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Così, continuiamo con questo modulo dove andremo avanti con l'analisi in uscita. Nel modulo precedente abbiamo esaminato le basi dell'analisi input-output, abbiamo esaminato la formulazione iniziale di Leontief, abbiamo anche detto che in un'economia quando parliamo di diversi settori diversi, una produzione di un settore viene utilizzata negli altri settori e viene poi utilizzata per soddisfare la domanda finale. Quando guardiamo questo, questo e riassumiamo per ogni settore otteniamo una serie di interazioni tra i diversi settori e questo è rappresentato, attraverso le matrici che creiamo. Noi poi per l'input-output dicevamo che il requisito di lasciarci dire acciaio per le automobili dipende dalla produzione totale delle automobili e da questo requisito, questa correlazione si presume lineare. Quindi, con costanti lineari quando abbiamo i coefficienti diretti, creiamo un'equazione di matrice. Si tratta di un insieme di equazioni lineari nelle variabili n e con quella, possiamo vedere che se la domanda finale per una volta il nostro settore aumenta, cosa succede al resto di questo. Allora, abbiamo poi parlato di due serie di coefficienti, il coefficiente diretto, che è il requisito diretto, diciamo di acciaio per l'agricoltura o acciaio per l'energia elettrica o agricola per le sostanze chimiche e poi abbiamo il totale che è diretto più indiretto e lo abbiamo fatto creando poi la matrice creando la matrice inversa dell'indice Leontief, e poi quella relativa alla domanda finale. Così che qualsiasi variazione della domanda finale si traduci in un requisito corrispondente o in una variazione della produzione dei diversi settori. Quando abbiamo creato quella matrice, abbiamo visto che gli elementi diagonali della matrice sono superiori a 1 che sono una sorta di intuito. Perché, se abbiamo bisogno di una certa quantità di domanda finale di acciaio, a causa di quella domanda finale di acciaio per produrre che avremo bisogno di altre sostanze chimiche, avremo bisogno di elettricità, per quella chimica e che di nuovo l'elettricità abbiamo bisogno di una certa quantità di acciaio. Quindi, quando ci accoppieremo, vedremo che per gli elementi diagonali saranno tutti superiori a 1. Ora per portare avanti questa cosa, solo per illustrare questo tratto dal libro di Miller e Blair sull'analisi in uscita input-output, vorrei mostrarvi alcuni esempi di aggregazione per un paese input-output table e cosa significano. (Riferirsi Slide Time: 3.13) Così, questo è l'US, questa è la matrice A che abbiamo parlato di questo è A ij per gli USA e questo è un settore 7 da 7 da 7 a matrice se potete vedere. Se guardate questo, fatemi solo prendere il punto laser. Potete vedere per l'agricoltura, dal 1 al 1 sono i prodotti agricoli utilizzati per l'agricoltura. Poi i prodotti agricoli utilizzati per l'estrazione mineraria per la costruzione per la manifattura, per il commercio, il trasporto, le utilities, per i servizi e per gli altri e similmente minerarie a questa manifattura a una varietà di cose e servizi che vanno ad una varietà di cose e così, potete vedere tutti questi tra i 0 e i 1 e questo è il totale. (Riferirsi Slide Time: 4.18) Ora, quando prendiamo questa matrice A, possiamo scrivere per questa matrice, possiamo calcolare I meno A e poi prendere l'inverso di quello e questo vi dà la matrice di cui stiamo parlando, questa è la matrice inversa che stiamo guardando e questa è la matrice L. Quindi, questa è la matrice che calcoliamo. Se guardate, questo è l'inverso Leontief di cui stiamo parlando. Ora si vedono gli elementi diagonali, l'agricoltura è 1,26, il che significa