Termine immer mittwochs, ab 14:00-17:30 (pünktlich)
description
Transcript of Termine immer mittwochs, ab 14:00-17:30 (pünktlich)
Seminar SE 2 st.Uni Klagenfurt: 814.005 und TU Wien: 187.234
Mathematische Modellbildung und Simulation
Ökonometrische, systemdynamische, Input-Output Modelle sowie agent-based systems
http://peter.fleissner.org/MathMod/web.htm https://campus.aau.at/studien/lvliste.jsp?semester=11W&nobc=&diplomfachkey=3283
Peter [email protected]
Termine immer mittwochs, ab 14:00-17:30 (pünktlich)
Vorbesprechung: Mittwoch 5. Okt 2011, ab 15:00 Uhr
1. Block: Mittwoch, 19.10.2011 14:00 bis 18:00 Uhr, SR 4a
2. Block: Mittwoch, 09.11.2011 14:00 bis 18:00 Uhr, SR 6
3. Block: Mittwoch, 16.11.2011 14:00 bis 17:00 Uhr, SR 6
4. Block: Mittwoch, 14.12.2011 15:00 bis 19:00 Uhr, SR 4c
5. Block: Mittwoch, 11.01.2012 15:00 bis 19:00 Uhr, SR 5
6. Block: Mittwoch, 18.01.2012, 15:00 bis 19:00 Uhr, SR 5
(Ersatztermin für 12. 10. 2011!)
7. Block: Mittwoch, 25.01.2012 15:00 bis 19:00 Uhr, SR 4a, Prüfung
Alle Termine finden am IFF, Schottenfeldgasse 29, 1070 Wien, statt.
Inhalt des Seminars (optional)
Teil 1 • Grundzüge der mathematischen Modellierung (Sozialkybernetik)• Modellierungspraxis mit dem Softwarepaket STELLA anhand kleiner
Projekte
Teil 2• Agent-based modelling• Praktische Beispiele
Teil 3• Grundzüge der Input-Output-Analyse, Mehrebenenökonomie • Anwendungen auf volkswirtschaftliche Modelle, Stoffstromrechnung
Teil 4 • Datensammlung/Parameterschätzung (Ökonometrie; neuronale Netze)• Praktische Übungen anhand ökonometrischer Modelle
Abschluss• Prüfung
websites
Allgemeineshttps://campus.uni-klu.ac.at/studien/lvkarte.jsp?sprache_nr=35&rlvkey=66132
Laufende Ereignisse, Skripten, Terminehttp://peter.fleissner.org/MathMod/web.htm
Meine persönliche websitehttp://members.chello.at/gre/fleissner/default.htm
Fachgebiete/Projektvorschläge der TeilnehmerInnen (2011)
• Volker: Bach Soz, Master Sozoek, Landnutzung, Landwirtschaft, Landnutzung und Landbedeckung,Lebensstil Bevstrukt im Waldviertel
• Julia: Master Soz humanök, Bach Kultur und Technik, Landnutzungskonflikt.• Maria: Wiss Mitarb SOZOEK, Historische Landnutzung für Italien, 1861 (Einigung des KG Italiens), returning
forest, carbon sequestrierung.• Kristine: Wiss Mitarb SOZOEK, Ökonomin, Wirtschaftsstat, Globales Modell Fleischproduktion und Landnutzung.• Ulli: Wiss Mitarb SOZOEK, I-O Analyse, Einblick in AB, Materialfluss, Nachhaltigkeitsmonitoring f
Krankenhausstationen, sektoral matflussanalyse, Carbon footprint des Osterr. Gesundheitswesens. Diss Nachh und Gesundheit
• Christiane:Soziologin, Master Sozökol. Geplante Obsoleszenz.• Guelay: Soziologie, Diss: strukturiert und nichtstrukt Doktoratsprogramme im Vergleich. Verhältnis: Abschlüsse zu
Arbeitsplätzen• Armin: Master Humanök. Heizkosten Pellets/Öl, Amortisierung, Preise• Panos: Biologie, Doktorrat Sozökol,: Touristflows in Samotraki• Gerda:TU Stadtplanung. Doktorrat: Stadt als Prozess
• Ausgefallen:• Bernadette: Master Sozoek, Theor. Modellbildung unklar, Landnutzung, lokale biophyse Studien • Philip: bach Soz, Master Soz humanök, mathem Modellbildung in der Praxis fehlt,• Caroline: Bachelor Soz, Master Sozoek, Umwelt- und Bioressourcenmanagement.• Michael: Soz- und Humanökologie, Landschaftsplanung, Stoffkreisläufe,
Tourist flow model of Samothraki island, Greece
Panos Petridis
Projekt A:
• Materials used by locals and by tourists
• Some depend on the maximum nmbr, some depend on the total nmbrs
• What will be the effect on infrastructure by various kinds of tourists?
