Computational economics
গণনামূলক অর্থনীতি হল একটি আন্তঃবিষয়ক গবেষণা শাখা যা কম্পিউটার বিজ্ঞান, অর্থনীতি এবং ব্যবস্থাপনা বিজ্ঞানের সাথে জড়িত। এই বিষয়টি অর্থনৈতিক ব্যবস্থার গণনামূলক মডেলিংকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই ক্ষেত্রগুলির মধ্যে কয়েকটি অনন্য, অন্যগুলি শক্তিশালী তথ্য বিশ্লেষণ এবং সমস্যার সমাধানের অনুমতি দিয়ে অর্থনীতির ক্ষেত্রগুলি প্রতিষ্ঠিত করেছে যা কম্পিউটার এবং সম্পর্কিত সংখ্যাসূচক পদ্ধতি ছাড়া গবেষণার জন্য কঠিন হবে। অর্থনীতি গবেষণার বিভিন্ন ক্ষেত্রে গণনামূলক পদ্ধতি প্রয়োগ করা হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে কিন্তু সীমাবদ্ধ নয়ঃ অর্থনীতিবিদ্যাঃ অ-প্যারামেট্রিক পদ্ধতি, আধা-প্যারামেট্রিক পদ্ধতি এবং মেশিন লার্নিং। ডাইনামিক সিস্টেম মডেলিংঃ অপ্টিমাইজেশন, ডাইনামিক স্টোকাস্টিক জেনারেল ইকুইলিব্রিয়াম মডেলিং এবং এজেন্ট-ভিত্তিক মডেলিং। ইতিহাস এই ক্ষেত্রের গাণিতিককরণের সঙ্গে সঙ্গে গণনামূলক অর্থনীতির বিকাশ ঘটে। 20 শতকের গোড়ার দিকে, জ্যান টিনবারগেন এবং রাগনার ফ্রিশের মতো অগ্রগামীরা অর্থনীতির কম্পিউটারাইজেশন এবং অর্থনীতির বিকাশকে উন্নত করেছিলেন। ইকোনমেট্রিক্সের অগ্রগতির ফলে, রিগ্রেশন মডেল, হাইপোথিসিস টেস্টিং এবং অন্যান্য গণনামূলক পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলি অর্থনৈতিক গবেষণায় ব্যাপকভাবে গৃহীত হয়। তাত্ত্বিক ক্ষেত্রে, বাস্তব ব্যবসায়িক চক্র (আরবিসি) মডেল এবং ডাইনামিক স্টোকাস্টিক জেনারেল ইকুইলিব্রিয়াম (ডি. এস. জি. ই) মডেল সহ জটিল সামষ্টিক অর্থনৈতিক মডেলগুলি সংখ্যাসূচক সমাধান পদ্ধতির বিকাশ এবং প্রয়োগকে চালিত করেছে যা গণনার উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে। একবিংশ শতাব্দীতে, গণনামূলক অ্যালগরিদমের বিকাশ অর্থনৈতিক গবেষণার সাথে মিথস্ক্রিয়া করার জন্য গণনামূলক পদ্ধতির জন্য নতুন উপায় তৈরি করেছে। মেশিন লার্নিং মডেল এবং এজেন্ট-ভিত্তিক মডেলিংয়ের মতো উদ্ভাবনী পদ্ধতিগুলি অর্থনৈতিক গবেষণার বিভিন্ন ক্ষেত্রে সক্রিয়ভাবে অন্বেষণ করা হয়েছে, যা অর্থনীতিবিদদের একটি প্রসারিত টুলকিট প্রদান করে যা প্রায়শই ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতির থেকে আলাদা। অ্যাপ্লিকেশন এজেন্ট ভিত্তিক মডেলিং গণনামূলক অর্থনীতি বিশ্লেষণাত্মক এবং পরিসংখ্যানগতভাবে প্রণীত অর্থনৈতিক সমস্যা সমাধানের জন্য কম্পিউটার ভিত্তিক অর্থনৈতিক মডেলিং ব্যবহার করে। সেই লক্ষ্যে একটি গবেষণা কর্মসূচি হল প্রতিনিধি-ভিত্তিক গণনামূলক অর্থনীতি (এ. সি. ই), যা আন্তঃক্রিয়াশীল প্রতিনিধিগুলির গতিশীল ব্যবস্থা হিসাবে সমগ্র অর্থনীতি সহ অর্থনৈতিক প্রক্রিয়াগুলির গণনামূলক অধ্যয়ন। এইভাবে, এটি জটিল অভিযোজিত ব্যবস্থার দৃষ্টান্তের একটি অর্থনৈতিক অভিযোজন। এখানে "এজেন্ট" বলতে বোঝায় "নিয়ম অনুসারে মিথস্ক্রিয়া হিসাবে মডেল করা গণনামূলক বস্তু", প্রকৃত মানুষ নয়। এজেন্টরা সামাজিক, জৈবিক এবং/অথবা শারীরিক সত্তার প্রতিনিধিত্ব করতে পারে। ভারসাম্যের এজেন্টদের দ্বারা গাণিতিক অপ্টিমাইজেশনের তাত্ত্বিক অনুমানটি খেলা-তাত্ত্বিক প্রসঙ্গ সহ বাজার শক্তির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া সীমাবদ্ধ যৌক্তিকতা সহ এজেন্টদের কম সীমাবদ্ধ স্বীকার্য দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়। মডেলার দ্বারা নির্ধারিত প্রাথমিক শর্ত থেকে শুরু করে, একটি এসিই মডেল শুধুমাত্র এজেন্ট মিথস্ক্রিয়া দ্বারা চালিত সময়ের মধ্যে এগিয়ে যায়। পদ্ধতির বৈজ্ঞানিক উদ্দেশ্য হল বাস্তব-বিশ্বের তথ্যের বিরুদ্ধে তাত্ত্বিক ফলাফলগুলি এমনভাবে পরীক্ষা করা যা অভিজ্ঞতাগতভাবে সমর্থিত তত্ত্বগুলিকে সময়ের সাথে একত্রিত করার অনুমতি দেয়। গণনামূলক অর্থনীতিতে মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিশাল, জটিল, কাঠামোগত ডেটা সেটগুলি সমাধান করার জন্য একটি পদ্ধতি উপস্থাপন করে। বিভিন্ন মেশিন লার্নিং পদ্ধতি যেমন কার্নেল পদ্ধতি এবং র্যান্ডম ফরেস্ট ডেটা-মাইনিং এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণে বিকশিত এবং ব্যবহৃত হয়েছে। এই মডেলগুলি স্টার পদ্ধতির মতো ঐতিহ্যবাহী পরিসংখ্যানগত মডেলের তুলনায় উচ্চতর শ্রেণিবিন্যাস, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতা, নমনীয়তা প্রদান করে। অন্যান্য পদ্ধতি, যেমন কার্যকারণ মেশিন লার্নিং এবং কার্যকারণ ট্রি, অনুমান পরীক্ষা সহ স্বতন্ত্র সুবিধা প্রদান করে। অর্থনৈতিক গবেষণায় মেশিন লার্নিং সরঞ্জাম ব্যবহারের উল্লেখযোগ্য সুবিধা এবং অসুবিধা রয়েছে। অর্থনীতিতে, একটি মডেল নির্বাচন করা হয় এবং একবারে বিশ্লেষণ করা হয়। অর্থনৈতিক গবেষণা নীতির উপর ভিত্তি করে একটি মডেল নির্বাচন করবে, তারপর ডেটা দিয়ে মডেলটি পরীক্ষা/বিশ্লেষণ করবে, তারপরে অন্যান্য মডেলের সাথে ক্রস-ভ্যালিডেশন করবে। অন্যদিকে, মেশিন লার্নিং মডেলগুলি "টিউনিং" প্রভাব তৈরি করেছে। যেহেতু মডেলটি পরীক্ষামূলক বিশ্লেষণ পরিচালনা করে, এটি একযোগে বিভিন্ন মডেলকে ক্রস-ভ্যালিডেট করে, অনুমান করে এবং তুলনা করে। এই প্রক্রিয়াটি প্রচলিত প্রক্রিয়াগুলির তুলনায় আরও শক্তিশালী অনুমান দিতে পারে। ঐতিহ্যবাহী অর্থনীতি বিদ্যমান নীতির উপর ভিত্তি করে আংশিকভাবে তথ্যকে স্বাভাবিক করে, অন্যদিকে মেশিন লার্নিং মডেল ফিটিংয়ের ক্ষেত্রে আরও ইতিবাচক/অভিজ্ঞতাগত দৃষ্টিভঙ্গি উপস্থাপন করে। যদিও মেশিন লার্নিং শ্রেণীবিভাগ, পূর্বাভাস এবং উপযুক্ততার গুণমান মূল্যায়নে উৎকর্ষ অর্জন করে, অনেক মডেলের পরিসংখ্যানগত অনুমানের ক্ষমতার অভাব রয়েছে, যা অর্থনৈতিক গবেষকদের কাছে আরও বেশি আগ্রহের বিষয়। মেশিন লার্নিং মডেলের সীমাবদ্ধতার অর্থ হল মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে অর্থনীতিবিদদের শক্তিশালী, পরিসংখ্যানগত কার্যকারণ অনুমানের জন্য কৌশল বিকাশ করতে হবে, যা আধুনিক অভিজ্ঞতাগত গবেষণার মূল