Mikrosimulointimallin käyttö köyhyyttä ja eriarvoisuutta torjuvan lainsäädännön suunnittelussa                   SAS Forum...
THL:n strategiset linjaukset1. Väestön terveys, toimintakyky ja hyvinvointi   kohentuvat2. Terveys- ja hyvinvointierot kav...
THL:n toiminta perustuu tutkimustietoon•Mikrosimulointimallia tullaan käyttämään THL:ssätaloudellisen köyhyyden ja eriarvo...
THL:n toiminta perustuu tutkimustietoon•ja sen jatkuvaan tuottamiseen•Tilastokeskuksessa ollaan parhaillaan rakentamassa u...
THL:n toiminta perustuu tutkimustietoon•Tutkimalla tulonsiirtojärjestelmän eri osien vaikutuksiaköyhyyteen ja eriarvoisuut...
Esityksen sisältö lyhyesti:• Spesifioin käyttämäni mallin• miten mikrosimulointimallia voidaan käyttää ja  saavuttaa tärke...
Mallin sisältö lyhyesti:• SOMA-mallin (vuoden 2006 tulonjakoaineistolle  perustuvan version).• Malli on rakennettu väestöä...
Mallin sisältö lyhyesti:  • Lainsäädäntömuuttujia kutsutaan parametreiksi.  • Parametrit vakioita koko malliajon aikana.  ...
Mallin sisältö lyhyesti:  • Käyttäjän on siis jossain määrin tunnettava aineisto,    lainsäädäntö ja osattava luoda ja ymm...
Mallin sisältö lyhyesti: • Vahvuus on nykyisellään siinä, että se simuloi olemassa   olevaa lainsäädäntöä. • Lain muuttami...
Tutkimustehtävä:•Etsitään sellainen tulonsiirtojärjestelmä, jokahävittää köyhyyden ja samalla rahoittaa itsensä.•Vaihe 1:•...
Vaihe 1:•      Tutkittavien parametrien määrä väheni 181:een.•      Syy vähenemiseen on siinä, että kaikki parametrit eivä...
Vaihe 2:•Nämä 181 parametria jaetaan köyhyyttä vähentäviin jarahoittaviin.•Tämä tehtiin erillisessä ajossa, jossa jokaisen...
Vaihe 2:•Seuraavaksi tehtiin kullekin parametrille regressiomalli,jossa selitettävinä käytettävissä olevat tulot, gini-ker...
Vaihe 2: •SOMA-malli täytyi ajaa 5611 kertaa, joista kukin kesti pöytäkoneeni SAS:lla keskimäärin noin 30.5 sekuntia eli y...
Tehtävän luonne ja jatkosuunnitteluLaskentatehtävä ei ole vähäinen ja olisi pyrittävätoteuttamaan se tehokkaasti.Millais...
Millaisia ohjelmavaiheita?Tavoite on löytää köyhyyden vähentämispolku, jokakaikkein tehokkaimmin vähentäisi köyhyyttä.Kö...
Millaisia ohjelmavaiheita ? Jokaisella parametrille sama mahdollisuus osallistua seuraavalle kierrokselle. Seuraavalla k...
Millaisia tietokoneita ? oYksi mahdollisuus on käyttää Otaniemen Tieteellisen laskennan (CSC) superkoneita. oTämän takia m...
Millaisia tietokoneita ?  oAsensin SOMA-mallin ja aineiston siis sille koneelle.  oSuurin yllätykseni oli, että CORONA oli...
Rinnakkaisajo •Onneksi tehtävä on sen luonteinen, että jokaisella parametrilla haluttu muutos voitaisiin ajaa toisistaan r...
Ongelmia x Esteeksi parametrien suuri määrä, Hippu ei olisi mahdollistanut kuin muutaman parametrin rinnakkaisajon x ja si...
Ongelmia x Ainut ratkaisu olisi ollut SAS:n asentaminen CSC:n suuriin koneisiin x tai SOMA-mallin ohjelmoiminen uudelleen ...
Ratkaisu Minun täytyi siis ratkaista ongelma pöytäkoneeni avulla ja käyttää tehokkaasti aikaa (ts. lomia, viikonloppuja j...
Ratkaisu Todellisuudessa toisena ongelmanani oli tutkia mitä kotitalouden ekvivalenssiskaalan määrittely vaikuttaa köyhyy...
Tutkimuksen tulokset     Lähtökohdassa köyhiä kotitalouksia on 5.4% (50%     määritelmä) ja 13.5% (60% määritelmä), Gini-...
