投入产出表

投入产出表之直接消耗系数和完全消耗系数计算--基于Excel 介绍 上篇博客已介绍投入产出表的结构类型及意义解读,在此就不重复写了。 投入产出法中相对稳定的因素是一些系数,根据投入产出表可以计算很多系数: 案例 案例数据即流量矩阵,采用的是中国2012年的部分行业数据,若有不对,请批评指正哈。 直接消耗系数的计算 根据上表和直接消耗系数的计算公式,直接消耗系数矩阵通常用A表示。农林牧渔产品和服务部门对其他部门产品的直接消耗系数分别为: 这些消耗系数的经济意义是,农、林、牧、渔产品和服务部门每生产单位(1亿元)总产出,要直接消耗0.1378亿元本部门产品,0.26 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了投入产出表的概念、历史背景、经济理论基础,以及模型的构成,包括中间使用、最终使用和最初投入矩阵。重点讲解了直接消耗系数和直接分配系数在分析经济结构和政策影响中的作用,以及各种系数在产业链分析中的应用。,

提纲:认识投入产出表(有图有解释)及主要指标含义

1 投入产出表概述

1.1 背景

1.1.1 提出背景

投入产出技术由美国经济学家列昂惕夫(Leontief)于20 世纪30 年代创立,是利用数学方法研究某个系统(如经济系统)各项活动中的投入与产出之间的数量关系,特别是研究和分析国民经济各个部门在产品的生产和消耗之间数量依存关系的一种经济分析方法。这里的经济系统可以是整个国民经济,也可以是地区、部门或企业,也可以是多个地区、多个部门、多个国家。

1.1.2 内涵解释

投入是指产业部门在生产产品及服务的过程中对原材料、工具设备以及劳动力等的使用。

投入的分类中间投入

是在生产过程中被完全消耗掉的中间产品

这些中间品的价值全部进入消耗该中间品的部门的产出价值中。

最初投入是指在生产过程中投入的初始要素,在生产过程中只被部分消耗。其价值是部分地、以折旧等方式进入消耗该产品地部门地产出价值中,这种投入可以是k、l。对应着经济学中地增加值,因此也被乘坐是增加值投入。

产出是指一项活动地结果,如生产活动地结果为本系统各部门生产地产品(包括物质产品和劳务)。

产出的分类中间需求

是指本时期在本系统内需要进行进一步加工地产品。

作用是作为中间投入被各部门生产消耗掉 

最终需求是指本时期在本系统内已经最终加工完毕的产品,也可以成为最终品。进入市场地形式可以为消费、形成资本、出口。

若将国民经济简单地分成几个物质生产部门,则每个部门都有双重身份,既作为生产部门把自己的产品分配给其他部门,也会在生产过程中消耗其他部门的产品。

1.1.3 投入产出技术的经济理论基础

是瓦尔拉斯的一般均衡理论,其分析工具为投入产出表。投入产出表也称为部门联系平衡表,它是定量研究投入与产出间关系的工具,反映了国民经济各部门的投入来源与产出去向,以及各部门之间相互提供或消耗产品的经济联系。

1.2 投入产出模型

简化形式的三部门投入产出表的结构如下(实际中每个部门都会拆分为很多行业和子行业):

上面第1、2、3象限,去掉汇总行/列后,分别叫做中间使用、最终使用、最初投入,记作矩阵X, Y, Z。第4象限是再分配,一般是空的。再记总投入、总产出的行、列分别为input_row(IN)、output_column(OUT)。

水平方向的平衡方程

\sum_{j=1}^{n}x_{ij}+\sum_{c=1}^{C}y_{ic}=Out_{i}

该方程表示i部门生产的产品Out_{i}一部分作为中间产品用于奇特部门的进一步生产,另一部分作为最终产品满足消费需求、资本形成需求以及出口需求。i从1取到n,就反映了各部门产品的使用情况。

