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Por lo tanto, continuamos con este módulo en el que vamos a seguir adelante con el análisis de entrada-salida. En el módulo anterior examinamos las bases del análisis de entrada-salida, observamos la formulación inicial de Leontief, también dijimos que en una economía cuando hablamos de varios sectores diferentes, se utiliza una producción de un sector en los otros sectores y también se utiliza para satisfacer la demanda final. Cuando miramos esto, esto y resumimos para cada sector obtenemos un conjunto de interacciones entre los diferentes sectores y esto está representado, a través de las matrices que creamos. Nosotros entonces para la entrada-salida dijimos que el requisito de dejarnos decir acero para automóviles depende de la producción total de los automóviles y este requisito, esta correlación se asume que es lineal. Por lo tanto, con constantes lineales cuando tenemos los coeficientes directos, creamos una ecuación de matriz. Es un conjunto de ecuaciones lineales en las n variables y con eso, podemos ver que si la demanda final por una vez nuestro sector aumenta, qué pasa con el resto de esto. Entonces, entonces hablamos de dos conjuntos de coeficientes, el coeficiente directo, que es el requisito directo, digamos de acero para la agricultura o el acero para la electricidad o la producción agrícola para los productos químicos y luego tenemos el total que es directo más indirecto y lo hicimos entonces creando la matriz creando la matriz inversa del índice Leontief, y entonces que se refiere a la demanda final. De modo que cualquier cambio en la demanda final da como resultado un requisito correspondiente o un cambio en la producción de los diferentes sectores. Cuando creamos esa matriz, vimos que los elementos diagonales de la matriz son mayores que 1 que es una especie de intuitivo. Porque, si necesitamos una cierta cantidad de demanda final de acero, debido a esa demanda final de acero para producir que necesitaremos otros productos químicos, necesitaremos electricidad, para esos productos químicos y esa electricidad de nuevo necesitamos una cierta cantidad de acero. Así que, cuando nos acoplemos a eso, veremos que para los elementos diagonales todo será mayor que 1. Ahora, para sacar esto adelante, sólo para ilustrar esto del libro de Miller y Blair sobre el análisis de la entrada y salida, me gustaría mostrarle algunos ejemplos de agregados para las tablas de entrada y salida de un país y lo que significan. (Consultar Tiempo de Slide: 3:13) Así que, este es el US, esta es la matriz A que hemos hablado de esto es un ij para los Estados Unidos y este es un 7 sector 7 por 7 matriz si usted puede ver. Si usted mira esto, déjenme obtener el punto del láser. Se puede ver para la agricultura, de 1 a 1 son los productos agrícolas que se utilizan para la agricultura. Luego los productos agrícolas que se utilizan para la minería para la construcción para la fabricación, para el comercio, el transporte, los servicios públicos, para los servicios y otros y la minería similar a esta fabricación a una variedad de cosas y servicios que van a una variedad de cosas y así, usted puede ver todos estos son entre 0 y 1 y este es el total. (Consultar Tiempo de Slide: 4:18) Ahora, cuando tomamos esta matriz, podemos escribir para esta matriz, podemos calcular menos A y luego tomar la inversa de eso y que le da la matriz de la que estamos hablando, esta es la matriz inversa que estamos viendo y esta es la matriz L. Por lo tanto, esta es la matriz que calculamos. Si miras, esta es la inversa de Leontief de la que estamos hablando. Ahora se ven los elementos diagonales, la agricultura es de 1,26, lo que significa que un aumento en la demanda final de agricultura por 1 unidad da como resultado un requisito general neto de aumentar el producto agrícola en 1,26. Porque un aumento de la agricultura requiere de todos los demás insumos de los demás sectores, que de nuevo, a su vez, requiere de los montos de la agricultura. Así que puedes ver todos los elementos diagonales 1.26, 1.07, 1.0047, 1.34, 1.008, 1.41, 1.03, todos los elementos diagonales son mayores que 1. Todos los elementos fuera de la diagonal son inferiores a 1 que están entre 0 y 1. Y así esta es la matriz L. Entonces podríamos tomar la matriz L y ver qué sucede