Cas d’application
Enjeux
- Mesurer les impacts distincts de la Covid-19 sur différents pays et secteurs économiques
- Résoudre des modèles économiques quantitatifs complexes
Résultats
- Analyse de l’inflation persistante générée par la pandémie
- Traitement des contraintes de complémentarité au sein de modèles et d’applications économiques
Si l’on se penche sur la chute du Produit Intérieur Brut (PIB), la phase initiale de la pandémie de Covid-19 peut être considérée comme la pire période de récession en Europe et aux États-Unis, et ce depuis la Grande Dépression de 1929.
Même si l’économie mondiale a été gravement affectée par cette crise, les impacts mesurés sur les pays et les différents secteurs économiques sont inégaux. Un exemple frappant peut être mentionné avec le secteurs de services reposant sur les interactions inter-personnelles (e.g. la restauration) qui ont été bien plus touchés que les services de commande et de livraison en ligne.
Les auteurs proposent ici différents modèles économiques quantitatifs permettant de mesurer comment différents aspects de la pandémie de Covid-19 ont impacté l’augmentation des prix entre les périodes d’effondrement et de reprise de l’économie mondiale, soit de Q4-2019 à Q4-2021. La résolution de ces modèles complexes nécessite l’optimisation de problèmes non linéaires qui est réalisée à l’aide d’Artelys Knitro.
Grâce à Artelys Knitro, les auteurs ont pu mener une analyse pertinente de l’inflation persistante que la Covid-19 a engendrée. De plus, Artelys Knitro a la capacité de traiter des contraintes de complémentarité, ce qui en fait un outil précieux pour résoudre des modèles et des applications économiques.
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