Dưới đây là một số bối cảnh phổ biến mà mô hình Input/Output có thê xuất hiện: 11.1 Kinh té Trong kinh tế, mô hình Input/Output được sử dụng để mô tả mối quan hệ giữa các ngành công ngh
Trang 1
DAI HOC QUOC GIA THANH PHO HO CHI MINH
TRUONG DAI HOC KINH TE - LUAT
KHOA TOAN KINH TE
OK AS
BAI THI KET THUC HOC PHAN MON: NHAP MON NGANH TOAN KINH TE
MA HOC PHAN: 231BMM4012 HOC KY I NAM HOC 2023-2024
SINH VIEN THUC HIEN: HUYNH BAO NHI
MA SO SINH VIEN: K234131558
GV HUONG DAN: TS PHAM HOANG UYEN
GV DONG GIANG: TRAN VIET THANG
TRUONG QUANG NHAT
TP Hồ Chí Minh — Thang 1/2024
Trang 2
MỤC LỤC
Phần 1: Trình bày những hiểu biét cia em ve mé hinh Input/Output? Si dung Python dé giải tìm nghiệm của mô hình trên trong trường hợp don gian (sw dung thw vién sympy)? 1 1/ Tổng quan về mô hình InputOutput -.-.7 25 52522 L1 Bối cảnh xuất hiện mô hình Input/Output 1.2 Tác giả của mô hình Input/Output cà cà cà 222 2 vs cày L3 Ý nghĩa thực tiễn của mô hình InpuƯOutput
1.4, M6 hinh Input/Output trong Toan kinh té 000000 e eee cece cence cen eeeeee waters IL/ Ứng dụng mô hình Inpu/Output trong Python 4
Phần 2: Phân tích dưới góc độ thống kê mô tả một bộ data tùy ý? Nêu một vài nhận xét của
em về bộ dữ liệu này? c2 2à B2 nà nọ nh nh nh ni nh cn ca củ củ SỔ
Phần 3: Đưa ra một số ứng dụng về xác suất trong thực tế 9
L/ Ứng dụng về xác suất trong thực tẾ cà nà nàn nh nh nà nà củ cv
H/ Một số ví dụ cụ thỂ - ccc cọ c2 n2 c1 E nền ng nnn nh krn nh na can cá sẻ sxc các 2Ở
Phần 4: Theo bạn, kỹ năng và phương pháp học ngành Toán kinh tế như thế nào cho hiệu
¡0 4
1 Kỹ năng c cà cà nnn cee tee cee eee et kh n khe kh ky ket ky kg rưy cr sec các cá LỘ
11 Phương pháp - - cà ee cee ee ete cee eee een teeta ke ky se sec sec sec L3
Phần 5: Chọn ra môn học của ngành Toán kinh tế, bạn hãy đề xuất kỹ năng và phương
pháp học tập phù hợp và hiệu quả? L5 Phần 6: Một số cảm nhận cá nhân và gợi ý bỗ sung về môn Nhập môn ngành Toán kinh tế? 16
Trang 3NỘI DUNG BÀI LUẬN
Phần 1: Trình bày những hiểu biết của em về mô hình Input/Output? Sử dụng Python để giải m nghiệm của mô hình trên trong trường hợp đơn giản (sử dụng thư viện sympy)?
