title: Analysis and control of macroeconomic trends based on the Leontief model
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Попков Александр Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Popkov Aleksandr Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ван Дань
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Van Dan
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Смирнов Николай Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Smirnov Nikolaj Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:46:07Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:46:07Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 102920
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43300
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Таблицы «затраты-выпуск»
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модель межотраслевого баланса Леонтьева
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: управление макроэкономическими тенденциями
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Input-output tables
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Leontief input-output model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: control of macroeconomic trends
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Analysis and control of macroeconomic trends based on the Leontief model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ и контроль макроэкономических тенденций на основе модели Леонтьева
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Master_thesis___Wang_Dan.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43300/2/Master_thesis___Wang_Dan.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,3 MB
resources.filename: reviewSV_Review_Smirnov_N.V..pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43300/3/reviewSV_Review_Smirnov_N.V..pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 96,33 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43300/4/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 224,71 kB
resources.filename: reviewSV_st102920_Van_Dan_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43300/5/reviewSV_st102920_Van_Dan_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,48 kB
resources.filename: reviewSV_st102920_Van_Dan_(supervisor)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43300/6/reviewSV_st102920_Van_Dan_%28supervisor%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,02 kB