Programación económica.

Un reciente artículo relevante para aquellos interesados en ciencias computacionales y economía.

Título. A Comparison of Programming Languages in Economics .

Básicamente programan un mismo algoritmo de relevancia en economía  (el Modelo Estocástico de Crecimiento Neoclásico) en diferentes programas para comparar su velocidad. Es un análisis que va más allá del análisis de complejidad computacional (que se abstrae de las constantes), pero siempre muy necesario.

Los resultados son (“>” indica mejor o más rápido): C++ > Fortran x7%*C++ > Python x1,5 C++ > Matlab x1,24-1,62 con Mex files > Julia aprox x2,64 C++  con reprogramación > Mathematica x4 C++ (con reprogramación adaptada al lenguaje) > Matlab tal cual x9-11 C++ > Python (Baseline) sin reprogramar x44 con Pipy, x155-269 con Cpython como interprete >  R  compilado x240-340 C++ > R sin compilar x500-700 C++ (¡ joer !) >  Mathematica, tal cual, el  más lento incluso compilado (aunque no dan datos numéricos, lo cual me hace pensar que debe de ir muy muy lento, más lento que R sin compilar).

Me ha interesado pues yo programé

mi algoritmo en Mathematica y veo que se pueden conseguir muy considerables mejoras en tiempo (por ejemplo x700) si se reprograma, si se utilizan herramientas adicionales o si se utilizan otros lenguajes. Algunos (como R) ni los conocía. Además según comentan: The advantage of our algorithm, value function iteration with grid search, is that it is representative of many economic computations: expensive loops, large matrices to store in memory, and so on. Es decir exactamente igual que mi algoritmo cuya ejecución es básicamente operaciones básicas sobre matrices (aunque sparse, que entiendo que no es el caso en economía).

No entramos en la discusión sobre si los resultados que proporcionan estos algoritmos económicos (o incluso el mio propio :-)), sean rápidos o lentos, sirven para algo🙂. Si no sirviesen para nada daría igual que fuesen lo uno o lo otro.

 

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