垂直方向的平衡方程

\sum_{i=1}^{n}x_ij+\sum_{r=1}^{R}Z_rj=In_j

该方程表示j部门生产所需投入In_j包括来自各部门的中间产品和其他支撑生产活动的最初投入。j从1取到n,就反映了各部门生产所需投入的情况。

数据间关联

1.对任意部门,其总投入和总产出是相等的。也就是In_j=Out_{i}。逻辑参考GDP的增值法和收入法。

2.考虑中间使用矩阵(io_matrix),水平代表生产产品的分配,垂直代表生产过程的消耗。据此求出直接消耗系数矩阵。在此基础再求列昂惕夫逆矩阵,反映产业间联动作用。

3.考虑最终使用矩阵(总需求矩阵),可以用其分析经济结构和政策对某全系统或某部门影响。

4.考虑最初投入矩阵(增加值矩阵),在实际分析中,第三象限是计算出口或其他最终需求变动拉动增加值的必备要素,可用于分析行业出口蕴含的国内增加值及国外增加值,在贸易增加值核算中起到重要作用,是全球价值链研究重点关注的研究对象。

5.Y求和=Z求和=GDP

1.3真实数据实例

在国家投入产出表中,根据对进口商品的处理方法的不同,投入产出模型可以分:

投入产出模型分类
竞争型投入产出模型非竞争型投入产出模型
各生产部门消耗的中间投入部分没有区分哪些是本国生产的,哪些是进口的,假定两者可以完全替代,只在最终需求象限中有一个进口列向量。中间投入,则分为国内生产的中间投入和进口品中间投入两大部分(国产品、进口品)
此类投入产出模型无法反映各生产部门与进口商品之间的联系。反映了两者的不完全替代性。

中国的投入产出表可以从国家数据 (stats.gov.cn)下载。

2 投入产出分析

直接消耗系数和直接分配系数都是基于标准化的方法。

2.1 横向-直接分配系数等

直接分配系数(direct_output),记作Hh_{ij}=\frac{x_ij}{Out_i}其中x_{ij}反映了I部门对j部门的直接供给量,而h_{ij}反映了i部门的单位生产中有多少分配到j部门。反映直接推动效应。
完全感应系数(Ghosh 逆矩阵)\tilde{G}=\frac{1}{I-H}g_{ij}反映了I部门的单位最初投入(增加值),引起的j部门生产增加量。反映推动效应之和。
完全分配系数\tilde{G}-I

2.2 纵向-直接消耗系数等

直接消耗系数(direct_input),记作A

直接消耗系数(direct_input),记作Aa_{ij}=\frac{x_{ij}}{In_j}其中x_{ij}反应了j部门对i部门的直接消耗量,而a_{ij}反映了j部门的单位生产中要消耗掉多少i部门的产品。反应直接拉动效应。
完全需要系数(列昂惕夫逆矩阵)\tilde{B}=\frac{1}{I-A}b_{ij}反映j部门的单位最终需求,对i部门总产出的需要量。反映拉动效应之和。
完全消耗系数\tilde{B}-I

上述之和,意味着有直接 和简介两部分。

2.3 前向联系与感应度系数

前向联系为当国民经济各部门都增加单位最终产品时完全需要的 部门产品,\sum_{j=1}^{n}\tilde{g_{ij}}\sum_{j=1}^{n}\tilde{g_{ij}}反映了 部门产品对国民经济的推动作用。
感应度系数前向联系除以各行业前向联系平均值IS_i=\frac{S_i*\beta _i}{\sum_{i}S_i*\beta _i}反映了 部门增加单位增加值对各部门产出的推动程度。便于比较各部门推动作用大小,对前向联系进行标准化处理,使推动作用为中等的部 门取值为1,得到感应度系数。其中,S_i 为传统方法计算得到的部门 i的感应度系数, \beta _i 为部门 i初始投入占国民经济初始投入总量比重。从Z矩阵可以求出。

2.4 后向联系与影响力系数

后向联系\sum_{j=1}^{n}\tilde{b_{ij}}

反映了 部门增加单位最终产品对整个国民经济的拉动作用。

影响力系数R_i=\frac{\sum_{j=1}^{n}\tilde{b_{ij}}}{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}\tilde{b_{ij}}}是后向联系除以各行业后向联系平均值,反映了 部门增加一单位最终需求对国民经济各部门的需求波及程度。
产业影响力系数IR_j=\frac{R_j*\alpha _j}{\sum_{j}R_j*\alpha _j}比传统方法计算的影响力系数更全面地反映一个行业在国民经济中的地位和作用。

