설명

이 모델은 T. Rutherford의 '상태 변수 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

EMP의 내장된 상보성 시스템 프레임워크를 사용합니다.

기여자: Jan-H. Jagla, 2009년 1월

소형 모델 유형 :슬롯 무료체험

카테고리 : 슬롯 무료체험 테스트 라이브러리

메인 파일 : empecs02.gms

EMP 내장 상보성 시스템에 대한 $title 테스트(EMPECS02,SEQ=428)

$onText

이 모델은 T. Rutherford의 '상태 변수 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

EMP의 내장된 상보성 시스템 프레임워크를 사용합니다.

기여자: Jan-H. 자글라, 2009년 1월

$offText

t 기간 설정 /2005*2010/
        tlast(t) 마지막 기간 /2010/
        tfirst(t) 첫 번째 기간 /2005/;

매개변수
        kvs 자본가치배분 / 0.3 /
        델타자본감가상각률 / 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;

변수
        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 변수 Y, C, K, I;

방정식
        UTIL 목적 함수
        CC(t) 소비
        YY(t) 출력
        KK(t) 자본수지
        TERMCAP 최종 자본스톡 매개변수를 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));

매개변수 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;

변수
         KTERMV 터미널 자본금;

방정식
         TERMCAPV 최종 자본스톡 변수가 있는 최종 자본스톡 제약조건
         SSTERM 최종 자본금 변수에 대한 1차 조건;

*NLP의 제약 조건 TERMCAP을 TERMCAPV로 대체합니다.
*매개변수 kterm 대신 변수 KTERMV 사용
TERMCAPV.. KTERMV =E= sum(tlast, (1-delta)**10 * K(tlast) + 10 * I(tlast));

*최종자본스톡 변수의 1차 조건
SSTERM.. sum(tlast(t),I(t)/I(t-1) - Y(t)/Y(t-1)) =E= 0;

*EMP 모델 설정
새로운 모델 /UTIL,CC,YY,KK,TERMCAPV,SSTERM/;

$onEcho > "%emp.info%"
듀얼쿠 SSTERM KTERMV
$offEcho

emp를 사용하여 새로운 최대화 UTILITY를 해결합니다.

*참조 파일과 생성된 파일 비교
'sed "2d" "%슬롯 무료체험scrdir%emp.%슬롯 무료체험scrext%" > "%슬롯 무료체험scrdir%empmod.%슬롯 무료체험scrext%"'를 실행합니다.
'diff -I reslim -bw "%슬롯 무료체험scrdir%empmod.%슬롯 무료체험scrext%" "%슬롯 무료체험scrdir%ref.%슬롯 무료체험scrext%"'를 실행합니다.
abort$errorlevel 'empmod와 참조가 다릅니다';

$onEcho > "%슬롯 무료체험scrdir%ref.%슬롯 무료체험scrext%"
***********************************************
* 자세한 내용은 JAMS 옵션 "Dict"를 사용하세요.
***********************************************

변수 x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12,x13,x14,x15,x16,x17,x18,x19
          ,x20,x21,x22,x23,x24,x26,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8,u9,u10,u11,u12,u13,u14
          ,u15,u16,u17,u18,u19,u20;

양수 변수 x13,x14,x15,x16,x17,x18,x19,x20,x21,x22,x23,x24;

양수 변수 u14,u15,u16,u17,u18,u19;

방정식 e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8,e9,e10,e11,e12,e13,e14,e15,e16,e17,e18,e19,e20
          ,e21,dL_dx1,dL_dx2,dL_dx3,dL_dx4,dL_dx5,dL_dx6,dL_dx7,dL_dx8,dL_dx9
          ,dL_dx10,dL_dx11,dL_dx12,dL_dx13,dL_dx14,dL_dx15,dL_dx16,dL_dx17
          ,dL_dx18,dL_dx19,dL_dx20,dL_dx21,dL_dx22,dL_dx23,dL_dx24;

e2..0 =E= x1 + x13 - x19;

e3..0 =E= x2 + x14 - x20;

e4..0 =E= x3 + x15 - x21;

e5..0 =E= x4 + x16 - x22;

e6..0 =E= x5 + x17 - x23;

e7..0 =E= x6 + x18 - x24;

e8..0 =E= -0.935248447822622*x7**0.3 + x19;

e9..0 =E= -0.948302982223762*x8**0.3 + x20;

e10..0 =E= -0.96153973651399*x9**0.3 + x21;

e11..0 =E= -0.974961254184091*x10**0.3 + x22;

e12..0 =E= -0.988570114227812*x11**0.3 + x23;

e13.. 0 =E= -1.00236893163742*x12**0.3 + x24;

e14..1.25 =G= x7;

e15.. 0 =G= - 0.483982307179293*x7 + x8 - 10*x13;

