-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
dashboard.py
672 lines (590 loc) · 29.7 KB
/
dashboard.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
from model import EconomyModel
import numpy as np
import dash
from dash import dcc, html
import plotly.graph_objects as go
from dash.dependencies import Input, Output, State
import dash_bootstrap_components as dbc
theme = 'minty'
bg_color = 'rgb(252, 248, 227)'
suppress_callback_exceptions = True
def blank_fig(**update_layput_params):
fig = go.Figure(go.Scatter(x=[0], y=[0]))
fig.update_layout(**update_layput_params)
return fig
table_header = [
html.Thead(html.Tr([html.Th("Description"), html.Th("Symbol"), html.Th("Value")]))
]
row1 = html.Tr([html.Td("Exponential MA Parameter"), html.Td(dcc.Markdown("$\\omega$",mathjax=True)), html.Td("0.2")])
row2 = html.Tr([html.Td("Lending rate mark-up"), html.Td(dcc.Markdown("$\\mu_{loan}$",mathjax=True)), html.Td("0.5")])
row3 = html.Tr([html.Td("Deposit mark-down"), html.Td(dcc.Markdown("$\\mu_{dep}$",mathjax=True)), html.Td("0.1")])
row4 = html.Tr([html.Td("Loan-to-value ratio"), html.Td(dcc.Markdown("$ltv$",mathjax=True)), html.Td("0.5")])
row5 = html.Tr([html.Td("Price adjustment"), html.Td(dcc.Markdown("$\\nu_p$",mathjax=True)), html.Td("0.1")])
row6 = html.Tr([html.Td("Excess supply sensitivity"), html.Td(dcc.Markdown("$\\eta_-$",mathjax=True)), html.Td("0.2")])
row7 = html.Tr([html.Td("Excess demand sensitivity"), html.Td(dcc.Markdown("$\\eta_+$",mathjax=True)), html.Td(dcc.Markdown("$\\rho (t) \\eta_-$",mathjax=True))])
row8 = html.Tr([html.Td("Wage rigidity"), html.Td(dcc.Markdown("$\\gamma$",mathjax=True)), html.Td("0.1")])
row9 = html.Tr([html.Td("Household sensitivity parameter"), html.Td(dcc.Markdown("$\\alpha$",mathjax=True)), html.Td("0.05")])
row10 = html.Tr([html.Td("EV of idiosyncratic consumption"), html.Td(dcc.Markdown("$\\mu_k$",mathjax=True)), html.Td("5")])
row11 = html.Tr([html.Td("St.dev. of idiosyncratic consumption"), html.Td(dcc.Markdown("$\\sigma_k$",mathjax=True)), html.Td("2")])
row12 = html.Tr([html.Td("EV in case of investment"), html.Td(dcc.Markdown("$\\mu_1$",mathjax=True)), html.Td("0.012")])
row13 = html.Tr([html.Td("EV in case of no investment"), html.Td(dcc.Markdown("$\\mu_2$",mathjax=True)), html.Td("0.01")])
row14 = html.Tr([html.Td("St.dev. of investment outcome"), html.Td(dcc.Markdown("$\\sigma$",mathjax=True)), html.Td("0.0115")])
table_body = [html.Tbody([row1, row2, row3, row4, row5, row6, row7,
row8, row9, row10, row11, row12, row13, row14])]
app = dash.Dash(external_stylesheets=[dbc.themes.MINTY])
model = EconomyModel()
app.layout = html.Div([
html.Div([
html.Div([
html.H1(['An Agent-Based Model of Household Inequality'],
style={'color': 'white'}),
html.P([
'''This is an economy model with heterogeneous agents
and monetary policy.''', html.Br(),
'''The model aims to explore and illustrate the ways in
which the rate policy of a central bank affects
household wealth and inequality.
