The Choice of Input-Out Table Embedded in Regional Econometric Input-Out Models

In this paper we investigate the role of input-output data source in the regional econometric input-output models. While there has been a great deal of experimentation focused on the accuracy of alternative methods for estimating regional input-output coefficients, little attention has been directed to the role of accuracy when the input-output system is nested within a broader accounting framework. The issues of accuracy were considered in two contexts, forecasting and impact analysis focusing on a model developed for the Chicago Region. We experimented with three input-output data sources: observed regional data, national input-output, and randomly generated input-output coefficients. The effects of different sources of input-output data on regional econometric input-output model revealed that there are significant differences in results obtained in impact analyses. However, the adjustment processes inherent in the econometric input-output system seem to mute the initial differences in input- output data when the model is used for forecasting. Since applications of these types of models involve both impact and forecasting exercises, there would still seem to be a strong motivation for basing the system on the most accurate set of input-output accounts.CES,economic,research,micro,data,microdata,chief,economist

Um modelo integrado econométrico+insumo-produto para previsão de longo prazo da demanda de combustíveis no Brasil

O artigo apresenta um modelo integrado de tipo econométrico+insumo-produto para previsões de longo prazo da demanda de combustíveis no Brasil. O modelo é baseado na integração por ligação de um modelo vetorial de correção de erros com um modelo de insumo-produto híbrido para a economia brasileira e permite fazer previsões anuais de consumo para quatro grupos de combustível: gasolina, óleo diesel, óleo combustível e álcool. No processo de desenvolvimento, tanto o modelo econométrico quanto o modelo integrado foram submetidos a testes de desempenho preditivo, com o último sendo calibrado para melhor performance, usando-se dados disponíveis para o período de 2004 a 2007. Posteriormente, o modelo integrado é usado para gerar previsões no período de 2008 a 2017. As previsões são baseadas em dois cenários alternativos, um prevendo duração curta, e o outro, duração longa para a atual crise econômica mundial. Os resultados obtidos indicam que, em ambos os casos, ocorrerá significativo aumento da demanda de combustíveis nos próximos 10 anos