Tutkimuksen tulokset     Ensimmäisessä ratkaisussa, jossa olivat mukana kaikki     parametrit,     optimaalinen köyhyyde...
Tutkimuksen tulokset     Monet muut perusturvaa ja sen riittävyyttä     tutkineet ovat tulleet siihen tulokseen, että     ...
Tutkimuksen tulokset     Ennen kuin esitän tuloksia tarkemmin, niin teen     toisen vastaavan köyhyyttä vähentävän ohjelm...
Tutkimuksen tulokset  Taulukossa 11 (sarake l) esitän 30 parasta parametria  (ei kuitenkaan paremmuusjärjestyksessä), joll...
Taulukko 11. Perusturvaohjelman parametrien esiintyminen optimiohjelmissa.                                                ...
Tutkimuksen tulokset•Tuloksissa on se ongelma, että toimeentulotukilainsäädäntö onjäädytetty vuoden 2006 tasolle mikä sell...
Palataan nyt tehokkaimpaan köyhyyden vähentämisohjelmaan.Tavoitteena on köyhyysindeksin aleneminen: määritelmä (A).Määrite...
Yhteenveto simulointimallin käytöstä Voidaan analysoida koko tulonsiirtojärjestelmää tavoitteiden  suhteen. Voidaan löyt...
Tutkimus tehtiin Suomen Akatemian Perusturva hankkeessa(johtajana tutkimusprofessori Olli Kangas Kelasta).•Tutkimus on jul...
Kommentit ja esityksen kopion voi tilata :Kiitos.20.10.2011                 Seppo Sallila     36
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Mikrosimulaatiomallin käyttö köyhyyttä ja eriarvoisuutta torjuvan lainsäädännön suunnittelussa

773 views
645 views

Published on

Mikrosimulointimallin käyttö köyhyyttä ja eriarvoisuutta torjuvan lainsäädännön suunnittelussa
SAS Forum Finland 2011
Terveyden ja hyvinvoinnin laitos, THL

Published in: Health & Medicine
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
773
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
2
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Mikrosimulaatiomallin käyttö köyhyyttä ja eriarvoisuutta torjuvan lainsäädännön suunnittelussa

  1. 1. Mikrosimulointimallin käyttö köyhyyttä ja eriarvoisuutta torjuvan lainsäädännön suunnittelussa SAS Forum Finland 2011 Helsinki 20.10.201120.10.2011 Seppo Sallila 1
  2. 2. THL:n strategiset linjaukset1. Väestön terveys, toimintakyky ja hyvinvointi kohentuvat2. Terveys- ja hyvinvointierot kaventuvat3. Valmius torjua globaaleja ja kansallisia terveys- ja hyvinvointiuhkia on korkealla tasolla4. Sosiaali- ja terveysalan palvelujärjestelmä vastaa tehokkaasti väestön ja yhteiskunnan tarpeisiin5. Sosiaali- ja terveysalan tietovarantoja käytetään laajasti terveyden ja hyvinvoinnin sekä palvelujärjestelmän toimivuuden edistämiseen6. Hyvinvointi- ja terveyskysymykset vaikuttavat vahvasti päätöksentekoon eri tasoilla20.10.2011 Seppo Sallila 2
  3. 3. THL:n toiminta perustuu tutkimustietoon•Mikrosimulointimallia tullaan käyttämään THL:ssätaloudellisen köyhyyden ja eriarvoisuuden tutkimuksessa.•Mikrosimulointi tarkoittaa tässä henkilöiden jakotitalouksien tulonsiirtojen ja verotuksen uudelleenlaskentaa olemassa olevien lakien sääntöjä seuraten.20.10.2011 Seppo Sallila 3
  4. 4. THL:n toiminta perustuu tutkimustietoon•ja sen jatkuvaan tuottamiseen•Tilastokeskuksessa ollaan parhaillaan rakentamassa uuttaSAS-ohjelmaan perustuvaa mallia, joka korvaa aiemmin jayhä käytössä olevat TUJA, SOMA ja JUTTA mallit, joidenkaikkien tavoite on sama.20.10.2011 Seppo Sallila 4
