Review of the draft Handbook on Supply, Use and Input-Output Tables with Extensions and Applications

The Handbook represents an update of the Handbook of National Accounting: Handbook of Input-Output Table Compilation and Analysis (United Nations, 1999) to incorporate the changes in the international standards like the 2008 SNA and the BPM 6, extend the scope of the previous handbook, provide practical guidance for countries, and provide greater links and integration of the I-O family of products including greater focus on the Environmental Accounts/Physical Tables.

https://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/gcItemIO.asp

 

Document draft:   Handbook on Supply, Use and Input-Output Tables with Extensions and Applications
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#contabilidad-nacional, #marco-input-output, #modelos-input-output

Proyección del marco input-output de Cantabria a 2014

El Instituto Cantabro de Estadística ha publicado la proyección del marco input-output de Cantabria de 2012 a 2014:

proyeccion-tabla-input-output-simetrica-2014

Metodología

#contabilidad-nacional, #marco-input-output

Impacto económico de la Renta Social Básica. Cantabria 2011-2015

Documentos técnicos del ICANE:
Autores:
Cobo Fernández, Mª Isabel
González Maldonado,Ángela
Ruiz del Río, Cristina
DOC. Nº4/2016
ISSN 2444 – 1627
Santander, Cantabria

#impacto-economico, #leontief, #modelos-input-output, #multiplicadores

En 2007 el INE elaborará las cuentas del gasto en protección ambiental y de la energía

El 2017, l’INE elaborarà els comptes de despesa en protecció mediambiental i d’energia. Actualment ja publica comptes d’emissions, impostos i fluxos de materials. “…tiene previsto elaborar las cuentas de gasto en protección medioambiental y energía. Los tres nuevos módulos, regulados en el Reglamento sobre cuentas medioambientales europeas, son coherentes con el Sistema de Cuentas Medioambientales […]

via El 2017 l’INE elaborarà els comptes de despesa en protecció mediambiental i d’energia — Bloc d’estadística oficial

#cuentas-satelites, #medi-ambient

Marco Input-Output 2012 Cantabria

MARCO INPUT-OUTPUT 2012_Presentación

MIO_2012 Hoja Excel

#contabilidad-nacional, #marco-input-output, #mcromagnitudes-economicas

OECD Statistics Newsletter – Issue No. 62, May 2015

La revista sobre estadística oficial de l’OECD: “OECD Statistics Newsletter” se centra en el seu darrer número, en l’ús de fonts administratives, la distribució de la riquesa, les taules input-output entre països i els indicadors de productivitat. Constructing structural earnings statistics from administrative datasets: Structure of earnings survey – Administrative data project (Central Statistics Office, […]

https://blocestadistica.wordpress.com/2015/05/25/oecd-statistics-newsletter-issue-no-62-may-2015/

#analisi-social, #cohesio-social, #macromagnituds-economiques, #oecd

Método Euro función en R

Función  mteuro(T1,act,f,m)

“act” es la matriz de tasas de crecimiento de los VAB sectoriales, demanda final, exportaciones, PIB e importaciones, a que hay que ajustar la tabla “T1”. Ambas son las que figuran en el ejemplo de la pagina 468 del “Eurostat Manual of Supply, Use and Input-Output Tables”. Eurostat 2008.

“f” es la elasticidad de ajuste y “m” el numero de iteraciones

Función para iterar el método euro descrito en la pagina 461 del “Eurostat Manual of Supply, Use and Input-Output Tables”. Eurostat 2008.

Este método de actualización ha sido desarrollado por Beutel (Beutel; 2002, Beutel et all; 1994, Penzkofer, Schmalholz, Scholz y Beutel; 1989) para Eurostat. El ME aplica el algoritmo RAS, pero a diferencia de este que requiere conocer previamente las sumas por filas y columnas de las matrices objeto de ajuste, este otro solo precisa como datos exógenos las previsiones macroeconómicas oficiales sobre crecimiento del VAB y las globales importaciones y de la demanda final (consumo, FBC y exportaciones). Los vectores columna y la fila para el consumo intermedio y la demanda final se derivan como variables endógenas, en vez de aceptarse como exógenas.
La idea básica es proyectar las tablas Input-Output de forma coherente con las estimaciones macroeconómicas oficiales, evitando ajustes arbitrarios de entrada para garantizar la coherencia de la oferta y la demanda.

Según Eurostat (2008), las principales ventajas del procedimiento de actualización de Euro son:
. Procedimiento de actualización robusta de bajo coste,
. Requisitos de datos limitados,
. Sólo fuentes oficiales se utilizan para la actualización,
. Estimación integrada de los cuatro cuadrantes de la tabla input-output,
. Sin cambios arbitrarios de coeficientes de insumo,
. Se obtienen filas y columnas totales de los consumos intermedios
. Se estima la composición estructural de la demanda final durante la iteración y
. La coherencia de la oferta y la demanda es proporcionado por el modelo de insumo-producto.