IL/ Tổng quan về mô hình Input/Output:
L1 Bối cảnh xuất hiện mô hình Input/Output:
"Mô hình input-output" là một khái niệm rất rộng và có thể áp dụng trong nhiều ngữ cánh
khác nhau, từ lĩnh vực kỹ thuật đến kinh tế, xã hội, và nhiều lĩnh vực khác Dưới đây là một số
bối cảnh phổ biến mà mô hình Input/Output có thê xuất hiện:
11.1 Kinh té
Trong kinh tế, mô hình Input/Output được sử dụng để mô tả mối quan hệ giữa các ngành công nghiệp trong một quốc gia hoặc khu vực Nó có thể được sử dụng để phân tích tác động của biến động trong một ngành công nghiệp lên các ngành khác, cũng như ánh hưởng của thay đổi trong chi tiêu tiêu dùng
1.1.2 Kỹ thuật và công nghệ
Trong lĩnh vực kỹ thuật và công nghệ, mô hình input-output có thể xuất hiện khi mô tả quá trình chuyên đổi đầu vào (Input) thành sản phẩm đầu ra (Output) trong một hệ thống hoặc quy trình sản xuất
1] 3 Môi trường và tài nguyên
Trong bối cảnh môi trường, mô hình Input/Output có thể được sử dụng để đánh giá tác động của các hoạt động sản xuất và tiêu thụ lên môi trường và tài nguyên tự nhiên
1.14 Xã hội và nguồn lực
Mô hình Input/Output cũng có thể được áp dụng để phân tích quá trình sử dụng và phân
phối nguồn lực trong cộng đồng, xã hội, hoặc tổ chức
1.1.5 Giáo đục và đào tạo
Trong lĩnh vực giáo dục, mô hình input-output có thê mô tả quá trình chuyển đổi thông tin tir giáo viên (Input) thành kiến thức của hoc sinh (Output) trong quá trình học
116Yt
Trong ngành y tế, mô hình Input/Output có thể được sử dụng để mô tả liên kết giữa các
yếu tế như dịch vụ y tế, thuốc, và cơ sở hạ tang y tế,
Trang 41.2 Tac gia của mô hình Input/Output:
"Mô hình input-output" được giới thiệu và phát triển bởi nhà kinh tế người Mỹ Wassily
Leontief Leontief đã đoạt Giải Nobel Kinh tế vào năm 1973 cho công trình nghiên cứu về "cầu trúc kinh tế và phân phối" dựa trên công việc của ông về mô hình input-output
Wassily Leontief đã công bố công trình nổi tiếng của mình vào những năm 1930 và 1940,
và mô hình InputOutput của ông đã trở thành một công cụ quan trọng trong phân tích kinh tế và nghiên cứu về tác động của biến động trong các yếu tố kinh tế đối với nền kinh tế toàn cầu hoặc một phần của nó
L3 Ý nghĩa thực tiễn của mô hình Input/Output:
13.1 Kế hoạch hóa và dự báo kinh tế
Dự báo tác động kinh tế: Mô hình Input/Output giúp dự báo tác động của thay đổi trong
sản xuất, đầu tư, và chỉ tiêu tiêu dùng đối với toàn bộ nên kinh tế
Kế hoạch hóa kinh tế: Chính phủ và các tổ chức kế hoạch sử dụng mô hình Input/Output
để đưa ra kịch bản và chính sách kinh tế hiệu quả
13.2 Quản lí nguồn lực và môi trường
Tác động của môi trường: Áp dụng mô hình input-output để đánh giá tác động của sản xuất công nghiệp và tiêu thụ đối với môi trường Điều này hỗ trợ quản lý nguồn lực và phát triển bền vững
1.3.3 Chính sách thuế và tài chính
Phân tích tác động thuế: Mô hình input-output giúp chính phủ hiểu rõ tác động của các biện pháp thuế đối với các ngành và đối tượng kinh tế cụ thể Nó cung cấp thông tin hữu ích để xác định mức thuế phù hợp và công bằng
Chính sách tài chính: Hỗ trợ trong việc đánh giá ảnh hưởng của chính sách tài chính đối
