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雷达卡
利用计算期或规划期某些控制数据，如中间产品合计数、中间投入合计数等，找出一套行乘数（系数）R去调整已有（基期）直接消耗系数矩阵的各行元素，同时找出一套列乘数S去调整已有直接消耗系数矩阵的各列元素，使得经过调整的直接消耗系数计算的总量等于各个控制数据。
GRAS法（Generalized RAS, matrix balancing/updating, biproportional method）是对RAS法的改进，具体文献可参考：
1) Junius T. and J. Oosterhaven (2003), The solution of updating or regionalizing a matrix with both positive and negative entries, Economic Systems Research, 15, pp. 87-96.
2) Lenzen M., R. Wood and B. Gallego (2007), Some comments on the GRAS method, Economic Systems Research, 19, pp. 461-465.
3) Temurshoev, U., R.E. Miller and M.C. Bouwmeester (2013), A note on the GRAS method, Economic Systems Research, 25,p. 361-367.
本人的编写python和matlab代码，分别实现了根据基年投入产出表（案例excel）预测目标年投入产出表，matlab gras法的计算结果与python gras法的结果基本一致（软件误差导致略有差异，见截图），python ras法结果与gras法也较为相近。代码操作也较为简单，基本实现函数式架构，即导入excel的案例文件就能计算出结果
（注：该程序实现的是单区域或者单国家io表，基于基年补齐目标年io表的操作，对multi-region io表不适用，代码仍在完善优化中）
文件列表：
gras.m——matlab function
Matlab_gras_ver1.m——matlab主函数
Python_ras_gras_ver1.py——python主函数
原始数据（含案例教程和计算步骤说明）
基期投入产出表.xlsx
三个输出结果：
MatlabOutput-目标期投入产出矩阵(GRAS法).xlsx
PythonOutput-目标期投入产出矩阵(G-RAS法).xlsx
PythonOutput-目标期投入产出矩阵(RAS法).xlsx
(1region)RAS法-投入产出表-matlab&python.zip
(18.94 MB, 需要: RMB 199 元)
本附件包括：- 2018 云南财经大学 中国1987_2017年度间动态投入产出表的编制及应用_安蕾.caj
- 2021 统计研究 中国时间序列投入产出表的编制_1981—2018_张红霞.pdf
- gras.m
- Matlab_gras_ver1.m
- MatlabOutput-目标期投入产出矩阵(GRAS法).xlsx
- Python_ras_gras_ver1.py
- PythonOutput-目标期投入产出矩阵(G-RAS法).xlsx
- PythonOutput-目标期投入产出矩阵(RAS法).xlsx
- 基期投入产出表.xlsx
京公网安备 11010802022788号
