Questions tagged «mathematical-economics»

数学方法在理论上的应用和经济学分析中的应用。

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包络定理是否适用于拐角解决方案?
假设我们有以下生产函数: F(L,K)=maxLKH(L,LK,K)=maxLK[(L−LK+1)α(LK+K)1−α]=(L−L∗K+1)α(L∗K+K)1−αF(L,K)=maxLKH(L,LK,K)=maxLK[(L−LK+1)α(LK+K)1−α]=(L−LK∗+1)α(LK∗+K)1−αF(L,K)=\max_{L_K}H(L,L_K,K)=\max_{L_K}\left[(L-L_K+1)^\alpha(L_K+K)^{1-\alpha}\right]=(L-L_K^*+1)^\alpha(L_K^*+K)^{1-\alpha} 约束。LK∈[0,L]LK∈[0,L]L_K\in[0,L] 我们知道 因此值为在其导数为零是。并且最优值是: dHdLK=α(L−LK+1)−1H+(1−α)(LK+K)−1H=0dHdLK=α(L−LK+1)−1H+(1−α)(LK+K)−1H=0\frac {dH}{dL_K}=\alpha(L-L_K+1)^{-1}H+(1-\alpha)(L_K+K)^{-1}H=0LKLKL_KL0K=(1−α)(L+1)+αK1−2αLK0=(1−α)(L+1)+αK1−2αL_K^0=\frac {(1-\alpha)(L+1)+\alpha K}{1-2\alpha}L∗KLK∗L_K^*L∗K=⎧⎩⎨⎪⎪L0KL0 if if if 0&lt;LK&lt;LL&lt;L0KL0K&lt;0(1)(2)(3)LK∗={LK0 if 0&lt;LK&lt;L(1)L if L&lt;LK0(2)0 if LK0&lt;0(3) L_K^*=\begin{cases} L_K^0 &\text{ if } &0<L_K<L &(1)\\ L&\text { if } &L<L_K^0&(2)\\ 0 &\text { if } &L_K^0<0 &(3) \end{cases} 很明显,如果,(case),则包络定理成立:L∗K∈(0,L)LK∗∈(0,L)L_K^*\in(0,L)(1)(1)(1) ddLF(L,K)=∂∂LH(L,L∗K,K)=α(L−L∗K+1)−1⋅F(L,K)ddLF(L,K)=∂∂LH(L,LK∗,K)=α(L−LK∗+1)−1⋅F(L,K)\frac d {dL} F(L,K)=\frac \partial {\partial L}H(L,L_K^*,K)=\alpha(L-L_K^*+1)^{-1}\cdot F(L,K) 而且,在第三种情况(3)中,我也清楚包络定理成立。但是,我对第二种情况不太确定(2)。我会说在这种情况下包络定理不成立,因为如果我们将替换回原始生产函数,我们得到 在这种情况下 …

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前瞻方程的比较动态
我已经设置并解决了时间内生状态变量,和以及选择变量的优化问题。经过一些操作后,一阶条件的形式如下:α 吨β 吨小号吨小号吨tttαtαt\alpha_tβtβt\beta_tststs_tststs_t f(αt,βt,st,st+1)=0f(αt,βt,st,st+1)=0f(\alpha_t,\beta_t,s_t,s_{t+1})=0 其中是非线性的,包含对未来冲击实现的期望。在某些规范中,没有明确的解决方案。s tf(⋅)f(⋅)f(\cdot)ststs_t 我想从基础理论中得出可测试的含义。特别是,我对以下标志感兴趣: ∂小号吨∂st∂αt∂st∂αt\dfrac{\partial s_t}{\partial \alpha_t}和。∂st∂βt∂st∂βt\dfrac{\partial s_t}{\partial \beta_t} 当我拿出总导数时,我该如何对待?我应该将其视为常数还是包含它?理由是什么?如果需要更详细的说明,请告诉我,我将很乐意更详细地解释这个问题。st+1st+1s_{t+1} 谢谢!

