matlab计算投入产出表的代码

以下是使用MATLAB计算投入产出表的示例代码：

% 定义输入数据
A = [0.3 0.2 0.1; 0.2 0.4 0.3; 0.1 0.3 0.5]; % 技术系数矩阵
x = [100; 200; 150]; % 最终需求向量

% 计算投入向量
I = inv(eye(size(A)) - A) * x;

% 计算产出向量
Y = A * I + x;

% 显示结果
disp('投入向量：');
disp(I);
disp('产出向量：');
disp(Y);

上述代码中，`A`表示技术系数矩阵，`x`表示最终需求向量。通过使用矩阵运算，可以计算出投入向量`I`和产出向量`Y`。最后，使用`disp`函数将结果输出到命令窗口中。

相关问题

投入产出表数据处理的matlab代码

### Matlab代码用于处理投入产出表数据

对于处理投入产出表的数据，可以编写一段Matlab脚本来读取、分析并操作这些表格中的数值。下面提供了一个简单的例子来展示如何加载一个CSV文件形式的投入产出表，并执行一些基本的操作。

#### 加载和预览数据
假设有一个CSV文件`input_output_table.csv`包含了投入产出表的信息：

% Load the input-output table from a CSV file.
filename = 'input_output_table.csv';
data = readtable(filename);

% Display the first few rows to understand its structure.
head(data)

这段代码会显示输入输出表最前面几行的内容以便了解其结构[^1]。

#### 数据清洗与转换
如果存在缺失值或其他需要清理的情况，则应在此阶段进行处理。这里也包括任何必要的单位转换或标准化工作。

% Check for missing values and remove or fill them as appropriate.
if sum(ismissing(data))
    % For demonstration purposes, simply removing any row with NaNs.
    data = rmmissing(data);
end

% Convert all numeric columns into double type ensuring consistency.
varNames = setdiff(data.Properties.VariableNames, {'student_id', 'name'});
for varName = varNames
    data.(varName) = str2double(string(data.(varName)));
end

此部分确保了所有涉及计算的列都已转换成适合运算的形式[^3]。

#### 计算行业间的直接消耗系数矩阵A
这是指每个产业部门生产过程中直接使用的其他各部门产品的比例关系。

设\( X \)为总产出向量；而 \( Z_{ij} \)表示第i个部门对j个部门的产品需求量，则可以直接通过以下方式构建直接消耗系数矩阵 A:

\[a_{ij}=Z_{ij}/X_j\]

在Matlab中实现如下：

% Assuming that the last column represents total outputs (X).
totalOutputs = data{:, end};

% Extract intermediate consumption part of the matrix.
intermediateConsumption = data{:, 3:end-1}; 

% Calculate direct requirement coefficients.
directRequirementCoefficients = diag(1 ./ totalOutputs') * intermediateConsumption;
disp('Direct Requirement Coefficients Matrix:');
disp(directRequirementCoefficients);

上述过程创建了直接消耗系数矩阵 `directRequirementCoefficients` ，它反映了各个行业中相互之间的依赖程度。

#### 总结
以上仅展示了处理投入产出表的一个简化流程。实际应用可能更加复杂，取决于具体的需求以及所拥有的原始数据集的特点。

matlab投入产出ras法代码

MATLAB中可以用多种方法编写投入产出（IO）模型的RAS法代码。以下是一种可能的实现方式：

首先，需要准备数据。准备一个输入矩阵A和一个输出矩阵B，它们分别表示各个产业的投入和产出量，并且矩阵的行和列分别对应于各个产业。另外，还需要一个初始估计矩阵X0，它用来初始化迭代过程。

接下来，可以开始迭代计算了。首先，根据初始估计矩阵X0计算单位投产系数矩阵G0，其中G0 = inv(A) * B。然后，使用RAS迭代公式Xk = G0 * X(k-1)，不断迭代计算新的估计矩阵Xk，直到达到指定的收敛条件为止。可以设置一个最大迭代次数，以避免无限循环。

最后，计算结果会输出一个收敛的估计矩阵X，其中X(i,j)表示第i个产业的第j个投入比例。通过对X进行进一步的分析和解释，可以得到相关的投入产出数据和指标。

需要注意的是，上述实现只是一种可能的方式，具体的实现方式可能会根据具体的问题和数据进行调整和修改。另外，MATLAB中还可以使用其他方法或库来实现投入产出模型，如线性规划方法或专门的IO模型库。