  5. 5. THL:n toiminta perustuu tutkimustietoon•Tutkimalla tulonsiirtojärjestelmän eri osien vaikutuksiaköyhyyteen ja eriarvoisuuteen voimme antaa politiikallevaikuttavia tavoitteita ja sen pohjalta voidaan suunnitellauutta lainsäädäntöä.•läheinen yhteistyö etenkin Sosiaali- ja terveysministeriönja sen alaisten laitosten kanssa.•Myös puolueet voivat pyytää THL:n apua omia ehdotuksialaatiessaan.20.10.2011 Seppo Sallila 5
  6. 6. Esityksen sisältö lyhyesti:• Spesifioin käyttämäni mallin• miten mikrosimulointimallia voidaan käyttää ja saavuttaa tärkeitä tuloksia• tutkimustavoitteen• tutkimustulokset lyhyesi.20.10.2011 Seppo Sallila 6
  7. 7. Mallin sisältö lyhyesti:• SOMA-mallin (vuoden 2006 tulonjakoaineistolle perustuvan version).• Malli on rakennettu väestöä edustavalle otokselle, johon kuuluu 10624 kotitaloutta ja näiden jäsenet (27454).• Sisältönä tulonsiirtoja ja verotusta määrittävät lait, asetukset ja niiden sovellusohjeet.• SAS-koodia yli 10 000 riviä, joista noin 6030 riviä (vaihtelee lakivuoden mukaan) tosiasiassa tekee jotain, loput ovat koodin selitystä.• SAS-koodissa on hieman makroja ja makromuuttujia.20.10.2011 Seppo Sallila 7
  8. 8. Mallin sisältö lyhyesti: • Lainsäädäntömuuttujia kutsutaan parametreiksi. • Parametrit vakioita koko malliajon aikana. • Parametreista tehdään uudessa mallissa makromuuttujia, makrojen rooli ylipäätään tulee huomattavasti kasvamaan. • Tämä toimenpide nopeuttaa mallia jonkin verran.20.10.2011 Seppo Sallila 8
  9. 9. Mallin sisältö lyhyesti: • Käyttäjän on siis jossain määrin tunnettava aineisto, lainsäädäntö ja osattava luoda ja ymmärtää SAS-koodia. • SAS-koodissa käytetään aineiston muuttujia ja parametreja käyttäjä voi muuttaa ennen mallin ajamista. • Voidaan suunnitella ja säädellä lain vaikutuksia haluttuun suuntaan.20.10.2011 Seppo Sallila 9
  10. 10. Mallin sisältö lyhyesti: • Vahvuus on nykyisellään siinä, että se simuloi olemassa olevaa lainsäädäntöä. • Lain muuttamisen välittömiä vaikutuksia väestön hyvinvointiin voidaan sen avulla arvioida. • Malli ei laske koko tulonsiirto- ja verotuslainsäädäntöä. Osin se yhdenmukaistaa henkilöiden käyttäytymistä. • Työeläkkeitä malli ei laske, vaan käyttää aineiston työeläketietoa sellaisenaan henkilön tulona. • Opintotukikuukaudet optimoidaan opiskelijan työtulojen mukaiseksi, opintolaina lisätään opintotukikuukausille. • Toimeentulotuki ja asumistuki lasketaan automaattisesti kaikille kotitalouksille vuositulojen perusteella.20.10.2011 Seppo Sallila 10
  11. 11. Tutkimustehtävä:•Etsitään sellainen tulonsiirtojärjestelmä, jokahävittää köyhyyden ja samalla rahoittaa itsensä.•Vaihe 1:•Parametreja vuoden 2006 mallissa on kaikkiaan 550;•näillä täytyi ensin tehdä 2 ajoa kullakin, parametrinarvoa hieman muuttaen, jotta löydettäisiin vaikuttavatparametrit,•tämä ajo kesti 9.3 tuntia.20.10.2011 Seppo Sallila 11
  12. 12. Vaihe 1:• Tutkittavien parametrien määrä väheni 181:een.• Syy vähenemiseen on siinä, että kaikki parametrit eivät joko kuulu vuoden 2006 lainsäädäntöön,• tai sitten aineistossa ei ole tapauksia parametrin vaikutusalueella,• tai mallissa on virhe.20.10.2011 Seppo Sallila 12
  13. 13. Vaihe 2:•Nämä 181 parametria jaetaan köyhyyttä vähentäviin jarahoittaviin.•Tämä tehtiin erillisessä ajossa, jossa jokaisen parametrinannettiin muuttua 31 kertaa pienin askelin, 15 molempiinsuuntiin ja voimassa olevalla arvolla.•Kunkin ajon päätteeksi laskettiin köyhyys, eriarvoisuus-ym. aggregaattitietoja.20.10.2011 Seppo Sallila 13
