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이 저널에 대한 투자 전략의 저널은 대상 장치 및 방법 모두에서 접근을 넘어 잘가는 현대 투자 전략의 엄격한 치료에 전념하고 있습니다. 학술, 사이드 구매 및 판매 측 연구의 균형 표현을 제공, 저널은 한 손으로 학계와 업계의 고유 한 넥서스를 달성, 연구자와 실무자 사이에 아이디어의 교차 수분을 촉진하고, 이론 및이에 모델을 적용 다른. 저널은 깊이있는 연구 논문뿐만 아니라 기술 및 시장 주제에 대한 토론 기사를 포함, 현대 투자 전략을 이해하고 구현하기 위해 실용적이고 최첨단 연구와 글로벌 투자 커뮤니티에 장착하는 것을 목표로하고있다. 기본 전략 : 중요한 현대 투자 전략, 기술 및 관리에 중점을두고, 저널은 다음과 같은 분야에 논문을 고려한다. 기본적인 매크로, 기본 자본 또는 신용 선택 상대 가치 전략을 포함. 관련 증권, 바닐라 및 파생 상품 전술 전략 모두의 상대 평가에서의 추정 및 투자. 전략의 예측을 기반으로, 그리고에 투자, 이러한 모멘텀이나 반전을 의미하고, 전술적 자산 배분 전략으로 시장 행동의 패턴. 이벤트 구동 전략 : 이러한 이벤트 알고리즘 트레이딩 전략으로 시장 이동 이벤트 나 시장 반응의 가능성의 예측을 기반으로 전략. 시장 미세 구조, 유동성 및 시장에 미치는 영향과 알고리즘 거래 실행 및 시장 만들기 전략 수석 투자 전략 모델. 유동성 증권, 원금 소유권 또는 실물 자산과 기업 포트폴리오 관리와 자산 배분의 자금 조달을위한 투자 전략. 포트폴리오 최적화, 위험 관리, 성능 속성 및 자산 배분 경제학 및 통계 방법의 모델. 위험보기와 행동보기 - 투자 전략 최신 논문에 응용 프로그램이 논문은 두 가지 잠재적 인 설명을 탐험하여 품질 이상의 원인을 조사합니다. 이 논문은 특정 만기 자본 보호를 제공하는 자금의 최적 설계를 조사합니다. 이 논문은 선형 비용과 임시 영향을 일반적으로 알파 예측 인자를 사용하여 최적의 거래의 문제를 연구합니다. 이 논문은 거리 측정으로 추적 오차를 사용하여 모든 가능한 포트폴리오의 집합에 최적의 제약 요인 포트폴리오 프로젝트. 이 논문은 약 0.7-19 거래일의 기간을 들고 4000 실제 거래 관련 서비스에 대한 경험적 데이터를 분석합니다. 이 논문은 선형 및 비선형 시장에 미치는 영향과 최적의 구현 부족 거래 곡선에 대한 명시 적 공식을 도출한다. 이 논문의 저자는 다변량 통계 PCA 사용할 변수 선택 방법에 기초하는 주식의 선택 방법을 제안한다. 이 논문은 1,999에서 2,015 사이 사이 일흔여덟 국가의 샘플에서 여섯 별개의 국가 선택 전략을 비교합니다. 이 논문은 알파를 생성하는 데 활용 될 수있는 미국 소형주 주식 시장의 구조적 비 효율성의 번호를 식별합니다. 이 논문은 두개 합동 목적을 해명하기 위해 섹터 회전 전략을 조사한다. 이 문서는 다른 적극적으로 관리 자금 SR과 비교되도록 HFT에 대한 폭발적인 ASRS를 확산 효율적인 샤프 비율 (ESR)를 소개합니다. 이 논문은 중국 주식 시장의 거품 정권의 진단 실시간의 성능을 평가한다. 이 논문의 저자는 두 가지 실제적인 고려를 통합하여 블랙 잭에 대한 최적의 내기 크기를 결정하는 켈리와 소프의 이론을 개발한다. 이 논문은 수주의 다른 구성 요소가 수익률에 미치는 영향의 경험적 증거를 제공합니다. 이 논문은 투자자들이 더 나은 투자 업에 위험 기반 포트폴리오 전략 사이의 공통점과 차이점을 이해하는 데 도움이하는 것을 목표로하고있다. 