Record Details

A Bayesian method for constructing input-output tables

Voprosy statistiki

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title A Bayesian method for constructing input-output tables
Байесовский подход к построению таблиц «затраты-выпуск»
 
Creator O. Lugovoy V.; The Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration
A. Polbin V.; The Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration
V. Potashnikov Yu.; The Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration
Олег Луговой Валерьевич; Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации
Андрей Полбин Владимирович; Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации; Институт экономической политики им. Е.Т Гайдара
Владимир Поташников Юрьевич; Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации
 
Subject балансировка; таблицы «затраты-выпуск»; метод Байеса; balancing; Input-Output Tables; Bayesian method
 
Description Methods of updating, balancing, disaggregation of Input-Output Tables (IOT) are widely used in applied economic and statistical research (for example, for the calibration of computable general equilibrium models), as well as by statistical services for compilation of IOTs. As compared to the well-known popular methods (RAS, cross-entropy minimization, and their analogs), which provide point estimates of unknown tables, the proposed approach targets estimation of joint probability distribution of input-output (IO) coefficients. With this goal we develop a probabilistic model ofjoint distribution of the IO coefficients as a likelihood function of observed information (for example, output, value added, intermediate demand). This information from newly arrived data is being mixed with prior information of IO parameters (for example, known IOTs from former years) by Bayes rule. The resulting posterior joint distribution can be estimated using Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling methods. The sample of IOTs from the targeted distribution is a set of IO matrices consistent with the observed data, constrains, and also near to the prior information. In contrary to the point estimates, the stochastic IOTs naturally incorporate uncertain information of each estimated IO parameter, taking into account all the multivariate correlation between the cells. The proposed methodology can be applied to updating, interpolation, disaggregation, and balancing of IOTs, and more widely - national accounts. We test the methodology with experimental updating of IO table for the Russian economy for 2003 year, based on tables from 1998 to 2002 years. The results suggest adequacy and computational accessibility of the proposed methodology.
С задачами обновления, балансировки, дезагрегации таблиц «затраты-выпуск» сталкиваются как исследователи в сфере экономики и статистики (например, для калибровки вычислимых моделей общего равновесия), так и статистические службы (при построении таблиц). В отличие от известных популярных методов (RAS, минимизации перекрестной энтропии и их аналогов) в предлагаемом подходе вместо точечных оценок коэффициентов прямых затрат оценивается их совместное вероятностное распределение. Для этого строится вероятностная модель совместного распределения ячеек, являющаяся функцией правдоподобия новой наблюдаемой информации (например, выпуск, добавленная стоимость, промежуточный спрос), которая с помощью формулы Байеса объединяется с априорной информацией о ячейках (например, известных таблиц предыдущих лет). Получаемая в итоге апостериорная совместная плотность вероятности оценивается методами сэмплирования Монте-Карло по схеме цепи Маркова. Характеристики апостериорного распределения определяются набором (выборкой) искомых таблиц из этого распределения. При этом каждая из полученных таблиц не противоречит имеющимся данным, ограничениям и не слишком далека от априорно заданной таблицы или любой другой информации о ячейках. В отличие от точечных оценок стохастические таблицы напрямую инкорпорируют информацию о неопределенности каждого оцененного коэффициента прямых затрат таблиц «затраты-выпуск», учитывая существующие между ними взаимосвязи. Предлагаемая методика может использоваться для экстраполяции, интерполяции, дезагрегации и балансировки таблиц «затраты-выпуск» и более широко - матриц социальных счетов. С целью апробации метода проводится экспериментальная оценка таблиц «затраты-выпуск» российской экономики за 2003 г. на основе таблиц 1998-2002 гг. Экспериментальное применение метода Байеса на реальных данных продемонстрировало адекватность и вычислительную доступность предлагаемой методики.
 