che un aumento della domanda finale di agricoltura di 1 unità comporta un fabbisogno complessivo netto di aumento del prodotto agricolo entro il 1,26. Perché un aumento dell'agricoltura richiede tutti gli altri input degli altri settori, che di nuovo, a turno, richiede gli importi dall'agricoltura. Così si possono vedere tutti gli elementi diagonali 1,26, 1,07, 1,0047, 1,34, 1,008, 1,41, 1,03, tutti gli elementi diagonali sono superiori a 1. Tutti gli elementi fuori diagonale sono meno di 1 tra i 0 e i 1. E così questa è la matrice L. Potremmo poi prendere la matrice L e vedere cosa succede quando si cambia le richieste finali. Quindi, l'assunzione nel metodo input-output è che questi coefficienti siano statici, e questi coefficienti rimangono costanti. (Riferirsi Slide Time: 5.54) Ora solo per darvi un'idea di questo, potremmo anche rappresentare … Vedi tutti questi, quando abbiamo parlato di queste tavole input-output, queste erano tutte rappresentate in unità monetarie. È stato anche possibile che si possa parlare in termini di unità fisiche in termini di bushelle e tonnellate. Quindi, se state guardando, diciamo mais o agricoltura in bushelle di mais, e se ci state guardando diciamo petrolio, tonnellate di petrolio. Se abbiamo avuto un esempio, dove si tratta di una quantità fisica, abbiamo detto che 75 bushelle di mais sono utilizzati nel settore agricolo, il 250 è utilizzato nel settore manifatturiero e il 175 è la domanda finale. Quindi, la domanda totale è di 500. Allo stesso modo si utilizzano 40 tonnellate in agricoltura, 20 tonnellate utilizzate qui 340 tonnellate e 400 tonnellate. Quindi se si guarda questo allora se avessimo un prezzo in dollari per unità fisica che significa dollari 2 per bushel e dollari 5 per tonnellata, il n potremmo moltiplicare ognuna di queste unità, 75 in 2, 250 in 2 e così via in modo da poterlo ottenere in termini di denaro e poi quello che otteniamo è questa è la matrice convenzionale che avevamo usato per l'analisi input-output, poi possiamo fare la normale analisi in termini di inversione di Leontief e fare i calcoli, possiamo ottenere i coefficienti e questi saranno tutti in termini monetari. Potremmo anche tornare indietro e se vedete questo, questo 150, 200, 500, 100 che abbiamo ottenuto dopo aver moltiplicato questo, se campiamo le unità fisiche riviste di misure per riflettere il prezzo, allora questo diventa, questa è la matrice che abbiamo ottenuto può essere convertita in termini fisici. Questo significa che ora abbiamo questo come 150, 500, 350, 1000. (Riferirsi Slide Time: 8.11) In termini fisici, ora, questo è in rupie o dollari in questo esempio è quando si tratta di dollari, 1 dollaro è il costo di mezzo bushel per prezzo unitario. Quindi, fisicamente questo rappresenta mezzo bushel e quello è un fisico e questo se lo si guarda in tonnellate 1700, 2000 e questo è 1 quinto ton. Così, possiamo muoverci tra termini fisici e di denaro e ci sono certi casi in cui possiamo anche analizzarlo in termini di unità ibrida, dove si hanno sia termini fisici che monetari. (Riferirsi Slide Time: 9.06) Ora, possiamo avere su questo sito, se ricordate nella colonna, l'ultima fila nella colonna sono i diversi settori di pagamento, uno di questi potrebbe essere salario e se guardiamo a questo, questo è il salario 650, 1400, 1100, 3150 e se si guarda questo in termini di output, si vedrà che i salari o il lavoro o l'occupazione sono 650 entro il 1000. (Riferimento Slide Time: 9.53) E così quell' unità è, possiamo ottenere un coefficiente che è di 650 entro il 100 che è di 0,65 e 1400 entro il 2000 che è di 0,7. E questi rappresentano i fattori occupazionali o l'indice di