이 논문은이 논문의 저자는 경험적 문헌에 존재하고 그것들을 비교 여러 최적화 알고리즘의 성능을 테스트하는 것을 목표로 다중 자산 인덱스를 구성하는 멀티 자산 인덱싱 풍경 솔루션뿐만 아니라 문제의 잠재적 인 역할을 탐구 단일 시장 정권과 두 체제 시장 모두이다. 이 논문은 데이터가 잠재적으로 잘못된 경우, 추세 추종 거래 전략의 맥락에서 경향 검출의 문제를 처리하는 방법을 보여줍니다. 이 논문에서 제기 된 질문은 많은 상품 거래 자문에 대한 중요한, 그리고 더 많은합니다. 이 논문은 (저자는 포트폴리오 관리자에 의해 고용 다른 모델에 의해 주어진 각 자산에 대한 기대 수익률의 예측의 순서를 의미 스트림 알파) 알파 스트림에 대한 가중치를 최적화 측면에 대해 설명합니다. 최소 분산 포트폴리오에 제약의 영향은 최소 분산 전략이 낮은 유동성 높은 회전율 높은 트랙킹 에러 농축 주식, 분야, 국가 위치를 갖는 경향이 최적화. 최소 분산 지수 제공자는 통상적으로 제약을 부과함으로써 이러한 구현의 문제를 완화. 저자는 미국, 글로벌 선진 시장에 대한 최소 분산 포트폴리오를 구축, 신흥 시장 및 시뮬레이션 포트폴리오 특성, 성능 및 거래 비용에 미치는 영향을 결정하기 위해 일반적으로 사용되는 제약 조건을 적용합니다. 그들이 테스트 제약은 investability 개선에 성공하지만, 총액 가중 벤치 마크의 그쪽으로 포트폴리오 특성을 이동. 특히, 각각의 추가 제한 조건은 변동성을 증가시킨다. 그럼에도 불구하고, 최소 분산 전략은 위험 회피 투자자를위한 올바른 선택입니다. 편집자 주 : 저자는이 문서에서 설명하는 주제에 상업 관심을 가질 수있다. 편집자 주 :이 기사를 검토하고 편집 국장 로버트 Litterman에 의해 받아 들여졌다. Tzee 맨 차우 연구 제휴, LLC, 뉴 포트 비치, 캘리포니아에서 제품 연구 담당 부사장이다. 지점을 인식 고세 연구 제휴, LLC, 뉴 포트 비치, 캘리포니아에서 주식 리서치 담당 부사장이다. Feifei 리 연구 제휴, LLC, 뉴 포트 비치, 캘리포니아에서 파트너 및 투자 관리의 머리이다. 오 일반적인 모델링 안토니 J. Jakeman A B, 통합 환경 평가 및 관리 레베카 A. 켈리 (Letcher)를 위해 접근 중이 문서를 읽어 사용자는 검색 간행물의 선택을 읽을 ,. 마크 E. Borsuk D Sondoss ElSawah 세레나 H. 해밀턴 홀거 R. 마이어 g 안드레아 에밀리오 Rizzoli의 시간 Hedwig 반 Delden의 g F 조 한스 J RGEN 헨릭센 전자 카리 Kuikka 다 올리비에 Barreteau, 난 알렉세이 A. Voinov는 호주 국립 대학, 국립를 JA 지하수 연구 및 교육, 캔버라, ACT 0200을위한 센터, 호주 나 isNRM, 론세 스톤, 호주 ㄴ IRSTEA, 몽펠리에, 프랑스 라 다트머스 대학, 헬싱키 대학, 애들레이드 핀란드 g 대학 F 덴마크와 그린란드, 덴마크, 미국 전자 지질 조사, 호주 시간 IDSIA, 스위스 전 RIKS, 네덜란드 J ITC는 네덜란드 (9) 2013 년 5 월 허용 5월 9일 2013 가능한 온라인 (17) 2013 년 6 월 하이라이트 우리는 다섯 가지 공통 통합 모델링 접근 방법을 검토 개정 1월 2013 년 11 받았습니다. 모델 선택은 목적, 데이터 유형, 규모와 불확실성 치료를 고려한다. 우리는 가장 적합한 방법을 선택하기위한 안내 구조를 제시한다. 추상 디자인과 효과적인 환경 정책의 구현은 시스템 프로세스 (생물 물리학 적, 사회적, 경제적), 자신의 복잡한 상호 작용의 전체적인 이해로 연락해야하고, 그들은 다양한 변화에 어떻게 반응한다. 