此外还有直接增加值系数和完全增加值系数、APL 系数、生产诱发度、上游度系数等等,还可以用于划分产业链上下游等等。此处暂略不表。


 资料来源:知乎账号“失而复得的时间”,原文链接如下:投入产出分析框架 - 知乎

矩阵理论与应用:数理经济学中的投入产出模型分析 1. 背景介绍 矩阵理论是现代数学中的一个重要分支,它在各个领域都有广泛的应用。其中,投入-产出模型是矩阵理论在经济学中的一种应用,它可以用来分析一个国家或地区的经济结构和发展趋势。本文将介绍投入-产出模型的基本概念和原理,并通过实例来说明其应用。 2. 核心概念与联系 投入-产出模型是一 阅读详情

相关推荐

1990-2020年中国投入产出表.zip

1990-2020年中国投入产出表 1、时间:1990-2020年 2、用途: 投入产出表提供了各个经济部门的投入和产出的详细信息。这些数据通常以货物和服务的形式表示,可以显示每个部门如何接收和分配资源,以及他们的经济互动情况。 可根据这些数据来研究各个部门的生产效率、资源分配、经济互动等方面的问题。这些信息可以帮助他们更好地理解经济结构和产业链条,并分析经济增长、产业转型等方面的问题。 3、样本量:全国各部门 17张表

国民经济行业代码与投入产出表IO2002年行业代码

1、数据来源:国家统计局 2、时间跨度:全国投入产出表(2002) 3、区域范围:42部门 4、指标说明: 投入产出表在二十世纪三十年代产生于美国,它是由美国经济学家、哈佛大学教授华西里·列昂惕夫(W.Leontief)在前人关于经济活动相互依存性的研究基础上首先提出并研究和编制的。该数据为GB/T2002年国民经济行业代码与投入产出表IO2002年行业代码的对照表 部分数据如下: 产出...

m0_65541699的博客 2666

世界投入产出表(1995-2014).zip

世界投入产出表(1995-2014).zip

投入产出表的分析要点

投入产出表的分析要点有哪些 - 国家统计局 (stats.gov.cn)

wuboyang0430的博客 649

保姆级教程:在LKD3588开发板上为RK3588添加SC2210摄像头驱动(含完整DTS配置)

本文提供了一份详细的教程,指导如何在LKD3588开发板上为RK3588处理器添加SC2210摄像头驱动,包括完整的DTS配置和内核编译步骤。教程涵盖了环境准备、驱动文件添加、DTS配置详解、内核编译与烧录、驱动测试以及常见问题排查,帮助开发者快速实现SC2210传感器在RK3588平台上的集成与优化。

weixin_42641741的博客 479

STM32F407编译下载全流程:从CubeMX到HEX烧录

嵌入式固件开发中,编译与下载是连接代码与硬件的关键闭环。其本质是将高级语言描述的逻辑,经交叉编译(ARM GCC)、链接(ELF生成)、格式转换(HEX/BIN)后,通过调试接口(SWD/UART)写入MCU Flash存储器的过程。该流程涉及工具链协同、二进制格式特性(如Intel HEX的地址映射与无元数据设计)、启动模式(System Memory Bootloader)、Flash选项字节(RDP/WRP)等底层机制,直接决定固件可运行性与安全性。典型应用场景包括STM32F407开发板调试、量产固

weixin_28840811的博客 259

地级市投入产出表

本文分享中国城市层面多区域投入产出表,涵盖2012、2015、2017年313个行政单位(309个地级市和4个省),覆盖全国95%以上人口和97%GDP。数据包含42个行业和5类最终消费,由CEADs提供,适用于产业结构、区域经济关联等学术研究。数据严格限定学术用途,需规范引用来源。该表填补了"省级-市级"尺度数据空白,为区域经济学、环境经济学等研究提供重要支撑。