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区分条件期望:RBC模型具有不确定性
以下是真的吗? \ begin {equation} \ frac {\ partial} {\ partial X_ {t + 1}} E_t(f(X_ {t + 1}))= E_t(\ frac {\ partial} {\ partial X_ {t + 1 } f(X_ {t + 1}))\ tag {1} \ end {equation}其中$ f $是一些仿射函数(例如,$ f(x)= a + bx $),$ E_t(X_s) = E(X_s | I_t)$表示在时间段$ …

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随着所有投入要素以不变但不同的增长率增长,新古典生产函数的增长率是否会收敛?
假设你有一个带N输入的新古典生产函数 $ F(X_T ^ 1,...,X_T ^ N)$ 所有输入因子在连续时间内增长,且增长率恒定但不相同$ g ^ j $。假设$ g ^ 1 \ leq g ^ 2 \ leq ... \ leq g ^ N $。那么F $的增长率就是这样 $ \ hat {F} = \ sum_ {j = 1} ^ N \ varepsilon_ {F,x ^ j} g ^ j …

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持续偏好定义
假设消费集$ X = R _ {+} ^ N $。根据定义,首选项是连续的,如果对于任何$ x \ in X $ sets $(y \ in in X:x \ succeq y)$和$(y \ in in X:y \ succeq x)$是关闭的。很明显,由效用函数$ u(k_ {1},k_ {2})= k_ {1} + k_ {2} $表示的首选项是连续的。但现在让我们采取一些x =(1,1)。然后设置$(在X中的y \:y \ successq(1,1))$因为接近无穷大而未关闭。我的问题是如何处理这个矛盾?

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多产品公司的最大化问题
我现在正在阅读考威尔自己的“微观经济学:原理与分析”一书。我对多产品公司的部分感兴趣,但我对利润功能的使用感到困惑。具体来说,关于如何为最大化问题提出目标。这里有两个商品xxx和yyy,两个因子kkk和lll以及两个Cobb-Douglas生产函数的例子。 Maxπ=pxqx+pyqy−w(lx+ly)−v(kx+ky)subject to:qx≤kαxlβxqy≤kγylδyL=lx+lyK=kx+lyMaxπ=pxqx+pyqy−w(lx+ly)−v(kx+ky)subject to:qx≤kxαlxβqy≤kyγlyδL=lx+lyK=kx+ly\begin{equation} \begin{array}{l} \text{Max}\quad \pi=p_{x}q_{x}+p_{y}q_{y}-w(l_{x}+l_{y})-v(k_{x}+k_{y}) \\ \text{subject to:} \\ q_{x}\leq k_{x}^{\alpha}l_{x}^{\beta} \\ q_{y}\leq k_{y}^{\gamma}l_{y}^{\delta} \\ L=l_{x}+l_{y} \\ K=k_{x}+l_{y} \end{array} \end{equation} 我提出这个问题了吗?一阶条件如何?

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练习高级问题的好地方
过去,我曾利用汗学院(Khan Academy)练习高级数学问题,取得了巨大的成功。它之所以有用,是因为它以多项选择的方式提出了简单的问题,然后快速地告诉您您是对还是错,并且它将根据需要指导您正确的方法。 现在,我处于经济学博士学位的第一学期。汗学院(Khan Academy)开设了一系列经济学,但现在已经不够用了。该系列没有实践问题,它主要是用代数而不是微积分完成的。最后,它完全错过了许多研究生主题,例如: 相图 拉格朗日乘数求解最佳分配 比较/对比针对同一问题(奥地利,索洛,戴蒙德,RCK,DSGE ...)使用不同模型的情况 如果有帮助,那么主要的课程教科书是罗默的《高级宏观经济学》(第4版)。 有哪些在线资源可以解决此类问题?


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我该如何计算小企业的批量销售价格?
我的一些朋友经营一家小企业,在一个类似车库的小空间里,只有几名员工,制造和销售“铅锤”。典型的客户一次订购约5个铅锤。当我听说他们已收到大量订单(500,批量折扣)的查询并且一直下降时,我感到很困惑。我坚信他们有能力在生产方面满足小订单和大订单。他们减少大订单的原因是“......但是当我们做小订单时,每个plumbus都可以卖得更多”。 “嗯,是的,但是你可以做更多的探头”,是我的回答。他们的想法可能适用于有限的生产项目,而市场上有大量的铅成分(dinglebops,schleem等),他们的小企业将不会影响成分的供应。 当然,他们可以使用一个等式来满足他们的预期利润并履行这些批量订单。凭借我有限的经济学经验(一些高中和大学课程),我会想象如下: a(x)=生产,包装,运输x铅的价格 b(x)=一次性销售x铅笔所需的利润 f(x)= a(x)+ b(x) ...制作x铅笔的价格落在某些曲线上,因为一次制作(并且主要是包装/运输)比一次处理一个便宜,并且x plumbuses订单的期望利润落在另一条曲线上每个额外的铅有助于获得一些边际利润。 我想向朋友们表达我的想法,帮助他们成为一家小企业。实际上最反对履行批量订单的朋友拥有经济学学位,所以我希望在我的投入中有一些合法性,用真实的术语,方程式,来源以及最终的实数来支持我的立场。 我正在考虑的术语和方程是什么,但不能命名,可以推荐哪些资源,以便我能更多地了解这个主题?


