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Então, continuamos com este módulo em que vamos seguir adiante com análise de saída de input-output. No módulo anterior olhamos para o básico da análise de input-output, olhamos para a formulação inicial de Leontief, também dissemos que em uma economia quando falamos de vários setores diferentes, uma produção de um setor é usada nos outros setores e também é então usada para atender à demanda final. Quando olhamos para isso, isso e somamos para cada setor obtemos um conjunto de interações entre os diferentes setores e isso é representado, através das matrizes que criamos. Nós, então, para a input-output dissemos que a exigência de nos deixar dizer que o aço para automóveis depende da produção total dos automóveis e deste requisito, essa correlação é assumida como linear. Assim, com constantes lineares quando temos os coeficientes diretos, criamos uma equação matricial. É um conjunto de equações lineares nas variáveis n e com isso, podemos perceber que se a demanda final por uma vez nosso setor aumenta, o que acontece com o resto disso. Então, conversamos então sobre dois conjuntos de coeficientes, o coeficiente direto, que é a exigência direta, digamos de aço para agricultura ou aço para eletricidade ou produção agrícola para produtos químicos e então temos o total que é direto mais indireto e fizemos isso ao criar a matriz criando a matriz inversa de índice de Leontief, e então que se relaciona com a demanda final. De modo que qualquer alteração na demanda final resulta em um requisito correspondente ou uma mudança na saída dos diferentes setores. Quando criamos aquela matriz, vimos que os elementos diagonais da matriz são maiores do que 1 que é uma espécie de intuitivo. Porque, se precisarmos de uma determinada quantidade final de demanda por aço, por causa dessa demanda final de aço para produzir que precisaremos de outros produtos químicos, precisaremos de eletricidade, para isso os produtos químicos e essa eletricidade novamente precisamos de uma certa quantidade de aço. Por isso, quando nós dois que se levantam, veremos que para os elementos diagonais todos serão maiores que 1. Agora para levar isso adiante, apenas para ilustrar isso do livro de Miller e Blair sobre análise de saída de input-output, gostaria de apenas mostrar alguns exemplos de agregado para uma tabela de saída de input-output do país e o que eles significam. (Consulte O Slide Time: 3:13) Então, este é o EUA, esta é a matriz A que falamos sobre isso é A ij para os EUA e este é um setor de 7 7 por matriz de 7 se você puder ver. Se você olhar para isso, deixe-me apenas pegar o ponto laser. Você pode ver pela agricultura, de 1 1 são os produtos agrícolas sendo usados para a agricultura. Em seguida, produtos agrícolas sendo usados para mineração para construção civil para manufatura, para comércio, transporte, utilitários, para serviços e outros e mineração similarmente para essa manufatura para uma variedade de coisas e serviços indo para uma variedade de coisas e assim, você pode ver todos estes estão entre 0 e 1 e este é o total. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 4:18) Agora, quando tiramos esta matriz Uma matriz, podemos anotar para esta matriz, podemos calcular eu menos A e então pegar o inverso disso e que lhe dá a matriz de que estamos falando, esta é a matriz inversa que estamos olhando e esta é a matriz L. Então, esta é a matriz que calculamos. Se você olhar, este é o inverso de Leontief de que estamos falando. Agora você vê os elementos diagonais, a agricultura é de 1,26, o que significa que um aumento da demanda final da agricultura por 1 unidade resulta em uma exigência geral líquida de aumento do produto agrícola até 1,26. Porque um aumento da agricultura exige todos os outros insumos dos outros setores, que mais uma vez, por sua vez, exigem os montantes provenientes da agricultura. Assim você pode ver todos os elementos diagonais 1,26, 1,07, 1,0047, 1,34, 1,008, 1,41, 1,03, todos os elementos diagonais são maiores que 1. Todos os elementos off-diagonal são inferiores a 1 eles estão entre 0 e 1. E assim esta é a matriz L. Poderíamos então pegar a matriz L e ver o que acontece