설명
이 모델은 T. Rutherford의 '상태 무료 슬롯 사이트 타겟팅' 모델의 변형입니다.
NLP 프레임워크'.
https://www.mpsge.org/nlptarget/
이 프로그램은 재귀적 NLP 방법을 사용하는 방법을 보여줍니다.
최소한의 비용으로 무한 수평 최적화 모델을 해결하기 위해
터미널 효과.
토마스 F. 러더퍼드
2005년 12월 1일
이는 EMP의 임베디드 보완성 시스템 프레임워크를 사용합니다.
기여자: Jan-H. 자글라, 2009년 1월
마이클 페리스, 2010년 4월
소형 모델 유형 :ECS
카테고리 : 무료 슬롯 사이트 EMP 라이브러리
메인 파일 : target.gms
EMP ECS 프레임워크의 $title 상태 무료 슬롯 사이트 타겟팅(TARGET,SEQ=13)
$onText
이 모델은 T. Rutherford의 '상태 무료 슬롯 사이트 타겟팅' 모델의 변형입니다.
NLP 프레임워크'.
https://www.mpsge.org/nlptarget/
* 이 프로그램은 재귀적 NLP 방법을 사용하는 방법을 보여줍니다.
* 최소한의 비용으로 무한 수평 최적화 모델을 해결하기 위해
* 터미널 효과.
* 토마스 F. 러더퍼드
* 2005년 12월 1일
이는 EMP의 임베디드 보완성 시스템 프레임워크를 사용합니다.
기여자: Jan-H. 자글라, 2009년 1월
마이클 페리스, 2010년 4월
$offText
$지평선이 설정되지 않은 경우 $지평선 2020 설정
t 기간 설정 /2005*%horizon%/,
tlast(t) 마지막 기간 /%horizon%/
tfirst(t) 첫 번째 기간 /2005/;
매개무료 슬롯 사이트
kvs 자본가치배분 /0.3/
델타 자본감가상각률 /0.07/
r 기준이자율 / 0.05/
g 성장률 /0.02/,
phi 생산 규모가 더욱 빨라짐
L(t) 노동공급
kinit 초기 자본금
kterm 터미널 자본금
dfactor 할인계수;
L(t) = 거듭제곱(1+g, ord(t)-1);
kinit = 0.5 * kvs / (r + 델타);
dfactor(t) = power(1/(1+r), ord(t)-1);
파이 = 1 / kinit**kvs;
무료 슬롯 사이트
C(t) 소비 1조 달러,
K(t) 자본금 1조 달러,
I(t) 1조 달러 투자,
Y(t) 생산량 감소 및 피해 비용
유틸리티 막시만드;
양수 무료 슬롯 사이트 Y, C, K, I;
방정식
UTIL 목적 함수
CC(t) 소비
YY(t) 출력
KK(t) 자본수지
TERMCAP 최종 자본스톡 매개무료 슬롯 사이트를 사용한 최종 자본스톡 제약;
유틸리티.. 유틸리티 =E= SUM(t, 10 * dfactor(t) * L(t) * LOG(C(t)/L(t)));
CC(t).. C(t) =E= Y(t) - I(t);
YY(t).. Y(t) =E= phi * L(t)**(1-kvs) * K(t)**kvs;
KK(t).. K(t) =L= (1-델타)**10 * K(t-1) + 10 * I(t-1) + kinit$tfirst(t);
TERMCAP.. kterm =E= sum(tlast, (1-delta)**10 * K(tlast) + 10 * I(tlast));
매개무료 슬롯 사이트 kterm /all/을 사용하여 Ramsey NLP 모델을 모델링합니다.
C.L(t) = 1; C.LO(t) = 0.01;
KL(t) = 1; K.LO(t) = 0.01;
I.L(t) = 1;
Y.L(t) = 1;
*ramsey NLP 모델의 반복 루프 실행
iter 설정 /iter1*iter20/;
kterm = kinit * power(1+g,card(t));
매개무료 슬롯 사이트 Investment(t,iter) 연속적인 반복에 대한 투자
kt(iter) 연속 반복의 최종 자본 스톡;
옵션 solprint=off, limrow=0, limcol=0;
루프(반복,
kt(iter) = kterm;
NLP를 사용하여 UTILITY를 극대화하는 Ramsey 문제를 해결합니다.
투자(t,iter) = I.L(t);
kterm = sum(tlast(t), K.L(tlast) * Y.L(t)/Y.L(t-1));
);
옵션 solprint=on;
매개무료 슬롯 사이트 담당자(*,*);
담당자('NLP','KTERM') = kterm;
담당자('NLP','iter') = na;
*------------------------------------------------------------------
*이제 우리는 이것을 MCP로 작성합니다
무료 슬롯 사이트
KTERMV 터미널 자본금,
uCC(t) 시장 공급의 그림자 가치,
uKK(t) 자본의 그림자 가치,
uYY(t) 출력의 그림자 값,
uTERMCAPV ;
부정적인 무료 슬롯 사이트
uKK(t) 자본의 그림자 가치;
방정식
dLdC(t) 무료 슬롯 사이트 C에 대한 NLP의 1차 조건
dLdK(t) 무료 슬롯 사이트 K에 대한 NLP의 1차 조건
dLdI(t) 무료 슬롯 사이트 I에 대한 NLP의 1차 조건
dLdY(t) 무료 슬롯 사이트 Y에 대한 NLP의 1차 조건
TERMCAPV 최종 자본스톡 무료 슬롯 사이트가 있는 최종 자본스톡 제약조건
SSTERM 최종 자본금 무료 슬롯 사이트에 대한 1차 조건;
* 이중 제약 조건(NLP의 1차 조건):
dLdC(t).. - 10 * dfactor(t) * L(t) / C(t)
- uCC(t) =N= 0;
dLdK(t).. [phi * L(t)**(1-kvs) * kvs * K(t)**(kvs-1)] * uYY(t)
- uKK(t)
+ [(1-델타)**10]* uKK(t+1)
+ ([(1-델타)**10] * uTERMCAPV)$tlast(t) =N= 0;
dLdI(t).. - uCC(t)
+ 10 * uKK(t+1)
+ 10 * uTERMCAPV$tlast(t) =N= 0;
dLdY(t).. + uCC(t)
- uYY(t) =N= 0;
* NLP의 TERMCAP을 TERMCAPV로 대체합니다(매개무료 슬롯 사이트 kterm 대신 무료 슬롯 사이트 KTERMV 사용).