통합 프레임 워크에 다른 시스템 프로세스를 통합 모델은 유용한 도구가 이해 관계자들과 대안을 분석하는 데 도움이 자신의 성과를 평가하고 투명한 방법으로 결과를 전달로 볼 수 있습니다. 이 글은 리뷰 오 일반적인 접근 방식이나 문제, 가치, 저울과 불확실성을 고려 배수를 수용 할뿐만 아니라 이해 관계자의 참여를 용이하게 할 수있는 개발 모델에 의해 지식을 통합 할 수있는 능력을 가지고 모델 유형. 고려 된 방법은 : (또한 전문가 시스템이라 함) 시스템 다이나믹 베이지안 네트워크 접속 요소 모델 에이전트 기반 모델 및 지식 기반 모델. 우리는 모델 구축, 모델 사양, 필요 공간 - 시간 세부 정보의 수준, 불확실성의 치료를위한 정량적 데이터에 비해 질적의 가용성의 목적으로 모델 개발에 몇 가지 고려 사항을 논의하여 시작합니다. 이러한 고려 사항 및 애플리케이션의 검토는 그들의 통합 평가 애플리케이션에 적절한 모델링 방법의 선택에 모델러 및 모델의 사용자를 지원하는 것을 목표로하고 학제 설정에서보다 효과적인 학습을 가능하게하는 구조를 개발하기 위해 사용된다. 결합 컴포넌트 모델 에이전트 기반 모델의 지식 기반 모델 1 소개 효과적인 환경 관리 정책의 선택과 복잡한 사회, 경제, 기술 및 환경 프로세스와 관련된 목표 사이의 상호 작용에 대한 이해를 필요로 평가 시스템 역학 베이지안 네트워크 통합 키워드. 예측 결과는 피드백, 부작용, 다양한 중 가능한 절충이 자주 충돌, 목적과 관련하여 또는 예 공간 절충을위한 하나의 목적 내 분산 된 영향으로 평가 될 필요가있다. 경제적, 사회적 비용이 더 즉각적인하고보다 정확하게 추정 (예를 들어, 손실 소득) 수 있지만 환경 편익 년 동안 어떤 경우 수십에서 볼되지 않는으로 모두 긍정적이고 부정적인 영향 또한 매우 다양한 시간 규모에 걸쳐 발생할 수 있습니다. 의사 결정을 통보 상호 의존성 이러한 유형의 계산 복잡성의 인식이 증가하고있다. 모델, 체계적으로 (예 : 경제, 생태, 심리학 및 사회학, 문학 및 농업 경제학 등) 분야의 광범위한 범위에 걸쳐 개발 한 지식을 통합, 평가, 또는의 특성, 장단점 이러한 유형을 이해하는 것이 필수적이다. 의사 결정 및 관리의 효율성을 향상시키기 위해 집적 평가 모델 또는 도구의 필요성은 널리 (온화한 예를 참조하여 인식 된 1999 Voinov 및 보스 켓 2010 Carnevale은 외. 2012 홍 등. 2012 Jakeman 및 Letcher 2003 고프 등. 류 등. 2008 옥 슬리 등. 2004 1998 Kragt 등. 2011 PAHL-Wostl 2007 Rotmans 1998 슈나이더, 1997 Zerger 등. 2011). 이 논문은 이러한 복잡한 트레이드 오프를 이해하는 데 사용할 수있는 모델을 개발하기 위해 (다양한 소스에서 다른 유형 및 형태의) 지식을 통합 할 수있는 능력을 가지고 접근 다섯 폭 넓은 클래스를 검토합니다. 용지 모델링 연구 기간 통합의 사용을 고려함으로써 시작한다. 시간과 공간 규모, 지식 및 데이터 가용성의 불확실성을 포함한 모델은 다음 탐구하는 개발을위한 다양한 목적과 여러 가지 고려 사항이 논의된다. 이 섹션은 다음 문헌에 적용된 통합 평가 모델 유형을 개발하는 방법에 대한 검토를 알려. 이 논문은 통합 평가 응용 프로그램의 본질을 주어 적절한 방법을 선택하기위한 프레임 워크로 종결합니다. 1.1 통합의 의미는 무엇 용어 통합은 여러 가지 방법으로 다른 사람들에 의해 사용된다. 통합 평가의 맥락에서 용어 통합 적어도 5 다르지만 관련 용도는 모델링 프로세스의 다양한 궤적으로 문헌에서 확인할 수있다. 