'''
]),
], style={
'flex': '2',
'color': 'white'
}),
html.Img(src=r'assets/bongo-cat-transparent.png',
alt='image',
style={'width': '12%'}),
],
style={
'backgroundColor': 'rgba(243,150,154,255)',
# 'rgb(252, 248, 227)',
'padding': '10px 15px',
'width': '100%',
'top': '0px',
'display': 'flex',
}),
html.Div([
dbc.Tabs(
[
dbc.Tab(label="Simulation", tab_id="Simulation"),
dbc.Tab(label="Theory", tab_id="Theory"),
],
id="tabs",
active_tab="Simulation",
),
html.Div(id="content"),
]),
])
@app.callback(Output("content", "children"), [Input("tabs", "active_tab")])
def switch_tab(at):
if at == "Simulation":
return html.Div([
html.Div([
html.Div([
html.H4('Adjustable parameters', className='text-dark-emphasis'),
html.Label("Number of agents"),
dbc.Input(id='number_of_agents',
value=1000,
placeholder='1000',
type='number'),
html.Label("Baseline interest rate"),
dbc.Input(id='baseline_interest_rate',
value=0.05,
placeholder='0.05',
type='number'),
html.Label("Intensity of Central Bank policy"),
dbc.Input(id='intensity_of_central_bank_policy',
value=0.8,
placeholder='0.8',
type='number'),
html.Label("Central Bank target rate"),
dbc.Input(id='central_bank_target_rate',
value=0.04,
placeholder='0.04',
type='number'),
html.Label("Trust of agents to central bank"),
dbc.Input(id='trust_of_agents_to_central_bank',
value=0.8,
placeholder='0.8',
type='number'),
], style={
'marginRight': '20px',
'flex': '1',
},
className='text-dark'),
html.Div([
html.H4("Fixed parameters", className='text-dark-emphasis'),
dbc.Accordion([
dbc.AccordionItem([
dbc.Table(
# using the same table as in the above example
table_header + table_body,
id="table-color",
# color="info",
style={'border-radius': '10px'},
className='text-dark'
),
], title="View",)
], start_collapsed=True)
],
style={
'flex': '2',
'marginLeft': '20px',
},
className='text-dark'
),
],
style={
'display': 'flex',
'marginTop': '20px',
}),
html.Div([
dbc.Button('Start', id='start-stop-button', n_clicks=0,
style={
'border-radius': '20px',
'display': 'inline-block',
'height': '100px',
'border-top-right-radius': '0px',
'border-bottom-right-radius': '0px',
},
color='primary',
className='col-md-3 offset-md-3'),
dbc.Button('Reset', id='reset-button', n_clicks=0,
style={
'border-radius': '20px',
'display': 'inline-block',
'height': '100px',
'border-top-left-radius': '0px',
'border-bottom-left-radius': '0px',
},
color='danger',
className='col-md-3')],
className="row mx-auto",
style={
'marginTop': '40px',
'marginBottom': '40px',
}
),
html.Div([
html.Label("Step per second", className='text-dark'),
dcc.Slider(1, 10, 1,
value=1,
id='sps-slider'),
],
className="d-grid gap-2 col-9 mx-auto",),
html.Div([
html.Div(
dcc.Graph(
id='gini-graph',
figure=blank_fig(
title='Gini',
xaxis_title='Step'
)
),
style={'width': '48%', 'flex': '1'}
),
html.Div(
dcc.Graph(id='cb-rate-graph',
figure=blank_fig(
title='CB Rate',
xaxis_title='Step')
),
style={'width': '48%', 'flex': '1'}
),
],
style={
'display': 'flex'
}),
html.Div([
html.Div(
dcc.Graph(
id='output-demand-graph',
figure=blank_fig(
title='Output and demand',
xaxis_title='Step'
)
),
style={'width': '48%', 'flex': '1'}
),
html.Div(
dcc.Graph(id='inf-graph',
figure=blank_fig(
title='Inflation',
xaxis_title='Step')
),
style={'width': '48%', 'flex': '1'}
),
],
style={
'display': 'flex'
}),
html.Div([
html.Div(
dcc.Graph(id='u-graph',
