Computational economics
ಗಣಕೀಯ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರವು ಗಣಕಯಂತ್ರ ವಿಜ್ಞಾನ, ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಷಯವು ಆರ್ಥಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಕೆಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಅನನ್ಯವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಇತರರು ದೃಢವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳಿಲ್ಲದೆ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದರು. ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಂಶೋಧನೆಯ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇವುಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲಃ ಎಕನಾಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ಃ ನಾನ್-ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳು, ಅರೆ-ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಃ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮತೋಲನ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್. ಇತಿಹಾಸ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರವು ಕ್ಷೇತ್ರದ ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿತು. 20ನೇ ಶತಮಾನದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ಜಾನ್ ಟಿನ್ಬರ್ಗನ್ ಮತ್ತು ರಾಗ್ನರ್ ಫ್ರಿಸ್ಚ್ರಂತಹ ಪ್ರವರ್ತಕರು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಗಣಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಿದರು. ಎಕನಾಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಹಿಂಜರಿತ ಮಾದರಿಗಳು, ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಗಣಕೀಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆರ್ಥಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಯಿತು. ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ, ನೈಜ ವ್ಯವಹಾರ ಚಕ್ರ (ಆರ್ಬಿಸಿ) ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮತೋಲನ (ಡಿಎಸ್ಜಿಇ) ಮಾದರಿಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸ್ಥೂಲ ಆರ್ಥಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಗಣನೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪರಿಹಾರ ವಿಧಾನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯವನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿವೆ. 21ನೇ ಶತಮಾನದಲ್ಲಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಆರ್ಥಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿತು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಯಂತಹ ನವೀನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆರ್ಥಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ವಿಸ್ತೃತ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಏಜೆಂಟ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರವು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾದ ಆರ್ಥಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಧಾರಿತ ಆರ್ಥಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಆ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವು ಏಜೆಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ಸ್ (ಎಸಿಇ) ಆಗಿದೆ, ಇದು ಸಂವಹನ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿ ಇಡೀ ಆರ್ಥಿಕತೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಆರ್ಥಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮಾದರಿಯ ಆರ್ಥಿಕ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ "ಏಜೆಂಟ್" ಎಂದರೆ "ನಿಯಮಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವಂತೆ ರೂಪಿಸಲಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಸ್ತುಗಳು", ನಿಜವಾದ ಜನರು ಅಲ್ಲ. ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಸಾಮಾಜಿಕ, ಜೈವಿಕ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಭೌತಿಕ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಸಮತೋಲನದಲ್ಲಿರುವ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಂದ ಗಣಿತದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಊಹೆಯನ್ನು ಆಟದ-ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಶಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸೀಮಿತ ತರ್ಕಬದ್ಧತೆಯೊಂದಿಗೆ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಕಡಿಮೆ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪ್ರತಿಪಾದನೆಯಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲರ್ ನಿರ್ಧರಿಸಿದ ಆರಂಭಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಏಜೆಂಟ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಸಮಯದ ಮೂಲಕ ಎಸಿಇ ಮಾದರಿಯು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿರುದ್ಧ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಈ ವಿಧಾನದ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಶಾಲವಾದ, ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಕರ್ನಲ್ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯದಂತಹ ವಿವಿಧ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ-ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಸ್ಟಾರ್ ವಿಧಾನದಂತಹ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಉನ್ನತ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ವೃಕ್ಷದಂತಹ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳು, ತೀರ್ಮಾನ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಆರ್ಥಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲತೆಗಳಿವೆ. ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆರ್ಥಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯು ತತ್ವದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಂತರ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ/ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಇತರ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಷನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು "ಟ್ಯೂನಿಂಗ್" ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿವೆ. ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವುದರಿಂದ, ಇದು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ತತ್ವಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಭಾಗಶಃ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿ ಅಳವಡಿಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ/ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಯೋಗ್ಯತೆಯ ಒಳ್ಳೆಯತನವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಉತ್ಕೃಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅನೇಕ ಮಾದರಿಗಳು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀರ್ಮಾನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಆರ್ಥಿಕ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಮಿತಿಗಳು ಎಂದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಆಧುನಿಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾದ ದೃಢವಾದ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಾರಣಾತ್ಮಕ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕಾಗಿ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಂಶೋಧಕರು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸದ ಗೊಂದಲಕಾರಕಗಳು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಆಶಿಸಬಹುದು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಆರ್ಥಿಕ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಗಣನೆಯ ಕೆಲಸದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಅಭಿರುಚಿಗಳು, ನಂಬಿಕೆಗಳು, ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಾಗಿರಬಹುದು, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು ಏಕರೂಪದ ವಿಧಾನಕ್ಕಿಂತ (ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಏಜೆಂಟ್) ಹೆಚ್ಚು ಬೇಸರದ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಬಲವರ್ಧಿತ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಆರ್ಥಿಕತೆಯಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ನರ ಜಾಲಗಳ ಅಳವಡಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ದತ್ತಾಂಶ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅನಗತ್ಯ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಮಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಆರ್ಥಿಕ ಸಂಶೋಧಕರನ್ನು ಹೊಸ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಒತ್ತು ನೀಡುವುದರಿಂದ ಸಂಶೋಧಕರು ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ತೀರ್ಮಾನ, ಗೊಂದಲಮಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ವಾಸ್ತವಿಕತೆಯಂತಹ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಹರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದಲ್ಲಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಗಣನೆಯ ಮೂಲಕ ನಿಖರವಾದ, ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಆರ್ಥಿಕ ಏರಿಳಿತಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ನೀತಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸ್ಥೂಲ ಆರ್ಥಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮತೋಲನ (ಡಿಎಸ್ಜಿಇ) ಮಾದರಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಎಸ್ಜಿಇ ಒಂದು ವರ್ಗದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳು ಗಣನೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ. ಡಿಎಸ್ಜಿಇ ಮಾದರಿಗಳು ಅಂತರ-ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ ನೈಜ ವಿಶ್ವ ಆರ್ಥಿಕತೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಸ್ಥಾಪಿತ ಆರ್ಥಿಕ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಅವುಗಳ ಅಂತರ್ಗತ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು, ಡಿಎಸ್ಜಿಇ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಜಟಿಲವಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಎಸ್ಜಿಇ ಮಾದರಿಗಳ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಅವು ನಮ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಅನುಕೂಲ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ವಿದ್ವಾಂಸರು ಡಿಎಸ್ಜಿಇ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅವಾಸ್ತವಿಕವಾದ ಕಡಿಮೆ-ರೂಪದ ಊಹೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಟೀಕಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಆರ್ಥಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ದೀರ್ಘಕಾಲದಿಂದ ರೂಢಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿದೆ. ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಾಧನಗಳು ವಿವಿಧ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವ ವಿವಿಧ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ (ಉದಾ. ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿಲೋಮ) ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ಮತ್ತು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಮೀಕರಣಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರಿಹಾರ. ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಆರ್ಥಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ಸ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆಃ ಸಿ + +, ಮ್ಯಾಟ್ಲ್ಯಾಬ್, ಜೂಲಿಯಾ (ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ), ಪೈಥಾನ್ (ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ), ಆರ್ (ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ), ಸ್ಟಾಟಾ ಈ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ, ಸಿ + + ಅನ್ನು ಸಂಕಲಿಸಿದ ಭಾಷೆಯಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ ಭಾಷೆಯಾಗಿ ನಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಮ್ಯಾಟ್ಲ್ಯಾಬ್, ಜೂಲಿಯಾ ಮತ್ತು ಆರ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವಿವರಣೆಯ ನಡುವಿನ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆರಂಭಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ತಂತ್ರಾಂಶವಾಗಿ, ಸ್ಟಾಟಾ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿತ್ತು. ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಸ್ಟಾಟಾವನ್ನು ಅದರ ವಿಸ್ತಾರ, ನಿಖರತೆ, ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೀಯತೆಯಿಂದಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದರು. ನಿಯತಕಾಲಿಕಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನ ನಿಯತಕಾಲಿಕಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿವೆಃ ಎಸಿಎಂ ಟ್ರಾನ್ಸಾಕ್ಷನ್ಸ್ ಆನ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅಂಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ಸ್, ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಅಪ್ಲೈಡ್ ಎಕನಾಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅಂಡ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಮತ್ತು ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ ಇಂಟರಾಕ್ಷನ್ ಅಂಡ್ ಕೋಆರ್ಡಿನೇಷನ್. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಸೊಸೈಟಿ ಫಾರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ಸ್ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅಂಡ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್-ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ಸ್ ಏಜೆಂಟ್-ಬೇಸ್ಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ಸ್ ಕುರಿತ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತದೆ-ಇದನ್ನು ಲೇಘ್ ಟೆಸ್ಫ್ಯಾಟ್ಶನ್ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ-ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್-ಬೇಸ್ಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳ ಬಳಕೆ-ಪೈಥಾನ್ನೊಂದಿಗೆ ನಗರ ಸಮೂಹವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲಿನ ಅಧ್ಯಯನ-ಉಪನ್ಯಾಸಗಳ ಸರಣಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಫೈನಾನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಎಕನಾಮಿಕ್ ಏಜೆಂಟ್ಸ್ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ ಇಂಟರಾಕ್ಷನ್ ಅಂಡ್ ಕೋಆರ್ಡಿನೇಷನ್-ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ಆಫ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ ಸೈನ್ಸ್ನ ಅಧಿಕೃತ ಜರ್ನಲ್ ಹೆಟೆರೋಜೀನಿಯಸ್ ಇಂಟರಾಕ್ಟಿಂಗ್ ಏಜೆಂಟ್ಸ್ ಚೇರ್ ಆಫ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ ಪಾಲಿಸಿ, ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ಬಾಂಬರ್ಗ್ (ಜರ್ಮನಿ) ಸಾರ್ವಜನಿಕ-ಡೊಮೇನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸೊಲ್ಯೂಶನ್ಸ್ನ ಗಣಕೀಕೃತ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಅಧ್ಯಯನ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳ (ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ)