包絡線 • 「ほうらくせん」と読む。包括線や包路線では ない • 一連の曲線の一番外側を覆う曲線 f x, t x0 f x, t x1 g x x0 x1 f x, t x:変数、t:パラメータ g x :各 x ごとの f x, t の最小値 g x mint f x, t g x mint f x, t t x 各xごとに最小値を与えるt g x f x, t x f x , t 各関数がすべて微分可能として、xに ついて微分 f x, t x f x, t x g ' x t ' x x t f x, t x f x, t x g ' x t ' x x t 最小化の必要条件 f x, t x t g ' x 0 f x, t x x g ' x f x, t x x f x, t x0 f x, t x1 右図になる 傾きが等しい g x 包絡線 x0 x1 包絡線定理について • • • • 毎回制約を微分するなどすれば出る 重要な応用がある ラグランジュ乗数の意味 シェファードの補題、ホテリングの補題、Roy の法則(中級ミクロ経済学の主要命題) 制約を含むときの包絡線定理 max f x1,..., xn , t st g1 x1 ,..., xn , t 0 ..... g m x1 ,..., xn , t 0 各制約がパラメータtに依存しているとする。 行儀がよくて、各tに対して、ラグランジュ乗数法で一意の解 x1 *t ,..., xn *t , 1 * t ,..., m * t が存在し、微分可能だとする。 x1 *t ,..., xn *t , 1 * t ,..., m * t をラグランジュアンに代入すると L x1 * t ,..., xn * t ; 1 * t ,..., m * t , t f x1 * t ,..., xn * t , t 1 * t g1 x1 * t ,..., xn * t , t .... m * t g m x1 * t ,..., xn * t , t 微分すると、合成関数微分でパスに注意すると次のスライド dL x1 * t ,..., xn * t ; 1 * t ,..., m * t , t dt f x1 * t ,..., xn * t , t 1 * t g1 x1 * t ,..., xn * t , t t g m x1 * t ,..., xn * t , t .... m * t t 結局ここが残 る t f x1 * t ,..., xn * t , t g1 x1 * t ,..., xn * t , t 1 * t x1 x1 g m x1 * t ,..., xn * t , t dx1 * t .... m * t x1 dt ... f x1 * t ,..., xn * t , t g1 x1 * t ,..., xn * t , t 1 * t xn xn g m x1 * t ,..., xn * t , t dxn * t .... m * t xn dt d * t d * t 1 g1 x1 * t ,..., xn * t , t .... m g m x1 * t ,..., xn * t , t dt dt ラグランジュ乗 数法により0 制約により0 dL x1 * t ,..., xn * t ; 1 * t ,..., m * t , t dt f x1 * t ,..., xn * t , t 1 * t g1 x1 * t ,..., xn * t , t t g m x1 * t ,..., xn * t , t .... m * t t t と L x1 * t ,..., xn * t ; 1 * t ,..., m * t , t f x1 * t ,..., xn * t , t 1 * t g1 x1 * t ,..., xn * t , t .... m * t g m x1 * t ,..., xn * t 制約により0 f x1 * t ,..., xn * t , t から次のスライドの式が成立する df x1 * t ,..., xn * t , t dt f x1 * t ,..., xn * t , t dL x1 * t ,..., xn * t ; 1 * t ,..., m * t 1 * t dt g1 x1 * t ,..., xn * t , t t g m x1 * t ,..., xn * t , t .... m * t t t 限界的なパラメータの変化が、目的関数の変化に与え る影響 x1 *t ,..., xn *t , 1 * t ,..., m * t の変化を通じた間接的な効果が無視できる。 制約のないときと制約にパラメータが入らないときは df x1 * t ,..., xn * t , t dt f x1 * t ,..., xn * t , t 経済学的に有用 t 制約のないときと制約にパラメータが入らないとき df x1 * t ,..., xn * t , t dt f x1 * t ,..., xn * t , t t 積分する f x1 * t1 ,..., xn * t1 , t1 f x1 * t0 ,..., xn * t0 , t0 t1 f x1 * t ,..., xn * t , t t0 t dt ミルグロムのオークションの本で繰り返し使われる パラメータが複数のとき t1 ,..., t p ti f x1*,..., xn *, t1 ,..., t p ti .... m * 1 * g1 x1 *..., xn *, t1,..., t p g m x1*,..., xn *, t1 ,..., t p ti ti 制約のないときと制約にパラメータが入らないとき t1 ,..., t p ti f x1*,..., xn *, t1 ,..., t p ti ラグランジュ乗数の意味 max f x1,..., xn st g1 x1 ,..., xn 0, ..... の代わりに max f x1,..., xn g m x1 ,..., xn 0 st g1 x1 ,..., xn T1 , ..... を考える g m x1 ,..., xn Tm max f x1,..., xn st g1 x1 ,..., xn T1 , ..... ラグランジュアン g m x1 ,..., xn Tm L x1 ,..., xn ; 1 ,..., m ; T1 ,..., Tm f x1 ,..., xn 1 g1 x1 ,..., xn T1 .... m g m x1 ,..., xn Tm L x1 ,..., xn ; 1 ,..., m ; T1 ,..., Tm f x1 ,..., xn 1 g1 x1 ,..., xn T1 .... m g m x1 ,..., xn Tm 包絡線定理を用いてT1 について、微分する df x1 ,..., xn dL x1 ,..., xn ; 1 ,..., m ; T1 ,..., Tm dT1 dT1 L x1 ,..., xn ; 1 ,..., m T1 m g m x1 ,..., xn Tm f x1 ,..., xn 1 g1 x1 ,..., xn T1 .... T1 T1 T1 1 各ラグランジュ乗数は、制約が限界的に変化 したとき、目的関数が、限界的に如何に変化 するかを示す 例 所得の限界効用とロワのルール 家計問題 max u x1,..., xn st p1 x1 .... pn xn I ラグランジュアン L u x1,..., xn p1x1 .... pn xn I 行儀がよければ、 x1 ,..., xn で微分した式と予算制約から 最大値を与える一意の x1 ,..., xn , がある。 