Simulation for Policy Inquiry
Idioma: inglés
Editorial: Springer New York Mai 2012, 2012
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Public policy and management problems have been described as poorly defined, messy, squishy, unstructured, intractable, and wicked. In a word, they are complex. This book illustrates the development and use of simulation models designed to capture some of the complexity inherent in the formulation, management, and implementation of policies aimed at addressing such problems. Simulation models have long existed at the fringes of policy inquiry but are not yet considered an essential component of the policy analyst's toolkit. However, this situation is likely to change because with improvements in computational power and software, simulation is now easier to include in the standard repertoire of research tools available for discovery and decision support. This volume provides both a conceptual rationale for using simulations to inform public policy and a practical introduction to how such models might be constructed and employed. The focus of these papers is on the uses of simulation to gain understanding and inform policy decisions and action. Techniques represented in this volume include Monte Carlo simulation, system dynamics and agent based modeling. 248 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9781461416647
- Título
- Simulation for Policy Inquiry
- Autor
- Anand Desai
- Editorial
- Springer New York Mai 2012
- Año de publicación
- 2012
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1461416647
- ISBN 13
- 9781461416647
- Peso del artículo
- 541 gramos
- Dimensiones
- 241x160x17 mm
Public policy and management problems have been described as poorly defined, messy, squishy, unstructured, intractable, and wicked. In a word, they are complex. This book illustrates the development and use of simulation models designed to capture some of the complexity inherent in the formulation, management, and implementation of policies aimed at addressing such problems.
Simulation models have long existed at the fringes of policy inquiry but are not yet considered an essential component of the policy analyst’s toolkit. However, this situation is likely to change because with improvements in computational power and software, simulation is now easier to include in the standard repertoire of research tools available for discovery and decision support. This volume provides both a conceptual rationale for using simulations to inform public policy and a practical introduction to how such models might be constructed and employed. The focus of these papers is on the uses of simulation to gain understanding and inform policy decisions and action. Techniques represented in this volume include Monte Carlo simulation, system dynamics and agent based modeling.
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De la contraportada
Public policy and management problems have been described as poorly defined, messy, squishy, unstructured, intractable, and wicked. In a word, they are complex. This book illustrates the development and use of simulation models designed to capture some of the complexity inherent in the formulation, management, and implementation of policies aimed at addressing such problems.
Simulation models have long existed at the fringes of policy inquiry but are not yet considered an essential component of the policy analyst s toolkit. However, this situation is likely to change because with improvements in computational power and software, simulation is now easier to include in the standard repertoire of research tools available for discovery and decision support. This volume provides both a conceptual rationale for using simulations to inform public policy and a practical introduction to how such models might be constructed and employed. The focus of these papers is on the uses of simulation to gain understanding and inform policy decisions and action. Techniques represented in this volume include Monte Carlo simulation, system dynamics and agent based modeling.
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