  14. 14. Vaihe 2:•Seuraavaksi tehtiin kullekin parametrille regressiomalli,jossa selitettävinä käytettävissä olevat tulot, gini-kerroin jaköyhyysindeksi•selittäjänä parametrin muutos-%.•Nämä mallit ovat kaikki tilastollisesti erittäin merkitseviä(tämän takia kullekin parametrille tehtiin 31 ajoa).20.10.2011 Seppo Sallila 14
  15. 15. Vaihe 2: •SOMA-malli täytyi ajaa 5611 kertaa, joista kukin kesti pöytäkoneeni SAS:lla keskimäärin noin 30.5 sekuntia eli yhteensä 2.0 vuorokautta. •Köyhyyttä vähentäviksi parametreiksi valittiin ne, jotka samalla sekä vähensivät köyhyyttä, että lisäsivät tuloja. •Rahoittaviksi ne, jotka sekä alensivat gini-kerrointa, että vähensivät tuloja. •Edellisiä löydettiin 124 ja rahoittavia parametreja 57. •Samalla kiinnitetään parametrin muutoksen suunta regressiokertoimen avulla.20.10.2011 Seppo Sallila 15
  16. 16. Tehtävän luonne ja jatkosuunnitteluLaskentatehtävä ei ole vähäinen ja olisi pyrittävätoteuttamaan se tehokkaasti.Millaisia ohjelmavaiheita kannattaa jatkossa käyttää?Millaista tietokonetta kannattaa käyttää? 20.10.2011 Seppo Sallila 16
  17. 17. Millaisia ohjelmavaiheita?Tavoite on löytää köyhyyden vähentämispolku, jokakaikkein tehokkaimmin vähentäisi köyhyyttä.Köyhyys määritellään tässä vaiheessa köyhyysindeksinavulla (kts. lähemmin viitteenä olevat tutkimukset).Ilmeinen ratkaisu on iteratiivineneli jokaisella kierroksella köyhyys olisi alemmalla tasollakuin edellisellä ja lopussa köyhyyttä ei enää voitaisialentaa.Iteraatioiden määrä tulee vaihtelemaan tavoitteenmukaan. 20.10.2011 Seppo Sallila 17
  18. 18. Millaisia ohjelmavaiheita ? Jokaisella parametrille sama mahdollisuus osallistua seuraavalle kierrokselle. Seuraavalla kierroksella aiempien iteraatioiden tulokset olivat aina lähtökohtana. Sama parametri voidaan valita myös seuraavassakin iteraatiossa ja sitä seuraavassa kunnes sen teho köyhyyden alentamisessa alittaa jonkun muun parametrin tehon. 20.10.2011 Seppo Sallila 18
  19. 19. Millaisia tietokoneita ? oYksi mahdollisuus on käyttää Otaniemen Tieteellisen laskennan (CSC) superkoneita. oTämän takia menin mukaan SA-projektiin: ”Takaisin perusteisiin: Perusturva ja kulutus.” Sain rahoituksen superkoneiden käyttöön. oMyös SAS-instituutti luovutti ohjelman käyttööni ilman omaa lisenssiä – olihan se akateeminen projekti. oProjektin alussa SAS oli asennettu vain CORONA- nimiseen superkoneeseen, joka oli CSC:n mitassa varsin vaatimaton. 20.10.2011 Seppo Sallila 19
  20. 20. Millaisia tietokoneita ? oAsensin SOMA-mallin ja aineiston siis sille koneelle. oSuurin yllätykseni oli, että CORONA oli hitaampi kuin oma pöytäkoneeni. oOnneksi CSC luopui tuolloin tästä koneesta ja siirtyi HIPPU- nimiseen koneeseen. oHipussa vastaava SOMA-malli kesti 23 sekuntia eli oli hieman pöytäkonettani nopeampi. oEli siitäkään ei olisi peräkkäisajossa apua. 20.10.2011 Seppo Sallila 20
