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微觀經濟學最優解

發布時間:2021-03-07 18:42:25

Ⅰ 微觀經濟學,效用最大化問題。。。(主要是第二問,邊際替代率不等於價格之比怎麼求最優。)

預算約束線:15x+2.5y≤抄100,斜率為負襲6

他沒有實現效用最大化。他的最優消費模式應該是每周消費40個冰淇淋蘇打餅。邊際替代率不等於價格之比時最優化問題沒有內點解,只能得到角點解,即預算約束線和X軸或Y軸的交點。在本問題中,最優的角點解即預算約束線和Y軸的交點,即X=0,Y=40

如果蘇打餅價格漲到6.5,此時最優解還是角點解,此時是約束線和X軸的交點(如果消費量不必是整數)

Ⅱ 微觀經濟學的一道題

1)研究對象不同。微觀經濟學的研究對象是單個經濟單位,如家庭、廠商等。專而宏觀經濟學的研究對屬象則是整個經濟,研究整個經濟的運行方式與規律,從總量上分析經濟問題。
(2)解決的問題不同。微觀經濟學要解決的是資源配置問題,即生產什麼、如何生產和為誰生產的問題,以實現個體效益的最大化。宏觀經濟學則把資源配置作為既定的前提,研究社會范圍內的資源利用問題,以實現社會福利的最大化。
(3)研究方法不同。微觀經濟學的研究方法是個量分析,即研究經濟變數的單項數值如何決定。而宏觀經濟學的研究方法則是總量分析,即對能夠反映整個經濟運行情況的經濟變數的決定、變動及其相互關系進行分析。
這些總量包括兩類,一類是個量的總和,另一類是平均量。因此,宏觀經濟學又稱為總量經濟學。
(4)基本假設不同。

Ⅲ 關於微觀經濟學無差異曲線的問題

首先需要回顧一下定義,
無差異曲線:使消費者處於同一個效用下的所有消費組合的集合。換句話說,對於一條無差異曲線而言,上面的每一個點對於消費者來說帶來的效用都是一樣的,是「沒有差異的」。如果給出了消費者效用函數,給定一個效用水平,形象地來看,我們可以通過描點的方式把這些點在坐標圖中一個一個找出來,它們共同構成了一條無差異曲線。

通過上面的定義我們可以知道,效用函數決定了無差異曲線的形狀。無差異曲線其實類似於等高線,等高線是在二維平面上描繪具有相同高度的空間中的點對應到地表上的情況,無差異曲線則是在二維平面上描繪具有相同效用值的消費組合。(當然這里我們把問題簡化為只有兩種消費品的情況,也就是書上常見的例子。)

那麼為什麼凹的效用函數會導致凸的無差異曲線呢,我用低維空間的例子來說明。
簡單地講什麼叫凹函數和凸函數:想像一個函數曲線,如果在函數上任意兩點之間連接一條直線,倘若這條直線完全處於兩個端點之間的函數曲線的下方,那麼這樣的函數就叫做凹函數。反過來看,如果這條直線完全處於函數曲線的上方,那麼這樣的函數就叫做凸函數。(注意這是國際標準定義,和國內的高數教材上的定義不一樣。)
凹函數的具體例子:比如一個倒扣的碗,假如函數形狀和碗壁一樣,任意連接碗壁上的兩點,所得的直線一定在碗的內部,也就是在兩點之間的函數曲面下方,那麼這是一個凹函數。
凸函數的具體例子:一個正常擺放的碗,任意連接碗壁上的兩點,所得的直線一定在兩點間函數曲線的上方,那麼這是一個凸函數。或者教科書上常見的無差異曲線,顯然也是凸函數。

為什麼凹的效用函數決定了凸的無差異曲線呢?
回憶無差異曲線和效用函數之間的關系,大致可以想像出來。如果效用函數像倒扣的碗一樣,是一個凹函數,當然不能是整個碗,只能是豎著劈開一刀剩餘一半的碗的形狀(因為效用函數是非遞減的)。那麼上面所有高度相等的點的連線所對應的桌面上的位置,是不是就像地圖上的等高線一樣?如果給出了(0,0)原點,它們一定是凸向原點的。這種凸向原點的形狀不正就是二維平面的凸函數的形狀么。所以,通過這個簡陋的對比,應該會發現凹的效用函數決定凸的無差異曲線的原因了。

這個結論在數學上有非常嚴格的證明,而且也並不局限於三維空間,也就是說在有多種消費品的效用函數情況下,結論也是成立的。

至於另外一個問題,不是嚴格的凹或者不是嚴格的凸,形象地想像,就是函數曲線上出現了一段直線,連接這段直線上的兩點得到的直線就在函數曲線上,既不在函數的上方也不在函數的下方,所以這時候函數就不是嚴格的凹或者嚴格的凸了。那為什麼一階條件有多個解呢?因為我們的一階條件一般不都是函數的一階導數等於0(或者某個常數)么?由於直線上的倒數處處相等,就會出現一旦有最優解(也就是滿足一階條件的點)在這段直線上,那麼其它直線上的點也是最優解,因為它們導數相同。

Ⅳ 微觀經濟學dmpl什麼含義

60小時由Q=-0.01L3+L2+36L,可知MPL=-0.03L2+2L+36,又知P=0.1,W=4.80,根據VMP=P·MPL=W,可得:-0.003L2+0.2L+3.6=4.8解得:,或,L=60(捨去L=20/3,因為,此時dMPL/dL>0)最優回解為L=60。即:廠商每天要答僱用60小時的勞動才能得到最大