với nền kinh tế
13.4 Ngành công nghiệp và phân tích thị trường
Quy hoạch ngành công nghiệp: Mô hình Input/Output là công cụ quan trọng đề hiểu cầu trúc và mối quan hệ giữa các ngành công nghiệp
Phân tích thị trường: Được sử dụng để đo lường sức mạnh và ảnh hưởng của các ngành trong thị trường Phân tích mối quan hệ giữa các ngành giúp hiểu rõ hơn về cạnh tranh trong thị trường Các ngành nào phụ thuộc lẫn nhau, và ai là đối thủ cạnh tranh quan trọng
13.5 Phái triển kinh tễ và xã hội
Trang 5Đánh giá tác động dự án: Trong các dự án phát triển, mô hình input-output giúp đánh giá
tác động kinh tế và xã hội của các dự án cụ thể
Chính sách phát triển: Hỗ trợ đánh giá tác động của các dự án phát triển cụ thể Điều này giúp chính phủ và các tô chức quốc tế đưa ra chính sách hỗ trợ phát triển kinh tế và cải thiện chất lượng cuộc sống
13.6 Quan li rui ro
Quản lí rủi ro doanh nghiệp: Doanh nghiệp có thể sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của thay đổi trong môi trường kinh doanh
13.7 Giáo đục và nghiên cứu
Giáo dục và đào tạo: Mô hình Input/Output được sử dụng trong giáo dục để giảng dạy về mối quan hệ kinh tế và cấu trúc ngành công nghiệp Giúp sinh viên và người nghiên cứu hiểu rõ hơn về cấu trúc kinh tế và cách các yếu tổ tương tác
Nghiên cứu kinh tế: Là công cụ quan trọng trong nghiên cứu đề hiểu sâu hơn vẻ tác động
và mối quan hệ kinh tế
Mô hình InputOutput mang lại cái nhìn toàn diện về mối quan hệ phức tạp trong nền kinh tế, giúp quyết định chính sách và quản lý nguồn lực một cách hiệu quá hơn
L4 Mô hình Input/Output trong Toán kinh tế
M6 hinh Input/Output cua Giáo sư Leontief (còn được gọi là znô hình 1O, mô hình vào —
ra, hay mô hình cân đổi liên ngành) nhằm xác định tổng cầu đôi với sản phẩm của mỗi ngành sản xuất trong tổng thể nền kinh tế Trong khuôn khổ của mô hình, khái niệm ngành được xem xét theo nghĩa thuần túy sản xuất Tổng cầu đối với sản phẩm của mỗi ngành bao gồm:
- Céu trung gian từ phía các nhà sản xuất sử dụng loại sản phẩm đó cho quá trình sản xuất
- Cầu cuối từ phía những người sử dụng sản phẩm để tiêu dùng hoặc xuất khâu bao
gồm các hộ gia đình, nhà nước, các tổ chức xuất khẩu
Tổng cầu đối với sản phẩm hàng hóa của mỗi ngành 1 ( =1, 2, 3, n ) được tính theo công thúc :
Xi Xu † Xa † Xin + bị
Trong đó x¡ là tổng cầu đối với hàng hóa của ngành ¡, xz là giá trị hoàng hóa của ngành ¡ mà ngành k cần sử dụng cho việc sản xuắt, b; la giá trị hàng hóa của ngành ¡ cần cho tiêu dùng và xuất khẩu
Ma trận tổng cầu là nghiệm của phương trình: (I— A).X=B
Trang 6Ma trận I-A được gọi là ma trdn Leontief, 11a ma tran don vị cấp n, ma tran A duoc goi la ma trận hệ số kỹ thuật, hay ma trận chỉ phí đầu vào Ma trận X là ma trận tổng cầu, còn B là ma tran cẩu cuỗi
IL/ Ung dụng mô hình Input-Output trong Python
Trong mô hình InputOutput biết ma trận đầu vào:
02 0.2 02
A=|03 0.4 043
01 01 0.3
a) Tim ty phan gia tăng của ngành Nông nghiệp
b) Tìm tổng cầu mỗi ngành biết nhu cầu cuối cùng của các ngành lần lượt là 540, 30, 170
© from sympy import *
#A la ma tran he so dau vao