  21. 21. Rinnakkaisajo •Onneksi tehtävä on sen luonteinen, että jokaisella parametrilla haluttu muutos voitaisiin ajaa toisistaan riippumatta. •Ensimmäinen ajo sisältäisi 124 Soma-mallin ajoa ja toinen 57 parhaan rahoitusparametrin löytämiseksi. •Lisäksi noin 10 ajoa rahoitusparametrin suuruuden määrittelemiseksi sellaiseksi, että uusi muutos tulisi maksetuksi +-10 milj. euron rajoissa. •Tämä on erittäin tarkka vaatimus, sillä käytettävissä olevan tulon summa, johon jokaisessa iteraatiossa pyrittiin, oli täsmälleen sama 86.4 mrd. euroa. •Yksi iteraatiokierros veisi aikaa noin yhden minuutin ja koko ongelma ratkeaisi noin tunnissa.20.10.2011 Seppo Sallila 21
  22. 22. Ongelmia x Esteeksi parametrien suuri määrä, Hippu ei olisi mahdollistanut kuin muutaman parametrin rinnakkaisajon x ja silloin Hippu tekisi vain tätä työtä. xKäytännössä näin ei oltaisi voitu menetellä, vaan ehkä 4-6 parametrin rinnakkaisajoa olisi ollut mahdollista. x Siten määriteltynä ajon kustannukset olisivat nousseen pilviin. x Tästä menetelmästä täytyi siis luopua. CSC:n superkoneet eivät siis sellaisenaan kelvanneet tehtävän ratkaisuun.20.10.2011 Seppo Sallila 22
  23. 23. Ongelmia x Ainut ratkaisu olisi ollut SAS:n asentaminen CSC:n suuriin koneisiin x tai SOMA-mallin ohjelmoiminen uudelleen esim. C- tai R- kielelle, jotka molemmat CSC:n näistä koneista löytyvät.20.10.2011 Seppo Sallila 23
  24. 24. Ratkaisu Minun täytyi siis ratkaista ongelma pöytäkoneeni avulla ja käyttää tehokkaasti aikaa (ts. lomia, viikonloppuja ja työajan ulkopuolista aikaa). Todellisuudessa tarvitsin noin 20 034 SOMA-mallin ajoa (170 tuntia) ratkaistakseni ongelman kun käytin yhtä tulokäsitettä (ekvivalentti tulo) köyhyyden määrittelyssä. SAS-prosessin pitkittyessä sillä on taipumus hidastua ja siksi on järkevää suorittaa tehtävä eräajojen joukkona.20.10.2011 Seppo Sallila 24
  25. 25. Ratkaisu Todellisuudessa toisena ongelmanani oli tutkia mitä kotitalouden ekvivalenssiskaalan määrittely vaikuttaa köyhyyden vähentämisen ohjelmaan. Tämän takia käytin kahta muutakin skaalaa (kts. tarkemmin lopussa mainitsemani tutkimus). Näin ollen tarvitsin aikaa noin 450 tuntia eli 18.7 vuorokautta. Tämä tuntui vielä kohtuulliselta ja ratkaisin asettamani ongelmat näin.20.10.2011 Seppo Sallila 25
  26. 26. Tutkimuksen tulokset Lähtökohdassa köyhiä kotitalouksia on 5.4% (50% määritelmä) ja 13.5% (60% määritelmä), Gini-kerroin on 27.5. Esitän tässä vain ratkaisun, jossa käytin ekvivalenssiskaalana modifioitua OECD-skaalaa. (Kts. itse tutkimus).20.10.2011 Seppo Sallila 26
  27. 27. Tutkimuksen tulokset Ensimmäisessä ratkaisussa, jossa olivat mukana kaikki parametrit, optimaalinen köyhyyden vähentämisen ohjelma painottui yksinomaan toimeentulotuen normien korotuksiin ja rahoitus ratkesi jokaisella iterointikierroksella pääomaveroprosenttia nostamalla. Toimeentulotuen taso on siis olennaisin köyhyyteen vaikuttava laki Suomessa.20.10.2011 Seppo Sallila 27
  28. 28. Tutkimuksen tulokset Monet muut perusturvaa ja sen riittävyyttä tutkineet ovat tulleet siihen tulokseen, että perusturvan taso on jäänyt yleisestä ansiokehityksestä. Suomessa on siis yleinen rakenteellinen köyhyyttä ylläpitävä (perus)tulonsiirtojärjestelmä.20.10.2011 Seppo Sallila 28
  29. 29. Tutkimuksen tulokset Ennen kuin esitän tuloksia tarkemmin, niin teen toisen vastaavan köyhyyttä vähentävän ohjelman, mutta jätän parametrilistan ulkopuolelle toimeentulotuen. Tällöin saamme tietää mistä löytyy tehokkain kohde ensisijaisen eli syyperustaisen sosiaaliturvan parantamiseksi.20.10.2011 Seppo Sallila 29