TERMCAPV.. KTERMV =E= sum(tlast, (1-delta)**10 * K(tlast) + 10 * I(tlast));
*최종자본스톡 무료 슬롯 사이트의 1차 조건
SSTERM.. sum(tlast(t),I(t)/I(t-1) - Y(t)/Y(t-1)) =E= 0;
*원인 무료 슬롯 사이트의 쌍대 사용
uKK.L(t) = KK.m(t);
uYY.L(t) = - YY.m(t);
uCC.L(t) = - CC.m(t);
uTERMCAPV.l = - TERMCAP.m;
모델 ramseymcp / CC.uCC, YY.uYY, KK.uKK, TERMCAPV.uTERMCAPV, dLdY.Y, dLdC.C, dLdI.I, dLdK.K, SSTERM.KTERMV /;
*------------------------------------------------------------------
*MCP를 해결하고 NLP 솔루션을 출발점으로 사용
mcp를 사용하여 ramseymcp를 해결합니다.
담당자('MCP','KTERM') = KTERMV.l;
담당자('MCP','iter') = ramseymcp.iterusd;
*nlp에 대해 더 많은 반복을 실행하면 허용 오차가 줄어들 수 있습니다.
스칼라 tol /1e-3/;
*반복적 NLP 프레임워크의 최종 자본스톡을 획득한 결과와 비교
*손으로 쓴 MCP 해결하기
abort$(abs(kterm-KTERMV.l)>tol) 'MCP와 반복 NLP 솔루션은 다릅니다.';
*MCP를 다시 해결하되 이제 MCP와 동일한 시작점에서 시작합니다.
*NLP 반복 프로세스
C.L(t) = 1;
KL(t) = 1;
I.L(t) = 1;
Y.L(t) = 1;
KK.m(t) = 0;
YY.m(t) = 0;
CC.m(t) = 0;
TERMCAPV.m = 0;
mcp를 사용하여 ramseymcp를 해결합니다.
담당자('MCP_2','KTERM') = KTERMV.l;
담당자('MCP_2','iter') = ramseymcp.iterusd;
abort$(abs(kterm-KTERMV.l)>tol) '(다시 시작) MCP와 반복 NLP 솔루션이 다릅니다.';
*이제 우리는 EMP의 ECS(Embedded Complementarity System)를 사용합니다.
모델 ramseyemp /UTIL,CC,YY,KK,TERMCAPV,SSTERM/;
$onEcho > "%emp.info%"
듀얼쿠 SSTERM KTERMV
$offEcho
emp를 사용하여 UTILITY를 최대화하는 ramseyemp를 해결합니다.
담당자('ECS','KTERM') = KTERMV.l;
담당자('ECS','iter') = ramseyemp.iterusd;
abort$(abs(kterm-KTERMV.l)>1e-3) 'ECS와 반복 NLP 솔루션은 동일하지 않습니다.';
*EMP ECS 모델을 다시 해결하되 이제 동일한 시작점에서 시작합니다.
*NLP 반복 프로세스
C.L(t) = 1;
KL(t) = 1;
I.L(t) = 1;
Y.L(t) = 1;
KK.m(t) = 0;
YY.m(t) = 0;
CC.m(t) = 0;
TERMCAPV.m = 0;
emp를 사용하여 UTILITY를 최대화하는 ramseyemp를 해결합니다.
담당자('ECS_2','KTERM') = KTERMV.l;
담당자('ECS_2','iter') = ramseyemp.iterusd;
abort$(abs(kterm-KTERMV.l)>1e-3) '(다시 시작) ECS와 반복 NLP 솔루션은 동일하지 않습니다.';
*이제 우리는 EMP 평형을 사용합니다
파일 e / '%emp.info%' /;
e '평형'을 넣어 /;
'최대 유틸리티 C K I Y util termcapv CC KK YY'를 입력하세요. /;
putclose 'vi SSTERM KTERMV' /;
emp를 사용하여 ramseyemp를 해결합니다.
rep('Equil','KTERM') = KTERMV.l;
rep('Equil','iter') = ramseyemp.iterusd;
abort$(abs(kterm-KTERMV.l)>1e-3) '균형 및 반복 NLP 솔루션이 동일하지 않음';
*EMP 평형 모델을 다시 해결하되 이제 동일한 시작점에서 시작합니다.
*NLP 반복 프로세스로 지적
C.L(t) = 1;
KL(t) = 1;
I.L(t) = 1;
Y.L(t) = 1;
KK.m(t) = 0;
YY.m(t) = 0;
CC.m(t) = 0;
TERMCAPV.m = 0;
emp를 사용하여 ramseyemp를 해결합니다.
담당자('Equil_2','KTERM') = KTERMV.l;
담당자('Equil_2','iter') = ramseyemp.iterusd;
abort$(abs(kterm-KTERMV.l)>1e-3) '(다시 시작) 평형 및 반복 NLP 솔루션이 동일하지 않음';
디스플레이 담당자;