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数据资源公司模型

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出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

数据资源公司模型(The DRI Model)

目录

[隐藏]

数据资源公司模型[1]

  数据资源公司模型也称DRI模型,是指一个高度分解的有关美国经济的大型模型。

数据资源公司模型的产生[1]

  数据资源公司模型的建立受到了布鲁金斯模型沃顿模型和其它早期模型的影响。1976年的DRI模型包括718个内生变量和170个外生变量。而且内生变量中反映了产业部门分类。特别地,在产业部门金融系统和最终GNP需求方面,该模型都进行了高度分解,其中产业部门的模型结合了一个具有51个部门的投入产出表,并计算了反映部门间联系的投入产出系数,同时,把系统的长期趋势和经济循环的因素考虑进了这些系数。

数据资源公司模型的特征[1]

  DRI模型还具有几个特征。第一个特征是它把居民和非金融企业资金流量表和收入支出的流量结合了起来。第二个特征是建立了一个反映通货膨胀过程的逐步模型,它可以反映生活必需品原材料价格的影响。第三个特征是考虑了人口构成对于失业就业的影响。第四个特征是将地方政府部门作为内生变量,反映它们的行为对于宏观条件、人口因素、金融情况的依赖。

  DRI模型中的方程式

行为方程式定义方程式总数
1.最终GNP需求66110176
消费142438
投资224466
政府112031
国外192241
  
Ⅱ.收入112031
Ⅲ.金融10399202
货币和储备总量81523
利率23124
商业银行贷款538
存量价格,价格预期和其他9211
资金流量:居民201838
资金流量:非金融公司244872
资金流量和抵押活动141226
  
Ⅳ.供给生产能力和操作率6410
Ⅴ.就业、失业和劳动能力562581
Ⅵ.产业部门12880208
生产512475
投资482068
资本存量03232
就业29433
总计378339318

  上表列出的,是DRI模型中方程式的基本情况。

  DRI模型每年都根据新的数据和新的研究发现加以修订。它被用于估计各种乘数和弹性的结构分析,它的细致结构描述了许多经济过程,包括循环因素和金融条件,探索了宏观和微观之间的相互联系。它还被用于短期预测,提供12个季度关于主要宏观变量以及它们的组成部分的预测。而利用这个模型的动态模拟则跨越了15个年度。最后,这个模型还被用于政策评价,用于估价各种货币政策财政政策对于失业、价格稳定情况和经济增长的影响。

参考文献

  1. 1.0 1.1 1.2 梁小民等主编.经济学大辞典[M].ISBN:7-80061-954-0/F0-61.团结出版社,1994
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