  30. 30. Tutkimuksen tulokset Taulukossa 11 (sarake l) esitän 30 parasta parametria (ei kuitenkaan paremmuusjärjestyksessä), jolla köyhyyttä voidaan tehokkaimmin alentaa (toimeentulotuen ulkopuolella).20.10.2011 Seppo Sallila 30
  31. 31. Taulukko 11. Perusturvaohjelman parametrien esiintyminen optimiohjelmissa. malliparametri kuvaus h l s Eläkeläisen tuetKEKOYK2 Kansaneläke, yksinäinen 2 4 3 Yleinen asumistukiOMAV Omavastuuosuus % asumismenoista 2 2POVPR Omavastuutaulukon alenemis% oletus=0 11 1 10NELIO1 Hyväksyttävä pinta-ala, 1h as.kunta 1 TyöttömyysturvaTYPVRAHA Työttömyyspäiväraha 10 13 9 OpintotukiOPLAKK Opintolainan valtiontakaus korkeakoulu 4 11 4OPIASPRO Tukiprosentti as.menoista 1 1 LapsilisäXELTUMK Täysi elatustuki yksinhuoltajalle €/kk 1 Yhteensä 30 30 30 20.10.2011 Seppo Sallila 31
  32. 32. Tutkimuksen tulokset•Tuloksissa on se ongelma, että toimeentulotukilainsäädäntö onjäädytetty vuoden 2006 tasolle mikä sellaisenaan nostaa köyhyyttäylöspäin, sillä muun perusturvan nostaminen alentaa mahdollistatoimeentulotukea.•Tämän takia toimeentulotuen nostaminen köyhyysrajan yläpuolelle taisen lähituntumaan olisi paras lääke köyhyyteen.•Samalla toimeentulotuki olisi sidottava ansiotasoindeksiin, jotta emmejoutuisi tulevaisuudessa samaan sudenkuoppaan, jossa nyt olemme.•Toimeentulotuen tason voimakas nosto ei kuitenkaan tarkoita siirtymistäkansalaispalkkaan, jota kutsutaan myös perustuloksi. 20.10.2011 Seppo Sallila 32
  33. 33. Palataan nyt tehokkaimpaan köyhyyden vähentämisohjelmaan.Tavoitteena on köyhyysindeksin aleneminen: määritelmä (A).Määritelmä (B) on köyhyysrajan (50%) alittavien kotitalouksien lukumäärä Toimeentulotukiohjelman köyhyysvaikutus kustannuksen mukaan 160000 140000 määritelmä (A) Köyhiä kotitalouksia 120000 määritelmä (B) 100000 80000 60000 40000 20000 0 26.0 27.0 28.0 29.0 30.0 31.0 32.0 33.0 Saadut tulonsiirrot mrd. € 20.10.2011 Seppo Sallila 33
  34. 34. Yhteenveto simulointimallin käytöstä Voidaan analysoida koko tulonsiirtojärjestelmää tavoitteiden suhteen. Voidaan löytää tavoitteen kannalta olennaisimmat osatekijät. Voidaan luoda järjestelmien vähittäisten uudistusten ura, jota pitkin päästään tehokkaasti tavoitteeseen. Monimutkaisen simulointimallin (paljon parametreja) käyttö analyysissa vaatii tehokkaita koneita ja rinnakkaisajo on tällöin erittäin suotavaa. SAS-ohjelma tulisi asentaa CSC:n suurimpiin koneisiin tai sitten luopua SAS-ohjelmointikielestä ja siirtyä näiden mallien rakentamisessa niihin kieliin, joita tuetaan näissä koneissa.20.10.2011 Seppo Sallila 34
  35. 35. Tutkimus tehtiin Suomen Akatemian Perusturva hankkeessa(johtajana tutkimusprofessori Olli Kangas Kelasta).•Tutkimus on julkaistu Kelan Nettityöpaperit sarjassa 14/2010.https://helda.helsinki.fi/bitstream/handle/10138/17607/Nettityopapereita14.pdf• Seppo Sallila (2009): Hyvinvointivaltion optimaalisenköyhyyspolitiikan määrittelyä. Väitöskirja.https://www.doria.fi/bitstream/handle/10024/43867/hyvinvoi.pdf• Seppo Sallila (2010): Using Microsimulation to Optimize anIncome Transfer System Towards Poverty Reduction.Journal of Artificial Societies and Social Simulation. Vol 13(1).http://jasss.soc.surrey.ac.uk/13/1/1.html20.10.2011 Seppo Sallila 35
  36. 36. Kommentit ja esityksen kopion voi tilata :Kiitos.20.10.2011 Seppo Sallila 36

×