A = Matrix ([[@.2, 9.2, 9.2], [9.3, 9.4, 9.3], [@.1, 9.1, 9.3]])
print (' ma trận hệ số đầu vào là: ')
A
ma trận hệ số đầu vào là:
0.2 0.2 0.2
0.3 04 0.3
01 01 0.3
a) Tỷ phần gia tăng của ngành Nông Nghiệp là:
Aoi = 1—(0,2 + 0,3 + 0,1) =0,4;
Hé sé Ao: = 0.4 có nghĩa là tỉ phần giá trị gia tăng trong tổng giá trị hàng hóa của ngành Nông Nghiệp là 40%
© # y là hệ số tỉ phần gia tăng ngành Nông Ngiệp
y = 1-sum(A[:,0])
print('Hệ số tỉ phần gia tăng ngành Nông Ngiệp là')
y
Hệ số tỉ phần gia tăng ngành Nông Ngiệp là
0.4
Trang 7540
a) Hệ số cầu cuối cùng của 3 ngành là: B=| 30
170
© #8 lama tran cau cuoi
B = Matrix([[540], [30], [170]])
print('ma trận cầu cuối của 3 ngành kinh tế là')
B
[3 ma trận cầu cuối của 3 ngành kinh tế là
540
30
170
Xét m6 hinh I/O: (I — A)X =B voi I la ma tran don vi cap 3, X là cột tổng đầu ra Từ giữ liệu đề bài ta được:
0,8 -0,2 -0,2|| x 540 08x -0,2x -0,2x = 540 x, = 1000;
-03 0,6 -0,3|| x |=| 30 |C©4-0.3x +0,6x, -0,3x, = 30 4 x, =800;
-0,1 -0,1 0,7 || x, 170 -O,lx, -O,lx, +0,7x, = 170 x, = 500
[ ] #eye(3) la ma tran don vi cap 3
#x la dau ra
x = (eye(3)-A).inv()*B
print(‘téng dau ra cua mdi nganh 1a x = ')
x
tổng đầu ra của mỗi ngành là x =
1000.0
800.0
500.0
Vậy tông đầu ra của Nông Nghiệp, Công Nghiệp, Dịch Vụ lần lượt là x¡ = 1000, x2 = 800, x:
= 500 (tỷ đồng)
Trang 8Phần 2: Phân tích dưới góc độ thống kê mô tả một bộ data tùy ý? Nêu một vài
nhận xét của em về bộ dữ liệu này?
Type of
Trang 10Net Sales
Mean
Standard Error
Median
Mode
Standard Deviation
Sample Variance
Kurtosis
Skewness
Range
Minimum
Maximum
Sum
Count uP
77.60 Tất 59.71 31.6 55.66 3098.59 3.15 1.71 274.36 13.23 287.59 7760.05
100
Gia tri trung binh (Mean): 77.60
Sai sé chuan (Standard Error): 5.57
Số trung vi (Median): 59.71
Số mốt (Mode): 31.6
Giá trị nhỏ nhất (Minimum): 13.23 Giá trị lớn nhất (Minimum): 287.59 Tổng đữ liệu (Sum): 7760.05
Độ lệch chuẩn (Standard Deviation): 55.66
Trang 11Phần 3: Đưa ra một số ứng dụng về xác suất trong thực tế
L/ Ứng dụng về xác suất trong thực tế:
1] Tài chỉnh
Quảng lí rủi ro đầu tư Nhà đầu tư sử dụng xác suất dé đánh giá rủi ro và lợi nhuận trong
các quyết định đầu tư
Báo hiểm Công ty bảo hiểm sử dụng xác suất để định giá và quán lý rủi ro trong việc cung cấp các chính sách bảo hiểm
12.¥ té
Chuẩn đoán y tế Xác suất được sử dụng trong việc đánh gia kha nang mắc bệnh, dự đoán
kết quá điều trị và đưa ra quyết định về liệu pháp
Nghiên cứu lâm sàng Trong các thử nghiệm lâm sàng, xác suất được sử dụng để phân
tích đữ liệu và đưa ra kết luận về hiệu quả của các loại điều trị
13 Công nghiệp và sản xuất
Kiểm soát chất lượng Xác suất được sử dụng để đánh giá và kiểm soát chất lượng trong quá trình san xuất
Dự báo sản xuất Các doanh nghiệp sử dụng mô hình xác suất để dự đoán nhu cầu thị trường và quyết định mức sản xuất phủ hợp
14 Quảng cáo và tiếp thị
Phân loại khách hàng Xác suất được sử dụng dé phan loai va nhan dién déi tuong myc
tiêu trong chiến lược tiếp thị va quảng cáo trực tuyến
Dự đoán doanh số bán hàng Dựa vào dữ liệu lịch sử, các doanh nghiệp có thể sử dụng
xác suất để dự đoán doanh số bán hàng tương lai
