Production theory for constrained linear activity models

封面

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The purpose of this paper is to generalize the framework of activity analysis discussed in the paper by Antonio Villar without requiring any dimensional requirements on the activity matrices and by introducing a model of activity analysis in which each activity may (or may not) have a capacity constraint. We follow the usual nomenclature of input-output analysis for “the quantity of a good supplied to the consumers outside the production (or manufacturing) sector” and refer it as “final demand”. We obtain results similar to those in Villar concerning solvability, non-substitution and existence of efficiency prices. We apply our analysis and results to the two-period multisector activity analysis model with capacity constraints. The activity matrix is the difference between a non-negative output coefficient matrix and a non-negative input coefficient matrix, with the coefficients being measured in money units for each activity. Almost all the results obtained thus far get replicated in this macroeconomic context. However, some reformulations are required for issues related to existence of equilibrium price vector and as a consequence, issues related to efficiency prices via the non-substitution theorems. The corresponding concepts in this application refer to “inflation rate” vectors.

全文:

受限制的访问

作者简介

Somdeb Lahiri

LJ University, School of Management Studies

编辑信件的主要联系方式.
Email: emm@cemi.rssi.ru

Adjunct Professor
LJ University, School of Management Studies
印度

参考

  1. Chander P. (1983). The nonlinear input-output model. Journal of Economic Theory, 30, 219–229.
  2. Lahiri S. (2022). The essential appendix on linear programming. Available at: https://www.academia.edu/44541645/The_essential_appendix_on_Linear_Programming
  3. Lancaster K. (1968). Mathematical economics. New York: The Macmillan Company.
  4. Sandberg I.W. (1973). A nonlinear input-output model of a multisectored economy. Econo-metrica, 41, 6, 1167–1182.
  5. Villar A. (2003). The generalized linear production model: Solvability, non-substitution and prod-uctivity measurement. Advances in Theoretical Economics, 3, 1, 1.

版权所有 © Ekonomika i matematicheskie metody, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».