El ME no obstante tiene limitaciones; la composición estructural de los niveles de producción y de la demanda final en el procedimiento Euro no se basa en datos estadísticos, ya que es endógena, y en ocasiones se dispone de información estadística al respecto (encuestas sectoriales, encuestas de presupuestos familiares, comercio exterior, etc.) . Pereira et all (2010) apuntan el ME sólo se puede aplicar a matrices cuadradas y a veces no es convergente. Sin embargo, los requisitos de datos limitados, su fácil implementación y la posibilidad de un alto grado de automatización son las mayores ventajas del procedimiento.

“`{r}
mteuro <- function (T1,act,f,m) {
n <- length(act)-4
T1 <- as.matrix(T1)
act <- as.matrix(act)

  1. primera iteracción

wo<- c(act[1:n],act[1:n],act[n+3]) # tasas 1 a n y tasa va
rm <- diag(wo)
T2 <- rm %*% T1
wi <- c(act[1:n],act[n+1],act[n+2]) # tasa 1 a n y tasa cons y export
cm <- diag(wi)
T3 <- T1 %*% cm
T4 <- (T3+T2)/2
T4 <- rbind(T4[1:(2*n),],T3[(2*n+1),])

  1. Saca (r1:r3, c1:c3) Cear funcion inversa de leotief

coef=t(T4)/colSums(T4)
coef2=t(coef)
coef2[is.nan(coef2)]<-0
coef4<-coef2[1:n,1:n] # n sectores
i <- c(rep(1,n))
Id <- diag(i)
leontief=Id-coef4
inversa=solve(leontief)
inversa[is.nan(inversa)]<-0
Df <- T4[,(n+1)]+T4[,(n+2)]
Dfinal <- matrix(Df[1:n],ncol=1)
O <- inversa %*% Dfinal
O2 <- colSums(T4)
O3 <- c(O,O2[n+1],O2[n+2])
dou <- diag(O3)
MIO2 <- coef2 %*% dou

  1. iteracciones

for (i in 1:m) {
sum1 <- colSums(T1)
sum2 <- colSums(MIO2)
sum3 <- rowSums(T1)
sum4 <- rowSums(MIO2)
pro <- c(MIO2[(2*n+1),1:n]/T1[(2*n+1),1:n],sum2[(n+1)]/sum1[(n+1)],sum2[(n+2)]/sum1[(n+2)],sum4[(2*n+1)]/sum3[(2*n+1)],
sum(sum4[(n+1):(n+n)])/sum(sum3[(n+1):(n+n)]))
pro[is.nan(pro)]<-0
desv <- act/pro
desv[is.nan(desv)]<-1
delta <- desv-1
coef <- ifelse(delta<0,1-(((1-desv)*100)^f)/100,1+(((desv-1)*100)^f)/100)
rev1 <- c(coef[1:n],rep(coef[(n+4)],n),coef[(n+3)])
wo <- rev1*wo
rm <- diag(wo)
IOW1 <- rm %*% T1
rev2 <- c(coef[1:(n+2)])
wi <- wi*rev2
cm <- diag(wi)
IOW2 <- T1 %*% cm
IOW3 <- 0.5*IOW2+0.5*IOW1
IOW4 <- rbind(IOW3[1:(2*n),],IOW2[(2*n+1),])
IOW4[is.nan(IOW4)]<-0
coef=t(IOW4)/colSums(IOW4)
coef2=t(coef)
coef2[is.nan(coef2)]<-0
coef4<-coef2[1:n,1:n]
i <- c(rep(1,n))
Id <- diag(i)
leontief=Id-coef4
inversa=solve(leontief)
inversa[is.nan(inversa)]<-0
Df <- IOW4[,(n+1)]+IOW4[,(n+2)]
Dfinal <- matrix(Df[1:n], ncol=1)
O <- inversa %*% Dfinal
O2 <- colSums(IOW4)
O3 <- c(O,O2[n+1],O2[n+2])
dOu <- diag(O3)
MIO2 <- coef2 %*% dOu}
write.csv(MIO2,’mio2.csv’)
act <- c(t(act))
desv <- c(t(desv))
print(cbind(act,pro,desv))}

“`

Datos para la actualiación por el metodo euro

“act” es la matriz de tasas de crecimiento de los VAB sectoriales, demanda final, exportaciones, PIB e importaciones, a que hay que ajustar la tabla “T1”. Ambas son las que figuran en el ejemplo de la pagina 468 del “Eurostat Manual of Supply, Use and Input-Output Tables”. Eurostat 2008.

“`{r}
act<- c(0.9500,1.0200,1.0700,1.0525, 1.0164,1.0293,1.0483) # Tasas

MIO <- c(16.00,28.00,6.00,15.00,35.00,
12.00, 144.00, 24.00, 90.00, 130.00,
9.00, 64.00, 16.00, 45.00, 66.00,
4.00, 6.00, 4.00, 15.00, 0.00,
8.00, 8.00, 16.00, 90.00, 0.00,
1.00, 8.00, 4.00, 45.00, 0.00,
50.00, 142.00, 130.00, 0.00, 0.00)
MIO1 <- matrix(MIO, ncol=7)
T1 <- t(MIO1)
“`

Metodología:

Analisis input_output R

En R-Pub:

Analisis input_output R

 

#leontief, #marco-input-output, #modelos-input-output