Lesson 10 introduces users to the programming of Mixed Complementarity Problems (MCPs) where a program consists of inequality constraints that are complementary to one another. This final lesson of the AGRODEP GAMS training assumes familiarity with economic modeling. The model presented here is similar to the model in Lesson 8. In this lesson, however, it assumes a minimum wage that could be binding and therefore includes possible unemployment in the model solution. GAMS code in this lesson is partially based on the McCarl GAMS User Guide.
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Lesson 10 introduces users to the programming of Mixed Complementarity Problems (MCPs) where a program consists of inequality constraints that are complementary to one another. This final lesson of the AGRODEP GAMS training assumes familiarity with economic modeling. The model presented here is similar to the model in Lesson 8. In this lesson, however, it assumes a minimum wage that could be binding and therefore includes possible unemployment in the model solution. GAMS code in this lesson is partially based on the McCarl GAMS User Guide.
La leçon 9 présente comment introduire des comportement stochastique dans des modèles. Les utilisateurs disposent d'un aperçu de la génération de nombres aléatoires dans GAMS et des instructions sur la façon d'utiliser ces valeurs aléatoires pour les simulations stochastiques. Le même modèle que celui de la leçon 8 est utilisé dans cette leçon.
La leçon 9 présente comment introduire des comportement stochastique dans des modèles. Les utilisateurs disposent d'un aperçu de la génération de nombres aléatoires dans GAMS et des instructions sur la façon d'utiliser ces valeurs aléatoires pour les simulations stochastiques. Le même modèle que celui de la leçon 8 est utilisé dans cette leçon.
La leçon 9 présente comment introduire des comportement stochastique dans des modèles. Les utilisateurs disposent d'un aperçu de la génération de nombres aléatoires dans GAMS et des instructions sur la façon d'utiliser ces valeurs aléatoires pour les simulations stochastiques. Le même modèle que celui de la leçon 8 est utilisé dans cette leçon.
Lesson 9 presents how to introduce stochastic behavior to models. Users are provided with an overview of random number generation in GAMS and instructed on how to use these random values for stochastic simulations. The same model in Lesson 8 is used in this lesson.
Lesson 9 presents how to introduce stochastic behavior to models. Users are provided with an overview of random number generation in GAMS and instructed on how to use these random values for stochastic simulations. The same model in Lesson 8 is used in this lesson.
Lesson 9 presents how to introduce stochastic behavior to models. Users are provided with an overview of random number generation in GAMS and instructed on how to use these random values for stochastic simulations. The same model in Lesson 8 is used in this lesson.
La leçon 8 va de la syntaxe à l'application en mettant l'accent sur la modélisation en équilibre général. Cette leçon utilise un modèle simple d'équilibre général calculable (EGC) développé par Antoine Bouet de l'International Food Policy Research Institute et introduit la théorie économique derrière ce modèle. Ensuite, la leçon décrit la structure générale GAMS d'un modèle EGC, y compris le calibrage, la définition du modèle, l'initialisation des paramètres et variables, et la résolution. Des connaissances de base en modélisation économique sont requises dans cette leçon.
La leçon 8 va de la syntaxe à l'application en mettant l'accent sur la modélisation en équilibre général. Cette leçon utilise un modèle simple d'équilibre général calculable (EGC) développé par Antoine Bouet de l'International Food Policy Research Institute et introduit la théorie économique derrière ce modèle. Ensuite, la leçon décrit la structure générale GAMS d'un modèle EGC, y compris le calibrage, la définition du modèle, l'initialisation des paramètres et variables, et la résolution. Des connaissances de base en modélisation économique sont requises dans cette leçon.
La leçon 8 va de la syntaxe à l'application en mettant l'accent sur la modélisation en équilibre général. Cette leçon utilise un modèle simple d'équilibre général calculable (EGC) développé par Antoine Bouet de l'International Food Policy Research Institute et introduit la théorie économique derrière ce modèle. Ensuite, la leçon décrit la structure générale GAMS d'un modèle EGC, y compris le calibrage, la définition du modèle, l'initialisation des paramètres et variables, et la résolution. Des connaissances de base en modélisation économique sont requises dans cette leçon.
