+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Региональная экономика: теория и практика»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика
5.2.4. Финансы
5.2.5. Мировая экономика
5.2.6. Менеджмент

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Динамическая модель межотраслевого баланса развития юга Тюменской области на основе алгоритма фон Неймана

Купить электронную версию статьи

т. 21, вып. 5, май 2023

Получена: 30.03.2023

Получена в доработанном виде: 11.04.2023

Одобрена: 20.04.2023

Доступна онлайн: 16.05.2023

Рубрика: Экономико-математическое моделирование

Коды JEL: B16, B21, D57, H72, R13

Страницы: 959–975

https://doi.org/10.24891/re.21.5.959

Цибульский В.Р. доктор технических наук, профессор, Центр этноэкологических и технологических исследований Сибири (ЦЭТИС), Тюмень, Российская Федерация 
v-tsib@yandex.ru

https://orcid.org/0000-0003-0353-9522
SPIN-код: 4211-9183

Соловьёв И.Г. кандидат технических наук, доцент, Тюменский индустриальный университет (ТИУ), Тюмень, Российская Федерация 
solovyev@ikz.ru

https://orcid.org/0000-0001-9871-0075
SPIN-код: 4340-6350

Говорков Д.А. кандидат технических наук, доцент, Тюменский индустриальный университет (ТИУ), Тюмень, Российская Федерация 
dagovorkov@mail.ru

https://orcid.org/0000-0002-5430-0231
SPIN-код: 3687-5960

Предмет. Проблема построения реальной траектории развития региона и сравнения ее с заявленной.
Цели. Разработка алгоритма расчета и анализа динамической модели межотраслевого баланса юга Тюменской области, включающей социальную, инфраструктурную подсистемы и домашние хозяйства как эндогенную переменную-агрегат.
Методология. В работе использованы методы построения и анализа динамических моделей Леонтьева и фон Неймана. Оценка показателей траекторий сбалансированного роста проведена на основании теоремы Перрона–Фробениуса.
Результаты. Предложен алгоритм образования инвестиционной переменной. Проведена идентификация матрицы прямых затрат по каждому году и в среднем за периоды 2017–2019 гг. и 2017–2020 гг. На основе доступных статистических данных построены магистрали фон Неймана и модельные траектории развития.
Выводы. Показан механизм возможного сравнения реального и запланированного оптимального развития. Это позволяет организовать цифровой мониторинг развития области и анализировать отклонения от оптимального прогноза.

Ключевые слова: межотраслевой баланс, динамическая модель фон Неймана, настройка коэффициентов модели, стратегия развития Тюменской области, траектория роста

Список литературы:

  1. Miller R., Blair B. Input-Output Analysis. Foundations and Extensions. Cambridge, Cambridge University Press, 2009, 750 p. URL: Link
  2. Ибрагимова Н.М. Моделирование мультипликаторов доходов и расходов населения на основе модели SAM: оценки для Узбекистана // Экономика и математические методы. 2017. Т. 53. № 4. С. 75–88. URL: Link
  3. Леонтьев В.В. Межотраслевая экономика. М.: Экономика, 1997. 479 с.
  4. Смирнов Н.В., Смирнов Т.Е. Прогнозирование макроэкономических тенденций и управление многопродуктовой экономикой на основе динамических моделей межотраслевого баланса // Финансы и бизнес. 2015. № 1. С. 42–53. URL: Link
  5. Шишкин А.А., Шишкин А.И. Определение траектории развития региона // Экономика и управление. 2017. № 4. С. 27–32. URL: Link
  6. Машунин Ю.К., Машунин И.А. Организация управления, моделирование и прогнозирование развития экономики региона // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2016. № 1. С. 29–58. URL: Link
  7. Джурка Н.Г. Траектории развития Дальнего Востока: оценка на основе динамической модели экономических взаимодействий // Проблемы прогнозирования. 2018. № 2. С. 49–59. URL: Link
  8. Дырхеев К.И. Расширенная межотраслевая модель региона на основе методики Миядзавы // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. 2017. № 3. С. 65–71. URL: Link
  9. Серебряков Г.Р., Узяков М.Н., Янтовский А.А. Межотраслевая модель экономики Ивановской области // Проблемы прогнозирования. 2002. № 5. С. 64–74. URL: Link
  10. Михеева Н.Н. Долгосрочные прогнозы регионального развития: анализ результатов и проблемы разработки // Проблемы прогнозирования. 2018. № 5. С. 24–38. URL: Link
  11. Batey P.W.J., Weeks M.J. The Effects of Household Disaggregation in Extended Input-Output Models. In: Miller R.E., Polenske K.R., Rose A.Z. (eds) Frontiers of Input–Output Analysis. New York, Oxford University Press, 1989, pp. 119–133.
  12. Batey P.W.J., Madden M., Weeks M.J. Household Income and Expenditure in Extended Input-Output Models: A Comparative Theoretical and Empirical Analysis. Journal of Regional Science, 1987, vol. 27, iss. 3, pp. 341–356. URL: Link
  13. Uzava H. Optimum Technical Change in an Aggregative Model of Economic Growth. International Economic Review, 1965, vol. 6, no. 1, pp. 18–31. URL: Link
  14. Tsibulsky V.R., Vazhenina L.V., Solovyov I.G. et al. Assessment of the Leontiev Productive Matrix of the Economic Development Model for Tyumen Region (Russia). R-Economy, 2022, vol. 8, iss. 2, pp. 135–147. URL: Link
  15. Цибульский В.Р., Соловьев И.Г., Важенина Л.В., Говорков Д.А. Оценивание модели межотраслевого баланса для юга Тюменской области // Региональная экономика: теория и практика. 2022. Т. 20. Вып. 8. С. 1586–1604. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8733 (Online)
ISSN 2073-1477 (Print)

Свежий номер журнала

т. 22, вып. 5, май 2024

Другие номера журнала