occupazione per unità di denaro che spendiamo in quel settore. E questo potrebbe essere utile per esempio, se pensassimo in termini di, invece di carbone andiamo per le rinnovabili e andiamo per i fotovoltaici, possiamo vedere la crescita nei due diversi settori. Possiamo avere un fattore di occupazione in termini di rapporti, e poi vedere quanti posti di lavoro vengono creati, quanti posti di lavoro si perdono. E così che questo sia un modo interessante in cui possiamo osservarlo. (Riferimento Slide Time: 10.39) Così, che potremmo prendere, per esempio, i rapporti di questo e poi usare che per poi calcolare qual è la quantità di lavoro in condizioni diverse. Possiamo arrivare a fare un indice composito di energia. Per esempio, nel caso di US abbiamo visto la matrice di Input - Output per un anno particolare, possiamo anche disegnare come abbiamo visto, nelle lezioni iniziali abbiamo visto il Sankey o il diagramma di equilibrio energetico per il mondo e l'India e questi diagrammi rappresenteranno le proporzioni relative dei diversi campi e dei flussi in diversi settori e questo può essere poi convertito in … (Slide Time: 11.30) Così, potremmo avere l'input-output in termini di alcuni settori, dei settori energetici e dei settori non energetici. Così, potremmo creare una tabella di input-output ibrida dove la tua matrice di transazione ha unità energetiche e denaro. Allora, allora quello che succede è che quando ho una transazione dall'energia ad un altro settore, sarà in termini di valore aggiunto che viene fornito dall'acciaio. L'acciaio, il cemento o gli altri settori industriali chimici tutti sono messi in termini di milioni di rupie o milioni di dollari e l'energia potrebbe essere in megajoule, pita joule o kilowattora. Nel caso di esempio negli esempi di Miller e Blair ne hanno parlato in termini di BTU e dollari, Unità termica britannica. Quindi, quando abbiamo questo tipo di questo si chiama framework ibrido in uscita. Ricordati che questo è equivalente alla stessa cosa possiamo prendere l'ibrido, i termini energetici moltiplicati per il prezzo e poi convertirlo nella tabella di input-output convenzionale che avevamo visto prima, che sarebbe tutto in termini di denaro. E poi possiamo vedere la quantità di elettricità che è in denaro dato al settore dell'industria. Nel caso di un sistema ibrido, dove si ha energia, possiamo osservare l'uso energetico per milione di rupie di acciaio prodotte. E così, questo è quanto tempo, in quanto siamo coerenti in termini di unità che altrimenti possiamo andare avanti e fare lo stesso tipo di esempio. Quindi, per darvi un esempio, questo è di nuovo l'esempio tratto dal libro di testo. (Riferirsi Slide Time: 13.50) E ci sono due cose qui, c'è qualche uscita di alcuni prodotti che si chiamano widget e c'è energia e poi c'è una domanda finale, la domanda finale che abbiamo visto, FI e poi abbiamo la produzione totale. Così, in questo caso, se si vedono 10 milioni di dollari di widget utilizzati per i widget, per rendere il widget e 10 milioni di dollari di widget utilizzati per i 20 milioni di dollari per il settore energia e 70 è la domanda finale per il widget. Quindi, totale quando lo aggiungiamo, questo è di 100 milioni di dollari e in questo caso è il 30, questo è il 40 e questo è il 50, questo è il 120. Così, in quad BTU questo è dato in termini di questa può essere rappresentata anche la stessa fila. Ora questo è un milione di dollari e questo è in quad BTU nelle unità energetiche, questo sarà il 60, 80, 100, 240. Quindi, se si vede questo equivale ad un prezzo in termini di 30 entro il 60, il prezzo è di 0,5 milioni di dollari per quad BTU. E si potrebbe operare