figure=blank_fig(
title='Unemployment',
xaxis_title='Step')
),
style={'width': '48%', 'flex': '1'}
),
html.Div(
# dcc.Graph(id='price-graph',
# figure=blank_fig(
# title='Price',
# xaxis_title='Step')
# ),
style={'width': '48%', 'flex': '1'}
),
],
style={
'display': 'flex'
}),
dcc.Interval(
id='interval-component',
interval=1000, # in milliseconds
n_intervals=0,
disabled=True,
),
],
style={
'paddingLeft': '30px',
'paddingRight': '30px'
}),
elif at == "Theory":
return html.Div([
dbc.Row([
dbc.Col(),
dbc.Col(
dbc.CardImg(src=r'assets/flowchart.png',), width='6'
),
dbc.Col()
], align='center'),
dbc.Row([
dbc.Col(
dbc.Card([
dbc.CardHeader(
html.H4("Центральный банк"
), style={'background': "rgba(255,120,80,255)", "color": "white"}
),
dbc.CardBody([
html.Div([
dcc.Markdown(
r'''
Центральный банк устанавливает ключевую ставку каждый период согласно модифицированному правилу Тейлора:
$$
\rho (t) = \rho_0 + \phi_{\pi} [\pi^{ema} (t) - \pi^*]
$$
* $\rho_0$ - **Baseline interest rate** - базовая ставка, устанавливаемая ЦБ: минимальная разрешенная ставка по кредитам для коммерческих банков
* $\phi_{\pi}$ - **Intensity of Central Bank policy** - "интенсивность" политики ЦБ (насколько сильно ЦБ таргетирует инфляцию)
* $\pi^*$ - **Central Bank target rate** - целевой уровень инфляции, устанавливаемый ЦБ
* $\pi^{ema} (t)$ - экспоненциальное скользящее среднее инфляции в текущий период:
''', mathjax=True
),
]),
], className="card-text")
], style={'flex': '2'}, color='danger', outline=True)
),
dbc.Col(
dbc.Card([
dbc.CardHeader(
html.H4("Коммерческий банк"
), style={'background': "rgba(120,194,173,255)", "color": "white"}
),
dbc.CardBody([
html.Div([
dcc.Markdown(
r'''
Агрегированный репрезентативный банк. Выдает кредиты и принимает депозиты.
Меняет свои ставки в зависимости от ключевой ставки ЦБ по следующим правилам:
$$
r_{loan} (t) = (1 + \mu_{loan}) \times \rho (t)
$$
$$
r_{dep} (t) = (1 + \mu_{dep}) \times \rho (t)
$$
* $\mu_{loan}$ - **Lending rate mark-up**
* $\mu_{dep}$ - **Deposit mark-down**
''', mathjax=True
),
]),
], className="card-text")
], style={'flex': '2'}, color='primary', outline=True),
),
]),
dbc.Row([
dbc.Col(
dbc.Card([
dbc.CardHeader(
html.H4("Фирма"
), style={'background': "rgba(243,150,154,255)", "color": "white"}
),
dbc.CardBody([
html.Div([
dcc.Markdown(
r'''
Агрегированная репрезентативная фирма.
1. Производит абстрактный гомогенный товар по правилу:
$$
Y(t) \leq D(t) \rightarrow Y(t+1) = Y(t) + min[\eta^+ (D(t)-Y(t)), u(t)]
$$
$$
Y(t) > D(t) \rightarrow Y (t+1) = Y(t) + \eta^-(D(t)-Y(t))
$$
* $\eta^-$ - **Excess supply sensitivity**
* $\eta^+ = \rho(t) \times \eta^-$ - **Excess demand sensitivity**
2. Устанавливает цену:
$$
Y (t) \leq D (t) \rightarrow p(t+1) = p(t) \times (1+\hat{\pi}(t))(1+\nu_p \xi_i(t))
$$
$$
Y(t) > D(t) \rightarrow p(t+1) = p(t) \times (1+\hat{\pi}(t))(1-\nu_p \xi_i(t))
$$
* $\hat{\pi}(t)$ - ожидаемая инфляция
* $\nu_p$ - параметр адаптации цен
* $\xi_i(t)$ - случайная величина $~Unif[0;1]$
3. Выплачивает заработную плату:
$$
Y(t) \leq D(t) \rightarrow W(t+1) = W(t) \times \gamma \xi_i(t)(1-\eta^+) (1-u(t))(1+\gamma\hat{\pi}(t))
$$
$$
Y (t) > D (t) \rightarrow W(t+1)=W(t)\times \gamma \xi_i(t)(1 - \eta^-)u(t)(1+\gamma \hat{\pi} (t))
$$
* $W(t)$ - базовая ставка заработной платы, которая для каждого агента умножается на его продуктивность