কেন্দ্রবিন্দু। উদাহরণস্বরূপ, অর্থনীতি গবেষকরা বিভ্রান্তিকর, আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান এবং অন্যান্য পরামিতিগুলি সনাক্ত করার আশা করতে পারেন যা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে ভালভাবে নির্দিষ্ট করা হয়নি। মেশিন লার্নিং কার্যকরভাবে আরও জটিল বৈচিত্র্যময় অর্থনৈতিক মডেলের বিকাশকে সক্ষম করতে পারে। ঐতিহ্যগতভাবে, বৈচিত্র্যময় মডেলগুলির জন্য ব্যাপক গণনামূলক কাজের প্রয়োজন ছিল। যেহেতু বৈচিত্র্য স্বাদ, বিশ্বাস, ক্ষমতা, দক্ষতা বা সীমাবদ্ধতার মধ্যে পার্থক্য হতে পারে, তাই একটি বৈচিত্র্যময় মডেলকে অনুকূল করা সমজাতীয় পদ্ধতির (প্রতিনিধি প্রতিনিধি) তুলনায় অনেক বেশি ক্লান্তিকর। রিইনফোর্সড লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার বিকাশ বৈচিত্র্যময় বিশ্লেষণের জটিলতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে পারে, এমন মডেল তৈরি করে যা অর্থনীতিতে এজেন্টদের আচরণকে আরও ভালভাবে প্রতিফলিত করে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির গ্রহণ ও বাস্তবায়ন, গণনামূলক অর্থনীতির ক্ষেত্রে গভীর শিক্ষা ডেটা ক্লিনিং এবং ডেটা অ্যানালিটিক্সের অপ্রয়োজনীয় কাজকে হ্রাস করতে পারে, বড় আকারের ডেটা অ্যানালিটিক্সের সময় এবং ব্যয়কে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে পারে এবং গবেষকদের প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করতে পারে। এটি অর্থনৈতিক গবেষকদের নতুন মডেলিং পদ্ধতি অন্বেষণ করতে উৎসাহিত করবে। উপরন্তু, তথ্য বিশ্লেষণের উপর কম জোর দেওয়া গবেষকদের কার্যকারণ অনুমান, বিভ্রান্তিকর পরিবর্তনশীল এবং মডেলের বাস্তবতার মতো বিষয়গুলিতে আরও বেশি মনোনিবেশ করতে সক্ষম করবে। যথাযথ নির্দেশনার অধীনে, মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বড় আকারের অভিজ্ঞতাগত তথ্য বিশ্লেষণ এবং গণনার মাধ্যমে সঠিক, প্রযোজ্য অর্থনীতির বিকাশের প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করতে পারে। সামষ্টিক অর্থনৈতিক গবেষণায় অর্থনৈতিক ওঠানামা অনুকরণ করতে এবং নীতি পরিবর্তনের প্রভাবগুলি পরীক্ষা করার জন্য ডায়নামিক স্টোকাস্টিক জেনারেল ইকুইলিব্রিয়াম (ডি. এস. জি. ই) মডেল ডায়নামিক মডেলিং পদ্ধতিগুলি প্রায়শই গ্রহণ করা হয়। ডি. এস. জি. ই এক শ্রেণীর গতিশীল মডেল যা গণনামূলক কৌশল এবং সমাধানের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে। ডি. এস. জি. ই মডেলগুলি আন্তঃকালীন অনিশ্চয়তার পরিবেশে বাস্তব বিশ্ব অর্থনীতির বৈশিষ্ট্যগুলি ধরতে ক্ষুদ্র-প্রতিষ্ঠিত অর্থনৈতিক নীতিগুলি ব্যবহার করে। তাদের সহজাত জটিলতার পরিপ্রেক্ষিতে, ডি. এস. জি. ই মডেলগুলি সাধারণভাবে বিশ্লেষণাত্মকভাবে জটিল এবং সাধারণত কম্পিউটার সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে সংখ্যাসূচকভাবে প্রয়োগ করা হয়। ডি. এস. জি. ই মডেলগুলির একটি প্রধান সুবিধা হল যে তারা