questo con i termini soldi, fare i calcoli, dopo avere ottenuto i risultati finali, usare questo fattore per inserirlo nel termine energetico. Così, possiamo muoverci senza sosta tra energia e denaro. Ovviamente un altro modo è che a volte si opera con un framework ibrido in uscita, ma dobbiamo solo ricordarlo che questi coefficienti avranno poi unità. Nel caso, nel caso normale, gli ausili sono tutti rapporti, che sono in termini di tra il 0 e il 1 e quindi che diventa un modo facile di farlo. (Riferirsi Slide Time: 16.40) Così, questo è in termini di essenza, poi abbiamo le seguenti matrici, la matrice normale che abbiamo parlato Zi plus f è uguale a x. Questo era il nostro finanziario e invece di questo ora abbiamo anche l'Ei, cioè l'energia più la domanda di energia è pari al totale g e poi potrebbe essere come potremmo scrivere questo. Così, q è un vettore di consegne di energia alla domanda finale totale e g è il fattore del consumo totale di energia. Così, potremmo operarlo in questo modo o potremmo operarlo nel normale input-output con i termini di denaro e poi fare il calcolo. (Riferirsi Slide Time: 17.28) Quindi, solo per darvi, se guardate potete guardare il libro di testo di Miller e Blair, ci sono diversi esempi di questo. Così, per esempio, ci sono questo tre settori, tre settori e un settore automobilistico. Quindi, hai petrolio greggio, petrolio raffinato, energia elettrica, e poi hai il petrolio grezzo che va per raffinato settore petrolico poi va, ad alcuni va al settore dell'energia elettrica, non c'è una domanda finale per il greggio, lo aggiungi che arriva a 10 milioni di dollari USA. Il petrolio raffinato, alcuni di esso vengono utilizzati nel settore del greggio e alcuni di esso, ovviamente, stanno entrando in questo e così via, quando lo si aggiunge, questo è il totale. E poi l'elettricità elettrica che entra in ognuno di questi settori e hanno, c'è una domanda finale per le automobili e poi questa è la produzione totale. (Riferimento Slide Time: 18.27) E uno potrebbe quindi convertirlo in termini di prezzo. E si possono ottenere in termini di BTU, questo è il tipo di matrice che verrà poi. Così, sta dividendo quelle unità di denaro dai prezzi. E vi preghiamo di ricordare, in una situazione, i prezzi dell'energia a diversi settori possono essere diversi e che possono essere configurati anche in questo quadro. (Riferirsi Slide Time: 18.58) Così è la situazione in termini di guardare gli esempi, diversi tipi di esempi in cui prendiamo in esame questi diversi settori, il settore energetico e quello automobilistico e poi la convertono in questo. (Riferimento Slide Time: 19.13) Anche noi, vi ho mostrato prima la tabella input-output dal libro di testo sull'analisi di Input - Output e simile tipo di tabella input-output è qui mostrata, che è ora un'unità ibrida e questa è l'unità ibrida ha transazioni milioni di dollari per il settore non energetico e in quads o 10 raccolti a 15 BTU per il settore energetico. Così, potete vedere l'olio di estrazione del carbone, il gas naturale, le utility di petrolio, le utilities di gas, tutte queste saranno in BTU. L'agricoltura chimica, l'estrazione mineraria, il trasporto e il riposo di comunicazione di economia sono tutti in termini di denaro e poi possiamo fare il se conoscessimo i prezzi, possiamo convertirlo in un aspetto a termine di denaro e poi fare. (Riferirsi Slide Time: 20.16) E così, abbiamo visto l'ultima volta, i numeri in termini di coefficienti diretti per il 2003. Vi preghiamo di ricordare che man mano che l'economia cambia, scoprirete che anche i coefficienti cambieranno. E così, quando si parla di analisi input-output, se si stanno