cuando usted cambia las demandas finales. Por lo tanto, la suposición en el método de entrada-salida es que estos coeficientes son estáticos, y estos coeficientes permanecen constantes. (Consulte el tiempo de la diapositiva: 5:54) Ahora sólo para darle una idea de esto, también podríamos representar … Ver todos estos, cuando hablamos de estas tablas de entrada-salida, todos estos estaban representados en unidades monetarias. También fue posible que podamos hablar en términos de las unidades físicas en términos de bushels y toneladas. Entonces, si usted está mirando, déjennos decir maíz o agricultura en bushels de maíz, y si usted está mirando para que digamos petróleo, toneladas de petróleo. Si teníamos un ejemplo, donde esta es una cantidad física, dijimos que 75 bushels de maíz se utilizan en el sector agrícola, 250 se utiliza en el sector manufacturero y 175 es la demanda final. Por lo tanto, la demanda total es de 500. Del mismo modo, se utilizan 40 toneladas en la agricultura, 20 toneladas utilizadas aquí 340 toneladas y 400 toneladas. Así que si nos fijamos en esto entonces si teníamos un precio en dólares por unidad física que significa dólares 2 por bushel y dólares 5 por tonelada, el n podríamos multiplicar cada una de estas unidades, 75 en 2, 250 en 2 y así sucesivamente para que lo puedas conseguir en términos de dinero y entonces lo que obtenemos es esta es la matriz convencional que habíamos utilizado para el análisis de entrada-salida, entonces podemos hacer el análisis normal en términos de la inversa Leontief y hacer los cálculos, podemos obtener los coeficientes y estos serán todos en los términos monetarios. También podríamos volver atrás y si ves esto, este 150, 200, 500, 100 que conseguimos después de multiplicar esto, si cambiamos las unidades físicas revisadas de medidas para reflejar el precio, entonces esto se convierte, esta es la matriz que conseguimos se puede convertir en términos físicos. Eso significa que ahora tenemos esto como 150, 500, 350, 1000. (Consultar Tiempo de Slide: 8:11) En términos físicos, ahora, esto es en rupias o dólares en este ejemplo es cuando dólares esto es, 1 dólar es el costo de medio bushel por unidad de precio. Entonces, físicamente esto representa medio bushel y eso es un físico y este si lo miras en toneladas 1700, 2000 y esto es 1 quinta tonelada. Por lo tanto, podemos movernos entre términos físicos y monetarios y hay ciertos casos en los que también podemos observar esto en términos de la unidad híbrida, donde se tiene tanto términos físicos como monetarios. (Consultar Tiempo de Slide: 9:06) Ahora, podemos tener en este sitio, si usted recuerda en la columna, la última fila en la columna son los diferentes sectores de pago, uno de ellos podría ser el salario y si lo vemos, este es el salario 650, 1400, 1100, 3150 y si usted mira esto en términos de la producción, usted verá que los salarios o el trabajo o el empleo es de 650 por 1000. (Consultar el tiempo de la diapositiva: 9:53) Y así es que la unidad es, podemos obtener un coeficiente que es de 650 por 100 que es 0.65 y 1400 para el 2000 que es 0.7. Y estos están representando los factores de empleo o el índice de empleo por unidad del dinero que estamos gastando en ese sector. Y esto podría ser útil por ejemplo, si estuviéramos pensando en términos de, en lugar de carbón vamos para las energías renovables y vamos para la fotovoltaica, podemos ver el crecimiento en los dos sectores diferentes. Podemos tener un factor de empleo en términos de ratios, y después ver cuántos puestos de trabajo se están creando, cuántos puestos de trabajo se están perdiendo. Y de modo que esa es una forma interesante en la que podemos fijarnos en eso. (Consultar Tiempo de Slide: 10:39) Por lo tanto, podemos tomar, por ejemplo, las razones de esto y luego utilizar eso para luego calcular cuál es la cantidad de trabajo bajo diferentes condiciones. Podemos llegar a hacer un índice compuesto de energía. Por ejemplo, en el caso de los Estados Unidos, vimos la matriz de Entrada-Salida para un año en particular, también podemos dibujar como hemos visto, en las conferencias iniciales, vimos la Sankey o el diagrama de balance de energía para el mundo y la India y estos diagramas representarán las proporciones relativas de los diferentes campos y los flujos en diferentes sectores y esto se puede convertir en … (Consultar Tiempo de Slide: 11:30) Así, podríamos tener la entrada-salida en términos de algunos sectores, los sectores de energía y sectores no energéticos. Por lo tanto, podríamos crear una tabla híbrida de entrada-salida donde su matriz de transacciones tiene unidades de energía y dinero. Entonces, entonces lo que pasa es que cuando tengo una transacción de energía a otro sector, será en términos de la adición de valor que es proporcionada por el acero. El acero, el cemento o los otros sectores industriales químicos todos ellos se ponen en términos de millones de rupias o millones de dólares y la energía podría ser en megajulios, pita joules o kilovatios-hora. En el caso de en el ejemplo de Miller y Blair, han hablado de ello en términos de BTU y de dólares, la unidad térmica británica. Por lo tanto, cuando tenemos este tipo de esto se llama un marco híbrido de entrada-salida. Por favor, recuerde que esto es equivalente a lo mismo que podemos tomar el híbrido, los términos de energía multiplicado por el precio y luego convertirlo en la tabla de entrada-salida convencional que habíamos visto antes, que sería todo en términos de dinero. Y entonces podemos ver la cantidad de electricidad que está en dinero dado al sector de la industria. En el caso de un sistema híbrido, donde usted tiene energía, podemos observar el uso de energía por millón de rupias de acero producido. Y así, esto es tan largo, ya que somos consistentes en términos de las unidades que de otra manera podemos seguir adelante y hacer el mismo tipo de ejemplo. Así que, para solo darle un ejemplo, esto es de nuevo el ejemplo del libro de texto. (Consultar Tiempo de Slide: 13:50) Y hay dos cosas aquí, hay alguna salida de algunos productos que se llaman widgets y hay energía y luego hay una demanda final, la demanda final que vimos, FI y luego tenemos la producción total. Así que, en este caso, si se ven 10 millones de dólares de widgets que se utilizan para los widgets, para hacer el widget y 10 millones de dólares de widgets que se utilizan para los 20 millones de dólares para el sector de energía y 70 es la demanda final para el widget. Entonces, total cuando lo sumamos, esto es 100 millones de dólares y en este caso, son 30, esto es 40 y esto es 50, esto es 120. Por lo tanto, en quad BTU esto se da en términos de esto puede la misma fila también puede ser representado. Ahora se trata de millones de dólares y este está en quad BTU en unidades de energía, esto será de 60, 80, 100, 240. Por lo tanto, si usted ve esto es equivalente a un precio en términos de 30 por 60, el precio es de 0.5 millones de dólares por quad BTU. Y uno podría operar esto con los términos del dinero, hacer los cálculos, después de obtener los resultados finales, utilizar este factor para conseguirlo en el término de energía. Por lo tanto, podemos movernos sin problemas entre energía y dinero. Por supuesto, otra manera es a veces usted opera con un marco híbrido de entrada-salida, pero sólo tenemos que recordar esto que estos coeficientes tendrán entonces unidades. En el caso, en el caso normal, las ayudas son todas ratios, que son en términos de entre 0 y 1 y así entonces eso se convierte en una forma fácil de hacer esto. (Consultar Tiempo de Slide: 16:40) Así que, esto es en términos de la esencia, entonces tenemos las siguientes matrices, la matriz normal que hablamos Zi más f es igual a x. Este fue nuestro financiero y en vez de esto ahora, también tenemos el Ei, que es la energía más la demanda de energía es igual al total g y entonces eso podría ser cómo podríamos escribir esto. Por lo tanto, q es un vector de entregas de energía a la demanda final total y g es el factor del consumo total de energía. Por lo tanto, podríamos operarlo de esta manera o podríamos operarlo en la entrada normal de entrada con los términos del dinero y luego hacer el cálculo. (Vea el Tiempo de Slide: 17:28) Así que, sólo para darle, si usted mira puede mirar el libro de texto de Miller y Blair, hay varios ejemplos de esto. Así, por ejemplo, hay tres sectores, tres sectores y un sector del automóvil. Entonces, usted tiene petróleo crudo, petróleo refinado, energía eléctrica, y luego usted tiene el petróleo crudo va para el sector de petróleo refinado entonces va, parte de él va al sector de