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使用替代方法证明纳什均衡的存在
大多数标准书籍/论文/阅读材料通过吸引Sperner的引理或Brouwer's / Kakutani的FPT来证明/陈述纳什均衡的存在。然而,我最近才知道存在可以通过其他方式证明,尽管我无法找到任何相关材料。 我的问题是,是否真的有可能使用其他一些结果证明存在纳什均衡? 我真的很感激任何帮助。

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如何将实际资本回报率与债券利率联系起来:拉格朗日
假设家庭资源约束方程如下: 其中P 吨是价格在时间吨,Q t是一个债券数量的价格,B t是债券数量,I t是投资,W tPŤCŤ+ Q.Ť乙Ť+ P.Ť一世Ť≤ w ^Ť大号Ť+ R.ŤķŤ+ B.t - 1+ D.ŤPtCt+QtBt+PtIt≤WtLt+RtKt+Bt−1+DtP_tC_t + Q_tB_t+ P_tI_t \leq W_tL_t+R_tK_t+B_{t-1}+D_tPŤPtP_tŤttQŤQtQ_t乙ŤBtB_t一世ŤItI_tw ^ŤWtW_t是工资,是劳动量,- [R 吨是名义资本出租率,ķ 吨是资本领带吨,d 吨是红利。大号ŤLtL_t[RŤRtR_tķŤKtK_tŤttDtDtD_t 考虑到这拉格朗日在: È 0 &Sigma; ∞ 吨= 0 β 吨 ù (ç 吨,大号吨)- λ 吨 [ P 吨Ç 吨 + Q 吨乙吨 + P 吨我吨 …

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平稳过程测试系列
我想在该州的GSDP和电力生产之间应用Grangers测试。该州是2000年新组建的,因此我只有13个数据点,如下所述 年份 GSDP 2000-01 | 29539 01至02 | 32493 02至03 | 38802 03至04 | 47862 04至05 | 53381 05至06 | 66875 06至07 | 80255 07至08 | 96972 08至09 | 99364 09至10 | 119420 10至11 | 144382 11至12 | 163461 12至13 | 185060 测试表明它不是固定过程。Kpss测试表明这不是趋势平稳过程。因此,第二个流行的选择是差异固定过程。(数据转换产生相同的结果)。 问题是如何将此过程转换为平稳过程?是否建议使用此数量有限的数据点进行Grangers检验?如果没有,我可以采用其他什么方法。

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弹性和指数
给出以下3个方程式: $$ Y ^ * _ t = 100 + 3t \\ Y_t = Y_t ^ *(1+(0.2(\ sin t))\\ B_t = B_t ^ *(1+(0.4(\ sin t))\\ $$ 并将B *作为以下内容,但未知: $$ B_t ^ * = \ alpha Y_t ^ * \\ $$ 我认为估算B *的最佳方法如下: $$ \ hat {B} _t ^ * …

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如何模拟挥霍行为
首先,我将介绍观察结果,然后提出问题。 我有一个有一个怪癖的姐夫:在不同的商店给出相同的产品和两个价格,他愿意支付更大的价格。例如,他更喜欢从更昂贵的商店切下的窗玻璃,即使它们是完全相同的东西。他还去了昂贵的餐馆,并点了基本的饭菜(比如牛肉和沙拉),所以他们可以提供额外的价格来提高价格。相信我,我可以继续提供一些例子,直到你说服自己,如果有机会,他只想付更多钱。 我想知道如何模仿这种行为。最简单的方法是放弃并说他是非理性的(他的选择很容易被证明是不及物的),并感谢他是少数。我想探索其他选择: ∂ü∂p&gt; 0∂U∂p&gt;0\frac{\partial U}{\partial p} \gt 0 篮子有一个“被认为是昂贵的”变量,可以解释这种行为。这样的变数与仅仅是价格的区别是多么有趣...... 您能想到其他替代方案吗?也许那些涉及消费者聚合?

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