3–19.
  42. Almon Cl., Grassini M. (2010). The changing structure of employment in Italy 1980–2010: Can investment affect the outcome? INFORUM Working Papers.
  43. Bertsekas D. (1982). Constrained optimization and multiplier methods. New York, London: Aca-demic Press, Inc.
  44. Brunet F. (2011). Basics on Continuous Optimization. Available at: https://www.brnt.eu/phd/node10.html
  45. Chen X., Guo J., Yang C. (2004). Chinese economic development and input-output extension. In-ternational Journal of Applied Economics and Econometrics, 12, 1, 43–88.
  46. Dennis J.E., Schnabel R.B. (1983). Numerical methods for unconstrained optimization and nonli-near equations. New Jersey: Prentice Hall Inc.
  47. Madsen K., Nielsen H.B., Tingleff O. (2004). Methods for non-linear least squares problems. 2nd ed. Informatics and Mathematical Modelling (IMM), Technical University of Denmark (DTU), Lyngby.
  48. Mohajan H.K. (2012). Aspects of mathematical economics, social choice and game theory. PhD Dissertation, Lambert Academic Publishing, Germany.
  49. Mohajan H.K. (2017). Optimization models in mathematical economics. Journal of Scientific Achievements, 2 (5), 30–42.
  50. Mohajan H.K., Islam J.N., Moolio P. (2013). Optimization and social welfare in economics. Saarbrücken: Lambert Academic Publishing, Germany.
  51. Zhang H., Chen X. (2008). An extended input-output model on education and the shortfall of hu-man capital in China. Economic Systems Research, 20, 2, 205–221.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2023