Ⅳ 微觀經濟學的問題~大家幫幫忙~要有解答過程~

價格彈性=-(dQ/Q)/(dp/p)=-1,期中Q為數量,p為價格
假設原來的價格為p0,則現在總支出=廠商銷售收入回=p'*Q'=2p0*Q'
而-((Q'-Q0)/Q0)/((p'-p0)/p0)=-1,所以(Q'-Q)/Q=1,Q'=2Q
這樣的答話支出變為4p0Q0,那麼應該是4倍,所以我覺得你這個題目是錯的,並且需求彈性一般是正值,不是負值
效用論那章還沒學不知道學好了再說吧

Ⅵ 關於微觀經濟學中的拉格朗日函數

先說用法吧,拉格朗日乘子法是用來求有限制的下最優解的,這里限制條件就是制約函數,求得就是在滿足g(X)=b時f(X)的最值。

下面說具體內容,舉個栗子比較容易講:

假設f(X)是效用函數,g(X)=b是成本約束,為了簡便X=x好了(只有一個約束),另外假設x的價格為p,後面會用到。

那等式L=f(x)+λ[b-g(x)]的意義就是如何在花光b那麼多預算的時候讓f(x)最大,答案顯而易見就是當b=g(x)時所有預算花光,剁手剁得很歡快。這時λ就是收入的邊際效用,也就是b每增加1各單位,效用就會增加λ那麼多。證明如下:

對L求x和λ的一階偏導,得到:

1.dL/dx=f'(x)+λg'(x)=0

2. dL/dλ=b-g(x)=0

第2個等式就是制約條件,意思就是預算被花光(因為完整的拉格朗日乘子法是允許不花光的)。

等式1變形得

3. λ=f'(x)/g'(x)

λ的定義就出來了,也就是當b每增加1個單位,g'(x)=1/p,就是花在x上的錢多了1,同時買了1/p那麼多的x,這時λ=f'(x)/p,就是1單位收入帶來的額外效用。

這時因為X是一元的所以最值不用另外求,就是當x=g^(-1)[b]時f(x)最大。

現在變成二元的,X=(x,y),g(.)依舊是成本,f(.)還是效用,但這時λ還是一樣的意義,只不過一階偏導變成了3個:

dL/dx=0

dL/dy=0

dL/dλ=0

三元一次方程組解出唯一解的話就是最優了。

當X上升為n元時,也就意味著要同時考慮n個條件,就像是同時用b購買有n種商品,要求效用的最優解。這時唯一的不同只是方程組的未知數變多了,解法還是一樣的。

為勢能。

在分析力學里,假設已知一個系統的拉格朗日函數,則可以將拉格朗日量直接代入拉格朗日方程,稍加運算,即可求得此系統的運動方程。

分析力學方面

在分析力學里,一個動力系統的拉格朗日量(英語:Lagrangian),又稱為拉格朗日函數,是描述整個物理系統的動力狀態的函數,對於一般經典物理系統,通常定義為動能減去勢能。

力學方面

在力學繫上只有保守力的作用,則力學系及其運動條件就完全可以用拉格朗日函數表示出來。這里說的運動條件是指系統所受的主動力和約束。因此,給定了拉氏函數的明顯形式就等於給出了一個確定的力學系。拉氏函數是力學系的特性函數。

微觀經濟學的歷史淵源可追溯到亞當·斯密的《國富論》,阿爾弗雷德·馬歇爾的《經濟學原理》。20世紀30年代以後,英國的羅賓遜和美國的張伯倫在馬歇爾的均衡價格理論的基礎上,提出了廠商均衡理論。標志著微觀經濟學體系的最終確立它的體系主要包括:均衡價格理論,消費經濟學,生產力經濟學,廠商均衡理論和福利經濟學等。

微觀經濟學的發展,迄今為止大體上經歷了四個階段:

第一階段:17世紀中期到19世紀中期,是早期微觀經濟學階段,或者說是微觀經濟學的萌芽階段。

第二階段:19世紀晚期到20世紀初葉,是新古典經濟學階段,也是微觀經濟學的奠定階段。

第三階段:20世紀30年代到60年代,是微觀經濟學的完成階段。

第四階段:20世紀60年代至今,是微觀經濟學的進一步發展、擴充和演變階段。

通觀微觀經濟學的發展過程與全部理論,始終圍繞著價格這一核心問題進行分析,所以微觀經濟學在很多場合又被稱為「價格理論及其應用」。

Ⅶ 在微觀經濟學中mb=mc和mb/p=mc/p得到的最優解有什麼區別

我認為它們的區別很大的,就可以理解

Ⅷ 求解微觀經濟學題。急!

上表中top 代表正面,bottom代表反面。括弧中第一個數字是b的報酬,第二個數字是a的報酬。熒光綠色的兩個格代表了a的最優解。藍色代表了b的最優解。

混合策略那什均衡解:

當a拋出正面時,b的最優策略是拋出正面;當a拋出反面時,b的最優策略是拋出反面。對應上表中藍色部分,即(正面,正面),(反面,反面)

當b拋出正面時,a的最優策略是拋出反面;當b拋出反面時,a的最優策略是拋出正面。對應上表中熒光綠色部分,即(正面,反面),(反面,正面)

希望對您有幫助。

Ⅸ 一道微觀經濟學問題

這個是類似公共地來悲劇的題目自

帕累托最優表示的是,沒有人能改進
社會有效率表示,社會邊際成本和社會邊際收益相等
兩個是兩碼事,比如一個人擁有所有財富,一個人一無所有也是帕累托最優的
但是一般不是社會有效率的分配

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