Publisher Information and publishing center "Statistics of Russia"
 
Date 2016-12-12
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
 
Format application/pdf
 
Identifier http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/232
 
Source Voprosy statistiki; № 6 (2015); 26-35
Вопросы статистики; № 6 (2015); 26-35
2313-6383
 
Language rus
 
Relation http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/232/233
Система таблиц «затраты-выпуск» России за 1998-1999 годы. Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2002. - 224 с.
Система таблиц «затраты-выпуск» России за2000 год. Стат сб. / Госкомстат России. М., 2003. - 116 с.
Система таблиц «затраты-выпуск» России за 2001 год. Стат. сб. / Федеральная служба государственной статистики. М., 2004. - 116 с.
Система таблиц «затраты-выпуск» России за 2002 год. Стат. сб. / Росстат. М., 2005. - 116 с.
Система таблиц «затраты-выпуск» России за 2003 год. Стат. сб./ Росстат. М., 2006. - 116 с.
Баранов Э.Ф., Ким И.А., Пионтковский Д.И., Старицына Е.А. Вопросы построения таблиц «затраты- выпуск» России в международных классификаторах / / Экономический журнал Высшей школы экономики. 2014. Т. 18. № 1. С. 7-42.
Баранов Э.Ф., Ким И.А., Старицына Е.А. Методологические вопросы реконструкции системы таблиц «затраты-выпуск» России за 2003 и последующие годы в структуре ОКВЭД - ОКПД // Вопросы статистики. 2011. №. 12. С. 3-8.
Ершов Э.Б. Неопределенность информации и устойчивость решения статической модели планового межотраслевого баланса / Проблемы народнохозяйственного оптимума. М.: Экономика, 1969.
Almon C. Recent methodological advances in input-output in the United States and Canada // Fourth International Conference on Input-Output Techniques, Geneva, 1968.
Byron R.p. The estimation of large social account matrices // Journal of the Royal statistical Society. Series A (General). 1978. Vol. 141. No. 3. P. 359-367.
Diaz B., Morillas A. Incorporating uncertainty in the coefficients and multipliers of an IO table: A case study // Papers in Regional Science. 2011. Vol. 90. No. 4. P. 845-861.
Goicoechea A., Hansen D.R. An input-output model with stochastic parameters for economic analysis // AIIE Transactions. 1978. Vol. 10. No. 3. P. 285-291.
Golan A., Judge G., Robinson S. Recovering information from incomplete or partial multisectoral economic data // The Review of Economics and Statistics. 1994. Vol. 76. No. 3. P 541-549.
Hastings W.K. Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications // Biometrika. 1970. Vol. 57. No. 1. P. 97-109.
Heckelei T., Mittelhammer R., Jansson T. A Bayesian alternative to generalized cross entropy solutions for underdetermined econometric models // Food and Resource Economics Discussion Paper. 2008. Vol. 2.
Lenzen M. et al. A cycling method for constructing input-output table time series from incomplete data // Economic Systems Research. 2012. Vol. 24. No. 4. P 413-432.
Metropolis N. et al. Equation of state calculations by fast computing machines // The journal of chemical physics. 1953. Vol. 21. No. 6. P. 1087-1092.
Quandt R.E. Probabilistic errors in the Leontief system // Naval Research Logistics Quarterly. 1958. Vol. 5. No. 2. P. 155-170.
Rampa G. Using weighted least squares to deflate input-output tables // Economic Systems Research. 2008. Vol. 20. No. 3. P. 259-276.
Rodrigues J.F.D. A Bayesian approach to the balancing of statistical economic data // Entropy. 2014. Vol. 16. No. 3. P 1243-1271.
Stone R. Input-output and national accounts. Paris, Organisation for European Economic Co-operation, 1961.
Temurshoev U., Webb C., Yamano N. Projection of supply and use tables: methods and their empirical assessment // Economic Systems Research. 2011. Vol. 23. No. 1. P 91-123.
Van der ploeg F. Reliability and the adjustment of sequences of large economic accounting matrices // Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General). 1982. Vol. 145. No. 2. P 169-194.
Weale M. The reconciliation of values, volumes and prices in the national accounts // Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society). 1988. Vol. 151. No. 1. P. 211-221.
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).