통합, Jakeman 및 Letcher (2003)에 따라. 공정하지 그냥 결과이며, 참조 할 수 있습니다 : 많은 천연 자원 문제에 대한 관리 옵션은 다른 사회적, 경제적, 환경 문제에 미치는 영향이 있기 때문에 문제의 통합 처리가 발생한다. 동시에 관리 결정을 향상시키고 부작용의 발생을 감소시킬 수있다 관리 옵션의 조합 또는 통합 효과를 고려. 이 경우 통합 한 시스템 전체의 다양한 부분을보고하려고 시스템 전체 방법의 일부이다. 여기서, 타겟 시스템은 더 집중 지분에 따른 서브 시스템으로 분할 될 수있다. Voinov 및 Shugart (2013)는 통합을 수행하는 다른 방법이있을 수 있음을 강조하기 위해, 통합되고 불가분 모델링 구별 : 전자의 경우, 시스템이 독립적 인 구성 요소의 집합으로 고려되며, 다양한 서브 시스템을 나타내는 (물, 시장, 농업 등), 후자의 경우 통합의 모든 서브 시스템 전체의 일체 부품으로서 설명된다 동시에 낮은 레벨에서 수행된다. 이것은 이해 관계자를 포함 할 수있다 통합의 초기 단계입니다. 이해 관계자와의 통합. 모델 출력이 활용되고있는 수준과 성공은 종종 이해 관계자 모델과 어떻게 관련 모델의 출력은 정책과 확장 활동 (크루거 외. 2012 Voinov 및 보스 켓, 2010)에 있습니다에 얼마나 연결에 따라 달라집니다. 와 이해 관계자 간의 통합 모델링 프로세스의 모든 단계에서 대규모 이해 관계자 의견의 포함과 지식에 모델 출력의 사회 단체를 업데이트 다를 수 있습니다. 이해 관계자와 모델러 간의 통합 유형의 다양한 분류가 문헌에 (예를 들어, 빅스, 1987 마틴과 Sherington, 꽤, 1995 1997) 주어졌다. 참여 또는 결합은 모델링 프로세스의 측면 활성 일 수 있고, 모델의 사용에 기술의 구체화에서 모든 단계에서 발생할 수있는 바와 같이 기술의 통합은 종종 공지 (Barreteau 등. 2013). 모델링 기술의 통합 측 작동되는 것이 또한 가능하다. 예를 들어 여기로 시나리오 연구를 포함 모델은 인과 관계와 부작용, 일관성 검사 및 / 또는 시각화에서 양적 정보, 통찰력을 제공하여 참여 시나리오의 발전에 기여하는 PRELUDE 프로젝트 (EEA, 2007)에서 수행. 분야의 통합은 두 개 이상의 관리 문제 규율보기 및 관련 시스템 경계의 통합을 고려하여 포함된다. 대상 시스템의 통합 지식은 모델에이 통합 된 (대부분의 경우 복잡한) 지식 변환의 도전 (예를 들어 바튼 등. 2012)으로, 이익 집단과 협상, 이러한 징계 분석 한 후 제공됩니다. 프로세스 및 모델의 통합 (참조 Laniak 외. 2013 리뷰에 대한) 시스템에서 다른 시스템이나 프로세스의 두 개 이상의 모델을 결합 필요합니다. 이러한 프로세스는, 생물 화학적, 물리적, 경제적 또는 사회적 일 수있다. 그러나, 이러한 통합은 다른 분야로부터 모델링 기술을 결합 필요가있을 수도있다 (예를 들면 Haapasaari 등. 2012). 여기서 목표 시스템은 모든 특정 모델을 초래할 각종 렌즈를 분석한다. 고려 자원 및 환경 문제의 규모의 통합은 종종 다양한 시간과 공간 규모에서 고려 될 수있다. 시스템의 구성 요소는 서로 다른 규모에서 동작 할 수있다. 유역 경계 문학 관련 문제를 고려하여 가장 적합한 수 있지만, 사회적, 경제적 경계 (예를 들어 가정, 농장, 또는 정치 단체를) 다를 가능성이 있습니다. 연구중인 시스템의 물리적 구성 요소 내에서 링크 서브 다른 규모로 작동 할 수있다. 