Непараметрическая граница производственных возможностей  в вычислимой модели частичного равновесия

Создана вычислимая экономико-математическая модель частичного равновесия, в которой функции предложения рассчитываются непосредственно в ходе ее решения на основе данных о непараметрических границах производственных возможностей поставщиков. В отличие от обычных моделей частичного равновесия модель такого типа не сталкивается с трудностями определения параметров функций предложения, повышает объективность и достоверность результатов моделирования. Она позволяет исследовать влияние на рынки изменений в объемах ресурсов, технологиях производства, климатических условиях, причем не требуется вводить предположения о влиянии указанных изменений на функцию предложения, проверка которых трудна и не всегда возможна. Удовлетворительные вычислительные свойства модели достигаются при помощи представления непараметрической границы производственных возможностей в форме системы неравенств, построенной в соответствии с теорией двойственности, в отличие от традиционной формы задачи линейного программирования. Приводятся результаты применения разработанной модели для анализа изменения цен на рынках скота и птицы, молока и зерна в субъектах Российской Федерации в границах 2013 г. (с учетом транспортных связей между ними, природно-сельскохозяйственного зонирования и фактора случайности) в случае частичного задействования существующих резервов улучшения территориально-отраслевой структуры сельского хозяйства России.

Ключевые слова

вычислимая модель, частичное равновесие, анализ политики, теория двойственности, непараметрическая граница производственных возможностей, аграрные рынки, объемы продаж, цены.

Получено

21.10.2019

Дата публикации

16.12.2019

Кол-во символов

31129

Цитировать

ГОСТ	Светлов Н. М. Непараметрическая граница производственных возможностей в вычислимой модели частичного равновесия // Экономика и математические методы – 2019. – Tом 55. – Номер 4 C. 104-116 [Электронный ресурс]. URL: https://emm.jes.su/S042473880006779-5-1 (дата обращения: 19.04.2024). DOI: 10.31857/S042473880006779-5
MLA	Svetlov, Nikolai "Non-Parametric Production Frontier in a Computable Partial Equilibrium Model." Ekonomika i matematicheskie metody 55.4 (2019):104-116. DOI: 10.31857/S042473880006779-5
APA	Svetlov N. (2019). Non-Parametric Production Frontier in a Computable Partial Equilibrium Model. Ekonomika i matematicheskie metody 55(4), pp.104-116 DOI: 10.31857/S042473880006779-5

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 959

Оценка читателей: голосов 0

1. Бородин К.Г. (2018). Оценка влияния продовольственного эмбарго и экономических санкций на товарные рынки (на примере рынков мяса) // Экономика и математические ме-тоды. № 4. С. 41–59.

2. Глазьев С.Ю. (2010). Стратегия опережающего развития России в условиях глобаль-ного кризиса. М.: Экономика.

3. Дементьев В.Е. (2009). Догоняющее развитие через призму теории «длинноволновой» технологической динамики: аспект «окон возможностей» в кризисных условиях // Россий-ский экономический журнал. № 1–2. С. 34–48.

4. Кардаш В.А. (1977). Об одном подходе к постановкам стохастической задачи оптими-зации производства // Экономика и математические методы. № 6. С. 1312–1316.

5. Макаров В.Л. (1999). Вычислимая модель российской экономики. Препринт WP/99/069. М.: ЦЭМИ РАН.

6. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сулакшин С.С. (2007). Применение вычислимых мо-делей в государственном управлении. М.: Научный эксперт.

7. Полбин А.В., Дробышевский С.М. (2014). Построение динамической стохастической модели общего равновесия для российской экономики. М.: Изд-во Института Гайдара.

8. Прокопьев М.Г. (2015). Классификация и математические аспекты разработки моде-лей частичного равновесия // Региональные проблемы преобразования экономики. № 6. С. 88–95; № 7. С. 83–91.

9. Прокопьев М.Г. (2016). Калибровка эластичностей: теоретические предпосылки и практическая реализация // Региональные проблемы преобразования экономики. № 9. С. 153–164.

10. Светлов Н.М. (2016). Методология моделирования агропродовольственной политики в условиях евразийской интеграции // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной акаде-мии. № 3. С. 106–126.

11. Светлов Н.М., Сахарова В.Н., Кубышина Н.А. (2013). Моделирование многоэтапно-го процесса принятия решений в сельскохозяйственной организации. М.: ИНФРА-М. 142 с.

12. Сиптиц С.О., Романенко И.А., Соболев О.С., Евдокимова Н.Е., Рыбакова Р.А., Ко-стусяк В.М., Егорова О.Д. (2015). Отчет о НИР «Разработать базы данных региональных агропродовольственных систем, содержащие инструментарий для оценки их эффективности и устойчивости». М.: ВИАПИ им. А.А. Никонова.

13. Abler D. (2007). Approaches to Measuring the Effects of Trade Agreements // Journal of In-ternational Agricultural Trade and Development. No. 3. P.155–171.

14. Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. (1984). Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis // Management Science. Vol. 30. P. 1078–1092.

15. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. (1978). Measuring the Efficiency of Decision Mak-ing Units // European Journal of Operational Research. No. 2. P. 429–444.

16. Dantzig G., Orden A. (1953). Duality Theorems. U.S. Air Force. Project RAND. Research memorandum. Notes on Linear Programming: Part II. ASTIA Document No. AD 114135. Santa Monica.

17. Farrell M.J. (1957). The Measurement of Productive Efficiency // Journal of Royal Statistical Society: Series A (General). No. 3. P. 253–290.

18. Fischer F., Miller G.J., Sidney M.S. (eds) (2007). Handbook of Public Policy Analysis: Theory, Politics, and Methods. CRC Press.

19. Fock A., Weingarten P., Wahl O., Prokopiev M. (2000). Russia's Bilateral Agricultural Trade: First Results of a Partial Equilibrium Analysis. In: “Russia’s Agro-food Sector: Towards Truly Functioning Markets” Wehrheim P., Frohberg K., Serova E.V., Braun J. (eds). Dordrecht. P. 271–297.

20. Kerr W.A., Graisford J.D. (eds) (2007). Handbook on International Trade Policy. Chelten-ham, Northampton: Edward Elgar.

21. Melo J. de, Tarr D. (1991). A General Equilibrium Analysis of U.S. Foreign Trade Policy. Cambridge: The MIT Press.

22. Stiglitz J.E., Wallsten S.J. (1999). Public-Private Technology Partnerships: Promises and Pitfalls // American Behavioral Scientist. No. 1. P. 52–73.

23. Svetlov N.M., Siptits S.O., Romanenko I.A., Evdokimova N.E. (2019). The Effect of Cli-mate Change on the Location of Branches of Agriculture in Russia // Studies on Russian Economic Development. No. 4. P. 406–418.

24. Thompson R.G., Langemeier L.N., Lee C., Lee E., Thrall R.M. (1990). The Role of Mul-tiplier Bounds in Efficiency Analysis with Application to Kansas Farming // Journal of Economet-rics. No. 46. P. 93–108.

25. Zinchenko A.P. (2017). Studying the Problems of Economic Reproduction in Agriculture of Russia // Studies on Russian Economic Development. No. 2. P. 140–146.