assumendo coefficienti fissi che saranno validi solo per i tipi di calcoli a breve termine. Se si guardano calcoli a lungo termine e se la struttura cambia, è abbastanza probabile che ci saranno cambiamenti molto significativi. Anche quando ci confrontiamo, puoi prendere questo tavolo con i valori e confrontarlo con i 2003 coefficienti e scoprirete che ci sono alcuni cambiamenti in alcuni di questi coefficienti e in un periodo più lungo, vedrete che questi coefficienti cambiano abbastanza in modo significativo. Ad esempio, l'utilizzo di energia per l'industria può diminuire se ci sono stati miglioramenti significativi nell'efficienza energetica e in modo che quelli siano così che ci sono i coefficienti. (Riferirsi Slide Time: 21.30) E se si guarda ai coefficienti totali, ora questo è dopo che ci prendiamo quello stesso, se si prende questa matrice 2006 che avevamo ottenuto io meno A, prendete l'inverso di quello, che vi darà l'inverso Leontief. E scoprirete poi che questi coefficienti, abbiamo parlato dei coefficienti diagonali superiori a 1 e potete ricordare. Se ricordate il precedente nel 2003, questo valore era inferiore a questo, questo è ormai quasi 1,6 volte, e così via. Così, questo ti dà un'idea di come puoi usare questo e poi anche che queste cose cambiano. E questo solo per mostrarvi un'altra serie di dati, ecco i dati del 97. E si può vedere quando si prendono 97, 2003 e 2006, si può vedere abbastanza chiaramente ci sono differenze ragionevoli in tutto questo. (Riferirsi Slide Time: 22.16) E così, faremo un esempio prima di prendere quell' esempio, lasciate che vi parli di come questo può essere usato, per valutare l'impatto di diverse tipologie di possibilità per un determinato settore. Così, questo è uno dei giornali, uno dei lavori di ricerca fatto da uno dei nostri studenti di PhD e potete vedere questo articolo, potete guardarlo nel diario dell'energia. Si tratta di un quadro di modellazione integrato per l'economia energetica e la modellazione delle emissioni e questo è un caso di studio per l'India. (Riferimento Slide Time: 22.50) Quadro di modellazione integrato Così, in questo se si vede l'approccio che abbiamo avuto, abbiamo analizzato essenzialmente l'intensità delle emissioni, l'intensità delle emissioni è l'emissione per unità di PIL. E abbiamo rotto l'intensità di emissione nella differenza in termini di intensità energetica del Pil e contributo settoriale al Pil. Quindi, tipicamente quello che accade è in qualsiasi, in qualsiasi paese, il PIL proviene da un insieme di settori diversi. (Riferirsi Slide Time: 23.33) Quindi, se lo si guarda, tipicamente i settori più importanti sono l'industria, i servizi e l'agricoltura e in un lungo periodo, se si guarda all'India, per esempio, negli ultimi 10 - 20 anni si vedrà che la quota di agricoltura nel PIL è in calo. La quota di servizi è in aumento, la quota dell'industria più o meno rimane costante, lievi aumenta lievi diminuzioni. Allora, quando guardiamo a questo, quello che è successo è che la quota di servizi nel Pil totale è stata molto più alta di quanto, è cresciuta e rispetto a quella dell'industria e dell'industria è diminuita un po '. Ora, se si considera il fabbisogno energetico per l'industria e le industrie ad alta intensità energetica, quel fabbisogno energetico è molto più alto per milione di rupie di valore aggiunto rispetto a qualcosa nel settore dei servizi e del settore dei servizi, al massimo il vostro bisogno di qualcosa con l'energia per il condizionamento e il raffreddamento dello spazio. Ma nell'industria stiamo analizzando la manifattura e le trasformazioni e quindi questo è molto più energetico. (Riferimento Slide