energía eléctrica, no hay demanda final para el petróleo crudo, usted lo suma que llega a 10 millones de dólares EE.UU. El petróleo refinado, algunos de ellos se está utilizando en el sector del petróleo crudo y algunos de él, por supuesto, está entrando en esto y así sucesivamente, cuando se suma, este es el total. Y luego la electricidad eléctrica que va a cada uno de estos sectores y tienen, hay una demanda final de automóviles y luego esta es la producción total. (Consulte el tiempo de la diapositiva: 18:27) Y entonces uno podría convertir esto en términos del precio. Y usted puede conseguirlos en términos de BTU, este es el tipo de matriz que entonces vendrá. Por lo tanto, está dividiendo esas unidades de dinero por los precios. Y por favor recuerden, en una situación, los precios de la energía a diferentes sectores pueden ser diferentes y que también pueden ser configurados en este marco. (Consultar Tiempo de Slide: 18:58) Así que esa es la situación en términos de ver los ejemplos, diferentes tipos de ejemplos donde tomamos estos diferentes sectores, el sector de energía y el sector del automóvil y luego convertirlo en esto. (Consultar tiempo de la diapositiva: 19:13) También, le mostré anteriormente la tabla de entrada-salida del libro de texto en el análisis de entrada-salida y similar tipo de tabla de entrada-salida se muestra aquí, que es ahora una unidad híbrida y esta unidad híbrida tiene transacciones millones de dólares para el sector no energético y en quads o 10 elevado a 15 BTU para el sector de la energía. Por lo tanto, usted puede ver el petróleo de la minería del carbón, gas natural, los servicios de petróleo, los servicios de gas, todos estos serán en BTU. La agricultura química, la minería, el transporte y la comunicación el resto de la economía van a estar en los términos del dinero y entonces podemos hacer el si conocemos los precios, podemos convertirlo en un aspecto de dinero a plazo y luego hacer. (Consultar Tiempo de Slide: 20:16) Y así, vimos la última vez, los números en términos de coeficientes directos para 2003. Por favor, recuerde que a medida que la economía cambia, usted encontrará que los coeficientes también cambiarán. Y así, cuando hablamos de análisis de entrada-salida, si usted está tomando coeficientes fijos que serán válidos sólo para tipos de corto plazo de cálculos. Si usted está mirando cálculos a largo plazo y si la estructura cambia, es bastante probable que haya cambios muy significativos. Incluso cuando comparamos, usted puede tomar esta tabla con los valores y compararlo con los coeficientes de 2003 y usted encontrará que hay algunos cambios en algunos de estos coeficientes y durante un período más largo, usted verá que estos coeficientes cambian bastante significativamente. Por ejemplo, el uso de la energía para la industria puede disminuir si se han producido mejoras significativas en la eficiencia energética y para que sean así de coeficientes. (Consultar Tiempo de Slide: 21:30) Y si se mira el total de coeficientes, ahora esto es después de que tomamos lo mismo, si usted toma esta matriz de 2006 que tuvimos que yo menos A, tomar la inversa de eso, que le dará la inversa Leontief. Y usted encontrará entonces que estos coeficientes, hablamos de los coeficientes diagonales siendo mayores que 1 y usted puede recordar. Si usted recuerda lo anterior en 2003, este valor fue menor que esto, esto es ahora casi 1.6 veces, y así sucesivamente. Por lo tanto, esto te da una idea de cómo puedes usar esto y luego también que estas cosas cambien. Y eso es solo para mostrarte otro conjunto de datos, este son los 97 datos. Y se puede ver cuando se toman 97, 2003 y 2006, se puede ver con toda claridad que hay diferencias razonables en todo esto. (Consultar el tiempo de la diapositiva: 22:16) Y así, vamos a tomar un ejemplo antes de tomar ese ejemplo, déjenme hablar con usted acerca de cómo esto puede ser utilizado, para evaluar el impacto de diferentes tipos de posibilidades para un sector en particular. Por lo tanto, este es uno de los trabajos, uno de los trabajos de investigación realizado por uno de nuestros estudiantes de doctorado y se puede ver este artículo, se puede buscar en el diario de energía. Se trata de un marco de modelización integrado para la economía energética y la modelización de emisiones, y se trata