e16..0 =G= - 0.483982307179293*x8 + x9 - 10*x14;

e17..0 =G= - 0.483982307179293*x9 + x10 - 10*x15;

e18..0 =G= - 0.483982307179293*x10 + x11 - 10*x16;

e19.. 0 =G= - 0.483982307179293*x11 + x12 - 10*x17;

e20.. 0 =E= - 0.483982307179293*x12 - 10*x18 + x26;

e21.. x18/x17 - x24/x23 =E= 0;

dL_dx1.. -10/x1 + u2 =G= 0;

dL_dx2.. -9.71428571428571/x2 + u3 =G= 0;

dL_dx3.. -9.43673469387755/x3 + u4 =G= 0;

dL_dx4.. -9.1671137026239/x4 + u5 =G= 0;

dL_dx5.. -8.90519616826322/x5 + u6 =G= 0;

dL_dx6.. -8.65076199202713/x6 + u7 =G= 0;

dL_dx7.. + (-0.280574534346786*x7**(-0.7))*u8 + u14 - 0.483982307179293*u15
    =G= 0;

dL_dx8.. + (-0.284490894667129*x8**(-0.7))*u9 + u15 - 0.483982307179293*u16
    =G= 0;

dL_dx9.. + (-0.288461920954197*x9**(-0.7))*u10 + u16 - 0.483982307179293*u17
    =G= 0;

dL_dx10.. + (-0.292488376255227*x10**(-0.7))*u11 + u17 - 0.483982307179293*u18
    =G= 0;

dL_dx11.. + (-0.296571034268344*x11**(-0.7))*u12 + u18 - 0.483982307179293*u19
    =G= 0;

dL_dx12.. + (-0.300710679491227*x12**(-0.7))*u13 + u19 - 0.483982307179293*u20
    =G= 0;

dL_dx13.. u2 - 10*u15 + eps*x13 =G= 0;

dL_dx14.. u3 - 10*u16 + eps*x14 =G= 0;

dL_dx15.. u4 - 10*u17 + eps*x15 =G= 0;

dL_dx16.. u5 - 10*u18 + eps*x16 =G= 0;

dL_dx17.. u6 - 10*u19 + eps*x17 =G= 0;

dL_dx18.. u7 - 10*u20 + eps*x18 =G= 0;

dL_dx19.. - u2 + u8 + eps*x19 =G= 0;

dL_dx20.. - u3 + u9 + eps*x20 =G= 0;

dL_dx21.. - u4 + u10 + eps*x21 =G= 0;

dL_dx22.. - u5 + u11 + eps*x22 =G= 0;

dL_dx23.. - u6 + u12 + eps*x23 =G= 0;

dL_dx24.. - u7 + u13 + eps*x24 =G= 0;

* 기본이 아닌 경계를 설정
x1.lo = 0.01;
x2.lo = 0.01;
x3.lo = 0.01;
x4.lo = 0.01;
x5.lo = 0.01;
x6.lo = 0.01;
x7.lo = 0.01;
x8.lo = 0.01;
x9.lo = 0.01;
x10.lo = 0.01;
x11.lo = 0.01;
x12.lo = 0.01;

* 기본값이 아닌 수준 설정
x1.l = 1;
x2.l = 1;
x3.1 = 1;
x4.l = 1;
x5.1 = 1;
x6.l = 1;
x7.l = 1;
x8.l = 1;
x9.l = 1;
x10.l = 1;
x11.l = 1;
x12.l = 1;
x13.l = 1;
x14.l = 1;
x15.l = 1;
x16.l = 1;
x17.l = 1;
x18.l = 1;
x19.l = 1;
x20.l = 1;
x21.l = 1;
x22.l = 1;
x23.l = 1;
x24.l = 1;

모델 m / e2.u2,e3.u3,e4.u4,e5.u5,e6.u6,e7.u7,e8.u8,e9.u9,e10.u10,e11.u11
         ,e12.u12,e13.u13,e14.u14,e15.u15,e16.u16,e17.u17,e18.u18,e19.u19
         ,e20.u20,e21.x26,dL_dx1.x1,dL_dx2.x2,dL_dx3.x3,dL_dx4.x4,dL_dx5.x5
         ,dL_dx6.x6,dL_dx7.x7,dL_dx8.x8,dL_dx9.x9,dL_dx10.x10,dL_dx11.x11
         ,dL_dx12.x12,dL_dx13.x13,dL_dx14.x14,dL_dx15.x15,dL_dx16.x16
         ,dL_dx17.x17,dL_dx18.x18,dL_dx19.x19,dL_dx20.x20,dL_dx21.x21
         ,dL_dx22.x22,dL_dx23.x23,dL_dx24.x24 /;

m.limrow=0; m.limcol=0;

MCP를 사용하여 m을 해결합니다.
$offEcho