Time: 25:04) Framework di modellazione integrato Così, possiamo prima cosa fare un'analisi di decomposizione per vedere qual è la condivisione di quella che è la rottura della quota del contributo settoriale e il quanto dei miglioramenti dell'intensità energetica e poi abbiamo delle gamme per questi parametri. Questo viene dal passato e da quello abbiamo iniziato con un determinato anno base e poi fatto proiezioni per l'anno target. Così, quando abbiamo guardato la proiezione, abbiamo proiettato diversi scenari possibili per l'India in termini di crescita industriale, crescita dei servizi e crescita agricola. E basandosi su questo, abbiamo preso, abbiamo preso un modello input-output con alcuni coefficienti e poi, visto quando abbiamo guardato questo con il tipo di investimenti necessari abbiamo anche costruito un modello dettagliato per il settore dell'alimentazione. E per questo tipo di esigenza abbiamo stimato qual è la domanda di elettricità, poi abbiamo visto che tipo di nuove capacità devono essere aggiunte, cerchiamo di fare un modello di ottimizzazione sotto diversi scenari. E usando che abbiamo stimato qual è la domanda totale di beni e servizi e poi abbiamo gestito un metodo di input-output per modellare per vedere cosa accadrà in diversi settori e questo poi ci dà un'idea da vedere, abbiamo poi visto qual è l'impatto delle diverse classi domestiche e delle distribuzioni di reddito e reddito e se ricordate prima abbiamo parlato di uguaglianza e disuguaglianza nei redditi e abbiamo parlato dei coefficienti GINI. Così, dopo aver vagliato questo tipo di investimenti nel settore energetico, e se quanto è il governo e gli investimenti privati, basandosi su che cerchiamo di vedere quale sarà l'investimento negli altri settori e di conseguenza, cerchiamo di vedere l'impatto sulla distribuzione del reddito e del reddito. Quindi, questo è il metodo, è una serie di modelli accoppiati. Esiste un modello di ottimizzazione del settore energetico, c'è un input di modello e poi c'è un'analisi di decomposizione e diversi scenari. (Riferirsi Slide Time: 27:06) Così, sotto ognuno di questi scenari, identifichiamo per la prima volta diversi driver, abbiamo preso uno scenario di servizi elevati, scenario di alta industria e poi abbiamo esaminato l'investimento aggiuntivo, sia se si tratta, se l'investimento che è stato fatto, sono stati tagli proporzionali da ciascuno dei settori, oppure l'investimento aggiuntivo da tagli nel settore del welfare e poi nel settore energetico, abbiamo gestito 2 scenari in cui non c'è alcuna restrizione sulle emissioni e si va per il costo minimo o se ci sono limitazioni alle emissioni, e poi gli investimenti iniziali possono essere più alti. (Riferirsi Slide Time: 27:45) E in base a ciò potremmo vedere sotto questi scenari, cosa succede in termini di tassi di crescita e di reddito pro capite, e curiosamente possiamo vedere anche la differenza nel coefficiente GINI. Così, per esempio, in questo caso, nel caso in cui abbiamo più restrizioni sulle emissioni, vediamo che si ottiene una disuguaglianza leggermente superiore e questo è solo, i numeri non sono così importanti, si possono guardare i dettagli in carta, ma in sostanza, ti dà un'illustrazione di come l'analisi in uscita può essere usata per rispondere a what-if domande sugli impatti della politica. (Riferimento Slide Time: 28:27) Quindi, ecco l'idea di come questa analisi input-output possa essere utilizzata a livello aggregato o energetico. Ora, facciamo un esempio semplice e cerchiamo di risolvere e abbiamo già visto in entrambi i, nell'ultimo modulo così come in questo modulo come fare i calcoli. (Riferimento Slide Time: 