数理经济学solutions3
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《数理经济学》课程教学大纲一、课程的基本信息课程编号:09040060课程中文名称:数理经济学课程英文名称:Mathematical Economics课程性质:专业主干课考核方式:考查开课专业:金融学、经济学开课学期:4总学时:40(其中理论32学时,上机8学时)总学分: 2.5二、课程目的和任务数理经济学是经济学专业的重要课程之一,是一门融合了线性代数、数理统计和经济学的综合课程,它强调运用数学方法,主要是线性代数、数理统计方法来解决经济学中的一些原理问题。
通过数理经济学课程的学习,使学生能够运用多元经济分析方法,分析解决经济学中的基础原理问题,并具备基本的分析和解决实际经济问题的能力。
三、教学基本要求(含素质教育与创新能力培养的要求)1、对数理经济学的基本概念和核心思想的认识。
2、掌握简单的多元分析方法。
3、能够分析简单的多元消费者和生产者均衡问题。
4、了解动态分析方法。
5、掌握博弈论的基础知识。
6、能够运用简单的博弈论模型分析问题。
7、掌握一般均衡理论。
8、能够运用SPSS等统计分析软件解决实际经济问题四、教学内容与学时分配第一章绪论(2学时)数理经济学的概念、数理经济学的起源和发展、数理经济学的研究对象、研究方法。
第二章效用函数(6学时)效用函数的表达式、效用函数的假设条件、效用最大化模型;直接效用函数和间接效用函数的表达式及其特点;支出最小化模型;效用函数应用举例。
第三章需求函数(8学时)需求函数的计算方法、需求函数与效用函数的关系;希克斯需求函数、补偿需求函数;几种常见的效用函数和需求函数;价格变化对需求的影响,收入变化对需求的影响;斯拉茨基方程,需求函数的性质、需求弹性;需求函数应用举例;根据实际数据建立需求函数模型(上机)。
第四章生产函数(10学时)一种生产要素可变情况下的生产函数、若干种生产要素可变情况下的生产函数;生产要素的最佳组合,利润最大化模型、成本最小化模型;影子价格;产量变化对均衡的影响、规模收益;生产函数应用举例;根据实际数据建立某企业生产函数模型(上机);根据实际数据建立我国生产函数模型(上机)。
经济学分支介绍数理经济学经济学是一门研究人类社会生产、分配、交换和消费等方面的学科,随着科技的发展和社会需求的提高,经济学逐渐形成了许多分支,其中数理经济学是其中一种非常重要的分支之一。
数理经济学是将数学和统计学的思想、理论和方法应用于经济学研究的一种学科,主要使用数理模型来分析经济现象、解决经济问题。
数理经济学的研究对象包括但不限于个人、家庭、企业、市场、行业、国家和国际经济等方面。
数理经济学主要依赖于数学模型和统计模型来解释和预测经济现象和经济行为,因此,其理论和方法非常精密和准确。
下面我们将介绍数理经济学的几个重要分支。
1. 数理规划数理规划是一种将最优化方法应用于经济决策问题的学科,其主要目的是优化资源利用、提高效率、降低成本并实现最大回报。
数理规划主要使用的方法包括线性规划、非线性规划、整数规划等。
2. 博弈论博弈论是一种通过对多人决策的分析来描述和研究人类行为的学科,其中多人之间的互动和竞争是非常重要的研究对象。
博弈论主要通过建立博弈模型来分析和研究人类行为,其主要方法包括纳什均衡理论、信息博弈、演化博弈等。
3. 经济计量学经济计量学是一种将数理统计学方法应用于经济问题研究的学科,其主要目的是确定经济理论的有效性并为经济预测提供预测模型。
经济计量学主要使用的方法包括时间序列分析、回归分析、协整分析等。
4. 资源与环境经济学资源与环境经济学是一种研究人类活动对自然资源和环境的影响及其管理和政策解决方案的学科。
该领域主要研究环境污染、自然资源管理、可持续发展和生态经济等问题。
其主要方法包括环境评估、成本效益分析、环境税和贸易政策等。
5. 金融工程学金融工程学是将数学、计算机科学和金融理论结合起来研究金融市场和金融工具的学科。
其重点研究金融工具的设计、建模和风险管理等问题,其主要应用包括金融衍生品、风险管理、资产定价等。
综上所述,数理经济学是一种非常重要的经济学分支,其方法和理论在实际经济决策和管理中发挥着重要的作用。
数理经济学的方法与应用数理经济学作为经济学的一个重要分支,近年来得到了广泛的应用和发展。
本文将介绍数理经济学的基本概念和方法,并探讨其在现代经济中的应用和意义。
一、数理经济学的基本概念和方法数理经济学是以数学方法为主要工具,研究经济变量之间的相互关系和经济问题的学科。
它涉及的数学方法包括微积分、线性代数、概率论、统计等。
数理经济学的基本方法包括:1.均衡分析:均衡分析是数理经济学中最为常见的方法之一,它通过研究市场供需关系,寻找市场达到均衡状态时的条件和结果。
2.优化问题:优化问题是指通过数学方法,寻找最优化的解决方案。
在数理经济学中,优化问题通常涉及到资源配置、生产决策等问题。
3.统计推断:统计推断是数理经济学中常用的统计方法,它通过样本数据来推断总体特征,为经济决策提供依据。
4.动态优化:动态优化是数理经济学中较为复杂的方法,它考虑经济变量的动态变化,研究最优决策和资源配置问题。
二、数理经济学在现代经济中的应用和意义数理经济学在现代经济中得到了广泛的应用,具有重要的意义。
具体来说,数理经济学在以下几个方面发挥着重要作用:1.政策制定:数理经济学可以为政策制定者提供定量分析和预测工具,帮助他们制定更加科学合理的经济政策。
例如,利用数理方法可以分析财政政策对经济的影响,为政府制定财政政策提供依据。
2.风险管理:数理经济学可以为企业和金融机构提供风险管理和量化分析的工具和方法,帮助他们评估和管理风险,提高经营效率和市场竞争力。
3.国际贸易和投资:数理经济学可以为国际贸易和投资决策提供定量分析和预测工具,帮助企业更好地了解市场趋势和竞争格局,提高跨国经营的效率和收益。
4.金融市场和资产定价:数理经济学可以用于金融市场的分析和预测,帮助投资者和金融机构更好地理解市场动态和风险,制定合理的投资策略和资产配置方案。
三、结论数理经济学作为经济学的一个重要分支,在现代经济中得到了广泛的应用和发展。
它以数学方法为主要工具,研究经济变量之间的相互关系和经济问题,为政策制定、风险管理、国际贸易和投资、金融市场和资产定价等领域提供了重要的定量分析和预测工具。
山西省考研经济学专业数理经济学重点概念梳理经济学专业中的数理经济学概念梳理数理经济学(Mathematical Economics)是经济学的一个分支领域,它使用数学工具来建立经济学模型、解决经济学问题,并进行经济现象的量化分析。
在山西省考研经济学专业中,数理经济学是非常重要的一个专业课程。
本文将对数理经济学中的重点概念进行梳理,以帮助考生加深对这门课程的理解。
1. 序言数理经济学作为经济学的一个分支,其研究对象主要是社会经济现象。