千奇百怪无奇不有 1448

从零到一:Gromacs伞形采样的实战避坑指南

本文详细介绍了Gromacs伞形采样技术的实战应用与避坑指南,涵盖核心原理、环境准备、参数设置、数据分析及性能优化等关键环节。特别针对蛋白质-配体结合自由能计算等典型应用场景,提供了弹簧常数设置、采样窗口间距等实用参数建议,帮助研究人员高效完成分子动力学模拟。

weixin_29243279的博客 512

投入产出表matlab,投入产出分析投入产出表.doc

投入产出分析投入产出表§1.2 投入产出表投入产出分析的基础是投入产出表。在任何一个层次上、为了任何一个目的应用投入产出分析,首先的也是最重要的工作就是编制投入产出表。一、投入产出表的原理以表1-2-1所示的假想的某年某国封闭经济的4部门价值型投入产出表为例,介绍投入产出表的基本原理。该表将国民经济系统分为4个部门,并且假定不存在进出口。表1-2-1 假想的某年某国4部门价值型投入产出表 ...

weixin_31238185的博客 2127

TortoiseGit提示No supported authentication methods available错误

一、问题 在使用TortoiseGit与远程仓库进行同步代码的时候提示如下错误,即:没有支持认证的方法可用。而GitBash却可以正常使用,不受影响。 通过调查,发现应该是TortoiseGit远程仓库的公匙无法和本地的密匙进行匹配认证造成的(主要是TortoiseGit缺少本地密匙)。由于TortoiseGit的默认网络SSH client是TortoiseGitPlink.exe,如下图所示。因此主要有两种方式来解决该问题: 不修改TortoiseGit的默认网络SSH client,此时需要为To

Jeffxu_lib的博客 2万+

2024年11月架构设计师案例分析真题回顾,附参考答案、解析及所涉知识点(二)

软考高级系统架构设计师考试包含三个科目:信息系统综合知识、案例分析和系统架构设计论文。考试形式为机考。本文主要回顾2024年下半年(2024-11-10)系统架构设计师考试上午第二科案例分析的题目,同时附带参考解答、解析和所涉知识点。

一几文的编程学习笔记。 1659

投入产出分析方法简介以及投入产出表

一、投入产出分析方法 (一)投入产出分析方法的产生与发展P76-77 1、产生的背景 20世纪30年代资本主义世界出现了严重的经济危机,许多经济现象原有的经济理论解释不了。美国经济学家沃西里•列昂节夫在前人(主要是弗朗索瓦•魁奈)的启发和工作基础上,提出了投入产出分析方法。 2、产生及发展 该方法产生于20世纪30年,是美国经济学家沃西里•列昂节夫提出来的。他从1931年开始研究...

weixin_30544657的博客 3275

2025年下半年网络规划设计师综合知识真题及答案解析

1983年,ARPANet完成技术转型,对此后的 Internet发展全关重要,这一转型是指( ) A.电路交换转向分组交换 B.商业化转型 C.民用化转型 D.从 NCP 协议转向 TCP/IP 答案:D 解析:ARPANet 最初使用 NCP (Network Control Protocol)协议进行主机问通信。1983年1月1日,ARPANet 正式切换到TCP/IP 协议族,为后续Internet的发展奠定了统一协议基础。

鹿鸣天涯 923

2017年中国地区投入产出表(31个省市42部门投入产出表)

2017年内蒙古自治区投入产出表。2017年西藏自治区投入产出表。2017年宁夏自治区投入产出表。2017年黑龙江省投入产出表。2017年北京市投入产出表。2017年天津市投入产出表。2017年山西省投入产出表。2017年吉林省投入产出表。2017年江苏省投入产出表。2017年浙江省投入产出表。2017年福建省投入产出表。2017年江西省投入产出表。2017年山东省投入产出表。2017年河南省投入产出表。2017年湖南省投入产出表。2017年广东省投入产出表。2017年海南省投入产出表。