00.24) Ora, facciamo questo per il, per questo esempio. Così, ci sono due settori qui riportati, l'agricoltura e il settore manifatturiero. (Riferirsi Slide Time: 00.38) Agricoltura, manifattura e così agricoltura, manifattura e diciamo che ne stiamo parlando in termini di termini di denaro, in milioni di rupie e di ciò che ha, la tabella parziale è stata data a voi delle transazioni. Così, le domande la, unità è di milioni o milioni di rupie indiane. Stiamo valutando un'economia di due settori con una tabella input-output come mostrato per 2017.We viene chiesto di compilare gli spazi vuoti nella tabella input-output, calcola la matrice A e la matrice L. (Rinvio Slide Time: 01.21) Poi dovremmo considerare due casi, uno è dove la domanda finale dell'agricoltura aumenta di 200 milioni di rupie nel 2018, mentre la domanda finale di manifattura rimane costante. Quindi, se l'agricoltura aumenta e la fabbricazione rimane costante, la seconda è dove la domanda finale agricola rimane costante mentre la domanda manifatturiera aumenta di 200 milioni di rupie, vogliamo confrontare i due casi in termini di tabelle input-output. L'output totale dell'economia è lo stesso in entrambi i casi e poi vogliamo anche chiederci in concetto, come possiamo usare la tavola input-output per calcolare l'impatto dell'occupazione di due diverse opzioni? (Riferimento Slide Time: 02.09) Quindi, facciamo questo esempio. Provate questo, è abbastanza semplice. È legato a qualunque cosa abbiamo fatto finora. Allora, avevamo questo è 300, 500, 800, 200, 400, 1500 e poi si ha il settore dei pagamenti e poi il totale. Ti viene dato, questo il valore è dato, settore dei pagamenti fuori. Questo è abbastanza semplice che abbiamo già visto questo. Possiamo riassumere questo up 300 plus 500, 800 più 800, 1600 questo sarà l'output totale qui. Ecco, 200 più 400, 600 più 1500, 2100 milioni di tonnellate. Ora, sappiamo che la colonna quando guardiamo all'agricoltura, l'agricoltura viene utilizzata per l'agricoltura, e queste sono transazioni qui. Quindi, i pagamenti totali in termini di salario, utili in tutto ciò che c'è deve essere tale che questa produzione totale sia la stessa. Quindi, questa produzione totale qui sarà di 1600, l'output totale qui sarà di 2100. Mentre sottriamo, possiamo prendere 1600 meno 500 e questo ci darà 1100. Allo stesso modo, quando guardiamo a questo, sarà il 2100 meno 900, è il 1200. Poi quando aggiungiamo questo, questo è il 8000, 2300 più 1000, 3300. Aggiungete questo, 2300 più 1000, 3300. Ora, questo due deve aggiungere e questo è chiaro. Quindi, 2100, 1600, 3700 più 3300 è 7000. 7000 milioni di tonnellate sono la produzione totale dell'economia. (Riferirsi Slide Time: 04.54) E ora vediamo la domanda che si è posta è vedere cosa succede se si cambia se questo aumento, se il, vediamo con la domanda dice che la domanda finale agricola aumenta di 200 milioni, la domanda finale di manifattura rimane costante. Prima di questo, ci viene chiesto di compilare gli spazi vuoti che abbiamo fatto. Calcola la matrice A e la matrice L. (Riferimento Slide Time: 05.05) Così, Una matrice è semplice. Analizziamo la matrice A, A matrice ci saranno 300 entro il 1600. Si tratta del 500 entro il 2100, questo è il 200 entro il 1600, il 400 entro il 2100. Quindi, questo arriva a 0,1875 e questo è il 0,2381, lo arrotondo solo. Questo è il 0,125. Questa è la matrice A. Ricordare la matrice F è 800 e 1500. (Riferimento Slide Time: 06.57) Così, quando guardiamo questa matrice A, ora possiamo calcolare I meno A, I minus A diventa 1 meno 0,1875 è 0,8125, 1 meno punto. Quindi, questo è meno 0,2381, questo è meno 0,125, 1 meno 0,1905, questo è 0,8095, questo