Computational economics
કોમ્પ્યુટેશનલ અર્થશાસ્ત્ર એક આંતરશાખાકીય સંશોધન શાખા છે જેમાં કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન, અર્થશાસ્ત્ર અને વ્યવસ્થાપન વિજ્ઞાનનો સમાવેશ થાય છે. આ વિષય આર્થિક પ્રણાલીઓના કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલિંગનો સમાવેશ કરે છે. આમાંના કેટલાક ક્ષેત્રો અનન્ય છે, જ્યારે અન્ય લોકોએ મજબૂત ડેટા એનાલિટિક્સ અને સમસ્યાઓના ઉકેલોને મંજૂરી આપીને અર્થશાસ્ત્રના ક્ષેત્રોને સ્થાપિત કર્યા છે જે કમ્પ્યુટર અને સંકળાયેલ આંકડાકીય પદ્ધતિઓ વિના સંશોધન માટે મુશ્કેલ હશે. અર્થશાસ્ત્ર સંશોધનના વિવિધ ક્ષેત્રોમાં કોમ્પ્યુટેશનલ પદ્ધતિઓ લાગુ કરવામાં આવી છે, જેમાં ઇકોનોમેટ્રિક્સઃ નોન-પેરામેટ્રિક અભિગમો, અર્ધ-પેરામેટ્રિક અભિગમો અને મશીન લર્નિંગનો સમાવેશ થાય છે પરંતુ તે મર્યાદિત નથી. ડાયનેમિક સિસ્ટમ્સ મોડેલિંગઃ ઓપ્ટિમાઇઝેશન, ડાયનેમિક સ્ટોકેસ્ટિક જનરલ ઇક્વિલિબ્રિયમ મોડેલિંગ અને એજન્ટ-આધારિત મોડેલિંગ. ઇતિહાસ કોમ્પ્યુટેશનલ અર્થશાસ્ત્ર આ ક્ષેત્રના ગાણિતિકરણ સાથે એક સાથે વિકસ્યું હતું. 20મી સદીની શરૂઆતમાં, જાન ટિન્બર્ગેન અને રાગ્નાર ફ્રિશ જેવા અગ્રણીઓએ અર્થશાસ્ત્રના કોમ્પ્યુટરાઈઝેશન અને ઇકોનોમેટ્રિક્સના વિકાસને આગળ વધાર્યો. ઇકોનોમેટ્રિક્સમાં પ્રગતિના પરિણામે, રીગ્રેસન મોડલ, પૂર્વધારણા પરીક્ષણ અને અન્ય કોમ્પ્યુટેશનલ આંકડાકીય પદ્ધતિઓ આર્થિક સંશોધનમાં વ્યાપકપણે અપનાવવામાં આવી. સૈદ્ધાંતિક મોરચે, વાસ્તવિક વ્યવસાય ચક્ર (આર. બી. સી.) મોડેલ અને ડાયનેમિક સ્ટોકેસ્ટિક જનરલ ઇક્વિલિબ્રિયમ (ડી. એસ. જી. ઈ.) મોડેલો સહિત જટિલ મેક્રોઇકોનોમિક મોડલોએ સંખ્યાત્મક ઉકેલ પદ્ધતિઓના વિકાસ અને ઉપયોગને પ્રોત્સાહન આપ્યું છે જે ગણતરી પર ભારે આધાર રાખે છે. 21મી સદીમાં, કોમ્પ્યુટેશનલ અલ્ગોરિધમ્સના વિકાસથી આર્થિક સંશોધન સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવા માટે કોમ્પ્યુટેશનલ પદ્ધતિઓ માટે નવા માધ્યમોનું સર્જન થયું. મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સ અને એજન્ટ-આધારિત મોડેલિંગ જેવા નવીન અભિગમોને આર્થિક સંશોધનના વિવિધ ક્ષેત્રોમાં સક્રિયપણે શોધવામાં આવ્યા છે, જે અર્થશાસ્ત્રીઓને વિસ્તૃત ટૂલકિટ પ્રદાન કરે છે જે પરંપરાગત પદ્ધતિઓથી વારંવાર અલગ પડે છે. એપ્લિકેશન્સ એજન્ટ આધારિત મોડેલિંગ કોમ્પ્યુટેશનલ અર્થશાસ્ત્ર વિશ્લેષણાત્મક અને આંકડાકીય રીતે ઘડવામાં આવેલી આર્થિક સમસ્યાઓને ઉકેલવા માટે કમ્પ્યુટર આધારિત આર્થિક મોડેલિંગનો ઉપયોગ કરે છે. એક સંશોધન કાર્યક્રમ, તે માટે, એજન્ટ-આધારિત કોમ્પ્યુટેશનલ અર્થશાસ્ત્ર (ACE) છે, જે સમગ્ર અર્થતંત્રો સહિત આર્થિક પ્રક્રિયાઓનો કોમ્પ્યુટેશનલ અભ્યાસ છે, જે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા એજન્ટોની ગતિશીલ પ્રણાલીઓ છે. જેમ કે, તે જટિલ અનુકૂલનશીલ પ્રણાલીઓના નમૂનાનું આર્થિક અનુકૂલન છે. અહીં "એજન્ટ" નો અર્થ "નિયમો અનુસાર ક્રિયાપ્રતિક્રિયા તરીકે રચાયેલ કોમ્પ્યુટેશનલ ઓબ્જેક્ટ્સ" થાય છે, વાસ્તવિક લોકો નહીં. એજન્ટો સામાજિક, જૈવિક અને/અથવા ભૌતિક અસ્તિત્વનું પ્રતિનિધિત્વ કરી શકે છે. સંતુલનમાં એજન્ટો દ્વારા ગાણિતિક ઓપ્ટિમાઇઝેશનની સૈદ્ધાંતિક ધારણાને રમત-સૈદ્ધાંતિક સંદર્ભો સહિત બજારની શક્તિઓને અનુરૂપ મર્યાદિત તર્કસંગતતા ધરાવતા એજન્ટોના ઓછા પ્રતિબંધિત પૂર્વધારણા દ્વારા બદલવામાં આવે છે. મોડેલર દ્વારા નિર્ધારિત પ્રારંભિક શરતોથી શરૂ કરીને, એસીઈ મોડેલ માત્ર એજન્ટ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ દ્વારા સંચાલિત સમય દ્વારા આગળ વધે છે. પદ્ધતિનો વૈજ્ઞાનિક ઉદ્દેશ વાસ્તવિક દુનિયાના ડેટા સામે સૈદ્ધાંતિક તારણોને એવી રીતે ચકાસવાનો છે કે જે સમય જતાં પ્રયોગમૂલક રીતે સમર્થિત સિદ્ધાંતોને એકત્રિત કરવાની મંજૂરી આપે. કોમ્પ્યુટેશનલ અર્થશાસ્ત્રમાં મશીન લર્નિંગ મશીન લર્નિંગ મોડેલો વિશાળ, જટિલ, અસંગઠિત ડેટા સમૂહોને ઉકેલવા માટે એક પદ્ધતિ રજૂ કરે છે. કર્નલ પદ્ધતિ અને રેન્ડમ ફોરેસ્ટ જેવી વિવિધ મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિઓ વિકસાવવામાં આવી છે અને ડેટા-માઇનિંગ અને આંકડાકીય વિશ્લેષણમાં તેનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. આ મોડેલો સ્ટાર પદ્ધતિ જેવા પરંપરાગત આંકડાકીય મોડેલોની સરખામણીમાં શ્રેષ્ઠ વર્ગીકરણ, આગાહી ક્ષમતાઓ, લવચીકતા પ્રદાન કરે છે. અન્ય પદ્ધતિઓ, જેમ કે કાર્યકારણ મશીન લર્નિંગ અને કાર્યકારણ વૃક્ષ, અનુમાન પરીક્ષણ સહિત અલગ ફાયદા પ્રદાન કરે છે. આર્થિક સંશોધનમાં મશીન લર્નિંગ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરવાના નોંધપાત્ર ફાયદા અને ગેરફાયદા છે. અર્થશાસ્ત્રમાં, એક મોડેલ પસંદ કરવામાં આવે છે અને તરત જ તેનું વિશ્લેષણ કરવામાં આવે છે. આર્થિક સંશોધન સિદ્ધાંત પર આધારિત મોડેલની પસંદગી કરશે, પછી ડેટા સાથે મોડેલનું પરીક્ષણ/વિશ્લેષણ કરશે, ત્યારબાદ અન્ય મોડેલો સાથે ક્રોસ-વેલિડેશન કરશે. બીજી બાજુ, મશીન લર્નિંગ મોડેલોએ "ટ્યુનિંગ" અસરો બનાવી છે. જેમ જેમ મોડેલ પ્રયોગમૂલક વિશ્લેષણ કરે છે, તે એકસાથે વિવિધ મોડેલોને ક્રોસ-વેલિડેટ કરે છે, અંદાજ કરે છે અને સરખામણી કરે છે. આ પ્રક્રિયા પરંપરાગત પ્રક્રિયાઓ કરતાં વધુ મજબૂત અંદાજો આપી શકે છે. પરંપરાગત અર્થશાસ્ત્ર વર્તમાન સિદ્ધાંતો પર આધારિત માહિતીને આંશિક રીતે સામાન્ય બનાવે છે, જ્યારે મશીન લર્નિંગ મોડેલ ફિટિંગ માટે વધુ હકારાત્મક/પ્રયોગમૂલક અભિગમ રજૂ કરે છે. મશીન લર્નિંગ વર્ગીકરણ, આગાહી અને યોગ્યતાની સારીતાનું મૂલ્યાંકન કરવામાં ઉત્કૃષ્ટ હોવા છતાં, ઘણા મોડેલોમાં આંકડાકીય અનુમાન કરવાની ક્ષમતાનો અભાવ છે, જે આર્થિક સંશોધકો માટે વધુ રસ ધરાવે છે. મશીન લર્નિંગ મોડેલની મર્યાદાઓનો અર્થ એ છે કે મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરતા અર્થશાસ્ત્રીઓએ મજબૂત, આંકડાકીય કારણાત્મક અનુમાન માટે વ્યૂહરચનાઓ વિકસાવવાની જરૂર પડશે, જે આધુનિક પ્રયોગમૂલક સંશોધનનું મુખ્ય કેન્દ્ર છે. ઉદાહરણ તરીકે, અર્થશાસ્ત્રના સંશોધકો મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સમાં સારી રીતે નિર્દિષ્ટ ન હોય તેવા કોન્ફાઉન્ડર્સ, આત્મવિશ્વાસ અંતરાલો અને અન્ય પરિમાણોને ઓળખવાની આશા રાખી શકે છે. મશીન લર્નિંગ વધુ જટિલ વિજાતીય આર્થિક નમૂનાઓના વિકાસને અસરકારક રીતે સક્ષમ કરી શકે છે. પરંપરાગત રીતે, વિજાતીય નમૂનાઓ માટે વ્યાપક ગણતરીત્મક કાર્યની જરૂર પડે છે. વિજાતીયતા સ્વાદ, માન્યતાઓ, ક્ષમતાઓ, કુશળતા અથવા અવરોધોમાં તફાવત હોઈ શકે છે, તેથી વિજાતીય મોડેલને અનુકૂળ બનાવવું એ એકરૂપ અભિગમ (પ્રતિનિધિ એજન્ટ) કરતાં ઘણું વધારે કંટાળાજનક છે. પ્રબલિત શિક્ષણ અને ઊંડા શિક્ષણનો વિકાસ વિજાતીય વિશ્લેષણની જટિલતામાં નોંધપાત્ર ઘટાડો કરી શકે છે, જે એવા નમૂનાઓ બનાવે છે જે અર્થતંત્રમાં એજન્ટોના વર્તનને વધુ સારી રીતે પ્રતિબિંબિત કરે છે. ન્યુરલ નેટવર્ક્સનો સ્વીકાર અને અમલીકરણ, કોમ્પ્યુટેશનલ અર્થશાસ્ત્રના ક્ષેત્રમાં ઊંડું શિક્ષણ ડેટા સફાઇ અને ડેટા એનાલિટિક્સના બિનજરૂરી કાર્યને ઘટાડી શકે છે, મોટા પાયે ડેટા એનાલિટિક્સનો સમય અને ખર્ચ નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડે છે અને સંશોધકોને મોટા પાયે ડેટા એકત્રિત કરવા, વિશ્લેષણ કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. આ આર્થિક સંશોધકોને નવી મોડેલિંગ પદ્ધતિઓ શોધવા માટે પ્રોત્સાહિત કરશે. વધુમાં, ડેટા વિશ્લેષણ પર ઓછો ભાર સંશોધકોને કારણભૂત અનુમાન, ગૂંચવણભર્યા ચલો અને મોડેલના વાસ્તવવાદ જેવી વિષય બાબતો પર વધુ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે સક્ષમ બનાવશે. યોગ્ય માર્ગદર્શન હેઠળ, મશીન લર્નિંગ મોડેલ મોટા પાયે પ્રયોગમૂલક ડેટા વિશ્લેષણ અને ગણતરી દ્વારા સચોટ, લાગુ અર્થશાસ્ત્ર વિકસાવવાની પ્રક્રિયાને વેગ આપી શકે છે. ડાયનેમિક સ્ટોકેસ્ટિક જનરલ ઇક્વિલિબ્રિયમ (DSGE) મોડેલ ડાયનેમિક મોડેલિંગ પદ્ધતિઓ આર્થિક વધઘટને અનુકરણ કરવા અને નીતિ ફેરફારોની અસરો માટે પરીક્ષણ કરવા માટે મેક્રોઇકોનોમિક સંશોધનમાં વારંવાર અપનાવવામાં આવે છે. DSGE ગતિશીલ મોડેલોનો એક વર્ગ છે જે ગણતરીની તકનીકો અને ઉકેલો પર ભારે આધાર રાખે છે. ડી. એસ. જી. ઈ. મોડેલો આંતર-સામયિક અનિશ્ચિતતા સાથેના વાતાવરણમાં વાસ્તવિક વિશ્વ અર્થતંત્રની લાક્ષણિકતાઓ મેળવવા માટે સૂક્ષ્મ-સ્થાપિત આર્થિક સિદ્ધાંતોનો ઉપયોગ કરે છે. તેમની અંતર્ગત જટિલતાને ધ્યાનમાં રાખીને, DSGE મોડેલો સામાન્ય રીતે વિશ્લેષણાત્મક રીતે અવ્યવહારુ હોય છે, અને સામાન્ય રીતે કમ્પ્યુટર સોફ્ટવેરનો ઉપયોગ કરીને આંકડાકીય રીતે લાગુ કરવામાં આવે છે. ડી. એસ. જી. ઈ. મોડેલોનો એક મોટો ફાયદો એ છે કે તેઓ લવચીકતા સાથે એજન્ટોની ગતિશીલ પસંદગીઓના અંદાજને સરળ બનાવે છે. જો કે, ઘણા વિદ્વાનોએ ડી. એસ. જી. ઈ. નમૂનાઓની ઓછી આકારની ધારણાઓ પર તેમની નિર્ભરતા માટે ટીકા કરી છે જે મોટે ભાગે અવાસ્તવિક છે. કોમ્પ્યુટેશનલ સાધનો અને પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ આર્થિક સંશોધનમાં કોમ્પ્યુટેશનલ સાધનોનો ઉપયોગ કરવો એ લાંબા સમયથી ધોરણ અને પાયો છે. અર્થશાસ્ત્ર માટે કોમ્પ્યુટેશનલ સાધનોમાં વિવિધ કોમ્પ્યુટર સોફ્ટવેરનો સમાવેશ થાય છે જે વિવિધ મેટ્રિક્સ કામગીરીઓના અમલને સરળ બનાવે છે (દા. ત. મેટ્રિક્સ વ્યુત્ક્રમ) અને રેખીય અને બિનરેખીય સમીકરણોની પ્રણાલીઓનો ઉકેલ. આર્થિક સંશોધનમાં ડેટા એનાલિટિક્સ અને મોડેલિંગના હેતુ માટે વિવિધ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. કોમ્પ્યુટેશનલ અર્થશાસ્ત્ર સંશોધનમાં ઉપયોગમાં લેવાતી પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓની લાક્ષણિક સૂચિ નીચે મુજબ છેઃ C + +, MATLAB, જુલિયા (પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ), પાયથોન (પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ), R (પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ), સ્ટેટ આ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓમાં, સંકલિત ભાષા તરીકે C + + સૌથી ઝડપી પ્રદર્શન કરે છે, જ્યારે અર્થઘટન ભાષા તરીકે પાયથોન સૌથી ધીમી છે. MATLAB, જુલિયા અને R પ્રદર્શન અને અર્થઘટનક્ષમતા વચ્ચે સંતુલન પ્રાપ્ત કરે છે. પ્રારંભિક આંકડાકીય વિશ્લેષણાત્મક સોફ્ટવેર તરીકે, સ્ટેટા એ સૌથી પરંપરાગત પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો વિકલ્પ હતો. અર્થશાસ્ત્રીઓએ સ્ટેટાને તેની પહોળાઈ, ચોકસાઈ, લવચીકતા અને પુનરાવર્તિતતાને કારણે સૌથી લોકપ્રિય આંકડાકીય વિશ્લેષણ કાર્યક્રમોમાંના એક તરીકે અપનાવ્યો હતો. સામયિકો નીચેના સામયિકો કોમ્પ્યુટેશનલ અર્થશાસ્ત્રમાં નિષ્ણાત છેઃ ACM ટ્રાન્ઝેક્શન્સ ઓન ઇકોનોમિક્સ એન્ડ કમ્પ્યુટેશન, કોમ્પ્યુટેશનલ ઇકોનોમિક્સ, જર્નલ ઓફ એપ્લાઇડ ઇકોનોમેટ્રિક્સ, જર્નલ ઓફ ઇકોનોમિક ડાયનેમિક્સ એન્ડ કંટ્રોલ અને જર્નલ ઓફ ઇકોનોમિક ઇન્ટરેક્શન એન્ડ કોઓર્ડિનેશન. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ સોસાયટી ફોર કોમ્પ્યુટેશનલ ઇકોનોમિક્સ જર્નલ ઓફ ઇકોનોમિક ડાયનેમિક્સ એન્ડ કંટ્રોલ-કોમ્પ્યુટેશનલ અર્થશાસ્ત્ર એજન્ટ-આધારિત કોમ્પ્યુટેશનલ ઇકોનોમિક્સ પર લેખો પ્રકાશિત કરે છે-લેઇ ટેસ્ફેટ્સન દ્વારા જાળવવામાં આવે છે પ્રાદેશિક વિજ્ઞાનમાં એજન્ટ-આધારિત મોડલ્સનો ઉપયોગ-શહેરી એકત્રીકરણનું અનુકરણ કરવા માટે એજન્ટ-આધારિત મોડેલો પર અભ્યાસ પાયથોન સાથે કોમ્પ્યુટેશનલ ઇકોનોમિક્સ-વ્યાખ્યાનની શ્રેણી કોમ્પ્યુટેશનલ ફાઇનાન્સ અને ઇકોનોમિક એજન્ટ્સ જર્નલ ઓફ ઇકોનોમિક ઇન્ટરેક્શન એન્ડ કોઓર્ડિનેશન-એસોસિએશન ઓફ ઇકોનોમિક સાયન્સની સત્તાવાર જર્નલ વિથ હેટરોજીનિયસ ઇન્ટરેક્ટિંગ એજન્ટ્સ ચેર ઓફ ઇકોનોમિક પોલિસી, યુનિવર્સિટી ઓફ બેમ્બર્ગ (જર્મની) રીપોઝીટરી ઓફ પબ્લિક-ડોમેન કોમ્પ્યુટેશનલ સોલ્યુશન્સ મેથેમેટિકલ ઇકોનોમિક્સ કોમ્પ્યુટેશનલ ફીલ્ડ્સ ઓફ સ્ટડી મેથેમેટિકલ એન્ડ ક્વોન્ટિટેટિવ મેથડ્સ (અર્થશાસ્ત્ર)