• Auxiliary variables: flow of materials, rate of use.
• SD-model
Passenger Activity 2003 - 2005 Port of Samothraki
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OKT NOV DEC
Months
Pas
senger
s
Arrivals 2003
Departures 2003
Arrivals 2004
Departures 2004
Arrivals 2005
Departures 2005
Number of visitors on Samothraki per month
0
5000
10000
15000
20000
25000
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
Month
Vis
ito
rs o
n t
he
Isla
nd
seasonal w orkers
seondary home ow ners
family visitors
tourists
All Visitors
Tourist Variables
• Number of tourists• Age/gender/nationality/education level• Month of visitation • Length of stay• Type of accommodation• Spending per day• Food requirements• Waste accumulation• Energy required, incl. transportation
• Couple with total material flows
• Tourist flows tourist impacts
• Compare the impact of tourists with that of local residents
• Find ways to expand the tourist season so reduce the burden on infrastructure etc
Projekt B:
Systemdynamische Modellierung von
Spitzenbelastungen im Krankenhaus
Ulli Weisz18. Oktober 2011
LV MathMod 1. Block
Projekt B
Kontext: Projekt MOKA • Nachhaltigkeits-Monitoring für
Krankenhaustationen • Erhöhung der (Selbst)Beobachtung als
Grundlage für (Nachhaltigkeits)Steuerung • Institut für Soziale Ökologie, Ludwig
Boltzmann Institut Health Promotion Research & Otto Wagner Spital, Respiratory Care Unit
• Auftraggeber FFG Bridge: 1.10.2011-30.9.2013
Abb.: System-Umwelt-Beziehungen der PatientInnenversorgung für eine Krankenhausstation
MOKA-Ansatz
Systemdynamische Modellierung von Spitzenbelastungen/belastungszeiten im KH • Ziel: Früherkennung von „kritischen
Zuständen“ Die Häufigkeit von Spitzenbelastungen an einer bestimmten Station sollen identifiziert/monitiert werden, um frühzeitig darauf reagieren zu können.
Projektvorschlag für LV
Wie entstehen Spitzenbelastungen?
• Wenig und/oder unerfahrenes Personal • Viele PatientInnen, hoher Pflegeaufwand • Mehrere Aufnahmen/Entlassungen
gleichzeitig • Zusätzliche Belastungen: z.B. Reanimationen
• System: Respiratory Care Unit (RCU) im OWS • Einflussgrößen
– Anzahl der PatientInnen; Aufnahmen/Entlassungen – Pflegeaufwand (nach Jones), Schweregrad der Erkrankung
(TISS Score) – Anzahl der Pflegepersonen (Personalstand) – Qualifikation der Pflegepersonen
• Steuerungsmöglichkeiten– Bettensperre, Aufnahmesperre– Zusatzdienste
• Zeitlicher Rahmen: Tage? • Datengrundlage: RCU Aufzeichnungen 2011
Erste Überlegungen
Anhang
Sustainable hospitals a socio-ecological approach
FIGURE 1: Suggested sustainability triangle for hospitals. Health care – hospitals’ core business – and health promotion are at the centre of the triangle and should be considered in their dynamic interrelations with the objectives: social and ecological compatibility and economic efficiency. (Weisz et al. 2011, p:195)
Projekt C: Vergleich von Heizsystemen
Kosten, Szenarien, Preissteigerungen von Öl und Pellets-Heizung. Sprunghafter Anstieg
SD
Projekt D: Berufschancen auf eine Professur für Uni-AbsolventInnen
• DoktorandInnen, Habilitierte, Postdoc, Assis.
