Computational economics
कम्प्यूटेशनल अर्थशास्त्र एक अंतःविषय अनुसंधान विषय है जिसमें कंप्यूटर विज्ञान, अर्थशास्त्र और प्रबंधन विज्ञान शामिल हैं। इस विषय में आर्थिक प्रणालियों का कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग शामिल है। इनमें से कुछ क्षेत्र अद्वितीय हैं, जबकि अन्य ने मजबूत डेटा विश्लेषण और समस्याओं के समाधान की अनुमति देकर अर्थशास्त्र के क्षेत्रों को स्थापित किया है जो कंप्यूटर और संबंधित संख्यात्मक तरीकों के बिना अनुसंधान के लिए कठिन होंगे। अर्थशास्त्र अनुसंधान के विभिन्न क्षेत्रों में कम्प्यूटेशनल विधियों को लागू किया गया है, जिनमें शामिल हैं लेकिन इन तक सीमित नहीं हैंः अर्थशास्त्रः गैर-पैरामीट्रिक दृष्टिकोण, अर्ध-पैरामीट्रिक दृष्टिकोण और मशीन लर्निंग। डायनेमिक सिस्टम मॉडलिंगः ऑप्टिमाइजेशन, डायनेमिक स्टोकेस्टिक जनरल इक्विलिब्रियम मॉडलिंग और एजेंट-आधारित मॉडलिंग। इतिहास कम्प्यूटेशनल अर्थशास्त्र इस क्षेत्र के गणितीयकरण के साथ-साथ विकसित हुआ। 20वीं शताब्दी की शुरुआत के दौरान, जान टिनबर्गन और राग्नार फ्रिश जैसे अग्रदूतों ने अर्थशास्त्र के कम्प्यूटरीकरण और अर्थशास्त्र के विकास को आगे बढ़ाया। अर्थशास्त्र में प्रगति के परिणामस्वरूप, प्रतिगमन मॉडल, परिकल्पना परीक्षण और अन्य कम्प्यूटेशनल सांख्यिकीय विधियों को आर्थिक अनुसंधान में व्यापक रूप से अपनाया गया। सैद्धांतिक मोर्चे पर, वास्तविक व्यापार चक्र (आर. बी. सी.) मॉडल और गतिशील यादृच्छिक सामान्य संतुलन (डी. एस. जी. ई.) मॉडल सहित जटिल समष्टि आर्थिक मॉडल ने संख्यात्मक समाधान विधियों के विकास और अनुप्रयोग को बढ़ावा दिया है जो गणना पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। 21वीं सदी में, कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम के विकास ने आर्थिक अनुसंधान के साथ बातचीत करने के लिए कम्प्यूटेशनल तरीकों के लिए नए साधन बनाए। आर्थिक अनुसंधान के विभिन्न क्षेत्रों में मशीन लर्निंग मॉडल और एजेंट-आधारित मॉडलिंग जैसे अभिनव दृष्टिकोणों की सक्रिय रूप से खोज की गई है, जो अर्थशास्त्रियों को एक विस्तारित टूलकिट प्रदान करता है जो अक्सर पारंपरिक तरीकों से अलग होता है। अनुप्रयोग अभिकर्ता आधारित मॉडलिंग कम्प्यूटेशनल अर्थशास्त्र विश्लेषणात्मक और सांख्यिकीय रूप से तैयार की गई आर्थिक समस्याओं को हल करने के लिए कंप्यूटर आधारित आर्थिक मॉडलिंग का उपयोग करता है। एक शोध कार्यक्रम, उस अंत तक, एजेंट-आधारित कम्प्यूटेशनल अर्थशास्त्र (एसीई) है, जो परस्पर क्रिया करने वाले एजेंटों की गतिशील प्रणालियों के रूप में पूरी अर्थव्यवस्थाओं सहित आर्थिक प्रक्रियाओं का कम्प्यूटेशनल अध्ययन है। इस प्रकार, यह जटिल अनुकूली प्रणालियों के प्रतिमान का एक आर्थिक अनुकूलन है। यहाँ "अभिकर्ता" "कम्प्यूटेशनल वस्तुओं को संदर्भित करता है जो नियमों के अनुसार परस्पर क्रिया