Matemática para Economistas Curso 6

Documentos relacionados
FUNCIONES CONVEXAS. El concepto de convexidad es fundamental en el análisis y resolución de los problemas de optimización.

Microeconomía Superior I: Tema 2 (cont.)

U (x,y) = X α y β. Función de Utilidad Cobb-Douglas con α,β>0

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID MATEMÁTICAS PARA LA ECONOMÍA II PROBLEMAS (SOLUCIONES )

May 4, 2012 CAPÍTULO 5: OPTIMIZACIÓN

PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN CON RESTRICCIONES. PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN NO- LINEAL (NLP).

Métodos directos para resolver sistemas de ecuaciones lineales

Instituto Tecnológico Autónomo de México. Departamento de Matemáticas Cálculo Diferencial e Integral I (MAT14100) Lista de Ejercicios.

ƒ : {(1, 4), (2, 5), (3, 6), (4, 7)}.

1 SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES Y MATRICES

Inecuaciones con valor absoluto

!MATRICES INVERTIBLES

CAPITULO 4: OPTIMIZACIÓN

Coeficientes de aversión al riesgo

x = 0, la recta tangente a la gráfica de f (x)

ESTUDIO Y REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE FUNCIONES

Matrices 1 (Problemas). c

EJERCICIOS RESUELTOS DE REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE FUNCIONES REALES

BALEARES JUNIO 2004 MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II. Contesta de manera clara y razonada una de las dos opciones propuestas.

OPTIMIZACIÓN ESCALAR. María Jesús de la Fuente Aparicio Dpto. Ingeniería de Sistemas y Automática

Teoremas de Convergencia

UNIDAD Nº 1: DERIVACION E INTEGRACIÓN. APLICACIONES

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2012 MATEMÁTICAS II TEMA 4: FUNCIONES

Espacios conexos. Capítulo Conexidad

MAT2715 VARIABLE COMPLEJA II Ayudantia 5 Rodrigo Vargas. g(z) e u(z) 1. u(z) a log z + b

Universidad Diego Portales Facultad de Economía y Empresa

TEMA 8.- NORMAS DE MATRICES Y

DERIVADAS. Para hallar la pendiente de una curva en algún punto hacemos uso de la recta tangente de una curva en un punto.

MÉTODOS MATEMÁTICOS DE LA ECONOMÍA

Identificación de inecuaciones lineales en los números reales

La Teoría del Consumidor: Incertidumbre

MENORES, COFACTORES Y DETERMINANTES

Coordinación de Matemática I (MAT021) 1 er Semestre de 2013 Semana 7: Lunes 22 - Viernes 27 de Abril. Contenidos

I. E. S. ATENEA. SAN SEBASTIÁN DE LOS REYES EXAMEN GLOBAL. PRIMERA EVALUACIÓN. ANÁLISIS

Boletín de ejercicios 3

Funciones de Clase C 1

Problemas de limites, continuidad y derivabilidad. Calcula los siguientes límites de funciones racionales, irracionales y exponenciales

Problemas de Espacios Vectoriales

TEMA 1. MATRICES, DETERMINANTES Y APLICACIÓN DE LOS DETERMINANTES. CONCEPTO DE MATRIZ. LA MATRIZ COMO EXPRESIÓN DE TABLAS Y GRAFOS.

Funciones convexas Definición de función convexa. Tema 10

Álgebra Lineal VII: Independencia Lineal.

PRÁCTICA 3. , se pide:

Límites de funciones de varias variables.

Tema 10 Aplicaciones de la derivada Matemáticas II 2º Bachillerato 1. ( x) 2x x. Hay dos puntos: (1, 2) y (1, 2)

Aversión al riesgo, equivalente cierto y precios de reserva

MAT web:

PLANIFICACIÓN ANUAL NM3 TERCERO MEDIO

Dos matrices son iguales cuando tienen la misma dimensión y los elementos que ocupan el mismo lugar en ambas son iguales

CONTINUIDAD DE FUNCIONES. SECCIONES A. Definición de función continua. B. Propiedades de las funciones continuas. C. Ejercicios propuestos.

Sistemas lineales con parámetros

Sucesiones Introducción

TEMA 5. FUNCIONES DERIVABLES. TEOREMA DE TAYLOR

2 4. c d. Se verifica: a + 2b = 1

APLICACIONES DE LAS DERIVADAS

IIC2213. IIC2213 Teorías 1 / 42

Generación de Variables Aleatorias. UCR ECCI CI-1453 Investigación de Operaciones Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides

Ejercicios Resueltos de Derivadas y sus aplicaciones:

Investigación Operacional I EII 445

Algebra lineal y conjuntos convexos

OPTIMIZACIÓN VECTORIAL

Definición: Se llama variable aleatoria a toda función X que asigna a c/u de los elementos del espacio muestral S, un número Real X(s).

Funciones reales de variable real

2. SEÑALES Y SISTEMAS DISCRETOS EN EL TIEMPO. Una señal puede ser definida como una portadora física de información. Por ejemplo,

Ejercicios Resueltos de Cálculo III.

Teorema del valor medio

Capítulo 3: APLICACIONES DE LAS DERIVADAS

Estructuras Algebraicas

Métodos Estadísticos de la Ingeniería Tema 7: Momentos de Variables Aleatorias Grupo B

RESUMEN DE TEORIA. Primera Parte: Series y Sucesiones

REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN.. Se pide: x

Matriz sobre K = R o C de dimensión m n

PROBLEMAS RESUELTOS SELECTIVIDAD ANDALUCÍA 2015 MATEMÁTICAS II TEMA 4: FUNCIONES

TEMA2. SUCESIONES DE NÚMEROS REALES Y COMPLEJOS

TEMA 6 INICIACIÓN AL CÁLCULO DIFERENCIAL

Sistemas de ecuaciones lineales

Análisis Matemático I: La integral de Riemann

Variables aleatorias

Determinar si las siguientes relaciones satisfacen cada una de las siguientes propiedades: completa, transitiva y re exiva

8.4. CRITERIO DE ESTABILIDAD POR EL METODO DIRECTO DE LIAPUNOV

Semana 2 [1/24] Derivadas. August 16, Derivadas

Tabla de Derivadas. Función Derivada Función Derivada. f (x) n+1. f (x) y = f (x) y = ln x. y = cotg f (x) y = ( 1 cotg 2 f (x)) f (x) = f (x)

Ejercicios resueltos de microeconomía avanzada

Álgebra Lineal, Ejercicios

Límite superior y límite inferior de una sucesión

PROGRAMA INSTRUCCIONAL ALGEBRA LINEAL

Esta expresión polinómica puede expresarse como una expresión matricial de la forma; a 11 a 12 a 1n x 1 x 2 q(x 1, x 2,, x n ) = (x 1, x 2,, x n )

TEMA 12 INICIACIÓN AL CÁLCULO DE DERIVADAS. APLICACIONES

Matrices y sistemas de ecuaciones lineales

1 NOCIONES BÁSICAS SOBRE CONJUNTOS. SÍMBOLOS.

Funciones 1. D = Dom ( f ) = x R / f(x) R. Recuerda como determinabas los dominios de algunas funciones: x x

Se llama adjunto de un elemento de una matriz A, al número resultante de multiplicar por el determinante de la matriz complementaria

VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS

Superficies cuádricas

Transformaciones lineales y matrices

IES Fco Ayala de Granada Septiembre de 2011 (Modelo 5) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna

f(x) f(x 0 ) = L IR h 0 = 0 = f (x 0 ); con lo que f (x) = 0 para todo x IR. (x x = lím x + x 0 = 2x 0 = f (x 0 ), y f (x) = 2x en IR.

Órdenes de la convergencia de sucesiones. Condiciones de la convergencia lineal y cuadrática del método de iteración simple

ECUACIONES EN DERIVADAS PARCIALES Tópicos previos

1. Convergencia en medida

Matrices, determinantes, sistemas de ecuaciones lineales.

Transcripción:

Matemática para Economistas Curso 6 Práctica 6: Funciones cóncavas y cuasicóncavas Ejercicio Considere las funciones f: siguientes: (a) f ( ) = ( ) + ( ) 4 4 (b) f ( ) = ( ) + ( ) + ( ) (c) f ( ) = ( ) (d) ( ) (e) f ( ) f = + + 5 = (f) f ( ) = ( ) /4 /4 /8 (g) f ( ) = ( ) ( ) (h) f ( ) = + { = : > 0 > 0 4 4 (i) f ( ) = ( ) + ( ) (j) f ( n) = ln( a + + an n) siendo ( a an n) (k) f ( ) = + + + > 0 Clasifíquelas entre las siguientes clases: cóncavas (conveas) estrictamente cóncavas (estrictamente conveas) o ninguna de las anteriores. (a) Estrictamente convea (b) Convea (c) Ninguna (d) Ninguna (e) Cóncava (f) Estrictamente cóncava (g) Estrictamente cóncava (h) Cóncava y convea (i) Convea (j) Cóncava. (k) Convea. Ejercicio Dada las funciones f: siguientes: f = e (a) ( ) (b) f ( ) = e ( ) (c) f ( ) = { + = : 0 0 4 = + + (d) f ( ) 5 ( ) (e) ( ) e f = + + 5 (f) f ( ) = ln( )