• Beschränkte Möglichkeiten einer Professur.
• Demograph Modell der ProfessorInnen
• Nur Volluniversitäten
• Ausländische BewerberInnen (> 50%)
• AgentInnenbasiert.
Projekt E: Peak-Oil Auswirkungen auf Wien und -
umlandDas Ende der Ressource Öl - Wirkung
auf Zersiedelung und Stadtdichte, Klima, Mietpreise und Haushaltsbudgets
Gerda Hartl
Was, wenn Mobilität mit dem PKW finanziell nicht mehr möglich ist für alle Wienpendler und es keine Alternative gibt außer dem dem ÖV
untersuchungsgegenstand– Wieviel Bevölkerung ist betroffen und immobil bei Peak-Oil?– Wieviel neuer Wohnraum wird innerstädtisch und im Speckgürtel
in der Nähe von ÖV-Stationen benötigt?– Wie weit kann die Stadt verdichtet werden um den Bedarf zu
decken?– Welche Stadtdichte kommt zustande bei vollständiger Nutzung
der Wohnräumlichkeiten durch Sanierungsinvestitionen der Stadt? (Leerstände, Renovierungsbedürftige Lokalitäten)
– Wie wird die Bevölkerung umverteilt nach dem Peak-Oil?– Wie entwickeln sich die Mietpreise in Wien und Umland– Wieviel mehr an Kapazitäten des ÖV müssen bereitgestellt
werden?– Welche Kosten/Einnahmen entstehen den Kommunen
zusätzlich?– Welche Auswirkungen hat das auf das Klima?
untersuchungsvariablen• Betrachtungsraum Wien & Speckgürtel (Wiener Umland, Mödling,
Gänserndorf, Mistelbach, Korneuburg, Tulln, St.Pölten, Bruck a.d.Leitha), Jahr 2040 (Peak-Oil: 2050)
• Nachfrage nach Wohnraum vs. Angebot von Wohnraum• Nachfrage nach sozialer Infrastruktur (Kindergärten, Schulen,..)• Haushaltsstruktur Wien & Speckgürtel (HH-Größe, m2 Wohnfläche)• Haushaltsbudgets (s. Alonso) als Abgleich von Wohnungskosten &
Mobilitätskosten• Mietpreise Wien & Speckgürtel (geförderter Wohnbau,
Genossenschaften, Privatvermietung)• Verfügbarer Wohnraum Wien & Speckgürtel• Leerstände Wohnraum Wien & Speckgürtel• ÖV-Erschließung & Erreichbarkeit des Wohnraums (max.300m)• Preisentwicklung Öl
Teil 3
• Beispiel: Besselsche Differenzialglchng• Input-Outputanalyse im Kontext der
Widerspiegelungstheorie• Grundelemente der Volkswirtschaftlichen
Gesamtrechnung (optional: zur Krise)
Kontext: Widerspiegelungstheorie
Veränderungszyklus und Simulation
die „Welt“§x“?+*
~$}[%
Vergegenständlichung Versprachlichung Verbildlichung
°^^‚#*
.:->>|
Vergegenständlichung WiderspiegelungD
iffus
ion
Widerspiegelung = Abbildung und Entwurf
Basic Relations in simulation models
Strictly deterministic relations(inspired by Rainer Thiel)
Definition equations Static balance equations Dynamic balance equations Behavioral equations
Stochastic relations(inspired by Herbert Hörz)
Randomness as residual/error, Randomness essential, but constant Randomness essential, but variable
Mathemathic codification 0: Definition equations
Main element: “variable” with an associated quality/dimension and a certain quantity
Types of definition equations:
A: A new variable of same dimension is constructed by other variables of the same dimension, but different quantitiesExample: Circumference of a triangle is equal to the sum of the length of the three sides.
B: A new variable of new dimension is constructed by other variables of the same dimension, but different quantities Example: Area of a rectangle is the product of its length and width.