de un estudio de caso para la India. (Tiempo de Slide: 22:50) Marco de Modelling Integrado Así que, en este caso si ves el enfoque que teníamos, esencialmente analizamos la intensidad de las emisiones, la intensidad de las emisiones es la emisión por unidad del PIB. Y rompimos la intensidad de emisión en la diferencia en términos de la intensidad energética del PIB y la contribución sectorial al PIB. Por lo tanto, normalmente lo que ocurre es en cualquiera, en cualquier país, el PIB proviene de un conjunto de sectores diferentes. (Vea el tiempo de la diapositiva: 23:33) Por lo tanto, si lo mira, típicamente los sectores más importantes son la industria, los servicios y la agricultura y durante un largo período, si usted mira a la India, por ejemplo, en los últimos 10-20 años, verá que la parte de la agricultura en el PIB ha estado disminuyendo. La cuota de servicios ha ido en aumento, la cuota de la industria más o menos se mantiene constante, ligero aumenta leves descensos. Así que, cuando nos fijamos en esto, lo que ha ocurrido es que la proporción de servicios en el PIB total ha sido mucho más alta que, ha crecido y en comparación con la industria y la participación de la industria ha disminuido un poco. Ahora, si se mira el requisito de energía para la industria y las industrias de alto consumo de energía, ese requisito de energía es mucho más alto por millón de rupias de valor añadido en comparación con algo en el sector de servicios y el sector servicios, a lo sumo su necesidad algo con la energía para el aire acondicionado y el enfriamiento del espacio. Pero en la industria, estamos viendo la fabricación y las transformaciones y eso es mucho más intensivo en energía. (Tiempo de Slide: 25:04) Marco de modelado integrado Por lo que, podemos lo primero es que hicimos un análisis de descomposición para ver cuál es la parte de lo que es la ruptura de la cuota de la contribución sectorial y el cuánto de las mejoras de intensidad energética y luego conseguimos rangos para estos parámetros. Esto es del pasado y de eso empezamos con un año base particular y luego hicimos proyecciones para el año objetivo. Así que, cuando miramos la proyección, proyectamos diferentes escenarios posibles para la India en términos de crecimiento industrial, crecimiento de servicios y crecimiento agrícola. Y basándonos en eso, obtuvimos, tomamos un modelo de entrada-salida con unos coeficientes y luego, vimos cuando miramos esto con el tipo de inversiones requeridas también construimos un modelo detallado para el sector eléctrico. Y para este tipo de requisitos calculamos cuál es la demanda de electricidad, luego vimos qué tipo de nuevas capacidades hay que agregar, tratamos de hacer un modelo de optimización bajo diferentes escenarios. Y usando eso calculamos cuál es la demanda total de bienes y servicios y luego manejamos un método de entrada-salida para modelar para ver qué pasará en diferentes sectores y esto luego nos da una idea para ver, entonces vimos cuál es el impacto de las diferentes clases del hogar y las distribuciones de ingresos y de ingresos y si recuerdas antes hablábamos de igualdad y desigualdad en los ingresos y hablamos de los coeficientes GINI. Entonces, después de ver este tipo de inversiones en el sector energético, y si cuánto es el gobierno y la inversión privada, en base a eso tratamos de ver cuál será la inversión en los otros sectores y a raíz de eso, tratamos de ver el impacto en la distribución de ingresos y de ingresos. Por lo tanto, este es el método, es un conjunto de modelos acoplados. Hay un modelo de optimización del sector eléctrico, hay una entrada de modelo y luego hay un análisis de descomposición y diferentes escenarios. (Consultar Tiempo de Slide: 27:06) Por lo tanto, bajo cada uno de estos escenarios, primero identificamos a diferentes conductores, tomamos un escenario de servicios altos, un escenario de alta industria, y luego miramos la inversión adicional, ya sea si es, si la inversión que se hace, han sido recortes proporcionales de cada uno de los sectores, o la inversión adicional de recortes en el sector de bienestar y luego en el sector de energía, realizamos 2 escenarios donde no hay restricción de emisiones y vamos por el costo mínimo o si hay restricciones en las emisiones, y entonces las inversiones iniciales pueden ser