它通过建立数学模型,运用代数、微积分、概率统计等数学方法,对经济系统的行为进行定量分析,从而预测和解释经济现象。
在学习数理经济学之前,我们需要了解一些基础概念,以便更好地理解后续的内容。
1.1. 数学工具数理经济学使用的数学工具主要包括代数、微积分和概率统计。
代数可以用来描述经济关系、方程和函数;微积分主要用于求解经济模型中的最优化问题;概率统计则用于分析经济现象中的随机变量以及推断统计结论等。
2. 优化问题在数理经济学中,经济主体的行为可以被看作是一个优化问题。
通过建立经济模型,我们可以将经济主体的决策问题转化为一个目标函数的最优化问题。
常见的经济优化问题包括消费者的效用最大化和厂商的利润最大化等。
2.1. 拉格朗日乘数法拉格朗日乘数法是解决含等式约束的最优化问题的常用方法。
在经济学中,我们经常遇到具有约束的最优化问题,而拉格朗日乘数法可以帮助我们找到约束条件下的最优解。
2.2. 动态规划动态规划是解决序列决策问题的一种有效方法。
在经济学中,许多问题都涉及到时间序列的决策,比如投资决策、资本积累等。
动态规划可以帮助我们建立递推方程,从而求解序列决策问题。
3. 广义函数和微分在数理经济学中,我们通常会遇到广义函数的概念。
广义函数是对函数的一种推广,它可以包含非数学意义的对象,比如分布函数等。
微分则是用来描述函数的变化率,从而帮助我们理解经济学中的边际效应和弹性等概念。
Ec2030:Mathematics for EconomistsHandout 6Harvard University 2January 2003Solutions to Problem Set 3Problem 1.Parts (a)-(h)are standard and are discussed carefully in the notes.At the steady state we have:f (k ∗)−c ∗=k ∗(1)Plugging this into the FOC gives us:=u (c ∗)−δV (k ∗)V (k ∗)=δ[V (k ∗)f (k ∗)](2)From the last equation we get f (k ∗)=1δ.This pins down k ∗.The Inadaconditions ensure that there exists some k ∗>0which satisfies this equation.Intuitively,the slope of f is infinite at 0and then converges to 0for k →∞.Therefore,it has to be 1δfor some k ∗between 0and ∞.When you linearize you have to very careful.Always linearize the original setof equations before you plug in the steady state condition k ∗=f (k ∗)−c ∗.Otherwise you get non-sensical results.Start with the first equation:0=u (c ∗)+u (c ∗)(c −c ∗)−δV (f (k ∗)−c ∗)−δV (f (k ∗)−c ∗)[f (k ∗)(k −k ∗)−(c −c ∗)](3)Now use the steady state conditions and set ∆c =c −c ∗and ∆k =k −k ∗:u (c ∗)∆c =δV (k ∗) 1δ∆k −∆c (4)The second equation gives us:V (k ∗)+V (k ∗)∆k =δ[V (f (k ∗)−c ∗)+V (f (k ∗)−c ∗)(f (k ∗)∆k −∆c )][f (k ∗)+f (k ∗)∆k ]](5)Ignoring second order terms and using the steady state conditions we get:V (k ∗)∆k=δV (k ∗)(1δ∆k −∆c )1δ+δV (k ∗)f (k ∗)∆k V (k ∗)∆k =V (k ∗)(1δ∆k −∆c )+u (c ∗)f (k ∗)∆k V (k ∗) ∆c −1−δδ∆k =u (c ∗)f (k ∗)∆k (6)We have to linear equations in ∆k and ∆c which both contain V (k ∗)aboutwhich we know nothing.But we can eliminate this expression by dividing oneequation through the other one:V (k ∗) ∆c −1−δδ∆k δV (k ∗) 1δ∆k −∆c=u (c ∗)f (k ∗)∆k u (c ∗)∆c (7)Ec2030Handout 6:Solutions to Problem Set 32Let’s set β=u (c ∗)f (k ∗)u (c ∗)which is a positive parameter:∆c −1−δδ∆k ∆k −δ∆c =β∆k ∆c (8)The easiest way to solve this equation is to realize that ∆c =γ∆k for some γwhich we have to find (this is the linearized solution):∆k ∆c ∆k −1−δδ ∆c ∆k ∆c −δ=β∆k ∆c γ−1−δδ1γ=β(9)This gives us a quadratic equation in γ:γ2−γ1−δδ=β−βδγγ2−γ 1−δδ−βδ =β(10)Solve this equation and get the linearization.The interesting root is the positive one (there is exactly one positive and one negative root):having more capital than in steady state means higher consumption.Therefore,we have:γ=1−δδ−βδ+ 1−δδ−βδ 2+4β2(11)Problem 2.Let S >0be a real number.Consider the problem:Maximize ni =1x i =x 1x 2..x nsubject to x 1+x 2+..+x n =S and x 1≥0,x 2≥0,..,x n ≥0.2(a)This is obvious -otherwise the maximized value would be 0and you can certainly always do better by setting x i =S n for example.2(b)We want to maximizeL =ni =1ln x i −λ n i =1x i −S (12)Ec2030Handout6:Solutions to Problem Set33 Note,that we maximize the log of the objective function instead of the objective function itself.This is possible because anything which maximizes the log max-imizes the original function as well.This is often very convenient when dealing with maximization of products.The FOC conditions are:1x i=λ(13)But this implies that all x i are identical and hence x i=Sn.2(c)The log-functions are concave and hence the objective function is concave as the sum of concave functions.The constraint is linear and hence convex.This shows that we have a concave programming problem which has a unique max.2(d)Take those numbers and define y i=x ini=1x isuch thatni=1y i=1.Wethen have:n i=1y i≤ni=11n=1n n(14)But this gives us:n i=1x i≤=(ni=1x i)nn n(15)Now take the n th root on both sides and we get the claim.Problem3.There was of course a mistake here-you can only minimize the problem instead of maximizing it:the objective function is a sum of parabolas which are opened to the top,i.e.are convex.So the sum is convex rather than concave.So let’s minimize the problem instead.To get back a concave maximization problem we maximize the negative of the objective function:L=2x1−x21−1−x22−λ[x1+x2]−µx21−4(16)Note that the constraints are convex so that we have a concave problem.There-fore,the KT conditions are sufficient in this case.The FOC are:2−2x1=λ+2µx1−2x2=λ(17) We now discuss the various comparative slackness cases.If both conditions bind then x1=2and x2=−2or x1=−2and x2=2.Only thefirst case works as thenλ=4>0.But thenµ<0which is impossible.Ec2030Handout6:Solutions to Problem Set34 If no condition binds thenλ=µ=0.Then x1=1and x2=0.But thisviolates x1+x2≤0.If thefirst condition only binds thenµ=0and x1+x2=0.This gives x1=12 and x2=−12such thatλ>0.Hence this is a solution.If the second condition only binds we getλ=0and x1=2or x1=−2.In both cases we getµ<0.Hence the unique solution to the problem is x1=12and x2=−12.Problem4.4(a)Consumers which face a two-part tariffchoose the optimal quantity q such thatθu(q)−qp(18) is maximized,i.e.p=u (q).Note,that they purchase more as prices are lower. Also note,that thefixed fee does not affect consumer behavior as long as they prefer buying some output to no output at all(the monopolist would never set the fee that high).The monopolist sets the fee at F=θu(q)−qp and thus extracts all the remaining consumer surplus from consumers.His total profit is therefore:π=θu(q)−qp+q(p−c)=θu(q)−qc(19) His profit is maximized if u (q)=c,i.e.p=c.He therefore prices at marginal cost.4(b)The monopolist would like to set a higherfixed cost to high-value con-sumers in order to extract more surplus from