C: A new variable of new dimension is constructed by other variables of the different dimension and different quantities. wirExample: Labour is force times distance, turnover equals unit price times volumes.
Although definition equations look simple, their identification was a cumbersome and erroneous process (like “energy” or “force”)
Mathemathic codification 1: Static Balance Equation
conservation laws; e.g. input-output-tables, national accounting
schemes
l1
l3
l2
l4r1
r2
r3
L = R
L := l1 + l2 + l3 + l4 R := r1 + r2 + r3
„Only the unequal becomes equal“
„Equal quantities must consist of unequal qualities“
„Unequal quantities of equal qualities sum up to a quantity of equal quality“
Mathemathic codification 2: Dynamic Balance Equation
inventory equation, dynamic population balance, capital accumulation, dynamic accounting schemes
x(t)
t -> t +t
x(t+t) = x(t) + x(t, t+1)
The only qualitative difference between left and right: Position in time
reality is constructed by „stocks“ and „flows“
Basis for the mirroring of dynamic processes (difference and/or differential equations)
x(t, t+1)
x(t+t)
Mathemathic codification 3: Behavioral equations
cause-effect-schemes; e.g. multi-variate Blalock-model, econometric equations, neural networks
x1
y
x2
y(t) = f [ x1(t), x2(t),…]
Modifications:
• linear
• nonlinear
• stochastic
• delays
• Feedback ->
y
xy
x
y
x
D
D
D
+
-
Causal Loop Diagrams
Positive feedback: exponential growth
Negative feedback: goal seeking, oscillations (D)
wages
Demand for higher wages
prices
cost pressure
discrepancy
Target value State value
reaction
D
Examples:
Input-Output-Model Econometric model
D
D
Combined Example: Input-Output and Econometric ModelBMWF (Ed.) Mikroelektronik - Anwendungen, Verbreitung und Auswirkungen am Beispiel Österreichs, Wien 1981
Wassily W. Leontief, Scientific American, Sept.1982, pp.152-164;
Nobelpreis für Ökonomie1973
10-years forecast/comparison with actual data 1990 fast diffusion of micro-electronics in Austria
Indikator 1990 actual 1990
standard
1990 forecast
with electronics
GDP prices 1976 1051 Mrd ATS 1113 Mrd ATS 1190 Mrd ATS
unemployed 165.795 220.000 386.000!
Wage labour 2.925.396 3.221.000 3.056.000
male 1.716.754 1.883.000 1.802.000
female 1.208.642 1.338.000 1.254.000
Working hours
Hours/week
39,4 39,6 39,9
Exports 526 Bill ATS 619 Bill ATS 624! Bill ATS
Imports 470 Bill ATS 631 Bill ATS 648! Bill ATS
Mathematical Simulation Models:Paradigm Shifts and Reification
Cybernetics 0. Order Cybernetics 1. Order Cybernetics 2. Order
linear nonlinear nonlinear
static dynamic dynamic
unidirectional feedback feedback
aggregated aggregated individuals (variable numbers of agents)
deterministic deterministic/non- essential randomness
essential randomness/changing prob distributions
very abstract less abstract more realistic
Mathematical Simulation Models:Paradigm Shifts and Reification
Cybernetics 0. Order Cybernetics 1. Order Cybernetics 2. Order
linear nonlinear nonlinear
static dynamic dynamic
unidirectional feedback feedback
aggregated aggregated individuals (variable numbers of agents)
deterministic deterministic/non- essential randomness
essential randomness/changing prob distributions
very abstract less abstract more realistic
How to treat Randomness?
Zero Order Cybernetics First Order Cybernetics Second Order Cybernetics
Randomness essential
No randomness
Randomness non-essential
Statistical laws of nature (H. Hörz)
In econometrics/ regression analysis treated as residual or error term
Equation y = y + e
Randomness in Regression Analysis
y(x)
x
y
e
y
How to treat Randomness?
Zero Order Cybernetics First Order Cybernetics Second Order Cybernetics
Randomness essential
No randomness
Randomness non-essential
Statistical laws of nature (H. Hörz):
In econometrics/ regression analysis treated as residual or error term
forecast ydeterministic part
.
e residualstochastic part
„true“ y
y
How to treat Randomness?
