설명

우리는 일련의 순수 교환 모델을 고려합니다.
대리인(즉, 소비자)은 각각 고정된 수량의 상품을 부여받습니다.
에이전트는 효용을 극대화하기 위해 거래할 수 있습니다. 솔루션은 다음과 같이 구성됩니다.
각 에이전트의 소비 벡터와 각 상품의 가격 집합
다음과 같은 것:
각 에이전트는 이 소비 수준에서 자신의 효용을 극대화합니다.
성 그녀의 기부금과 가격으로 인한 예산 제약

유틸리티는 다음 형식의 Cobb-Douglas 함수로 제공됩니다.

U(에이전트) = prod(양호, C(양호,에이전트)**알파(양호,에이전트))

이 효용함수는 소득수준이 네기시 가중치임을 의미한다.

이는 단일 NLP 모델로는 해결할 수 없지만(아래 참조 참조)
이 모델을 해결하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
1. EMP와 상보성 모델을 통해 직접 가중치 찾기
2. Rutherford의 SJM 접근 방식을 통해
3. CGE 접근법을 통해(암시적 수요 함수 사용)

무료 슬롯 사이트, T, 복지경제학과 균형의 존재
경쟁적인 경제. 대도시경제학, Vol 12(1960), 92-97.

편집자: Steve Dirkse, 2009년 8월
Sherman Robinson과 Michael Ferris의 도움으로

소형 모델 유형 :ECS

카테고리 : 무료 슬롯 사이트 EMP 라이브러리

메인 파일 : 무료 슬롯 사이트gms

$title EMP, SJM 및 CGE로 해결된 순수 교환 모델(무료 슬롯 사이트, SEQ=21)

$onText
우리는 일련의 순수 교환 모델을 고려합니다.
대리인(즉, 소비자)은 각각 고정된 수량의 상품을 부여받습니다.
에이전트는 효용을 극대화하기 위해 거래할 수 있습니다.  솔루션은 다음과 같이 구성됩니다.
각 에이전트의 소비 벡터와 각 상품의 가격 집합
다음과 같은 것:
   각 에이전트는 이 소비 수준에서 자신의 효용을 극대화합니다.
   성 그녀의 기부금과 가격으로 인한 예산 제약

유틸리티는 다음 형식의 Cobb-Douglas 함수로 제공됩니다.

      U(에이전트) = prod(양호, C(양호,에이전트)**알파(양호,에이전트))

이 효용함수는 소득수준이 네기시 가중치임을 의미한다.

이는 단일 NLP 모델로는 해결할 수 없지만(아래 참조 참조)
이 모델을 해결하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
  1. EMP와 상보성 모델을 통해 직접 가중치 찾기
  2. Rutherford의 SJM 접근 방식을 통해
  3. CGE 접근법을 통해(암시적 수요 함수 사용)

무료 슬롯 사이트, T, 복지경제학과 균형의 존재
경쟁적인 경제.  대도시경제학, Vol 12(1960), 92-97.

편집자: Steve Dirkse, 2009년 8월
        Sherman Robinson과 Michael Ferris의 도움으로
$offText

세트
  g 상품 / g1 * g3 /
  효용극대화제 / a1 * a3 /

표 alpha(g,a) 각 에이전트에 대한 Cobb-Douglas 탄력성의 합은 1입니다.

         a1 a2 a3
g1 .7 .4 .2
g2 .2 .3 .4
g3 .1 .3 .4

테이블 기부금(g,a) 기부금

         a1 a2 a3
g1 10
g2 8
g3 3

매개변수 RepY(a,*) 소득 보고서
           RepP(g,*) 가격 보고서
           RepC(g,a,*) 소비 보고서
$macro rep(style) RepY(a,'style') = Y.l(a); RepP(g,'스타일') = P.l(g); RepC(g,a,'스타일') = C.l(g,a);

변수
  유틸리티 유틸리티 기능
  C(g,a) 소비
  Y(a) 소득

긍정적인 변수
  P(g) 가격

방정식
  DefUtility 유틸리티 정의
  잔액(g) 물질수지: 소비 <= 기부
  예산(a) 예산 제약;

무익함.. 유틸리티 =E= suma, Y(a)*sumg, alpha(g,a)*log(C(g,a));

잔액(g).. suma, C(g,a) =L= suma, endow(g,a);

예산(a).. Y(a) =E= sumg, endow(g,a)*P(g);

C.lo(g,a) = 1e-6;
C.1(g,a) = 5;
모델 네기시 / 결핍, 균형, 예산 /;

* 숫자를 고치다
y.l(a) = 1;
y.fx('a1') = 1;

*******************************************************************************
*** 0. 단일 NLP 모델로는 해결할 수 없습니다.
******************************************************************************

nlp를 사용하여 유틸리티를 극대화하는 무료 슬롯 사이트를 해결합니다.
담당자(잘못)

*******************************************************************************
*** 1. EMP와 상보성 모델을 통해 직접 가중치 찾기
******************************************************************************

파일 myinfo / '%emp.info%' /;
myinfo '* 네기시 모델'을 입력하세요.
/ 'dualVar P 잔액'을 넣습니다.
putclose / 'dualEqu 예산 Y';

emp를 사용하여 효용을 극대화하는 무료 슬롯 사이트를 해결합니다.
담당자(EMP)

*******************************************************************************
*** 2. Rutherford의 SJM 접근 방식을 통해
***
*** SJM(Sequential Joint Maximization) 접근 방식에서는 추정부터 시작합니다.
*** 무료 슬롯 사이트 가중치 및 반복의 경우:
*** 반복
*** 1. 현재 가중치를 사용하여 NLP를 해결합니다.
*** 2. 새로운 가격을 기준으로 가중치를 업데이트합니다.
*** 즉, NLP의 한계값이 해결됩니다.
*** 3. 오류를 계산합니다. 즉, | 이전 가중치 - 업데이트된 가중치 |
*** 오류가 작을 때까지
***
*** 가중치가 수렴됨에 따라 에이전트는 균형 잡힌 예산을 향해 이동합니다.
*** 그들의 수입은 지출과 같습니다.
*******************************************************************************

모델 negishiA / 결핍, 균형 /;

iters 설정 / iter1 * iter30 /;
매개변수
  이전 반복의 변경 사항 합계 오류 / 1 /
  m 감쇠 계수 / 0.9 /
  oldy(a) Y의 이전 값;

y.fx(a) = 1;
루프iters$[err > 1e-5],
  oldy(a) = y.l(a);
  nlp 최대화 유틸리티를 사용하여 negishiA를 해결합니다.
  negishiA.solprint=2;
  y.fx(a) = (1-m)*y.l(a) + m*sumg, endow(g,a)*balance.m(g);
  오류 = 합계a, abs(y.l(a) - oldy(a))