(g) f ( ) = (h) f ( ) (i) f ( ) A k e donde k > 0 A es una matriz definida positiva y = = n = Clasifíquelas entre las siguientes clases: estrictamente cuasicóncavas (estrictamente cuasiconvea) y cuasicóncavas (cuasiconveas). Justifique. (a) No pertenece a ninguna de las clases (b) Cuasicóncava estricta (c) Cuasicóncava estricta (d) Cuasiconvea (e) Cuasicóncava estricta (f) Cuasiconvea (g) Cuasiconvea estricta (h) Cuasicóncava y cuasiconvea (i) Cuasiconvea estricta. Ejercicio Interprete geométricamente los resultados en los casos (a) (b) (c) e (i) del punto anterior. Ejercicio 4 (Función Cobb-Douglas) Sea la función u: definida por: ( ) ( ) ( ) u = siendo > 0 > 0 y definida sobre el conjunto (a) Determine valores para cóncava. Justifique. (b) Para qué valores de. y tal que la función sea: estrictamente cóncava y la función es estrictamente cuasicóncava? Justifique. (c) Clasifique la función que se obtiene luego de aplicar la transformación monótona h : = ln u. ( ) ( ) (a) Estrictamente cóncava si + < cóncava si + y cuasicóncava estricta siempre. Ejercicio 5 Dada la función u: : ( y) ( y) u = + > 0 > 0 y ( ) { + = : 0 0 Clasifíquela entre las clases de funciones que siguen: (cuasi) cóncavas estrictamente (cuasi) cóncavas (cuasi) conveas estrictamente (cuasi) conveas ó ninguna las anteriores. Justifique. Respuesta: Cóncava y por lo tanto también cuasicóncava. Ejercicio 6 Clasifique las siguientes funciones de utilidad: (a) (Función de aversión relativa al riesgo constante CRRA): ( c c ) u δ ( c ) ( c ) δ = + δ δ = 0< < y δ > 0

(b) Calcule el límite de la función anterior cuando δ y verifique que es igual a: ( c c ) ( c ) ( c ) u = ln + ln = y 0< < (c) (Funciones de aversión absoluta al riesgo constante CARA): ( c c ) γ ( c γ) γ ( c γ) u = ep ep = 0< < y γ > 0 a a 0 < < y a > 0 (d) u ( c c ) = c ( c ) + c ( c ) (e) u ( c c c ) 0 t= 0 ( c ) δ t t = δ 0 < < y δ > 0 + (f) (Función de elasticidad de sustitución constante CES-): ( ) ( ) y = + y u ρ ρ ρ = > 0 > 0 ρ < (g) ( c l) = u( c) v( l) ( ) siendo: u() estrictamente cóncava y ( ) { cl c l = : > 0 0< v l estrictamente convea. (h) (Función de Leontief) u ( ) = min { (i) u ( ) = a + b = a> 0 b> 0 Ejercicio 7 (Mínimos cuadrados ordinarios) Demuestre que la función definida por: J: ( ab) = ( y ) i a b i es convea en ( ) J n i= ab. Ejercicio 8 Demuestre que f: (sugerencia: utilizar la desigualdad triangular). f := n definida por ( ) es convea. Ejercicio 9 (Desigualdad de Jensen) Sea u: ( ) una función diferenciable y estrictamente cóncava. Demostrar que si es una variable aleatoria con esperanza = p + q se verifica la siguiente desigualdad: finita ( ) E a b Interprete geométricamente. ( ( ) ) > E( u( ) ) u E

Si u es una función de utilidad y el consumo interprete económicamente la desigualdad. Cómo cambia la desigualdad anterior si u es convea? Interprete. Ejercicio 0 Sea u ( ) define implícitamente a φ ( ) u ( ) ( ) es convea. φ C. Suponga que la ecuación ( ) una función u = u = como función C de. Demuestre que si es cuasicóncava y estrictamente creciente en su segunda variable entonces Propiedades de la función valor Ejercicio Considere el siguiente problema de maimización de la utilidad: ( y ) v p p m = y s.a: p + py y = m y Demuestre que la función v ( p py m ) es cuasiconvea en las variables ( y ) Interprete geométricamente. Respuesta: Probar que el conjunto de pares ( y ) v ( p py m) = ( m 4 p py) a ( a ) es un conjunto conveo. Ejercicio Pruebe que la función valor C ( wrya ) del problema: C ( ) Min K L Respuesta: C ( wry ) wry = wl + r Ks.a: y L K = wr y. = es cóncava en ( ) wr. p p. p p tal que Condiciones suficientes en programación no-lineal Ejercicio Considere el siguiente problema: ( y ) + y + y 4 y (a) Verifique que el punto ( ) = ( ) y satisface las condiciones de Kuhn-ucker. (b) Puede utilizar el teorema de programación cuasicóncava para asegurar que el punto ( ) es solución del problema? Ejercicio 4 Considere el siguiente problema de maimización de la utilidad: ( ) ( ) 0< < 4

p + p m (a) Suponga que eiste un punto que verifica las condiciones de Kuhn-ucker Ejercicio 5 Se modifica la respuesta en el punto anterior si la función objetivo viene dada por u ( ) ( ) ( ) restante. = con > 0 > 0 y se mantiene igual todo lo Ejercicio 6 Considere el problema de una firma que determina sus demandas de factores a partir del problema de maimizar beneficios: KL K 4 p K L w L r K (a) Suponga que eiste un punto que verifica las condiciones de Kuhn-ucker Ejercicio 7 Considere el mismo problema del ejercicio anterior pero con una función que ehibe rendimientos crecientes a escala: KL K p K L w L r K + > (a) Suponga que eiste un punto que verifica las condiciones de Kuhn-ucker Ejercicio 8 Considere ahora el problema de minimización de costos: Min wl + rk ( wr ) 0 KL K L y + > K (a) Si eiste un punto que verifica las condiciones de Kuhn-ucker es solución del problema? 5