them.But if there is a second-hand market,high value consumers can buy units from low-value consumers and avoid the higherfixed cost.In fact,even low-value consumers can pool their purchases and therefore divide up thefixed cost.Effectively,the monopolist can only charge a standard price in this case.4(c)In this case the monopolist will not necessarily set prices to marginal cost. Instead he sets F i and p i to induce type i to buy from him.Both consumer types will do so if two conditions are fulfilled for them:(1)Each consumer does not want to imitate the other consumer and choose the bundle intended for him instead of the other consumer type.(2)Each consumer wants to buy his bundle instead of not buying at all.Thefirst condition is called the incentive com-patibility condition and the second one is the individual rationality condition. It will be easier to change variables.Instead of working withfixed costs and prices we assume that the monopolist offers a bundle(q i,T i)to both consumersEc2030Handout6:Solutions to Problem Set35 where T i=F i+p i q i is the total payment made by consumer type i.The four conditions can then be written as:θ1u(q1)−T1≥θ1u(q2)−T2θ2u(q2)−T2≥θ2u(q1)−T1θ1u(q1)−T1≥0θ2u(q2)−T2≥0(20)4(d)The monopolist maximizes his total profitsπ=T1+T2−(q1+q2)c subject to the four conditions above.This is a standard Kuhn-Tucker type problem.It’s concave and hence has a unique solution.Rather than work through all cases we take an informed guess.(a)The low type consumer is just indifferent between buying and not buying.(b)The high-type consumer is indifferent between buying his bundle and choosing the low-type bundle instead.Therefore we have:θ2u(q2)−T2=0θ1u(q2)−T2=θ1u(q1)−T1(21)This gives us T1=θ2u(q1)and T1=θ1u(q1)−(θ1−θ2)u(q2).Plugging this into the objective function gives us(we could also do constrained optimization with a Lagrangian but this is easier):π=θ1u(q1)−(θ1−θ2)u(q2)+θ2u(q2)−c(q1+q2)(22)The FOC become:θ1u (q1)=cθ2u (q2)−(θ1−θ2)u (q2)=c(23)From thefirst condition we see that q2is the same as in(a).Hence the monop-olist uses marginal cost pricing for the high type.However,the lower-type faces a higher price.4(e)Intuitively,the monopolist generates most surplus from the high-type consumers.He starts from a setup where he only sells to those consumers: he then prices at marginal cost and sets F to extract all surplus from them. However,no low-type consumer would buy.So he offers a new tarifffor those consumers with a lowerfixed cost but a higher price.He increases the price only for the low-type consumers because he wants to distort the decision of the high types as little as possible.Ec2030Handout6:Solutions to Problem Set36 Problem5.Thefirst function is concave.The second is quasi-concave be-cause it’s a monotonic transformation of a concave function.The other two are quasi-concave for positive values because they are monotonic transformations as well.。