LS Khoa hoc máy tỉnh và trí tuệ nhân tạo
Học máy Xác suất là một yếu tổ quan trọng trong các mô hình học máy, giúp đưa ra dự
đoán và quyết định dựa trên dữ liệu đầu vào
Nhận dạng hình ảnh và giọng nói Trong các hệ thống nhận dạng, xác suất được sử dụng
để ước lượng độ chắc chắn của kết quả
16 Giao thông vận tải
Lên lịch trình giao thông Xác suất giúp dự đoán lưu lượng giao thông và thời gian di chuyên, giúp quản lý lưu thông và tối ưu hóa lịch trình
H Một số ví dụ cụ thể
Ví dụ 1: Một đề thi môn Toán có 20 câu hỏi trắc nghiệm khách quan, mỗi câu hỏi có 4 phương
án trả lời, trong đó có đúng một phương án là đáp án Học sinh chọn đúng đáp án được 0,5 điểm,
chọn sai đáp án không được điểm Một học sinh làm đẻ thi đó, chọn ngẫu nhiên các phương án trả lời của tất cả 20 câu hỏi, xác suất để học sinh đó được 5,0 điểm bằng
Giải
Học sinh được 5,0 điểm khi trả lời đúng 10 câu và trả lời sai 1Ô câu
Gợi A là biến cố: “Học sinh được 5,0 điểm”
Số phân tử của không gian mẫu là ¿
Trang 12Số phần tử của biến có A là n( AÌ=C‡?.(C¿¿3'}"
n(A) _ áo (C¿¿3)”
n(Q) 8 ce
Xác suất của biến có A là P[ A]=
© rem scipy.special import comb
a = 29 #tổng số câu hỏi trong dé thi
b z 1 #số câu hỏi cần đúng để được 5 điểm
c = 6.5 #sð điểm đạt được khi chọn phương án đúng của câu hói
#TÍNH XÁC SUẤT
probability = comb(a,b)*(c**b)*((1-c)**(a-b))
#IN KET QUA
print("xác suất để HS đạt 5 điểm khi chon ngẫu nhiên các phương án trả lời của tất cả 2@ câu hỏi là:", probability) xác suất để HS đạt 5 điểm khi chọn ngẫu nhiên các phương án trả lời của tất cả 2@ câu hỏi là: 9.17619705200195312
Nhận xét: Xác suất để đạt được 5,0 điểm trong bai kiém tra néu chon ngẫu nhiên các đáp án là rất thấp Vi thé can phai chuẩn bị kiến thức thật tốt thì mới có thê đạt số điểm như mong muốn trong một bài kiểm tra,
Ví dụ 2: Một bạn A là sinh viên mới ra trường đang trong quá trình nộp hồ SƠ xin việc vào các công ty Công ty 1 khá năng trúng tuyên là 0,1 Công ty 2 khả năng trúng tuyên là 0.345, Công ty
3 là 0.26 Hỏi xác xuat ban A tring tuyên vào một công ty là bao nhiêu
Giải
Để tính xác suất bạn A trúng tuyên vào một công ty, ta cần biết khả năng trúng tuyên của từng
công ty và xác suất tổng hợp của các công ty
Cho khả nang trung tuyển của công ty 11a 0.1, céng ty 2 1a 0.345 và cong ty 3 là 0.26
Ta có thể tính xác suất tổng hợp bằng cách cộng các xác suất trúng tuyển của từng công ty:
P(A trúng tuyên vào một cty) = P(A trúng tuyên vào cty l) + P(A trúng tuyển vào cty
2) + P(A trúng tuyển vào cty 3)
P(A trúng tuyển vào một công ty) = 0.1 + 0.345 + 0.26 = 0.705
Vậy xác suat ban A trung tuyén vào một công ty là 0.705, tức là 70.5%,
© def probability of getting hired():
prob_company1 = 0.1 # Khả năng trúng tuyển vào công ty 1
prob_company2 = 0.345 # Khả năng trúng tuyển vào công ty 2
prob_company3 = 0.26 # Khả năng trùng tuyển vào công ty 3
prob_total = prob_company1 + prob_company2 + prob_company3 # Xác suất tổng hợp của các công ty return prob_total
# Test
probability = probability_of_getting_hired()
print("Xac suat ban A tring tuyén vao mot cong ty 1a:", probability)