예를 들어 수문 시스템에서, 지하수 및 지표수의 구성 요소는 매우 다른 공간과 시간 스케일 (웨일스 어 외. 2013)에서 작동하는 경향이있다. 다른 스케일의 문제 치료는 종종 중첩 저울에 의해 달성 될 수 있지만, 기술 및 계산의 제약은 일반적 구성 프로세스의 비늘 사이에 타협을 필요로한다. 에서 규모가) 다른 걸쳐 프로세스를 나타내는 모델 구성 요소 간의 결합을 발생하거나 III 표현 될 수 처리 ⅱ) 최종 사용자 또는 이해 관계자의 관심 ⅰ) 저울 : 정책 지원을위한 통합 모델링에서 규모의 선택 사이의 균형 행위입니다 저울과 ⅳ) 등의 데이터 나 계산 제한 (반 Delden 등. 2011)와 같은 실제적인 제약. 물론, 통합의 이러한 다섯 가지 유형은 상호 배타적이지 않다. 프로세스 분야 또는 모델의 통합은 다른 문제와 저울 (Kalaugher 외. 2013 Voinov과 Shugart 2013)의 통합을 포함 할 수있다. 또한, 환경 적, 사회적, 경제적 문제의 통합 처리 규모의 다양한에서 모델링 기술의 통합을 필요로 할 수있다. 이해 관계자의 통합의 일부 수준은 통합 평가 운동의 기능이 될 가능성이 높습니다. 몇몇 모델링 접근법 통합 평가를 위해 사용될 수있다. 모델에 통합 기술 및 표현의 혼입에 맞는 방식까지 다양한 분야에서 결합 모델로 시작 상기 통합의 다양한 유형의 특정 요구 사항에 대처하기 위해 다양한 방법이있다. 3 장에서 우리가 가장 관련성이 통합 모델링의 일부를 검토 아래에 가장 적합한 하나 (들)을 선택하는 몇 가지 지침을 제공하기 전에 접근한다. 데이터의 유형이 모델의 사용자가 누구인지, 개발 및 모델을 지정하는 데 사용할 수 있습니다 그리고 어떤 모델의 목적은 무엇인가 : 모델링 접근 방식의 유형을 선택 모델 선택 2 고려 사항은 세 가지 주요 사항을 고려하는 것이 중요하다 사용되는 어떤 요구 사항 비늘 및 모델의 형식에이 통합 된 평가의 분야에서 2.1 모델의 목적을 출력하고, 모델은 일반적으로 하나 이상의 다섯 가지 목적을 만족시키기 위해 내장되어 있습니다 : 예측이 시스템의 (정량적 또는 정 성적를) 값을 추정 포함 동일한 기간에 다른 시스템 변수에 대한 지식이 주어 일정 기간 가변. 모델은 종종 시스템 출력에 시스템 드라이버 나 입력의 변화의 영향을 예측하기 위해 개발된다. 예를 들어, 모델은 수체로 전달되는 영양소의 수준의 증가 및 다른 관리 작업의 영향이있을 것이라는 것을 주어진 수역에서 발생한 녹조의 확률의 변화를 예측할 수있다. 예측 모델은 이상 복잡 할 수있다 아주 간단한 (이상 값을 예측하기 위해 종종 경험, 때때로 포함 이론) 일 수있다. 과거 데이터로 판단 할 때 모델의 복잡성이 반드시 향상된 예측 성능, 많은 성공적인 예측 모델로 이어질하지 않습니다 증가 만 아니라 역사적 관찰과 관찰 모방 패턴이나 관계 (DePinto 등에 근거하는 비교적 간단한 구조를 가지고있다. 2004 ). 예측 모델은 일반적으로 역사적 관측 재생 정밀도 어느 정도 가져야하고, 따라서 보정을위한 데이터 및 검증을위한 다른 독립적 인 데이터를 필요로한다. 예측 기간은 그 시스템의 다른 변수의 값에 대한 지식없이 미래 시간 기간 (단기, 중기 또는 장기)의 시스템 변수의 값을 예측을 지칭한다. 예를 들어, 모델은 강우 내일의 가능성을 예측하는 오늘 관측 된 강우량을 사용할 수 있습니다. 시계열 방법은 매우 일반적으로 문제의 예측에 사용된다 (예를 들어, 박스 등. 1994). 예측 가능성 또는 잠재적 인 미래의 예를 들어 기후 변화 시나리오 및 생물 다양성에 미치는 영향 (밀레니엄 생태계 평가, 2005)를 포함 할 수 있습니다. 