IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/guhrje/2016_4_03.html
   My bibliography  Save this article

Об одном подходе к детализации народнохозяйственного прогноза развития отрасли (на примере лесного комплекса). An approach for forecasting development of an industry using detalisation of national economic forecast models (illustration of the forest industry)

Author

Listed:
  • Блам Ю. Ш.

    (Новосибирский государственный университет)

  • Машкина Л. В.
  • Стойлова А. С.

Abstract

Детализация полученных по народнохозяйственной модели прогнозов в натуральных показателях предполагает использование отраслевых моделей. Первоначально в базовой оптимизационной межрегиональной межотраслевой модели (ОМММ: 40 отраслей, 10 регионов) детализируется рассматриваемая отрасль, а дополняющие отрасли агрегируются. В полученной ОМММ представлены 11 лесных отраслей и 12 не лесных, которые образуют народнохозяйственный фон. Агрегирование производится по оптимальному решению исходной базовой модели. В соответствии с теорией взаимных задач данная модификация приведена к виду производственно-транспортной задачи с критерием минимизации затрат. На ее основе рассчитывается внешняя нагрузка на рассматриваемый отраслевой комплекс в стоимостных показателях. С использованием информации отраслевого института, данных Росстата и экспертных оценок нагрузка переведена в натуральные показатели и в дальнейшем используется в виде внешнего спроса в предлагаемой отраслевой модели. В ее итоговом варианте представлены 20 видов лесосырья и лесопродукции, учтена возможность межрегиональных перевозок, а также экспорт и импорт лесопродукции. Отдельным блоком описывается использование действующих мощностей и возможный их прирост. Построенный таким образом прогноз в натуральных показателях учитывает все народнохозяйственные связи и может использоваться при разработке Стратегии развития отраслевого комплекса на среднесрочную перспективу. The obtained forecasts, which are produced by the national economy model in value terms can be used in the industry models. In this paper authors show one of the approaches how it can be done. Initially, the basic Optimization Inter-Regional Cross-Industry Model (OMMM: 40 industry, 10 regions) considers in detail one industry and other complementary industries are aggregated. In our work we consider 11 forest industries and 12 non-forest industries, which form a national economic background. Aggregation is performed on the optimal solution of the original base model. Thus, in accordance with the theory of mutual problems the model is modified into production- transportation problem with the criterion of cost minimization. Based on this model, we calculate external load on the industry in the value terms. Using information from industries, Statistics departments, and expert estimates, this external load is translated from value terms into the physical indicators, which is then used in the form of external demand in the proposed industrial model. Industrial model has 20 types of forest materials and products, and includes a possibility of inter-regional transport, as well as export and import of forest products. A separate block describes the use of existing capacities and the possibility of their growth. The forecast which is built using such model takes into account all national economic links and can be used in the development of the Development Strategy of industrial complex in the medium term.

Suggested Citation

  • Блам Ю. Ш. & Машкина Л. В. & Стойлова А. С., 2016. "Об одном подходе к детализации народнохозяйственного прогноза развития отрасли (на примере лесного комплекса). An approach for forecasting development of an industry using detalisation of national eco," Мир экономики и управления // Вестник НГУ. Cерия: Cоциально-экономические науки, Socionet;Новосибирский государственный университет, vol. 16(4), pages 39-47.
  • Handle: RePEc:scn:guhrje:2016_4_03
    as

    Download full text from publisher

    File URL: http://www.nsu.ru/rs/mw/link/Media:/57476/03.pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    More about this item

    Keywords

    детализация народнохозяйственного прогноза; межотраслевая межрайонная модель; лесной комплекс; взаимные задачи; forecast of the national economic outlook; cross-industrial inter-regional model; forest complex; mutual problem.;
    All these keywords.

    JEL classification:

    • C61 - Mathematical and Quantitative Methods - - Mathematical Methods; Programming Models; Mathematical and Simulation Modeling - - - Optimization Techniques; Programming Models; Dynamic Analysis
    • C67 - Mathematical and Quantitative Methods - - Mathematical Methods; Programming Models; Mathematical and Simulation Modeling - - - Input-Output Models

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:guhrje:2016_4_03. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Виталия Маркова (email available below). General contact details of provider: http://socionet.ru/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.