Analysis and control of macroeconomic trends based on the Leontief model

Abstract

В диссертации используется язык R для агрегирования китайских таблиц «затраты-выпуск», опубликованных Национальным бюро статистики Китая за 2002, 2005, 2007, 2010, 2012, 2015, 2017, 2018 и 2020 годы. В качестве базовых отраслей выбраны инновационная обрабатывающая промышленность, сфера услуг и все остальные базовые отрасли. Сначала анализируется взаимодействие между данными секторами. Далее временные ряды используются для прогнозирования и сравнения тенденций развития общего объема производства и ВВП Китая и США при различных макроэкономических параметрах. Этот анализ основан на реальных данных организации ОЭСР. В основе анализа лежит гипотеза о том, что инвестиции, необходимые для увеличения объема производства, пропорциональны скорости производства с коэффициентом фондоемкости. При этом сами инвестиции могут иметь различную природу от внешних заимствований до внутренних резервов компаний. Кроме того, при моделировании планового развития экономики применяются классическое подходы математической теории управления, а именно построение программных управлений и элементы теории игр. Эффективность разработанного программного обеспечения тестируется на различных примерах. Программный комплекс реализован на языке Python.

This thesis uses R language to aggregate the Chinese input-output tables released by the National Bureau of Statistics for the years 2002, 2005, 2007, 2010, 2012, 2015, 2017, 2018, and 2020 into the Advanced manufacturing industry, Modern service industry, and other industries. The integration status among multi-sector is first discussed. Second, a time series is used to predict and compare the development trends of total output and GDP of China and the United States under various factors. This analysis is based on the OECD, which uses Total fixed capital formation as the investment share of net profits and the theory that the investment needed to increase output is proportional to the required capital density. In addition, addressing the linear control characteristics in the dynamic input-output model, classic program control is applied, and based on a linear non-homogeneous differential equation including three industries and GDP, control is exerted on the Advanced manufacturing industry to obtain an equation of controlled factors, and the effectiveness of this program control is verified by numerical calculation using Python. The dynamic input-output system is finally abstracted into saddle-point equilibrium theory based on the dynamic input-output model put forth by Leontief using the concept of game theory, and a new optimal control for solving the dynamic input-output problem is designed by using the saddle-point equilibrium strategy.