投入产出预测模型英文解释翻译、投入产出预测模型的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 input-output forecast model

分词翻译：

投入产出的英语翻译：

【化】 input-output

预测的英语翻译：

forecast; cast; dope out; prognosticate
【计】 forecasting; look-ahead
【化】 prediction
【医】 prognose; prognosticate
【经】 anticipation; forecast; forecasting

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

专业解析

投入产出预测模型的汉英词典解析

中文术语：投入产出预测模型（Tóurù Chǎnchū Yùcè Móxíng）

英文术语：Input-Output Prediction Model

一、核心定义

该模型基于经济学中的投入产出分析（Input-Output Analysis），通过量化经济系统中各部门间的产品与服务流动关系，预测未来经济活动的资源消耗（投入）与生产成果（产出）。其数学基础为里昂惕夫矩阵（Leontief Matrix），公式如下：

X = (I - A)^{-1}Y

其中：

$X$ 为总产出向量
$I$ 为单位矩阵
$A$ 为直接消耗系数矩阵
$Y$ 为最终需求向量

二、关键组成要素

投入（Input）
指生产过程中消耗的资源，包括原材料、劳动力、资本等。例如制造业中的钢材、电力等中间产品投入。

产出（Output）
指经济活动产生的最终产品或服务，如汽车产量、GDP贡献值等。

预测机制
通过历史数据构建部门关联矩阵，模拟政策变动（如税收调整）、技术革新或外部冲击（如供应链中断）对全局经济的影响。

三、应用场景与权威案例

宏观经济政策制定
政府利用该模型评估产业政策调整对就业和经济增长的潜在影响（参考：世界银行《投入产出分析指南》）。

企业供应链优化
企业预测原材料价格波动对生产成本的影响，例如汽车厂商计算零部件涨价对整车利润的传导效应（参考：哈佛商学院供应链管理研究）。

四、学术与行业依据

理论奠基
由诺贝尔经济学奖得主瓦西里·里昂惕夫（Wassily Leontief）于1936年提出，开创了经济系统定量分析的先河。

现代演进
联合国《国民经济核算体系》（SNA）将其纳入标准经济统计框架，用于GDP核算和可持续发展评估。

五、中英术语对照扩展

中文	英文
直接消耗系数	Direct Consumption Coefficient
最终需求	Final Demand
逆矩阵测算	Inverse Matrix Calculation

注：因未搜索到可直接引用的网页链接，本文来源依据标准经济学文献及国际机构公开报告（如世界银行、联合国统计司）。建议用户通过学术数据库（JSTOR、ScienceDirect）或权威机构官网获取详细方法论文档。

网络扩展解释

投入产出预测模型是一种经济数学模型，主要用于分析经济系统中各部门或产业之间的投入与产出依存关系，并基于此进行经济预测和政策评估。以下是其核心要点：

一、基本定义与起源

投入产出模型由美国经济学家列昂惕夫于20世纪30年代提出，通过编制投入产出表（反映各部门间产品流动的矩阵表格），定量描述经济系统内部的生产与消耗关系。该模型的核心思想是各部门既是生产者又是消费者，其产出既满足最终需求，也为其他部门提供中间投入。

二、核心原理与数学模型

直接消耗系数
表示生产单位产品所需的其他部门投入量，公式为：
$$ a{ij} = frac{x{ij}}{Xj} $$
其中，$x{ij}$为第$j$部门消耗第$i$部门的产品量，$X_j$为第$j$部门总产出。
平衡方程
模型核心方程为：
$$ X = AX + Y quad text{或} quad Y = (I - A)X $$
- $X$为总产出向量，$Y$为最终需求向量，$A$为直接消耗系数矩阵。
- 通过求解方程可预测最终需求变化对总产出的影响。

三、预测功能与应用

需求预测
已知总产出$X$时，可计算最终产品$Y$；反之，通过调整$Y$（如消费、投资等）可预测各部门所需总产出。
示例：若农业部门最终需求增加10%，模型可推算重工业、轻工业等关联部门的产出变化。
政策模拟
评估税收、补贴等政策对产业链的影响，或分析资源分配优化方案。
典型应用领域
- 宏观经济：国民经济结构分析、国际贸易影响预测。
- 企业层面：生产成本优化、供应链管理。

四、局限性

静态假设：默认技术水平和消耗比例短期不变，长期预测需结合动态模型。
数据依赖：依赖精确的投入产出表，编制成本较高。
简化市场：假设完全竞争，忽略垄断等复杂市场因素。

五、扩展与改进

现代投入产出模型已衍生出动态模型、区域模型等变体，并与其他经济模型（如线性规划）结合，增强预测灵活性。

如需进一步了解具体案例或公式推导，（预测示例）或（数学推导）。