Zero Order Cybernetics First Order Cybernetics Second Order Cybernetics
Randomness essential
Emergence of stable structures by changing the properties of randomness (prob. distr. variable)
No randomness
Randomness non-essential
Statistical laws of nature (H. Hörz):
In econometrics/ regression analysis treated as residual or error term
„true“ y
.
forecast ydeterministic part
y
e residualstochastic part
„true“ y
Austrian Pension Schemes in Comparison
CreationOf Individuals
SocialInsurancePensionschemes
Dem
ogra
phic
dat
a an
dSc
cial
sta
tistic
sIn
divi
dual
cas
es
Amou
nt/t
ype
of p
ensi
on
Private pension schemes Am
ount
of
pens
ion
HTML-files
Transitiondiagram
Status 0 neither employed not retired
Status 1 blue collar
Status 2 white collar
Status 11 blue collar ret by invalidity
Status 12 blue collar ret by age
Status 21 white collar ret by invalidity
Status 22 white collar ret by age
0
2
deadbirth
1
11
12
21
22
abroad
8100
8150
8200
8250
8300
8350
8400
8450
8500
8550
8600
2003 2008 2013 2018 2023 2028 2033 2038 2043 2048
Total Population Austria 2003-2050
Yellow line: life expectancy up to 90 yrs by 2050
50
52
54
56
58
60
62
2003 2008 2013 2018 2023 2028 2033 2038 2043 2048
Retirement Age(Invalidity) White Collar Workers, male
How to treat Randomness?
Zero Order Cybernetics First Order Cybernetics Second Order Cybernetics
Randomness essential
Emergence of stable structures by changing the properties of randomness (prob. distr. variable)
No randomness
Randomness non-essential
Statistical laws of nature (H. Hörz):
In econometrics/ regression analysis treated as residual or error term
„true“ y
.
forecast ydeterministic part
y
e residualstochastic part
„true“ y
Einstein’s explanation of Brownian motion
• The big particle can be considered as a dust particle while the smaller particles can be considered as molecules of a gas.
• On the left is the view one would see through a microscope. • To the right is the supposed explanation for the jittering of the dust
particle
• http://galileoandeinstein.physics.virginia.edu/more_stuff/Applets/brownian/brownian.html
People leave a room
Leaving a room without panic: velocity v0 = 1 m/s. • Efficient because of good coordination• http://angel.elte.hu/~panic/pedsim/sim/No_Panic.html
Leaving a room with panic: velocity v0 = 5 m/s. • Irregular and inefficient due to arching and clogging at the bottleneck (door)• http://angel.elte.hu/~panic/pedsim/sim/Panic.html
Leaving a room with injured (Stampede): velocity v0 = 5 m/s. • If a critical "squeezing" force of 1600N/m is exerted, a person is injured. (The
squeezing force is measured as the sum of the magnitudes of radial forces acting on the pedestrian). Injured people block the exit.
• http://angel.elte.hu/~panic/pedsim/sim/Stampede_N0200_Fc1600.html
An asymmetrically placed column in front of the door can avoid injuries. http://angel.elte.hu/~panic/pedsim/sim/Column_5.html
Overview of outcomes
Simulation200 Persons
Escaped before t=45s
Injuredbefore t=45s
No Panic:No column,No injured
90 -
Panic:No column,no injured
65 -
Stampede:No column,Injured do not move
44 5
With column: 72 0
How to treat Randomness?
Zero Order Cybernetics First Order Cybernetics Second Order Cybernetics
Randomness essential
Emergence of stable structures by changing the properties of randomness (prob. distr. variable)
No randomness
Randomness non-essential
Statistical laws of nature (H. Hörz):
In econometrics/ regression analysis treated as residual or error term
„true“ y
. forecast ydeterministic part
y
e residualstochastic part
„true“ y
.
How to treat Randomness?