è I meno A. Possiamo prendere l'inverso di questo e si può fare così. Non vi mostrerò tutti i passi, solo con i valori rounded-up, scoprirete che questo si sta rivelando essere 1,29, 0,38, 0,2. Si sta arrotondando; questo è quasi simile. Quindi, questo è il tuo I meno Un inverso e molto interessante questi sono gli elementi diagonali e quando ora si moltiplica questo, ormai il valore spento, cambieremo. il nuovo sarà il 800 diventerà il 1000 e questo resta il 1500. Possiamo moltiplicare questo e quello che troverete è Xnew, potete calcolare questo moltiplicato questo con questo e aggiungete questo e poi otterrete, ne otterrete 1858 e 2340. Ricordate la produzione totale l'ultima volta che abbiamo avuto questo, prima era il 1600 e il 2100. Quindi, entrambi sono aumentati e sono aumentati di importi diversi. Quindi, questo è aumentato del 258 e questo è aumentato del 220. Certo, l'aumento dell'agricoltura è l'aumento percentuale dell'agricoltura è più alto. (Riferimento Slide Time: 10.06) Utilizzando questo possiamo quindi fare il tavolo finale che abbiamo avuto. E vedrete che ora, agricoltura manifatturiera, agricoltura manifatturiera. Così, abbiamo i valori finali che abbiamo calcolato 1858, 2340. I coefficienti diretti rimarranno gli stessi, possiamo solo moltiplicarci per i coefficienti diretti per ottenere i valori esi e potrai incrociare quella e arrotondare, avrai 348 e qui avrai 509, che s 0,1875 nel valore che avevamo e poi questo è il 232, 408 domanda finale che avevamo era 1000, 800, 2000 e questo è il 1500. Quando aggiungete questo up dovreste ottenere 1509 più 348, ottenete lo stesso valore che avevamo 1858 e qui anche 19 e 2,1540, 1500 e questo arriva a, questo dovrebbe essere stato il valore di Xnew qui quando si moltiplica è 2140, 2340 è 2140. Quindi, abbiamo un leggero aumento del valore della produzione manifatturiera dal 2100 al 2140 ma un aumento significativo di questo. Quindi, questo è il 2140. Ora quando guardiamo al settore dei pagamenti, otteniamo questo come sottrazione, prendiamo questo come 1858, 2140 questo rimarrà costante. La restante parte di 1000. Quindi, allora questo è il 2000 e il 1500, 3500 e questi valori otterremo come 1277 e questo è il 1223. Quando aggiungiamo questo up, questo arriva a 3600 e quando aggiungiamo questo totale otterremo un totale di 75, 58, 48, 98, 7598. Ora basta paragonarlo con quello che avevamo prima. Questo era il 7000, 3300, 2100, 1600. Questo è diventato ormai il 7598, se si guarda alla crescita della produzione complessiva, questo è del 7598 entro il 7000. È inferiore al 10, si può, possiamo calcolare l'importo 598 entro il 7000 che è la crescita percentuale. (Riferimento Slide Time: 13.44) Dunque, guardiamo alla sezione b, dove ora teniamo la domanda finale agricola rimanente costante mentre la domanda manifatturiera aumenta di 200 milioni di rupie. Quindi, la domanda è se un aumento di 200 milioni di rupie nella domanda finale agricola. Questo è quello che abbiamo visto l'ultima volta e invece di questo teniamo che la costante e la manifattura aumenti del 200. (Rinvio Slide Time: 14.09) Così, ora la domanda finale che stiamo guardando sarà di 800 milioni di rupie per l'agricoltura e l'industria aumenta dal 1500 al 1700. Così, possiamo prendere questo pre - moltiplicarsi per l'inverso che avevamo e che sarà di 0,20, 1,29 moltiplicato per 800, 1700. Questo ci darà il valore di Xnew e potrai moltiplicare 1,29 in 800, più 0,38 in 1700 e vedrai che questo uscirà per essere 1676 è la produzione finale totale del settore agricolo. E per il settore industriale, questo sarà da 0,2 a 800, più 1,29 a 1700, questo uscirà per il 2358. Questo è ora Xnuovo.