নমনীয়তার সাথে এজেন্টদের গতিশীল পছন্দগুলির অনুমানকে সহজতর করে। যাইহোক, অনেক পণ্ডিত ডি. এস. জি. ই মডেলের সমালোচনা করেছেন তাদের হ্রাস-রূপ অনুমানের উপর নির্ভরশীলতার জন্য যা মূলত অবাস্তব। গণনামূলক সরঞ্জাম এবং প্রোগ্রামিং ভাষা অর্থনৈতিক গবেষণায় গণনামূলক সরঞ্জামের ব্যবহার দীর্ঘকাল ধরে আদর্শ এবং ভিত্তি হয়ে দাঁড়িয়েছে। অর্থনীতির জন্য গণনামূলক সরঞ্জামগুলির মধ্যে রয়েছে বিভিন্ন ধরনের কম্পিউটার সফ্টওয়্যার যা বিভিন্ন ম্যাট্রিক্স ক্রিয়াকলাপগুলি কার্যকর করতে সহায়তা করে (যেমন। ম্যাট্রিক্স ইনভারসন) এবং রৈখিক ও অরৈখিক সমীকরণের পদ্ধতির সমাধান। অর্থনৈতিক গবেষণায় তথ্য বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের উদ্দেশ্যে বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষা ব্যবহার করা হয়। গণনামূলক অর্থনীতি গবেষণায় ব্যবহৃত প্রোগ্রামিং ভাষাগুলির একটি সাধারণ তালিকা নিম্নরূপঃ সি + +, ম্যাটল্যাব, জুলিয়া (প্রোগ্রামিং ভাষা), পাইথন (প্রোগ্রামিং ভাষা), আর (প্রোগ্রামিং ভাষা), স্ট্যাটা এই প্রোগ্রামিং ভাষাগুলির মধ্যে, সি + + একটি সংকলিত ভাষা হিসাবে দ্রুততর কাজ করে, যেখানে ব্যাখ্যা করা ভাষা হিসাবে পাইথন সবচেয়ে ধীর। ম্যাটল্যাব, জুলিয়া এবং আর কর্মক্ষমতা এবং ব্যাখ্যার মধ্যে একটি ভারসাম্য অর্জন করে। একটি প্রাথমিক পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার হিসাবে, স্ট্যাটা ছিল সবচেয়ে প্রচলিত প্রোগ্রামিং ভাষার বিকল্প। অর্থনীতিবিদরা স্টাটাকে তার প্রস্থ, নির্ভুলতা, নমনীয়তা এবং পুনরাবৃত্তির কারণে অন্যতম জনপ্রিয় পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ কর্মসূচি হিসাবে গ্রহণ করেছিলেন। জার্নাল নিম্নলিখিত জার্নালগুলি গণনামূলক অর্থনীতিতে বিশেষজ্ঞঃ অর্থনীতি ও গণনার উপর এসিএম লেনদেন, গণনামূলক অর্থনীতি, জার্নাল অফ অ্যাপ্লায়েড ইকোনমিক্স, জার্নাল অফ ইকোনমিক ডায়নামিক্স অ্যান্ড কন্ট্রোল এবং জার্নাল অফ ইকোনমিক ইন্টারঅ্যাকশন অ্যান্ড কোঅর্ডিনেশন। রেফারেন্স এক্সটার্নাল লিঙ্কস সোসাইটি ফর কম্পিউট্যাশনাল ইকোনমিক্স জার্নাল অফ ইকোনমিক ডায়নামিক্স অ্যান্ড কন্ট্রোল-গণনামূলক অর্থনীতির উপর নিবন্ধ প্রকাশ করে এজেন্ট-ভিত্তিক গণনামূলক অর্থনীতি-লেই টেসফ্যাশন দ্বারা পরিচালিত আঞ্চলিক বিজ্ঞানে এজেন্ট-ভিত্তিক মডেলগুলির ব্যবহার-পাইথনের সাথে শহুরে সমষ্টিগত গণনামূলক অর্থনীতি অনুকরণ করার জন্য এজেন্ট-ভিত্তিক মডেলগুলির উপর একটি গবেষণা-বক্তৃতাগুলির একটি সিরিজ গণনামূলক অর্থ ও অর্থনৈতিক এজেন্ট জার্নাল অফ ইকোনমিক ইন্টারঅ্যাকশন অ্যান্ড কোঅর্ডিনেশন-অ্যাসোসিয়েশন অফ ইকোনমিক সায়েন্সের অফিশিয়াল জার্নাল উইথ হেটেরোজেনিয়াস ইন্টারঅ্যাক্টিং এজেন্টস চেয়ার অফ ইকোনমিক পলিসি, ইউনিভার্সিটি অফ বামবার্গ (জার্মানি) রিপোজিটরি অফ পাবলিক-ডোমেইন গণনামূলক সমাধান গাণিতিক অর্থনীতি গণনামূলক ক্ষেত্রের অধ্যয়ন গাণিতিক এবং পরিমাণগত পদ্ধতি (অর্থনীতি)