* $\gamma$ - **Wage rigidity** - параметр "липкости" заработной платы
* $u(t)$ - безработица в периоде $t$
4. Нанимает и увольняет работников:
$$
Y (t) \leq D (t) \rightarrow N_{hire} = \frac{D(t)-Y(t)}{Y(t)} \times (1-u(t))
$$
$$
Y (t) > D (t) \rightarrow N_{fire}= \frac{D(t)-Y(t)}{Y(t)} \times (1-u(t))
$$
''', mathjax=True
),
]),
], className="card-text")
], style={'flex': '2'}, color='secondary', outline=True),
),
dbc.Col(
dbc.Card([
dbc.CardHeader(
html.H4("Домохозяйства"
), style={'background': "rgba(255,206,103,255)", "color": "white"}
),
dbc.CardBody([
html.Div([
dcc.Markdown(
r'''
Гетерогенные домохозяйства. Их количество N - регулируемый параметр модели. Каждое домохозяйство
1. Планирует потребление
$$
ptc = \sigma[(1+\alpha)(\hat{\pi}(t)- r_{dep} (t))]
$$
$$
Z_i(t)=ptc \times \hat{W_i}(t) + k_i(t)
$$
* $\alpha$ - чувствительность к инфляциии и изменению ставок на депозиты
* $ptc$ - склонность к потреблению из дохода
* $Z_i (t)$ - желаемый уровень потребления
* $\hat{W_i}(t)$ - ожидаемая заработная плата в периоде t, формируется наивным способом: $\hat{W_i}(t) = W_i(t-1)$
* $k_i(t)$ - случайная величина $~N(\mu_k,\sigma_k)$
2. Получает заработную плату от фирмы:
$$
W_i(t)=W(t)*A_i(t)
$$
3. Совершает операции на кредитном рынке:
Сберегает, если $Z_i(t)+I_i \leq B_i(t)$:
$$
Cred_i(t) = (Z_i(t)+I_i-B_i(t)) \times (1+r_{dep})
$$
Берет в долг, если $Z_i(t)+I_i > B_i(t)$:
Нет ограничений ликвидности, если $Z_i(t)+I_i-B_i(t) \leq ltv \times B_i(t)$:
$$
Cred_i(t) = (Z_i(t)+I_i-B_i(t)) \times (1+r_{loan})
$$
Есть ограничения ликвидности, если $Z_i(t)+I_i-B_i(t) > ltv \times B_i(t)$:
- Домохозяйство решает не инвестировать $I_i=0$
- Если $Z_i(t)-B_i(t) \leq ltv \times B_i(t)$, то
$$
Cred_i(t) = (Z_i(t)-B_i(t)) \times (1+r_{loan})
$$
- Иначе д/х все еще ограничено, тогда:
$$
Cred_i(t) = ltv \times B_i(t) \times (1+r_{loan})
$$
4. Инвестирует в свою продуктивность:
$$
A_i(t+1) = A_i(t) \times (1 + \xi_i (t))
$$
* $\xi_i (t)$ - случайная величина с распределением, параметры которого зависят от того, инвестировало ли домохозяйство фиксированную сумму в этом периоде - $N (\mu_1, \sigma_1)$ или $N (\mu_2, \sigma_2)$
5. Потребляет:
Если д/х сберегает или не имеет ограничений ликвидности, то оно может позволить себе желаемое потребление:
$$
C_i(t) = Z_i(t)
$$
Иначе:
$$
C_i(t) = ltv \times B_i(t)
$$
''', mathjax=True
),
]),
], className="card-text")
], style={'flex': '2'}, color='warning', outline=True),
),
], style={'marginTop': '20px'}),
dbc.Row([
dbc.Col(
dbc.Card([
dbc.CardHeader(
html.H4("Переменные модели"
), style={'background': "rgba(108,195,213,255)", "color": "white"}
),
dbc.CardBody([
html.Div([
dcc.Markdown(
r'''
Инфляция:
$$
\pi(t)=\frac{p(t)-p(t-1)}{p(t-1)}
$$
Инфляционные ожидания
$$
\hat{\pi}(t)=\tau \pi^* + (1-\tau) \pi^{ema}(t)
$$
Сглаженная инфляция:
$$
\pi^{ema} = \omega \pi(t) + (1-\omega) \pi^{ema}(t-1)
$$
Агрегированный спрос:
$$
D(t)=\Sigma_{i=1}^N C_i(t)
$$
Безработица:
$$
u(t)=u(t-1)+\frac{N_{fire}-N_{hire}}{N}
$$
* $\tau$ - уровень доверия агентов к ЦБ
* $\omega$ - параметр "сглаживания" инфляции
''', mathjax=True
),
]),
], className="card-text")
], style={'flex': '2'}, color='info', outline=True),
),
], style={'marginTop': '20px'})
], style={'marginLeft': '20px',
'marginRight': '20px'}, className='text-dark')
return html.P("Something went wrong...")
