Математическое моделирование
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Матем. моделирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Математическое моделирование, 2019, том 31, номер 11, страницы 47–60
DOI: https://doi.org/10.1134/S0234087919110042
(Mi mm4128)
 

Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)

Идентификация производственной функции с предельным возрастом мощностей

Н. Н. Оленевab

a ВЦ ФИЦ ИУ РАН
b Российский университет дружбы народов
Список литературы:
Аннотация: Динамика дифференцированных по моментам создания и ограниченных по возрасту производственных мощностей на микроуровне задает производственную функцию на макроуровне. Микроописание основано на гипотезе о падающей с постоянным темпом мощности и постоянном числе рабочих мест от момента создания производственной единицы до ее ликвидации при превышении предельного возраста. Аналитическое выражение для эндогенной производственной функции с заданным максимальным возрастом мощностей получено на характерных режимах экспоненциального роста с постоянной долей новых мощностей. Рассмотрен переходный режим роста с меняющейся приростной фондоемкостью новых мощностей. Параметры производственной функции можно определить и при значительных изменениях в доле новых мощностей в суммарной мощности, которые происходили в экономике России. Для этого в численных расчетах производственной функции использована исходная микроэкономическая модель динамики производственных мощностей. Параметры оценены косвенно на основе сравнения результатов расчетов по модели со статистическими данными 1970–2017 гг. Полученное значение среднего предельного возраста мощностей A=25 для экономики России объясняет исчезновение в 2017 г. инфляции издержек. Идентификация параметров эндогенной производственной функции показала также, что значение средней приростной фондоемкости для всей экономики России значительно снизилось с 1970 г. по 2017 г. Снижение объясняется увеличением доли сырьевых отраслей в выпуске.
Ключевые слова: эндогенная производственная функция, производственная мощность, идентификация параметров, экономика России, предельный возраст мощностей, приростная фондоемкость.
Поступила в редакцию: 20.05.2019
Исправленный вариант: 20.05.2019
Принята в печать: 01.07.2019
Англоязычная версия:
Mathematical Models and Computer Simulations, 2020, Volume 12, Issue 4, Pages 482–491
DOI: https://doi.org/10.1134/S2070048220040134
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: Н. Н. Оленев, “Идентификация производственной функции с предельным возрастом мощностей”, Матем. моделирование, 31:11 (2019), 47–60; Math. Models Comput. Simul., 12:4 (2020), 482–491
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Ole19}
\by Н.~Н.~Оленев
\paper Идентификация производственной функции с предельным возрастом мощностей
\jour Матем. моделирование
\yr 2019
\vol 31
\issue 11
\pages 47--60
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mm4128}
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0234087919110042}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=41137491}
\transl
\jour Math. Models Comput. Simul.
\yr 2020
\vol 12
\issue 4
\pages 482--491
\crossref{https://doi.org/10.1134/S2070048220040134}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm4128
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm/v31/i11/p47
  • Эта публикация цитируется в следующих 3 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Математическое моделирование
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:243
    PDF полного текста:118
    Список литературы:30
    Первая страница:8
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024