pymaclab. مكتبة بيثون الاقتصاد الكلي
التحميل الان

pymaclab. الترتيب والملخص

pymaclab. العلامات

مكتبة بيثون بيثون

pymaclab. وصف

Pymaclab هي مكتبة PymaClab متقدمة مناسبة لحل وتحليل نماذج DSGE وكذلك لتنفيذ تحقيقات إضافية من الكائنات الكثيرة.مصار بمكتبة بيثون الاقتصاد الكلي التي تخدم في المقام الأول حاليا لأغراض توفير إطار مناسب في بيثون لحل غير خطي نماذج dsge. في وقت كتابة الكتب، تدعم هذه المكتبة حل نماذج DSGE باستخدام أساليب اضطراب الطلبات الأول والثاني المحسوبة حول الحالة الثابتة. على وجه الخصوص، توفر المكتبة وظيفة المجمع لطريقة Paul Klein الدقيقة الأولى حسب الطلب استنادا إلى تحلل Schur وكذلك الطريقة المنشورة مؤخرا من قبل المؤلف نفسه (تأليف مشترك مع بول Gomme، انظر هنا) والتي توفر حلولا دقيقة للترتيب الثاني دون استخدام Tensor Algebra (باستخدام تعريف Magnus and Neudecker 1999 من مصفوفة Hessian). المكتبة سهلة الاستخدام للغاية بمعنى توظيف محلل نصي نصي نموذجي مماثل لتلك الموجودة في Dynare التي تتطلب من المستخدمين كتابة المستخدمين فقط مجموعة من الظروف غير الخطية من الدرجة الأولى من أجل الأمثلية. بالإضافة إلى ذلك، يتم تقديم المستخدمين قائمة من خيارات كيفية تقديم المعلومات المطلوبة لحساب الحالة الثابتة للنموذج. بمجرد تحليل النموذج وقراءته، يتم توفير العديد من خيارات حلها وتزويد المستخدمون مع طرق أخرى مناسبة مناسبة لمحاكاة النماذج المحاكمة والتحقيق في الخصائص الإحصائية الديناميكية. كما يجب ذكر ذلك لأن Pymaclab هي مكتبة رائعة من الطبيعة المعيارية للغاية (باستخدام نهج برمجة موجه نحو الكائنات) من السهل جدا حلقة على طراز واحد عدة آلاف مرة في كل مرة تغيير المجموعة الأصلية من المعلمات البدائية، مثل معدلات الاستهلاك وعوامل نفاد الصبر وغيرها من أجل حساب حلول من نفس النموذج على مجموعة كبيرة من المعلمات القابلة للتصور. أيضا، كلما طلبت طرق الحلول حساب الجاكوبيان أو هسيان، يتم ذلك دائما تحليليا (رمزي) باستخدام مكتبة العبارات الرمزية Python Sympycore وليس عدديا كما في حزم البرامج الأخرى. لا يتم حل Sympycore بواسطة Sympy، لكنه يعمل بشكل جيد في الوقت الحالي، لذلك سنغير Pymaclab في مرحلة لاحقة لتعكس هذا. تم تأليف Eric M. Scheffel الذي يعمل حاليا كأساسط مساعد في الاقتصاد في جامعة نوتنغهام موزعة تحت رخصة جنو العامة V3.0. عند استخدام مكتبة Python هذه، يرجى التأكد من استئناف المشروع (باستخدام اللاتكس) ك: misc {{eeric m. scheffel}، title = {{pymaclab}: Open source {python} مختبر الاقتصاد الكلي}، السنة = {2007--}، URL = "http://github.com/escheffel/pymaclab/" }edependensnumpyscipympysympy-corepython ضرورة للغاية لتشغيل Pymaclab، Python Python (PP) الموازي يمكن للمعالجات المتعددة النواة، ويمكن أن تسرع بحسوبة عناصر مثل Hesseian التحليلية لطراز DSGe غير الخطي، في حين تم تمييز Sympy و Mlabwrap على أنها مهملة في عملية التقليم من التعليمات البرمجية. لاستكشاف استخدام Pymaclab بشكل تفاعلي، يمكن إطلاق بيئة خاصة من Ipython بشكل تفاعلي مع وظائف الراحة المحملة مسبقا. InstallationPython Setup.py Buildsudo Python Setup.py InstallusAgehe Snowlus Snippet يدل على كيفية استخدام Pymaclab في بيئة مثل iPython. نظرا لأن المكتبة لا تزال تخضع للتغيير، فمن المستحسن دائما إدخال الدليل الفرعي الذي يحتوي على اختبار الاختبار وتفقد / تشغيل هذا إلى فهم بناء جملة Pymaclab بشكل أفضل كإنسيان نموذج PM # PM مع DatarBC1 = PM.NewMod (' Modfiles / RBC1.txt '، DB1) # نموذج إنشاء نموذج بدون datarbc2 = pm.newmod (' modfiles / rbc2.txt ') # حل النماذج باستخدام methodsrbc1.modsolvers.solve () rbc2.modsolvers.pyklein2d.solve ( ) # محاكاة النماذج بعد أن تم solvedrbc1.modsolvers.forkleind.sim (400) rbc2.modsolvers.pyklein2d.sim (1000) الصفحة الرئيسية للمنتج

pymaclab. برامج ذات صلة