예측 모델의 정확성은 일반적으로 예측 값과 관측 역사의 차이를 고려하여 시험한다. 실시간 관측 보정과 결합하지 않는 한 예측에 사용이 가능한보다 적은 정보로, 예측은 불확실성이 일반적으로 예측 수평선의 길이 성장과 함께, 일반적으로 현재의 예측보다 더 불확실하다 (Alvisi와 키니 2011 Todini, 2004) . 불확실성 하에서 관리 및 의사 결정은 종종 문제 제제에 사용되는이 상황에서 의사 결정 지원 시스템 및 통합 평가 도구에 통합 될 수있다 모델에서 혜택을 누릴 수 있습니다. 이 모델은 시뮬레이션 기반 일 수도 있고, 최적화 기반이 (제약 조건에 따라 주어진 목적에 따라 최적의 옵션을 제공하기 위해 개발) (즉 어떤 유형의 질문을하면 대답하기 위해 개발). 이러한 다중 목적 최적화 및 다중 기준 분석과 같은 도구 경쟁 목표 사이의 트레이드 오프에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다 (Ascough 등. 마이어 외. 2008 2008) 및 시뮬레이션 모델 (깁스 등. 2012)와 결합 될 수있다. 관리 및 의사 결정 모델은 일반적으로 의사 결정 대안 또는 관리 옵션을 구별 할 수 있도록 필요한 (Ravalico 등. 2010). 대개 관리 작업 및 다른 시스템 드라이버 (라이 헤르 Borsuk 및 2005)의 변화에 응답하여 목표 달성 변화의 크기와 방향의 충분히 정확한 추정을 제공하기 위해 모델을 필요로한다. ⅰ) 지침 : 의사 결정 지원 모델은 의사 결정 상황의 네 가지 주요 유형 (. 바튼 등 2012 서덜랜드, 1983)의 관점에서 고려 될 수있다. 장기 옵션을 탐구하지만, 그 결과를 이해하기위한 의사 결정 대안과 인과 구조는 전략) 모호한 단지 개발의 가능성이 방향이 II 예측 될 수있는 곳. 초점은 중기 미래의 문제를 방지하고 정책 ⅲ) 전술에서 기회를 학습 가능성 고려하는 대안을 평가에입니다. 모델은 지속적인 관찰을위한 계정 및 관리자를 지원 곳 단기 예측에 반응 ⅳ) 운영합니다. 여기서 인과 구조가 알려져 있으며, 모델은 분석하고 대안 행동을 권장하기 위해 사용된다. 의사 결정 지원 모델 및 예측 모델을 위해 그 내장 명확히 상호 배타적이지간에 현저한 중첩이있다. 사회 교육은 점점 건물 모델의 가치가 출력으로 인정 받고 있습니다. 사회 학습은, 예를 들어를, 통신 과거 행동에서 배우고, 집단 행동을 수행하기 위해 소셜 네트워크의 용량을 의미한다 복잡한 기술적 인 작업을 동시에 사회 관계 활동 (Fraternali 외. 2012 Haapasaari 등. 2012)에서 처리. 이러한 강 유역 관리와 같은 복잡한 문제가 아니라 정보와 지식 보급의 과정을 고려 관심과 정신 모델의 다양성을 고려하고 대표에 의해 제공 될 수있다 (MAUREL 등. 2007). 이 경우, 모델은 시스템이 작동하는 방식과 그들의 행동은 시스템의 결과를 만들 수있는 다른 사람의 행동과 상호 작용하는 방식에 대한 이해를 통보 할 수 있도록 개인이 학습하고 실험 할 수 있습니다. 사회 학습을 위해 개발 된 모델은 종종 개인 또는 그룹 사이의 상호 작용에 크게 중점을 덜 잘 알려진 프로세스의 표현을 포함 할 수있다. 사회 학습을 위해 개발 된 모델의 강조는 상호 작용의 타당성에 대한 떨어지는 경향이 모델의 예측 정확도 (Levontin 등. 2011)보다 성과. 시스템 이해 / 실험 개발은 요약 및 전체 시스템의 이해와 그 시스템 드라이버의 변화에 반응 할 수있는 방법을 향상시키기 위해 시스템 구성 요소를 사용 가능한 기술을 통합하기 위해 개발 된 많은 모델의 목적이다. 