के रूप में मॉडल किए गए हैं", न कि वास्तविक लोगों को। एजेंट सामाजिक, जैविक और/या भौतिक संस्थाओं का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। संतुलन में एजेंटों द्वारा गणितीय अनुकूलन की सैद्धांतिक धारणा को खेल-सैद्धांतिक संदर्भों सहित बाजार की ताकतों के अनुकूल सीमित तर्कसंगतता वाले एजेंटों के कम प्रतिबंधात्मक अभिधारणा द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है। मॉडलर द्वारा निर्धारित प्रारंभिक स्थितियों से शुरू करते हुए, एक एसीई मॉडल पूरी तरह से एजेंट इंटरैक्शन द्वारा संचालित समय के माध्यम से आगे बढ़ता है। विधि का वैज्ञानिक उद्देश्य वास्तविक दुनिया के आंकड़ों के खिलाफ सैद्धांतिक निष्कर्षों का परीक्षण करना है जो अनुभवजन्य रूप से समर्थित सिद्धांतों को समय के साथ संचयित करने की अनुमति देता है। कम्प्यूटेशनल अर्थशास्त्र में मशीन लर्निंग मॉडल विशाल, जटिल, असंरचित डेटा सेट को हल करने के लिए एक विधि प्रस्तुत करते हैं। विभिन्न मशीन लर्निंग विधियों जैसे कर्नेल विधि और यादृच्छिक वन को विकसित किया गया है और डेटा-माइनिंग और सांख्यिकीय विश्लेषण में उपयोग किया गया है। ये मॉडल स्टार विधि जैसे पारंपरिक सांख्यिकीय मॉडल की तुलना में बेहतर वर्गीकरण, भविष्यसूचक क्षमताएं, लचीलापन प्रदान करते हैं। अन्य विधियाँ, जैसे कि कारणात्मक मशीन लर्निंग और कारणात्मक वृक्ष, अनुमान परीक्षण सहित विशिष्ट लाभ प्रदान करते हैं। आर्थिक अनुसंधान में मशीन लर्निंग टूल्स का उपयोग करने के उल्लेखनीय फायदे और नुकसान हैं। अर्थशास्त्र में, एक मॉडल का चयन किया जाता है और तुरंत उसका विश्लेषण किया जाता है। आर्थिक अनुसंधान सिद्धांत के आधार पर एक मॉडल का चयन करेगा, फिर डेटा के साथ मॉडल का परीक्षण/विश्लेषण करेगा, इसके बाद अन्य मॉडलों के साथ क्रॉस-वैलिडेशन होगा। दूसरी ओर, मशीन लर्निंग मॉडल ने "ट्यूनिंग" प्रभावों का निर्माण किया है। जैसा कि मॉडल अनुभवजन्य विश्लेषण करता है, यह समवर्ती रूप से विभिन्न मॉडलों को क्रॉस-वैलिडेट करता है, अनुमान लगाता है और उनकी तुलना करता है। इस प्रक्रिया से पारंपरिक अनुमानों की तुलना में अधिक मजबूत अनुमान लग सकते हैं। पारंपरिक अर्थशास्त्र मौजूदा सिद्धांतों के आधार पर डेटा को आंशिक रूप से सामान्य करता है, जबकि मशीन लर्निंग मॉडल फिटिंग के लिए अधिक सकारात्मक/अनुभवजन्य दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। हालांकि मशीन लर्निंग वर्गीकरण, भविष्यवाणी और फिट की अच्छाई का मूल्यांकन करने में उत्कृष्ट है, कई मॉडलों में सांख्यिकीय अनुमान की क्षमता का अभाव है, जो आर्थिक शोधकर्ताओं के लिए अधिक रुचि रखते हैं। मशीन लर्निंग मॉडल की सीमाओं का मतलब है कि मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाले अर्थशास्त्रियों को मजबूत, सांख्यिकीय कारणात्मक अनुमान के लिए रणनीतियाँ विकसित करने की आवश्यकता होगी, जो