quando você se altera as demandas finais. Então, a suposição no método de saída de input-output é que esses coeficientes são estáticos, e esses coeficientes permanecem constantes. (Consulte O Slide Time: 5:54) Agora só para dar uma ideia disso, nós também poderíamos representar … Veja todos estes, quando falamos sobre essas tabelas de input-output, estas foram todas representadas em unidades monetárias. Também foi possível que possamos conversar em termos das unidades físicas em termos de bushels e toneladas. Portanto, se você está olhando, vamos dizer milho ou agricultura em bushels de milho, e se você está olhando para nos deixar dizer petróleo, toneladas de óleo. Se tivemos um exemplo, em que se trata de uma quantidade física, dissemos que 75 bushels de milho são usados no setor agrícola, 250 é usado no setor manufatureiro e 175 é a demanda final. Então, a demanda total é de 500. Da mesma forma, 40 toneladas são usadas na agricultura, 20 toneladas usadas aqui 340 toneladas e 400 toneladas. Então, se você olhar para isso então se tivéssemos um preço em dólares por unidade física que significa dólares 2 por bushel e dólares 5 por tonelada, o n nós poderíamos multiplicar cada uma dessas unidades, 75 em 2, 250 em 2 e assim por diante para que você consiga isso em termos de dinheiro e então o que obtemos é essa é a matriz convencional que nós tínhamos usado para a análise de saída de input-output, então podemos fazer a análise normal em termos do inverso de Leontief e fazer os cálculos, podemos obter os coeficientes e estes serão todos nos termos monetários. Poderíamos também voltar atrás e se você ver isso, este 150, 200, 500, 100 que conseguimos depois de multiplicarmos isso, se mudarmos as unidades físicas revisadas de medidas para refletir o preço, então isso se torna, esta é a matriz que conseguimos ser convertida em termos físicos. Isso significa que agora temos isso como 150, 500, 350, 1000. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 8:11) Em termos físicos, agora, isso está em rúpias ou dólares neste exemplo é quando dólares isto é, 1 dólar é o custo de meio de bushel por unidade preço. Então, fisicamente isso representa meio bushel e isso é um físico e este se você olhar para ele em tons 1700, 2000 e este é 1 ton quinto. Então, podemos nos mover entre termos físicos e monetários e há certos casos em que também podemos olhar para isso em termos da unidade híbrida, onde você tem tanto termos físicos quanto monetários. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 9:06) Agora, podemos ter neste site, se você se lembrar na coluna, a última linha na coluna são os diferentes setores de pagamento, um deles poderia ser os salários e se olarmos para isso, este são os salários 650, 1400, 1100, 3150 e se você olhar isso em termos de saída, verá que os salários ou o trabalho ou o emprego é de 650 até 1000. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 9:53) E, portanto, essa unidade é, podemos obter um coeficiente que é de 650 por 100 que é de 0,65 e de 1400 por 2000 que é de 0,7. E estes estão a representar os factores de emprego ou o índice de emprego por unidade do dinheiro que estamos a gastar nesse sector. E isso pode ser útil para a instância, se estivarmos pensando em termos de, em vez de carvão vamos para as energias renováveis e vamos para fotovoltaicos, podemos ver o crescimento nos dois setores diferentes. Podemos ter um factor de emprego em termos de rácios, e depois ver quantos postos de trabalho estão a ser criados, quantos postos de trabalho estão a ser perdidos. E, para isso, essa é uma maneira interessante em que podemos olhar para isso. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 10:39) Então, que poderíamos tomar, por exemplo, as proporções deste e então utilizar que para então calcular qual é a quantidade de mão de obra em condições diferentes. Podemos vir a fazer um índice composto de energia. Por exemplo, no caso dos EUA, vimos a matriz de Entrada-Saída para um determinado ano, podemos também desenhar como vimos, nas palestras iniciais, vimos o diagrama Sankey ou o diagrama de equilíbrio de energia para o mundo e a Índia e estes diagramas representarão as proporções relativas dos diferentes campos e os fluxos em diferentes setores e este pode ser então convertido em … (Consulte o Tempo de deslizar: 11:30) Assim, poderíamos ter a input-output em termos de alguns setores, dos setores de energia e de setores não energéticos. Assim, poderíamos criar uma tabela de input-output híbrida onde sua matriz de transações possui unidades de energia e dinheiro. Então, então o que acontece é que quando eu tiver uma transação da energia para outro setor, ela será em termos do valor adicionado que é fornecido pelo aço. O aço, o cimento ou os demais setores industriais químicos todos eles são colocados em termos de milhões de rúpias ou milhões de dólares e a energia poderia estar em megajoules, pita joules ou quilowatts-hora. No caso de no exemplo de Miller e Blair, eles falaram disso em termos de BTU e dólares, a unidade térmica britânica. Então, quando temos esse tipo disso é chamado de framework de input-output híbrido. Por favor, lembre-se que isso é equivalente à mesma coisa que podemos levar o híbrido, os termos de energia multiplicados pelo preço e depois convertê-lo na tabela convencional de input-output que tínhamos visto anteriormente, o que seria tudo em termos de dinheiro. E aí podemos ver a quantidade de eletricidade que está em dinheiro dada ao setor da indústria. No caso de um sistema híbrido, onde você tem energia, podemos observar o uso de energia por milhão de rúpias de aço produzido. E assim, isso é tão longo, já que somos consistentes em termos das unidades que podemos de outra forma ir em frente e fazer o mesmo tipo de exemplo. Então, para apenas dar um exemplo, este é novamente o exemplo do livro diditoado. (Consulte O Slide Time: 13:50) E há duas coisas aqui, há alguma saída de alguns produtos que são chamados de widgets e há energia e então há uma demanda final, demanda final que vimos, FI e então temos a saída total. Por isso, neste caso, se você vir 10 milhões de dólares de widgets sendo usados para os widgets, por fazer o widget e 10 milhões de dólares de widgets serem usados para os 20 milhões de dólares para o setor de energia e 70 é a demanda final para o widget. Então, total quando a adicionamos, isto é 100 milhões de dólares e neste caso, são 30, isto é 40 e este é 50, este é 120. Então, em quad BTU isso é dado em termos disso pode a mesma linha também pode ser representada. Agora isso é de milhões de dólares e este está em quad BTU em unidades de energia, este será 60, 80, 100, 240. Então, se você ver isso é equivalente a um preço em termos de 30 até 60, o preço é de 0,5 milhões de dólares por quad BTU. E pode-se operar isso com os termos do dinheiro, fazer os cálculos, depois de obtermos os resultados finais, usar esse fator para conseguir entrar no termo de energia. Assim, podemos mover-nos perfeitamente entre a energia e o dinheiro. É claro que outra forma é às vezes você operar com um framework de input-output híbrido, mas só temos que lembrar disso que esses coeficientes terão então unidades. No caso, no caso normal, os auxílios são todos os rácios, que são em termos de entre 0 e 1 e, por isso, então isso se torna uma maneira fácil de fazer isso. (Consulte O Slide Time: 16:40) Então, isto é em termos de essência, temos então as matrizes a seguir, a matriz normal que conversamos Zi mais f é igual a x. Este foi o nosso financeiro e, em vez disso, temos também o Ei, que é a energia mais a demanda de energia é igual ao total g e então poderia ser assim que poderíamos escrever isso. Então, q é um vetor de entregas de energia para a demanda final total e g é o fator do consumo total de energia. Então, nós poderíamos operá-lo desta forma ou poderíamos operá-lo na input-output normal com os termos de dinheiro e depois fazer o cálculo. (Consulte O Slide Time: 17:28) Então, só para te dar, se você olhar para você pode olhar para o livro didata de Miller e Blair, há vários exemplos disso. Por isso, por exemplo, há este setor de três setores, três setores e um setor automobilístico. Então, você tem petróleo bruto, petróleo refinado, energia elétrica, e então você tem o petróleo bruto vai para o setor de petróleo refinado então ele vai, parte vai para o setor de energia elétrica, não há uma demanda final para o petróleo bruto, você agrega isso que chega a 10 milhões de dólares americanos. Petróleo refinado, alguns dele estão sendo usados no setor de petróleo bruto e alguns dele, é claro, estão indo para isso e assim por diante, quando você agrega, este é o total. E então a eletricidade de energia elétrica indo para cada um desses setores e eles têm, há uma demanda final por automóveis e então esta é a produção total. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 18:27) E um poderia então converter isso em termos de preço. E você pode obtê-los em termos de BTU, este é o tipo de matriz que então virá. Então, está dividindo essas unidades de dinheiro pelos preços. E, por favor, lembre-se de que, em uma situação, os preços da energia para diferentes setores podem ser diferentes e que podem ser configurados também nesse quadro. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 18:58) Então, essa é a situação em termos de olhar para os exemplos, diferentes tipos de exemplos em que levemos esses diferentes setores, o setor de energia e o setor automobilístico e depois converte-o nisso. (Consulte Slide Time: 19:13) Nós também, mostrei mais cedo a tabela de input-output do manual sobre a análise de Entrada-Saída e semelhante tipo de tabela de saída de input-output é mostrado aqui, que agora é uma unidade híbrida e esta é unidade híbrida tem transações milhões de dólares para o setor de não energia e em quads ou 10 elevado a 15 BTU para o setor de energia. Então, você pode ver o petróleo minando petróleo, gás natural, utilitários de petróleo, utilitários de gás, todos estes estarão em BTU. A agricultura química, a mineração, o transporte e o descanso de comunicação da economia vão estar todos em termos de dinheiro e depois podemos fazer o se conhecermos os preços, podemos convertá-lo em um aspecto de termo de dinheiro e depois fazer. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 20:16) E assim, vimos na última vez, os números em termos de coeficientes diretos para 2003. Por favor, lembre-se que à medida que a economia muda, você descobrirá que os coeficientes também mudarão. E assim, quando falamos de análise de saída de input-output, se você está tomando coeficientes fixos que serão válidos apenas para tipos de cálculos de curto prazo. Se você estiver olhando para cálculos de longo prazo e se a estrutura mudar, é bastante provável que haja mudanças muito significativas. Mesmo quando comparamos, você pode pegar essa tabela com os valores e compará-lo com os 2003 coeficientes e você descobrirá que há algumas alterações em alguns desses coeficientes e ao longo de um período mais longo, você verá que esses coeficientes mudam bastante significativamente. Por exemplo, o uso de energia para a indústria pode diminuir se houve melhoras significativas na eficiência energética e para que essas sejam assim são como há coeficientes. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 21:30) E se você olhar o total de coeficientes, agora isso é depois que tiramos esse mesmo, se você pegar essa matriz de 2006 que nós tínhamos eu menos A, pegue o inverso disso, que lhe dará o inverso de Leontief. E você vai encontrar então que esses coeficientes, nós falamos sobre os coeficientes diagonais sendo maiores que 1 e você pode se lembrar. Se você se lembra do anterior, em 2003, esse valor era menor do que este, isto agora é quase 1,6 vezes, e assim por diante. Então, isso dá uma ideia de como você pode usar isso e depois também que essas coisas mudam. E isso é só para mostrar a você outro conjunto de dados, este são os dados de 97. E você pode ver quando você pegar 97, 2003 e 2006, você pode ver com bastante clareza haver diferenças razoáveis em tudo isso. (Consulte O Slide Time: 22:16) E assim, vamos dar um exemplo antes de tomarmos esse exemplo, deixe-me falar com você sobre como isso pode ser usado, para avaliar o impacto de diferentes tipos de possibilidades para um determinado setor. Então, esse é um dos papéis, um dos trabalhos de pesquisa feitos por um de nossos alunos de doutorado e você pode ver esse papel, você pode olhar para cima no diário de energia. Trata-se de um quadro de modelagem integrada para a economia de energia e