이러한 모델은 예측, 예측 또는 의사 결정을 위해 사용되는 것보다 (다양한 가정의 잠재적 효과를 테스트) 이하 특정 구성 요소를 포함 할 수있다. 이 모델은 의도 된 청중에 장착되어 일부 모델 빌더와 다른 연구자에 액세스 할 연구 모델, 다른 사람들이 일반적으로 마음에 큰 비 기술적 인 관객들과 개발 이해 관계자 모델이있는 동안 함께, 자신의 가정을 탐험하기 위해서입니다 관객이 (Barreteau 등. 2001) 컴퓨터 시뮬레이션에 사용하지 않을 때 의도는 롤 플레잉 게임으로 블랙 박스를 엽니 다. 사회 학습 모델과 마찬가지로, 모델은 시스템 정확성보다는 과거 정확도 타당성 측면 가능한 의미에서 고려되는 경향이있다. 모델을 구축 할 수있는 데이터의 두 가지 종류가 있습니다 사용 가능한 데이터의 2.2 유형 : 양적 데이터와 질적 데이터. 정량적 데이터는 시스템의 측정 가능한 특성 또는 플럭스를 참조하여 시계열 공간적 또는 조사 데이터를 포함 할 수있다. 정 성적 데이터 또는 정보는 전문가의 의견, 이해 관계자 신념 또는 설문 조사와 인터뷰에서 파생 된 정보의 일부 유형이 포함됩니다. 이러한 정보는 예를 들어, 자연의 범주 수있다 예 / 아니오, 고 / 중 / 저뿐만 아니라 기반으로 설명 또는 규칙이 될 수 있습니다. 거의 모든 모델 개발은 모두 양적 및 질적 정보에 의존합니다. 예를 들어, 심지어 순수한 정량적 모델은 개념적 프레임 워크 기반의 발전 시스템의 상호 작용 (예를 들어, 우도 분포 가정)에 대한 이론과 지식에 의존한다. 그러나 일부 모델링 접근법 성적 정보가 명시 적으로 시스템 개념화 또한 모델의 캘리브레이션 및 파라미터 설정에 다만 통합 될 수 있습니다. 본 논문에서는 정량적 또는 정 성적 데이터를 사용하는 방법의 능력의 차이는 오히려 개념화보다, 모델 사양에 이러한 정보를 명시 적으로 통합에 특별히 의미한다. 공간, 시간, 구조 : 시스템을 설명 할 때 2.3 시스템 개념화 시스템 개념화되어야하는 세 가지 주요 기준이있다. 비 공간 모델은 공간을 참조하지 않습니다 공간의 2.3.1 치료는 기본적으로 모델에서 공간을 처리하는 네 가지 방법이 있습니다. 예를 들어 포식자 - 먹이 모델은 특정 공간 스케일 (Atanasova 등. 2011 라모스 - Jiliberto, 2005)를 참조 할 수 없습니다. 집중 공간 모델 출력 중 하나의 세트를 제공한다 (내부 상태를 산출) 모델 모든 영역. 예를 들어, 레이크 영양소 전달의 변화의 영향은 전체 호수 시스템 바이오 매스 총 변화와 같은 간단한 함수를 사용하여 모델링 될 수있다. 이 경우 호수 시스템 (아래 III의 예에서와 같이) 작은 단위로 세분화되지 않고, 호수 시스템의 부품 사이의 상호 작용은 명시 적으로 간주되지 않습니다. 영역 기반, 구획되지 공간 모델 출력을 제공 (내부 상태를 산출) 모델 전체 면적의 균일 한 서브 영역에 대해. 이러한 서브 영역들은 키 특성 (들) 모델에 관련된, 예를 들어에 균질로 정의 된 균일 한 토양 종류, 비슷한 생산 시스템 또는 동일한 관리 영역에 속하는. 예를 들어 호수 시스템이 해안선의 1 2m 이내에 영역으로 세분화 할 수있다, 개울은 호수와 깊은 호수 시스템으로 선도. 이 세 가지 영역 사이의 상호 작용은 다음 모델로 간주됩니다. 모델은 이러한 영역의 각각의 출력에 영향을 할 수있다. 그리드 예를 들어 참조 (셀 또는 요소 기반의 공간 모델은 출력을 제공 (내부 상태를 계산) 균일 또는 불균일 그리드 - 또는 벡터 기반 표현에 갈색 가디스 등. 2010 래 플린 등. 2007 Pausas와 라모스, 2006 라스무센 해밀턴 2012 Schaldach와 카모, 2006). 