आधुनिक अनुभवजन्य अनुसंधान का एक मुख्य केंद्र है। उदाहरण के लिए, अर्थशास्त्र के शोधकर्ता भ्रमित करने वाले, आत्मविश्वास अंतराल और अन्य मापदंडों की पहचान करने की उम्मीद कर सकते हैं जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में अच्छी तरह से निर्दिष्ट नहीं हैं। मशीन लर्निंग अधिक जटिल विषम आर्थिक मॉडल के विकास को प्रभावी ढंग से सक्षम कर सकता है। परंपरागत रूप से, विषम मॉडल के लिए व्यापक कम्प्यूटेशनल कार्य की आवश्यकता होती है। चूंकि विविधता स्वाद, विश्वास, क्षमताओं, कौशल या बाधाओं में अंतर हो सकती है, इसलिए एक विषम मॉडल को अनुकूलित करना सजातीय दृष्टिकोण (प्रतिनिधि एजेंट) की तुलना में बहुत अधिक थकाऊ है। प्रबलित शिक्षण और गहन शिक्षण का विकास विषम विश्लेषण की जटिलता को काफी कम कर सकता है, जिससे ऐसे मॉडल बन सकते हैं जो अर्थव्यवस्था में एजेंटों के व्यवहार को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करते हैं। तंत्रिका नेटवर्क को अपनाना और लागू करना, कम्प्यूटेशनल अर्थशास्त्र के क्षेत्र में गहन शिक्षा, डेटा सफाई और डेटा एनालिटिक्स के अनावश्यक काम को कम कर सकती है, जिससे बड़े पैमाने पर डेटा एनालिटिक्स के समय और लागत में काफी कमी आ सकती है और शोधकर्ताओं को बड़े पैमाने पर डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने में सक्षम बना सकती है। यह आर्थिक शोधकर्ताओं को नए मॉडलिंग तरीकों का पता लगाने के लिए प्रोत्साहित करेगा। इसके अलावा, डेटा विश्लेषण पर कम जोर देने से शोधकर्ता कारणात्मक अनुमान, भ्रमित करने वाले चर और मॉडल के यथार्थवाद जैसे विषय मामलों पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकेंगे। उचित मार्गदर्शन के तहत, मशीन लर्निंग मॉडल बड़े पैमाने पर अनुभवजन्य डेटा विश्लेषण और गणना के माध्यम से सटीक, लागू अर्थशास्त्र के विकास की प्रक्रिया को तेज कर सकते हैं। आर्थिक उतार-चढ़ाव का अनुकरण करने और नीतिगत परिवर्तनों के प्रभावों का परीक्षण करने के लिए समष्टि आर्थिक अनुसंधान में गतिशील यादृच्छिक सामान्य संतुलन (डी. एस. जी. ई.) मॉडल गतिशील प्रतिरूपण विधियों को अक्सर अपनाया जाता है। डी. एस. जी. ई. गतिशील मॉडल का एक वर्ग है जो कम्प्यूटेशनल तकनीकों और समाधानों पर बहुत अधिक निर्भर करता है। डी. एस. जी. ई. मॉडल अंतर-सामयिक अनिश्चितता वाले वातावरण में वास्तविक विश्व अर्थव्यवस्था की विशेषताओं को पकड़ने के लिए सूक्ष्म-स्थापित आर्थिक सिद्धांतों का उपयोग करते हैं। उनकी अंतर्निहित जटिलता को देखते हुए, डी. एस. जी. ई. मॉडल सामान्य रूप से विश्लेषणात्मक रूप से कठिन होते हैं, और आमतौर पर कंप्यूटर सॉफ्टवेयर का उपयोग करके संख्यात्मक रूप से लागू किए जाते हैं। डी. एस. जी. ई. मॉडल का एक प्रमुख लाभ यह है कि वे लचीलेपन के साथ एजेंटों के गतिशील विकल्पों के आकलन की सुविधा प्रदान करते हैं। हालांकि, कई विद्वानों