Similarity assessment of economic indicators of selected countries by graph theory means

LTŽmonėms natūralu lyginti daiktus, veiklas, įmones, asmenis ir valstybes. Valstybės lyginamos remiantis skirtingais ekonominiais duomenimis. Kyla klausimas, kiek tokie palyginimai atitinka vienas kitą atsižvelgiant į skirtingus makroekonominius rodiklius. Šiame straipsnyje bandoma palyginti pasirinktas ES valstybes pagal jų BVP, BVP vienam gyventojui pagal PGS, ES tiesioginių investicijų padėtį, srautus ir pajamas bei grynąjį eksportą, pasitelkus digrafų spalvinimą. Straipsnyje atskleidžiama, kad grafai yra naudingi įrankiai, skirti paprastai ir aiškiai surinkti bei pateikti ekonominę informaciją. Ši informacija buvo atvaizduota dviem skirtingais lygmenimis. Kiekvieno digrafo dažnumo funkcija padėjo išsiaiškinti, kuri šalis turi didesnę tam tikro makroekonominio parametro vertę, palyginti su kitomis šalimis, o spalvinimo funkcija atskleidė, ar šis skirtumas yra didelis, vidutinis, ar mažas. Lyginant skirtingų makroekonominių rodiklių digrafus, išryškėjo kryžminiai rodikliai. Atkreiptinas dėmesys į digrafų ir atitinkamų makroekonominių rodiklių atitikimą remiantis jų sąsaja. Manytina, kad norint palyginti skirtingus ekonominius duomenis, verta naudoti paprastas ir aiškias į grafiką panašias struktūras. Akcentuotina, kad panašų metodą galima taikyti daugelyje kitų situacijų.

ENIn this paper we present a new way for comparing economic data based on tools of graph theory. In order to do that we use an edge-colouring of oriented graphs (digraphs in graph theory sense). According to our knowledge such an approach is new in connection to comparing these data and has not been used before. Here we describe this heuristic on a comparison of a chosen European Union countries that are similar according to their number of inhabitants and surface’s size. We compare the digraphs obtained based on the values of different macroeconomic parameters. We discuss the relation between the colouring and incidence function of the digraphs with the correlation among the economic parameters. We show that graphs are worth to derive gathered knowledge of economic information, especially when making the cross-countries comparisons of economic data. We believe that a similar approach may be used in many other situations.