Lesson 8 moves from syntax to application by focusing on general equilibrium modeling. This lesson uses a simple Computable General Equilibrium (CGE) model developed by Antoine Bouet of the International Food Policy Research Institute and introduces the economic theory behind this model. Next, the lesson describes the general GAMS structure of a CGE model, including calibration, model definition, parameter initialization, and solution. Basic economic modeling knowledge is assumed in this lesson.
Lesson 8 moves from syntax to application by focusing on general equilibrium modeling. This lesson uses a simple Computable General Equilibrium (CGE) model developed by Antoine Bouet of the International Food Policy Research Institute and introduces the economic theory behind this model. Next, the lesson describes the general GAMS structure of a CGE model, including calibration, model definition, parameter initialization, and solution. Basic economic modeling knowledge is assumed in this lesson.
Lesson 8 moves from syntax to application by focusing on general equilibrium modeling. This lesson uses a simple Computable General Equilibrium (CGE) model developed by Antoine Bouet of the International Food Policy Research Institute and introduces the economic theory behind this model. Next, the lesson describes the general GAMS structure of a CGE model, including calibration, model definition, parameter initialization, and solution. Basic economic modeling knowledge is assumed in this lesson.
Jusqu'à présent, les données utilisées dans la formation GAMS AGRODEP ont été introduites par affectation directe seulement. La leçon 7 présente aux utilisateurs de nouvelles méthodes pour importer et exporter des fichiers de données. Les méthodes d'importation présentées comprennent la création de fichiers GDX grâce à des outils de conversion et à l'importation directe à partir d'Excel. Les méthodes d'exportation de données présentées comprennent également l'exportation directe dans des fichiers Excel, ainsi que l'utilisation de la facilité PUT pour créer des fichiers de sortie qui peuvent être ouverts dans Excel. La capacité à appeler plusieurs fichiers ".gms" lors de l'exécution d'un programme est aussi explorée dans cette leçon.
Jusqu'à présent, les données utilisées dans la formation GAMS AGRODEP ont été introduites par affectation directe seulement. La leçon 7 présente aux utilisateurs de nouvelles méthodes pour importer et exporter des fichiers de données. Les méthodes d'importation présentées comprennent la création de fichiers GDX grâce à des outils de conversion et à l'importation directe à partir d'Excel. Les méthodes d'exportation de données présentées comprennent également l'exportation directe dans des fichiers Excel, ainsi que l'utilisation de la facilité PUT pour créer des fichiers de sortie qui peuvent être ouverts dans Excel. La capacité à appeler plusieurs fichiers ".gms" lors de l'exécution d'un programme est aussi explorée dans cette leçon.
Jusqu'à présent, les données utilisées dans la formation GAMS AGRODEP ont été introduites par affectation directe seulement. La leçon 7 présente aux utilisateurs de nouvelles méthodes pour importer et exporter des fichiers de données. Les méthodes d'importation présentées comprennent la création de fichiers GDX grâce à des outils de conversion et à l'importation directe à partir d'Excel. Les méthodes d'exportation de données présentées comprennent également l'exportation directe dans des fichiers Excel, ainsi que l'utilisation de la facilité PUT pour créer des fichiers de sortie qui peuvent être ouverts dans Excel. La capacité à appeler plusieurs fichiers ".gms" lors de l'exécution d'un programme est aussi explorée dans cette leçon.
Thus far, data in AGRODEP GAMS training has been introduced through direct assignments only. Lesson 7 introduces users to new methods for importing and exporting data files. Import methods include creating GDX files through conversion tools and importing directly from Excel. Data export methods also include exporting directly to Excel files, as well as using the PUT facility to create output files that can be opened in Excel. The ability to call multiple “.gms” files while running one program is also explored in this lesson.