Кіріспе
GEMPACK (General Equilibrium Modelling PACKage) - Австралияның Мельбурн қаласындағы Саясат зерттеулер орталығында (CoPS) пайдаланылатын және басқа CGE модельдеріне сатылатын CGE экономикалық модельдер үшін модельдеу жүйесі. GEMPACK көмегімен шешілген ең танымал CGE модельдерінің кейбіреулері әлемдік сауданың GTAP моделі және CoPS-те қолданылатын MONASH, MMRF, ORANI G және TERM модельдері. Бұл модельдердің барлығы бір ерекшелікпен бөлінеді: олар дифференциалдық теңдеулер жүйесі ретінде пайыздық өзгерістер түрінде жасалады; бірақ бұл GEMPACK-те талап етілмейді.
Негізгі ерекшеліктері
CGE модельдерінің ерекшелігі - модельдің бастапқы шешімін белгілі бір негізгі есептік шектеулерді қанағаттандыратын транзакция құндылықтарының кестесінен (мысалы, кіріс-шығыс кестесі немесе әлеуметтік есептік матрица) оңай құрастыруға болады. GEMPACK осы ерекшелікке негізделіп, CGE моделін стандартты әдістерді қолдану арқылы шешілетін бастапқы құн мәселесі ретінде жасайды. GEMPACK пайдаланушысы модель теңдеулері мен айнымалыларын тізімдейтін мәтіндік файлды құрастыру арқылы өзінің моделін анықтайды және бастапқы деректер файлында сақталған мән ағындарына айнымалылардың қалай байланысты екенін көрсетеді. GEMPACK бұл файлды модельді шешетін компьютерлік бағдарламаға аударады, яғни сыртқы соққыға жауап ретінде модельдің айнымалыларының қалай өзгеруін есептейді. Бастапқы теңдеу жүйесі сызықтық (бірінші реттік бөлшектік дифференциалдық теңдеулер жүйесі ретінде қайта құрылған). Егер көпшілікті айнымалылар пайыздық өзгерістер (лог өзгерістеріне ұқсас) түрінде көрсетілсе, онда сызықтық жүйе коэффициенттері әдетте деректер базасының құндылық ағынының өте қарапайым функциялары болып табылады. Бұл кезде компьютерлік алгебра жүйе көлемін (орын ауыстыру арқылы) едәуір азайту үшін қолданылады. Содан кейін ол Оулер әдісі, орта нүкте әдісі немесе Граггтың модификацияланған орта нүкте әдісі сияқты көп қадамды әдістермен шешіледі. Бұлардың барлығы үлкен сызықтық теңдеулер жүйесін шешуді қажет етеді; бұл аздаған матрицалық әдістермен жүзеге асырылады. Ричардсон экстраполяциясы дәлдікті жақсарту үшін қолданылады. Соңғы нәтиже - бастапқы сызықтық емес теңдеулердің нақты шешімі. Бастапқыда ерте компьютерлерде орташа өлшемді CGE модельдерін шешу үшін жасалған бұл сызықтық тәсіл (заманауи компьютерлерде) өте үлкен модельдерді шешу қабілетін көрсетті. Сонымен қатар, ол өзін қызықты кеңейтулерге ұсынды, мысалы: шок немесе параметрлер мәндерінің белгілі үлестірулерінен модель нәтижелері үшін сенімділік аралықтарын бағалаудың Гаусс квадраттау әдісі; теңсіздік шектеулерін немесе дифференциалданбайтын теңдеулерді қосымшалық ретінде қалыптастырудың жолы; және бірнеше шоктардың салдарынан модельдің айнымалыларындағы өзгерістерді әрбір шоктың компоненттеріне бөлу әдісі. Негізгі сандық тәсіл бірнеше графикалық интерфейс бағдарламаларымен толықтырылады: CGE деректер базасында жиі кездесетін үлкен көп өлшемді массивтерді қарастыруды жеңілдетеді; күрделі (мысалы, көп кезеңді) симуляцияларды басқарады; және симуляция нәтижелерін интерактивті зерттеуге және түсіндіруге мүмкіндік береді.
log changes) the coefficients of the linearized system are usually very simple functions of database value flows. Computer algebra is used at this point to greatly reduce (by substitution) the size of the system. Then it is solved by multistep methods such as the Euler method, midpoint method or Gragg's modified Midpoint method. These all require solution of a large system of linear equations; accomplished by sparse matrix techniques. Richardson extrapolation is used to improve accuracy. The final result is an accurate solution of the original non linear equations. This linearized approach, originally devised to solve medium sized CGE models on early computers, has since proved capable (on modern computers) of solving very large models. Additionally it has lent itself to some interesting extensions, such as: a Gaussian quadrature method of estimating confidence intervals for model results from known distributions of shock or parameter values; a way to formulate inequality constraints or non differentiable equations as complementarities; and a technique to decompose changes in model variables due to several shocks into components due to each individual shock. The underlying numerical approach is complemented by several GUI programs that: ease viewing of large multidimensional arrays often found in CGE databases; manage complex (e. g., multi period) simulations; and allow interactive exploration and explanation of simulation results.