आर्थिक मॉडल और मान्टे-कार्लो सिमुलेशन

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आर्थिक मॉडल और मान्टे-कार्लो सिमुलेशन के बीच अंतर

आर्थिक मॉडल vs. मान्टे-कार्लो सिमुलेशन

ग्राफ रूप में IS/LM मॉडल अर्थशास्त्र के सन्दर्भ में, किसी आर्थिक प्रक्रम का मॉडल (model) उस प्रक्रम में निहित चरों के बीच एक तार्किक/संख्यात्मक सम्म्बन्ध है। अन्य मॉडलों की भांति आर्थिक मॉडल प्रायः जटिल आर्थिक प्रक्रम का एक सरलीकृत गणितीय निरूपण होता है। मॉडलों का उपयोग करके इस बात की जाँच की जा सकती है आर्थिक प्रक्रिया के किसी चर को बदलने पर अर्थतन्त्र पर क्या प्रभाव होगा।;अवलोकन सामान्य शब्दों में, आर्थिक मॉडल के दो कार्य भाग है: पहला अर्थमितीय अध्ययन के एक प्रतिमान के आधार पर डेटा का चयन करने का एक साधन के रूप के सरलीकरण और दूसरा मनाया डेटा से अमूर्त के रूप मे। सरलीकरण आर्थिक प्रक्रियाओं की भारी जाटिलता को देखते हुए अर्थशास्त्र के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। यह जाटिलता आर्थिक गतिविधियों को निर्धारित करने वाले कारकों की विविधता के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।; इन कारकों में शामिल हैं: व्यक्तिगत और सहकारी निर्णय प्रक्रियाओं, संसाधनों की सीमा, पर्यावरण और भौगोलिक बाधाए, संस्थागत और कानूनी आवश्यकताओं और विशुद्ध रूप से बेतरतीब उतार चढ़ाव। इसलिए इन चर के बीच अर्थशास्त्रिय संबंध प्रासंगिक हैं और जानकारी का विश्लेषण और तरीके से पेश उपयोगी होते हैं। इस के कारण चर और जिनमें से एक तर्क का चयन करना चाहिए। एक आर्थिक मॉडल की प्रकृति अक्सर देखा जाएगा कि क्या तथ्यों का निर्धारण करेगा, और वे कैसे संकलित किया जाएगा, क्योंकि चयन महत्वपूर्ण है। उदाहरण के मुद्रास्फीति के लिए एक सामान्य आर्थिक अवधारणा है, लेकिन एक अर्थशास्त्री की कीमत में वास्तविक परिवर्तन के बीच अंतर कर सकते हैं, इसका कारण ये है कि मुद्रास्फीति को मापने के लिए, व्यवहार का एक मॉडल की आवश्यकता है, और मूल्य में परिवर्तन मुद्रास्फीति के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है। उनके पेशेवर शैक्षणिक ब्याज के अलावा, मॉडल के उपयोग में शामिल हैं. पाई (π) का मान प्राप्त करने के लिये यहाँ मान्टे-कार्लो प्रयोग किया जा रहा है। 30,000 यादृच्छ बिन्दु रखने के बाद π का अनुमानित मान इसके वास्तविक मान के 0.07% के अन्दर आ जाता है। मॉन्टे-कार्लो विधियाँ (Monte Carlo methods या Monte Carlo experiments) कम्प्यूटर-कलन विधियों के उस समूह को कहते हैं जो किसी समस्या के संख्यात्मक परिणाम प्राप्त करने के लिये यादृच्छिक प्रतिचयन (random sampling) का उपयोग करता है। इस विधि का मूल मंत्र यह है कि यादृच्छता (randomness) का उपयोग करते हुए उन समस्याओं क भी ह्ल निकाल सकते हैं जो सिद्धान्ततः सुनिर्धार्य (deterministic) हैं। मान्टे कार्लो विधियाँ प्रायः ही भौतिक एवं गणितीय समस्याओं के हल के लिये उपयोग में लायीं जातीं हैं। ये उस समय सर्वाधिक उपयोगी होतीं हैं जब अन्य विधियों का उपयोग नहीं किया जा सके। ये विधियाँ मुख्यतः तीन प्रकार की समस्याओं के हल के लिये प्रयुक्त होतीं हैं- इष्टतमीकरण (optimization), संख्यात्मक समाकलन (numerical integration), तथा प्रायिकता वितरण दिये होने पर ड्रा निकालना। श्रेणी:संख्यात्मक विश्लेषण.