modelagem de emissões e este é um estudo de caso para a Índia. (Consulte Slide Time: 22:50) Estrutura de Modelagem Integrada Então, nisso se você ver a abordagem que nós tivemos foi, nós essencialmente olhamos para a intensidade de emissões, a intensidade de emissões é a emissão por unidade do PIB. E rompermos a intensidade de emissão na diferença em termos de intensidade energética do PIB e da contribuição setorial para o PIB. Então, tipicamente o que acontece é em qualquer um, em qualquer país, o PIB vem de todo um conjunto de diferentes setores. (Consulte O Slide Time: 23:33) Então, se você olhar para ele, tipicamente os setores mais importantes são a indústria, os serviços e a agricultura e ao longo de um longo período, se você olhar para a Índia, por exemplo, ao longo dos últimos 10-20 anos, você verá que a parcela da agricultura no PIB vem declinando. A participação dos serviços tem vindo a aumentar, a parte da indústria mais ou menos continua constante, ligeiro aumento ligeiro decrescente. Por isso, quando olhamos para isso, o que aconteceu é que a participação de serviços no PIB total foi muito maior do que, cresceu e, em comparação com a indústria e a participação da indústria, diminuiu um pouco. Agora, se você olhar para o requisito de energia para a indústria e as indústrias de alto consumo intensivo de energia, esse requisito de energia é muito mais elevado por milhão de rúpias de valor adicionado em comparação com algo no setor de serviços e no setor de serviços, no máximo sua necessidade algo com a energia para o ar-condicionado e refrigeração espacial. Mas, na indústria, estamos olhando para a manufatura e as transformações e para isso é muito mais intensivo de energia. (Consulte Slide Time: 25:04) Estrutura de Modelagem Integrada Então, podemos a primeira coisa é fizemos uma análise de decomposição para ver qual é a parcela do que é o rompião da parcela da contribuição setorial e o quanto das melhorias de intensidade de energia e então conseguimos intervalos para esses parâmetros. Isso é do passado e a partir disso começamos com um determinado ano-base e depois fizemos projeções para o ano-alvo. Por isso, quando olhamos para a projeção, projetamos diferentes cenários possíveis para a Índia em termos de crescimento industrial, crescimento de serviços e crescimento agrícola. E com base nisso, nós conseguimos, pegamos um modelo de input-output com alguns coeficientes e depois, vimos quando olhamos para isso com o tipo de investimentos necessários nós também construímos um modelo detalhado para o setor de energia. E para este tipo de exigência estimamos o que é a demanda de eletricidade, então vimos que tipo de novas capacidades têm de ser adicionadas, tentamos fazer um modelo de otimização sob diferentes cenários. E usando que estimamos qual é a demanda total de bens e serviços e então executamos um método de input-output para modelar para ver o que vai acontecer em diferentes setores e este então nos dá uma ideia para ver, vimos então qual é o impacto de diferentes classes familiares e das distribuições de renda e renda e se você se lembra mais cedo falamos sobre igualdade e desigualdade na renda e conversamos sobre os coeficientes de GINI. Então, depois de olhar para esse tipo de investimentos no setor de energia, e se o quanto é o governo e o investimento privado, com base nisso tentamos ver qual será o investimento nos outros setores e como resultado disso, tentamos ver o impacto na distribuição de renda e renda. Então, este é o método, é um conjunto de modelos acoplados. Há um modelo de otimização do setor de energia, há uma entrada de modelo e depois há uma análise de decomposição e cenários diferentes. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 27:06) Então, sob cada um desses cenários, nós primeiro identificamos diferentes motoristas, pegamos um cenário de serviços altos, cenário de alta indústria, e então olhamos para o investimento adicional, seja se for, se o investimento que é feito, foram os cortes proporcionais de cada um dos setores, ou o investimento adicional de cortes no setor de previdência e depois no setor de energia, nós corremos 2 cenários em que não há restrição de emissões e vamos pelo custo mínimo ou se há restrições de emissões, e então os investimentos iniciais podem ser maiores. (Consulte O Slide Time: 27:45) E com base nisso poderíamos ver sob esses cenários, o que acontece em termos das taxas de crescimento e da renda per capita, e curiosamente também podemos ver a diferença do coeficiente de GINI. Então, por exemplo, neste caso, no caso em que temos mais restrições de emissões, vemos que ela resulta em uma desigualdade um pouco maior e isso é apenas, os números não são tão importantes, você pode observar os detalhes no papel, mas basicamente, ele te dá uma ilustração de como a análise de saída de input-output pode ser usada para responder pelo what-if perguntas sobre os impactos da política. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 28:27) Então, essa é a ideia de como essa análise de saída de input-output pode ser usada no nível agregado ou no setor de energia. Agora, vamos pegar um exemplo simples e tentar resolver e já vimos em ambos o, no último módulo assim como neste módulo como fazer os cálculos. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 00:24) Agora, deixe-nos fazer isso para o, para este exemplo. Então, há dois setores dados aqui, a agricultura e o setor manufatureiro. (Consulte O Slide Time: 00:38) Agricultura, manufatura e assim agricultura, manufatura e vamos dizer que estamos falando disso em termos de dinheiro, em milhões de rúpias e o que tem, a tabela parcial foi dada a você das transações. Então, as perguntas a, unidade é de milhões ou milhões de rúpias indianas. Estamos considerando uma economia de dois setores com uma tabela de saída de input-output como mostrado para 2017.We são solicitados a preencher os espaços em branco na tabela de saída de input-output, computar a matriz A e a L matriz. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 01:21) Em seguida, devemos considerar dois casos, um é onde a demanda final de agricultura aumenta em 200 milhões de rúpias em 2018, enquanto a demanda final por manufatura permanece constante. Assim, se a agricultura aumenta e a fabricação permanece constante, a segunda é onde a demanda final agrícola permanece constante enquanto a demanda de manufatura aumenta em 200 milhões de rúpias, queremos comparar os dois casos em termos das tabelas de saída de input-output. Será que a produção total da economia é a mesma em ambos os casos e então também queremos perguntar em conceito, como podemos utilizar a tabela de input-output para computar o impacto do emprego de duas opções diferentes? (Consulte O Tempo De Deslizamento: 02:09) Então, vamos fazer este exemplo. Por favor, tente isso, é bastante simples. Está relacionado com o que fizemos até agora. Então, nós tínhamos isso são 300, 500, 800, 200, 400, 1500 e então você tem o setor de pagamento e depois o total. É dado a você, este o valor é dado, setor de pagamento fora. Isso é bastante direto nós já vimos isso. Podemos somar este up 300 mais 500, 800 mais 800, 1600 esta será a saída total aqui. Aqui, 200 mais 400, 600 mais 1500, 2100 milhões de toneladas. Agora, sabemos que a coluna quando estamos olhando para a agricultura, a agricultura está sendo usada para a agricultura, e essas são transações aqui. Então, o total de pagamentos em termos de salários, lucros em tudo o que existe deve ser tal que essa produção total seja a mesma. Então, essa saída total aqui será de 1600, a produção total aqui será de 2100. À medida que subtramos, podemos pegar 1600 menos 500 e isso nos dará 1100. Da mesma forma, quando olhamos para isso, vai ser 2100 menos 900, é 1200. Depois, quando somamos isso, este é 8000, 2300 mais 1000, 3300. Acrescentemos este up, 2300 mais 1000, 3300. Agora, este dois tem que se somar e isso é claro. Então, 2100, 1600, 3700 mais 3300 é 7000. 7000 milhões de toneladas é a produção total da economia. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 04:54) E agora vamos ver a pergunta que foi feita é ver o que acontece se mudarmos se esse aumento, se o, nos deixa ver com a pergunta diz que a demanda final agrícola aumenta em 200 milhões, a demanda final por manufatura permanece constante. Antes disso, somos solicitados a preencher os espaços em branco que fizemos. Computar a matriz A e a matriz L. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 05:05) Então, Uma matriz é direta. Olhemos para a matriz A, Uma matriz vai ser de 300 até 1600. Isso é de 500 até 2100, isso é de 200 por 1600, 400 até 2100. Então, isso sai para ser 0,1875 e este é 0,2381, eu vou apenas arredondar. Este é 0,125. Esta é a matriz A. Lembre-se que a matriz F é 800 e 1500. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 06:57) Então, quando olhamos para esta matriz de A, podemos agora calcular eu menos A, eu menos A torna-se 1 menos 0,1875 é 0,8125, 1 menos ponto. Então, este é menos 0,2381, este é menos 0,125, 1 menos 0,1905, isto é 0,8095, este é eu menos A. Podemos tirar o inverso disso e você pode fazer isso. Não vou mostrar todos os passos, você só com os valores redondos, descobrirá que isso está virando o 1,29, 0,38, 0,2. Está arredondando; isto é quase semelhante. Então, este é o seu eu menos Um inverso e muito interessante estes são os elementos diagonais e quando você agora multiplicar isso, por agora o valor desligado, mudaremos. novo vai ser 800 vai se tornar 1000 e este permanece como 1500. Nós podemos multiplicar isso e o que você vai encontrar é Xnew, você pode calcular isso multiplique isso com isso e adicionar isso e depois você conseguir, você terá 1858 e 2340. Lembre-se da produção total da última vez que tivemos isso foi, mais cedo foram 1600 e 2100. Então, ambos aumentaram e aumentaram em quantidades diferentes. Então, isso é aumentado em 258 e isso é aumentado em 220. É claro que o aumento da agricultura é o aumento percentual da agricultura é maior. (Consulte O Slide Time: 10:06) Usando isso podemos então fazer a tabela final que tivemos. E você vai ver isso agora, manufatura de agricultura, manufatura de agricultura. Então, nós temos os valores finais que calculamos 1858, 2340. Os coeficientes diretos permanecerão os mesmos, podemos apenas multiplicar pelos coeficientes diretos para obter os valores de ese e você pode cruzá-los e arredondar, você obterá 348 e aqui você obterá 509, que s 0,1875 no valor que tínhamos e então este é 232, 408 demanda final que tínhamos foi 1000, 800, 2000 e isto é 1500. Quando você somar isso você deve obter 1509 mais 348, você recebe o mesmo valor que nós tínhamos 1858 e aqui também 19 e 2,1540, 1500 e isso vem para, este deveria ter sido o valor de Xnovo aqui quando você multiplicá-lo é 2140, 2340 é 2140. Então, nós temos um ligeiro aumento no valor da, produção de manufatura de 2100 para 2140 mas aumento significativo nisso. Então, isso é 2140. Agora quando olhamos para o setor de pagamentos, obtemos isso como a subtração, leve isso como 1858, 2140 esta permanecerá constante. A parte restante de 1000. Então, então isso é 2000 e 1500, 3500 e esses valores receberemos como 1277 e este é 1223. Quando somarmos isso, isso sai a ser 3600 e quando somarmos este total, obteremos um total de 75, 58, 48, 98, 7598. Agora é só comparar isso com o que tínhamos antes. Este foi 7000, 3300, 2100, 1600. Isso agora se tornou 7598, se você olhar para o crescimento da produção geral, isso é de 7598 até 7000. É menos de 10 por cento, você pode, podemos calcular o montante de 598 até 7000 que é o crescimento percentual. (Consulte O Tempo De Deslizamento: 13:44) Então, olhemos para a seção b, onde agora mantemos a demanda final agrícola permanecendo constante enquanto a manufatura demanda aumenta em 200 milhões de rúpias. Então, a questão é saber se um aumento de 200 milhões de rúpias na demanda final agrícola. Foi o que vimos da última vez e, em vez disso, mantemos que a constante e a manufatura aumenta em 200. (Consulte O Slide Time: 14:09) Então, agora a demanda final que estamos olhando vai ser de 800 milhões de rúpias para a agricultura e a indústria aumenta de 1500 para 1700. Então, podemos levar isso pre-multiplicar pelo inverso que tivemos e que vai ser 0,20, 1,29 multiplicado por 800, 1700. Isso nos dará o valor de Xnovos e você pode multiplicar 1,29 em 800, mais 0,38 em 1700 e verá que isso sai a ser 1676 é a produção final total do setor agrícola. E para o setor industrial, este será de 0,2 em 800, mais 1,29 em 1700, isso vai sair a ser de 2358. Este é agora Xnew.