Zero Order Cybernetics First Order Cybernetics Second Order Cybernetics
Randomness essential
Emergence of stable structures by changing the properties of randomness (prob. distr. variable)
No randomness
Randomness non-essential
Statistical laws of nature (H. Hörz):
In econometrics/ regression analysis treated as residual or error term
„true“ y
.
forecast ydeterministic part
y
e residualstochastic part
„true“ y
.
How to treat Randomness?
Zero Order Cybernetics First Order Cybernetics Second Order Cybernetics
Randomness essential
Emergence of stable structures by changing the properties of randomness (prob. distr. variable)
No randomness
Randomness non-essential
Statistical laws of nature (H. Hörz):
In econometrics/ regression analysis treated as residual or error term
„true“ y
.
forecast ydeterministic part
y
e residualstochastic part
„true“ y
..
How to treat Randomness?
Zero Order Cybernetics First Order Cybernetics Second Order Cybernetics
Randomness essential
Emergence of stable structures by changing the properties of randomness (prob. distr. variable)
No randomness
Randomness non-essential
Statistical laws of nature (H. Hörz):
In econometrics/ regression analysis treated as residual or error term
„true“ y
.
forecast ydeterministic part
y
e residualstochastic part
„true“ y
How to treat Randomness?
Zero Order Cybernetics First Order Cybernetics Second Order Cybernetics
Randomness essential
Emergence of stable structures by changing the properties of randomness (prob. distr. variable)
No randomness
Randomness non-essential
Statistical laws of nature (H. Hörz):
In econometrics/ regression analysis treated as residual or error term
„true“ y
.
forecast ydeterministic part
y
e residualstochastic part
„true“ y
Example: „The blind and the lame“
Two interacting worlds …
• world A: physical world
(classical mechanics)
• world B: world of information and symbols
(words without meaning)
agent based models
…and two interacting agents
agent 1: the blind• Is able to
– jump– hear– Interpret sound he/she hears– And act accordingly (jump)
agent 2: the lame• Is able to
– See the width of the obstacle– Produce sound (with a trumpet) – Can link the width of the obstacle to the pitch of the sound
http://peter.fleissner.org/MathMod/springer/default.htm
agent based models
Grundelemente der
Volkswirtschaftlichen Gesamtrechung
Multilevel Economics
1. How to look at the economy?
2. Appearance and Essence
3. A multilevel perspective
4. Labor values and price systems
5. Transformation of values into prices
6. How to handle services?
7. Three ways to understand “productivity”
Looking through the surface
• General rule– From empirical findings to abstractions– From appearance to essence– and back
• Application of the rule– From observed market prices to labor values
and use-values– and back
Ökonomische Realität – eine komplexe Konstruktion
Gebrauchswerte kollektive Produktion/Aneignung
Tauschwerte/Arbeitswertpreisemarktförmige Güter/Dienste
ProduktionspreiseArbeitsmarkt
Steuern, Subv., Transfers,Sozialvers
Kleine Waren-produktion
Physische Basis
Geld-, Kredit-, Aktien-, Finanzmärkte
Staatsaktivitäten
Gegenwärtiger Kapitalismus (beobachtet) Ist-Preise
Konkurrenzkapitalismusmit fixem Kapital
Informationsgesellschaft
Information als Ware
FinanzkapitalNeoliberale Globalisierung
7
6
5
4
3
2
1
„kleine“ Warenproduktion
Physische Basis
Kapitalismus mit vollkommener Konkurrenz und fixem Kapital
7
6
5
4
3
2
1
Historisches: Emergenz
Logisches: Dom
inanz
älter
jünger
Inspiriert durch Hofkirchner , W. (2002): Projekt Eine Welt: Kognition – Kommunikation – Kooperation.LIT-Verlag Münster-Hamburg-London. S. 166
Ökonomische Realität – eine komplexe Konstruktion
Geld-, Kredit-, Aktien-, Finanzmärkte
Staatsaktivitäten
Gegenwärtiger Kapitalismus Ist-Preise
Informationsgesellschaft
Information als Ware
FinanzkapitalNeoliberale Globalisierung
Danke für Ihre Aufmerksamkeit!
Nächster Termin: 11. Jänner, 15:00 Uhr
am IFF, Seminarraum 5