ने डी. एस. जी. ई. मॉडल की कम-रूप धारणाओं पर उनकी निर्भरता के लिए आलोचना की है जो काफी हद तक अवास्तविक हैं। कम्प्यूटेशनल उपकरण और प्रोग्रामिंग भाषाएँ आर्थिक अनुसंधान में कम्प्यूटेशनल उपकरणों का उपयोग करना लंबे समय से आदर्श और आधार रहा है। अर्थशास्त्र के लिए कम्प्यूटेशनल उपकरणों में विभिन्न प्रकार के कंप्यूटर सॉफ्टवेयर शामिल हैं जो विभिन्न मैट्रिक्स संचालन के निष्पादन की सुविधा प्रदान करते हैं (जैसे। मैट्रिक्स व्युत्क्रम) और रैखिक और अरैखिक समीकरणों की प्रणालियों का समाधान। डेटा एनालिटिक्स और मॉडलिंग के उद्देश्य से आर्थिक अनुसंधान में विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग किया जाता है। कम्प्यूटेशनल अर्थशास्त्र अनुसंधान में उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं की एक विशिष्ट सूची निम्नलिखित हैः सी + +, मैटलैब, जूलिया (प्रोग्रामिंग भाषा), पायथन (प्रोग्रामिंग भाषा), आर (प्रोग्रामिंग भाषा), स्टैटा इन प्रोग्रामिंग भाषाओं में से, सी + + एक संकलित भाषा के रूप में सबसे तेज़ प्रदर्शन करती है, जबकि पायथन एक व्याख्या की गई भाषा के रूप में सबसे धीमी है। मैटलैब, जूलिया और आर प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता के बीच एक संतुलन प्राप्त करते हैं। एक प्रारंभिक सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर के रूप में, स्टैटा सबसे पारंपरिक प्रोग्रामिंग भाषा विकल्प था। अर्थशास्त्रियों ने स्टैटा को इसकी चौड़ाई, सटीकता, लचीलेपन और दोहराने की क्षमता के कारण सबसे लोकप्रिय सांख्यिकीय विश्लेषण कार्यक्रमों में से एक के रूप में अपनाया। पत्रिकाएँ निम्नलिखित पत्रिकाएँ कम्प्यूटेशनल अर्थशास्त्र में विशेषज्ञता रखती हैंः अर्थशास्त्र और संगणना पर एसीएम लेनदेन, कम्प्यूटेशनल अर्थशास्त्र, जर्नल ऑफ एप्लाइड इकोनॉमिक्स, जर्नल ऑफ इकोनॉमिक डायनेमिक्स एंड कंट्रोल और जर्नल ऑफ इकोनॉमिक इंटरेक्शन एंड कोऑर्डिनेशन। संदर्भ एक्सटर्नल लिंक्स सोसाइटी फॉर कम्प्यूटेशनल इकोनॉमिक्स जर्नल ऑफ इकोनॉमिक डायनेमिक्स एंड कंट्रोल-कम्प्यूटेशनल इकोनॉमिक्स पर लेख प्रकाशित करता है एजेंट-आधारित कम्प्यूटेशनल इकोनॉमिक्स-जिसे लेह टेस्फैशन द्वारा बनाए रखा गया है-क्षेत्रीय विज्ञान में एजेंट-आधारित मॉडलों का उपयोग-पाइथन के साथ शहरी समूह का अनुकरण करने के लिए एजेंट-आधारित मॉडलों पर एक अध्ययन कम्प्यूटेशनल इकोनॉमिक्स-व्याख्यानों की एक श्रृंखला कम्प्यूटेशनल फाइनेंस एंड इकोनॉमिक एजेंट्स जर्नल ऑफ इकोनॉमिक इंटरेक्शन एंड कोऑर्डिनेशन-एसोसिएशन ऑफ इकोनॉमिक साइंस की आधिकारिक पत्रिका जिसमें हेटरोजीनियस इंटरैक्टिंग एजेंट्स चेयर ऑफ इकोनॉमिक पॉलिसी, यूनिवर्सिटी ऑफ बैम्बर्ग (जर्मनी) रिपॉजिटरी ऑफ पब्लिक-डोमेन कम्प्यूटेशनल सॉल्यूशंस मैथमेटिकल इकोनॉमिक्स कम्प्यूटेशनल फील्ड्स ऑफ स्टडी मैथमेटिकल एंड क्वांटिटेटिव मेथड्स (अर्थशास्त्र)