Das Global Resource Accounting Model (GRAM) ist ein globales Multi-Regionales Input-Output (MRIO) Modell für die globale Bewertung von Umweltwirkungen (wie Emissionen oder Rohstoffinanspruchnahmen) der heimischen Endnachfrage entlang internationaler Lieferketten. Der GRAM-Bewertungsansatz wurde von der GWS bereits auf unterschiedliche Datenbankstrukturen zur Berechnung globaler Fußabdruck-Indikatoren angewandt.

Ursprünglich wurde das Modell auf Basis der OECD-Input-Output-Tabellen für einen Zeitraum von 1995 bis 2010 für 62 Länder und eine Ländergruppe „Rest der Welt“ sowie 48 Wirtschaftszweigen pro Land bzw. Region entwickelt. Verknüpft mit weiteren, Datensätzen wie CO₂-Emissionen oder Materialextraktionen der Wirtschaftszweige, sogenannten Satellitendaten, ermöglicht das Modell die Zurechnung von produktionsbezogenen Größen auf den Endverbrauch in einem statischen Input-Output-Modell.

In jüngeren Anwendungen wurde der GRAM-Bewertungsansatz zunächst für Datenstrukturen der EXIOBASE-Datenbank parametrisiert. Aktuelle Anwendungen basieren auf den Datenstrukturen der GLORIA-Datenbank, welche von einem internationalen Konsortium unter Leitung der Universität Sydney regelmäßig aktualisiert wird und u.a. auch für Fußabdruck-Berechnungen im Auftrag des International Resource Panel der Vereinten Nationen genutzt wird. EXIOBASE wie auch GLORIA zeichnen sich im Vergleich zu den zuvor genutzten OECD-Datensätzen insbesondere durch eine deutlich detailliertere Abbildung der Ressourcen entnehmenden (Land- und Forstwirtschaft, Bergbau) und Ressourcen verarbeitenden Wirtschaftsbereiche aus.

GRAM ist ein „echtes” MRIO-Modell, welches nationale Produktionsstrukturen in einer global vollständigen Verflechtungsmatrix A abbildet. In der auf Basis der GLORIA-Datenbank parametrisierten Modellversion hat diese Matrix die Dimension 19.680 x 19.680 (164 Weltregionen*120 Wirtschaftszweige x 164 Weltregionen*120 Wirtschaftszweige).Die Matrix P der konsumbasierten Emissionen wird als Produkt der Matrix der Emissionsintensitäten E, der invertierten Verflechtungsmatrix A und der Endnachfragematrix Y berechnet. Um diese Berechnungen auch für die umfangreichen Original-Datenstrukturen der GLORIA-Datenbank auf üblichen Desktop-Rechnern durchführen zu können, wurde der gesamte Bewertungsansatz in der (C++ basierten) GWS-eigenen objektorientierten Entwicklungsumgebung solve parametrisiert.

Im Projekt SYMOBIO II wurde der GRAM-Ansatz teilweise dynamisiert, indem Randgrößen mit entsprechenden Ergebnissen globaler Projektionen bis zum Jahr 2050 fortgeschrieben werden. Zusätzlich sind spezifische Szenariovorgaben in Form von Änderungen von Kosten-, Handels- und Nachfragestrukturen in GRAM implementiert worden, sodass von einem teil-dynamisierten globalen MRIO mit hoher regionaler und sektoraler Auflösung gesprochen werden kann.