ky路上的博客 1993

液滴/液膜蒸发过程—in文件模拟-后处理分析-Ovito/Python绘图

液滴/液膜蒸发过程—in文件模拟-后处理分析-Ovito/Python绘图

Rockyoung 3321

智能车图像处理22-进阶篇14--小s的判断

这篇文章中主要讲述智能车图像处理中 : 小s的判断方法。

taiyuezyh的博客 2566

中国各省份投入产出表2017

黑龙江2017年投入产出表(按当年生产者价格计算)94-105。安徽2017年投入产出表(按当年生产者价格计算)142-153。福建2017年投入产出表(按当年生产者价格计算)154-165。湖北2017年投入产出表(按当年生产者价格计算)202-213。湖南2017年投入产出表(按当年生产者价格计算)214-225。重庆2017年投入产出表(按当年生产者价格计算)262-273。四川2017年投入产出表(按当年生产者价格计算)274-285。河北2017年投入产出表(按当年生产者价格计算)34-45。

ky路上的博客 1668

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

投入产出公开数据集:世界投入产出表(1995-2014)、全国投入产出表(1990-2018)、分省市投入产出表(1997-2017)

世界、全国、各省-投入产出表(1990-2018)

samLi0620的博客 2942

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

投入产出表的分析要点有哪些

投入产出表中行与列交叉构成了三个象限。中间投入与中间使用交叉部分为第 I 象限,最终使用部分为第Ⅱ象限,初始投入部分为第Ⅲ象限。第 I 象限每一元素都具有双重含义,从列向看表示 j 产品生产中对 i 产品的消耗,从行向看则是 i 产品分配给 j 产品生产使用情况。该部分反映产品部门间的投入产出关系,是投入产出表的核心。第Ⅱ象限行向表示某产品作为最终产品使用的各种用途,如消费、资本形成或出口。列向反映各类最终使用的具体结构。第Ⅲ象限行向反映某个具体的初始投入在不同部门的情况,列向反映各部门增加值构成情况。

2202_76035290的博客 1291

2017年山东省投入产出表、2012年山东省投入产出表

山东省历年投入产出表(第一期):2017年山东省投入产出表、2012年山东省投入。5.5 KB, 需要: RMB 1 元)2012年投入产出表.xls (7。山东2017年投入产出表。山东2012年投入产出表。

2401_84230935的博客 384

2018年中国投入产出表

数据集名称:2018年中国投入产出表 时间范围:2018年 数据来源:经济系统模拟研究 包含字段: 农产品、林产品、畜牧产品、渔产品、农、林、牧、渔服务产品、煤炭开采和洗选产品、石油和天然气开采产品、黑色金属矿采选产品、有色金属矿采选产品、非金属矿采选产品、开采辅助活动和其他采矿产品、谷物磨制品、饲料加工品、植物油加工品、糖及糖制品、屠宰及肉类加工品、水产加工品、蔬菜、水果、坚果和其他农副食品加工品、方便食品、乳制品、调味品、发酵制品、其他食品、酒精和酒、饮料、精制茶、烟草制品、棉、化纤纺织及印染.

m0_65191343的博客 920

表1是2012年某地区投入产出简表

表1是2012年某地区投入产出简表

LinJing_2020的博客 1063

1987——2020中国投入产出表

点击下载:1987——2020中国投入产出表 下载链接:https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_45892228/89118239

weixin_45892228的博客 667

《中国投入产出表》1987-2018年EXCEL版

记录等,编制完成了2018年投入产出表和供给使用表。17年编表时发现的不协调不衔接问题,深入研究2017年、2018年的供给和使用平。作用,满足投入产出分析需要,我们首次尝试编制了经济普查年度投入产出表和供给使用表。经济普查数据的使用,参考2017年编表方法和以往延长表的编制方法,制定了2018。年投入产出表和供给使用表的编制方法,为将来完善投入产出表和供给使用表编制方法积累。在编制完成2017年投入产出表和供给使用表的基础上,我们利用第四次经济普查资。普查资料开展投入产出表和供给使用表的编制工作。

zxwk01的博客 1218
上一篇: “傻瓜”学计量——双重差分DID3(多期双重差分原理+解决方案CSDID原理)
下一篇: “傻瓜”学计量——双重差分DID 4(结束)
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值