이웃 격자 요소 또는 셀은 동일한 특성의 일부를 가질 수 있지만, 이들 영역이 집중된다 균질 영역 기반 공간 모델 반대로 여전히 개별적으로 모델링한다. 지상파 생태계 토지 이용 변화의 영향을 고려하여 예를 들어, 프리 각 격자 셀의 기술자는 하나의 측정 또는 셀 (예를 들어 지표면의 측정치의 평균값 중 하나를 기반으로 일정한 격자로 분할 될 수있다 , 종 분포, 토양). 이러한 세포는 단독 또는 모델의 개념화에 따라 연결된 일련의 어느 모델링 될 수있다. 어떤 경우에는 직접적인 분석 처리 시스템의 성능에 대한 흥미로운 이론적 결과를 얻을 수 있지만 편미분 방정식과 같은 연속 공간 모델은 통상적으로 (외. Vanhatalo 2012) 위의 하나의 환경 적 모델링하는 분리된다. 공간의 처리와 마찬가지로 시간의 2.3.2 치료 모델에서 시간을 다루는에 몇 가지 일반적인 방법이 있습니다 : 비 시간적, 정적 / 정상 상태 모델은 시간을 참조하지 않습니다. 예를 들어, 프리 중요한 생태 학적 특성은 패치의 크기와 접속되는 것으로 간주 될 수있다. 이들은 적절한 생태 지표를 사용하여 정적 토지 이용 또는 관리 의사 결정과 다른 시나리오 모델링 할 수있다. 이것은 본질적으로 시간에 대한 참조가없는 토지 이용 변화의 생태 학적 영향의 간단한 모델이다. 집중 이산 과도 / 공간적 모델은 일반적 연평균 출력으로서 하나의 시간주기 동안 출력을 제공한다. 예를 들어 많은 영양분과 퇴적물 수출 모델 출력 연평균 부하보다는 매년 또는 매일 시계열 (예를 들어 윌킨슨 등. 2009 Lynam 등. 2010 쉬 레스타 등. 2006 루 외. 2006). 동적, 준 연속 모델은 지정된 기간 동안 각 시간 단계의 출력을 제공한다. 필요에 따라 시간 간격을 작게 할 수있다. 예를 들어, 모델은 매일, 월 또는 년 시스템 변수의 변화를 계산할 수있다. 시변 입력에 대한 시스템의 응답이 필요한 경우이 방법은 일반적으로 취해진 다. 시간 단계는 무한히 작은 이산 (차 방정식) 모델은 상미 분 방정식의 관점에서 공식화된다되었을 때 연속 모델 초래한다. 이러한 모델은 때때로 로카 테라 또는 생태 공동체의 다른 이론적 모델 (Svirezhev 및 Lofoget, 1983)의 경우에서와 같이 분석적으로 처리됩니다. 통합 모델의 경우, 전체 모델은 통합 추가적인 문제를 야기 하나의 공간 또는 시간 스케일 또는 해상도를 사용하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 동적, 그리드 기반의 호 모델은 공간적 시간적 평균 경제적 생태 모델에 링크 될 수있다. 일반적으로, 상호 작용 및 통합하거나 세분화 레벨의 선택의 개념화는 주관적 및 모델 출력에 영향을 미칠 가능성이있다. 이러한 선택에 감도 모델 결과를 해석 할 때 대안 개념화하여 최종적으로 간주되어야하고, 영향이 너무 많으면 모델 (예를 들어, 컴포넌트 모델은 서로 다른 축척으로 동작하도록 재 설계 할 필요가있다 위해) 변경 될 필요가있다. 개체 또는 구조 2.3.3 치료는 일부 모델 (. 1997 샌더스 등)을 같은 에이전트 기반 모델과 같은 다른 사람들이, 인구 정착 등 자치 단체를 시뮬레이션하는 동안 평균 인구 또는 현상의 집합 또는 분배 특성을 추정하기 위해 설계되거나 D. M. D. M. D. M. 르.
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