más altas. (Consultar Tiempo de Slide: 27:45) Y basándonos en eso podríamos ver bajo estos escenarios, lo que sucede en términos de las tasas de crecimiento y el ingreso per cápita, y curiosamente también podemos ver la diferencia en el coeficiente GINI. Así que, por ejemplo, en este caso, en el caso de que tengamos más restricciones a las emisiones, vemos que resulta en una desigualdad un poco más alta y esto es justo, los números no son tan importantes, se puede mirar los detalles en el papel, pero básicamente, le da una ilustración de cómo la entrada-el análisis de la salida se puede utilizar para responder a qué-si las preguntas sobre los impactos de la política. (Consulte la hora de la diapositiva: 28:27) Por lo tanto, esa es la idea de cómo se puede utilizar este análisis de entrada-salida en el nivel agregado o en el sector de energía. Ahora, tomemos un ejemplo sencillo y tratemos de resolver y ya hemos visto tanto en el, en el último módulo como en este módulo cómo hacer los cálculos. (Consulte el apartado Tiempo de la diapositiva: 00:24) Ahora, hagamos esto para el, para este ejemplo. Por lo tanto, hay dos sectores que se dan aquí, la agricultura y el sector manufacturero. (Consultar Tiempo de Slide: 00:38) Agricultura, manufactura y así la agricultura, manufactura y digamos que estamos hablando de esto en términos de términos monetarios, en millones de rupias y lo que lo tiene, la tabla parcial se le ha dado de transacciones. Por lo tanto, las preguntas, la unidad es de millón o millón de rupias indias. Estamos considerando una economía de dos sectores con una tabla de entrada-salida como se muestra para 2017.Se nos pide rellenar los espacios en blanco en la tabla de entrada-salida, calcular la matriz A y la matriz L. (Consultar tiempo de la diapositiva: 01:21) Entonces se supone que debemos considerar dos casos, uno es donde la demanda final de agricultura aumenta en 200 millones de rupias en 2018, mientras que la demanda final para la fabricación sigue siendo constante. Por lo tanto, si la agricultura aumenta y la manufactura sigue siendo constante, la segunda es donde la demanda final agrícola sigue siendo constante mientras que la demanda manufacturera aumenta en 200 millones de rupias, queremos comparar los dos casos en términos de las tablas de entrada-salida. ¿La producción total de la economía es la misma en ambos casos y entonces también queremos preguntar en concepto, cómo podemos usar la tabla de entrada-salida para calcular el impacto del empleo de dos opciones diferentes? (Consulte la hora de la diapositiva: 02:09) Así que, hagamos este ejemplo. Por favor, pruebe esto, es bastante simple. Está relacionado con lo que hemos hecho hasta ahora. Entonces, teníamos esto es 300, 500, 800, 200, 400, 1500 y luego tienes el sector de pago y luego el total. Se te da, este el valor se da, sector de pago afuera. Esto es bastante sencillo ya lo hemos visto. Podemos resumir esto 300 más 500, 800 más 800, 1600 esta será la salida total aquí. Aquí, 200 más 400, 600 más 1500, 2100 millones de toneladas. Ahora, sabemos que la columna cuando estamos mirando la agricultura, la agricultura se está utilizando para la agricultura, y estas son transacciones aquí. Por lo tanto, el total de los pagos en términos de salarios, beneficios en todo lo que hay debe ser tal que esta producción total es la misma. Por lo tanto, esta salida total aquí será de 1600, la producción total aquí será de 2100. A medida que restamos, podemos tomar 1600 menos 500 y eso nos dará 1100. Del mismo modo, cuando nos fijamos en esto, va a ser de 2100 menos 900, es de 1200. Entonces cuando añadimos esto arriba, esto es 8000, 2300 más 1000, 3300. Agreguemos esto, 2300 más 1000, 3300. Ahora, este dos tiene que sumar y eso está claro. Así, 2100, 1600, 3700 más 3300 es 7000. 7000 millones de toneladas es la producción total de la economía. (Consultar tiempo de la diapositiva: 04:54) Y ahora vamos a ver la pregunta que se ha hecho es ver qué pasa si cambiamos si este aumento, si el, vamos a ver con la pregunta dice que la demanda final agrícola aumenta en 200 millones, la demanda final para la fabricación sigue siendo constante. Antes de eso, se nos pide que rellenen los espacios en blanco que hemos hecho. Calcule la matriz A y la matriz L. (Consulte la hora de la diapositiva: 05:05) Por lo tanto, una matriz es sencilla. Veamos la matriz A, Una matriz va a ser 300 en 1600. Esto es 500 para 2100, esto es 200 por 1600, 400 por 2100. Así que, esto sale a ser 0.1875 y esto es 0.2381, yo lo acabaré de redondear. Esto es 0,125. Esta es la matriz A. Recuerde que la matriz F es 800 y 1500. (Consulte el tiempo de la diapositiva: 06:57) Por lo tanto, cuando miramos esta matriz, ahora podemos calcular menos A, I menos A se convierte en 1 menos 0.1875 es 0.8125, 1 punto menos. Por lo tanto, esto es menos 0.2381, esto es menos 0.125, 1 menos 0.1905, esto es 0.8095, esto es I menos A. Podemos tomar la inversa de esto y usted puede hacer esto. No voy a mostrar todos los pasos, sólo con los valores redondeados, usted encontrará que esto está resultando ser 1.29, 0.38, 0.2. Se está redondeando; esto es casi similar. Entonces, este es tu Yo menos Un inverso y muy interesante estos son los elementos diagonales y cuando ahora multiplique esto, por ahora el valor de apagado, vamos a cambiar. nuevo va a ser 800 se convertirá en 1000 y esto permanece como 1500. Podemos multiplicar esto y lo que encontrarás es Xnew, puedes calcular esto multiplicar esto con esto y añadir esto y luego te consigues, obtendrás 1858 y 2340. Recuerde que la producción total de la última vez que tuvimos esto fue, antes era 1600 y 2100. Por lo tanto, ambos han aumentado y han aumentado por diferentes cantidades. Por lo tanto, esto se incrementa en 258 y esto se incrementa en 220. Por supuesto, el aumento de la agricultura es el porcentaje de aumento en la agricultura es más alto. (Ver Diapositiva: 10:06) Utilizando esto podemos entonces hacer la tabla final que tuvimos. Y verán eso ahora, la agricultura manufacturera, la agricultura manufacturera. Por lo tanto, tenemos los valores finales que calculamos 1858, 2340. Los coeficientes directos seguirán siendo los mismos, podemos simplemente multiplicar por los coeficientes directos para conseguir los valores de ese y usted puede cruzar-comprobar eso y redondearlo, usted conseguirá 348 y aquí usted consigue 509, que s 0.1875 en el valor que teníamos y entonces esto es 232, 408 la demanda final que teníamos era 1000, 800, 2000 y esto es 1500. Al añadir esto se debe conseguir 1509 más 348, se obtiene el mismo valor que tuvimos 1858 y aquí también 19 y 2.1540, 1500 y esto viene a, esto debería haber sido el valor de Xnew aquí cuando se multiplica es 2140, 2340 es 2140. Por lo tanto, tenemos un ligero aumento en el valor de la producción manufacturera de 2100 a 2140, pero un aumento significativo en esto. Por lo tanto, esto es 2140. Ahora cuando nos fijamos en el sector de los pagos, obtenemos esto como la sustracción, tomar esto como 1858, 2140 este seguirá siendo constante. La parte restante de 1000. Entonces, entonces esto es 2000 y 1500, 3500 y estos valores vamos a obtener como 1277 y esto es 1223. Cuando sumamos esto, esto sale a ser 3600 y cuando sumamos este total, obtendremos un total de 75, 58, 48, 98, 7598. Ahora basta con comparar esto con lo que teníamos antes. Esto era 7000, 3300, 2100, 1600. Esto ahora se ha convertido en 7598, si se mira el crecimiento general de la producción, esto es 7598 por 7000. Es menos del 10 por ciento, se puede, podemos calcular la cantidad 598 por 7000 que es el porcentaje de crecimiento. (Vea el tiempo de la diapositiva: 13:44) Así que, veamos la sección b, donde ahora mantenemos la demanda final de la agricultura permaneciendo constante mientras que la demanda manufacturera aumenta en 200 millones de rupias. Por lo tanto, la pregunta es si un aumento de 200 millones de rupias en la demanda final agrícola. Eso es lo que vimos la última vez y en lugar de eso, mantenemos esa constante y la fabricación aumenta en 200. (Consultar Tiempo de Slide: 14:09) Así que, ahora la demanda final que estamos viendo va a ser de 800 millones de rupias para la agricultura y la industria aumenta de 1500 a 1700. Por lo tanto, podemos tomar este pre-multiplicación por el inverso que teníamos y que va a ser 0,20, 1,29 multiplicado por 800, 1700. Esto nos dará el valor de Xnew y usted puede multiplicar 1.29 en 800, más 0.38 en 1700 y usted verá que esto sale a ser 1676 es la producción final total del sector agrícola. Y para el sector industrial, este será de 0.2 a 800, más 1.29 a 1700, esto saldrá a ser 2358. Ahora es Xnew.