文件名称：计算经济模型的有效抽样和元建模-研究论文
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更新时间：2024-06-30 03:01:23
Computational Economics Exploration
对仿真模型的广泛探索需要很高的计算成本，尤其是当模型涉及大量参数时。 经济学家通常依靠随机探索（例如蒙特卡罗模拟）和基本计量经济学模型来近似计算模型的属性。 本文旨在为使用更有效的方法提供指南，该方法将使用特定实验设计 (DoE) 的参数空间的简约采样与首先在地质统计学中开发的非常合适的元建模方法相结合：克里金法。 我们通过在分析两个简单且众所周知的经济模型时遵循它们来说明这些指导方针：纳尔逊和温特的工业动态模型，以及古诺与学习型公司的寡头垄断。 在每种情况下，我们都表明我们的 DoE 实验可以通过比蒙特卡洛采样少得多的模拟次数来捕捉参数对模型动力学的主要影响（例如，85 次模拟而不是第一种情况下的 2000 次）。 在对第二个模型的分析中，我们还引入了可以与该方法结合的补充数值工具，用于表征符合特定标准（社会最优、程式化事实的复制等）的配置。 我们的附录给出了一个 R-project 代码示例，可用于将这种方法应用于其他模型，以鼓励其他研究人员在他们的模型上快速测试这种方法。