@app.callback(
[Output('gini-graph', 'figure', allow_duplicate=True),
Output('cb-rate-graph', 'figure', allow_duplicate=True),
Output('output-demand-graph', 'figure', allow_duplicate=True),
Output('inf-graph', 'figure', allow_duplicate=True),
# Output('price-graph', 'figure', allow_duplicate=True),
Output('u-graph', 'figure', allow_duplicate=True)],
[Input('interval-component', 'n_intervals')],
prevent_initial_call=True,
)
def update_graphs_live(n_intervals):
model.step()
gini_fig = go.Figure()
gini_fig.add_trace(go.Line(y=model.datacollector.model_vars['Gini']))
gini_fig.update_layout(
title='Gini',
xaxis_title='Step'
)
cb_rate_fig = go.Figure()
cb_rate_fig.add_trace(go.Line(y=model.datacollector.model_vars['CB Rate']))
cb_rate_fig.update_layout(
title='CB Rate',
xaxis_title='Step'
)
output_demand_fig = go.Figure()
output_demand_fig.add_trace(
go.Line(y=model.datacollector.model_vars['Output'],
name='Output')
)
output_demand_fig.add_trace(
go.Line(y=model.datacollector.model_vars['Demand'],
name='Demand')
)
output_demand_fig.update_layout(
title='Output and demand',
xaxis_title='Step'
)
inf_fig = go.Figure()
inf_fig.add_trace(go.Line(y=model.datacollector.model_vars['Actual Inflation'],
name='Actual Inflation')
)
inf_fig.add_trace(go.Line(y=model.datacollector.model_vars['Inflation EMA'],
name='Inflation EMA')
)
inf_fig.add_trace(go.Line(y=model.datacollector.model_vars['Inflation Expectations'],
name='Inflation Expectations')
)
inf_fig.update_layout(
title='Inflation',
xaxis_title='Step'
)
# price_fig = go.Figure()
# price_fig.add_trace(go.Line(y=model.datacollector.model_vars['Price']))
# price_fig.update_layout(
# title='Price',
# xaxis_title='Step'
# )
u_fig = go.Figure()
u_fig.add_trace(go.Line(y=model.datacollector.model_vars['Unemployment']))
u_fig.update_layout(
title='Unemployment',
xaxis_title='Step'
)
return gini_fig, cb_rate_fig, output_demand_fig, inf_fig, u_fig
@app.callback(
[Output('gini-graph', 'figure'),
Output('cb-rate-graph', 'figure'),
Output('output-demand-graph', 'figure'),
Output('inf-graph', 'figure'),
# Output('price-graph', 'figure'),
Output('u-graph', 'figure'),
],
[Input('reset-button', 'n_clicks')],
[State('number_of_agents', 'value'),
State('baseline_interest_rate', 'value'),
State('intensity_of_central_bank_policy', 'value'),
State('central_bank_target_rate', 'value'),
State('trust_of_agents_to_central_bank', 'value')
]
)
def callback_func_reset_interval(button_clicks, *args):
global model
model = EconomyModel(*args)
return (blank_fig(title='Gini', xaxis_title='Step'),
blank_fig(title='CB Rate', xaxis_title='Step'),
blank_fig(title='Output and demand', xaxis_title='Step'),
blank_fig(title='Inflation', xaxis_title='Step'),
# blank_fig(title='Price', xaxis_title='Step'),
blank_fig(title='Unemployment', xaxis_title='Step')
)
@app.callback(
[Output('interval-component', 'disabled'),
Output('start-stop-button', 'children'),
Output('start-stop-button', 'color')],
[Input('start-stop-button', 'n_clicks')],
[State('interval-component', 'disabled')],
)
def callback_func_start_stop_interval(button_clicks, disabled_state):
if button_clicks is not None and button_clicks > 0:
return (not disabled_state,
'Stop' if disabled_state else 'Start',
'secondary' if disabled_state else 'primary')
else:
return disabled_state, 'Start', 'primary'
@app.callback(
Output('interval-component', 'interval'),
[Input('sps-slider', 'value')],
)
def interval_fps(value):
return 1000 / value
seed = np.random.seed(0)
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True, host='localhost')