最大値を与える一意の p1 ,..., pn , I x1 ,..., xn , がある。 が決まると決まる(変化すると変化する) x1 p1,..., pn , I ,..., xn p1,..., pn , I 需要関数 効用関数に代入 v p1 ,..., pn , I u x1 p1 ,..., pn , I ,..., xn p1 ,..., pn , I 間接効用関数 L u x1,..., xn p1x1 .... pn xn I 包絡線定理を用いてIについて、微分する v p1 ,..., pn , I du x1 p1 ,..., pn , I ,..., xn p1 ,..., pn , I I dI u x1 ,..., xn p1 x1 .... pn xn I I ラグランジュ乗数の意味と同じ計算 予算制約のラグランジュ乗数は、所得の限界効用 L u x1,..., xn p1x1 .... pn xn I 包絡線定理を用いてp1について、微分する v p1 ,..., pn , I du x1 p1 ,..., pn , I ,..., xn p1 ,..., pn , I p1 dp1 L u x1 ,..., xn p1 x1 .... pn xn I p1 p1 x1 v p1 ,..., pn , I I x1 p1 ,..., pn , I v p1 ,..., pn , I p1 v p1 ,..., pn , I I v p1 ,..., pn , I x1 p1 v p1 ,..., pn , I p1 ロワのルール ロワのルールの意味 v p1 ,..., pn , I pi xi p1 ,..., pn , I , i 1,..., n v p1 ,..., pn , I I • 一本しかない間接効用関数が n個の需要関数の情報をすべて含んでいる 間接効用関数は選好に関する情報をすべて含 んでいる 家計の双対問題 2財のと き max x1 ,x2 u x1, x2 s.t. p1x1 p2 x2 I 主問題 予算制約の下での効用の最大化 双対問題 min x1 , x2 p1 x1 p2 x2 s.t. u x1, x2 u 一定の効用を 確保する と き の最小所得 I I' A H B max x1 ,x2 u x1, x2 s.t. p1x1 p2 x2 I min x1 , x2 p1 x1 p2 x2 s.t. u x1, x2 u 一般の場合の双対問題 max x1 , x2 ,...., p1 x1 .... pn xn s.t. u x1,..., xn u 解は補償需要関数 xi Di p1 ,...., pn , u , i 1,..., n 最小値は支出関数 Ei p1 ,...., pn , u p1 D1 p1 ,...., pn , u ... pn D n p1 ,...., pn , u シェファードの補題 Ei p1 ,...., pn , u p1 D1 p1 ,...., pn , u ... pn D n p1 ,...., pn , u 制約 u x1 ,..., xn u にp1,...., pnが入っ ていない 包絡線定理を用いてp1について、微分する Ei p1 ,...., pn , u pi D i p ,...., p , u 1 n タバコを100本吸っている人の支出は効用を確保し ようとするときタバコが1円高くなると100円多くなる スルツキー方程式の導出 行儀がいいと 、 需要=補償需要 Di p1 ,...., pn , u Di p1 ,..., pn , Ei p1,...., pn , u D i p1 ,...., pn , u p jで微分 p j Di p1 ,..., pn , Ei p1 ,...., pn , u p j D p ,..., p , E p ,...., p , u E p ,...., p , u i 1 n i 1 n i 1 I n p j シェ フ ァ ード の補題 Di p1 ,..., pn , Ei p1 ,...., pn , u p j D p ,..., p , E p ,...., p , u D i 1 n i I 1 n j p ,...., p , u 1 n スルツキー方程式の導出(続き) Di p1 ,...., pn , u p j D p ,..., p , E p ,...., p , u D p ,..., p , E p ,...., p , u D i 1 n i 1 n i p j 1 n i n I 移項 Di D i Di Dj p j p j I 1 所得効果 代替効果 j p ,...., p , u 1 n Di 0 : 正常財 I Di 0 : 劣等財 I Di 0 : 代替財 p j Di 0 : 補完財 p j 代替効果の対称性 D i p1 ,...., pn , u p j Ei p1 ,...., pn , u p j pi 2 Ei p1 ,...., pn , u Ei p1 ,...., pn , u pi p j pi シェファードの補題 pi p j D j p1 ,...., pn , u ヤングの定理 シェファードの補題 費用関数 2 要素の例 K : 資本投入 L : 労働投入 y F K , L : 生産関数 rK wL s.t y F K , L 解は投入関数K y, r, w , L y, r, w 最小値は費用関数 C y , r, w rK y , r , w wL y , r , w シェファードの補題 C y, r, w rK y, r, w wL y, r, w 制約 y F K , L に r, wが入っ ていない 包絡線定理を用いてr,wについて、微分する C y, r, w C y, r, w K y , r, w , L y , r, w r w 一般の場合の費用関数 y1, y2 ,..., ym : 産出ベク ト ル x1, x2 ,..., xn : 投入ベク ト ル 費用q1x1 q2 x2 ... qn xnを技術制約の下で最小化 解は投入関数 x1 y1 , y2 ,..., ym , q1 , q2 ,..., qn ,..., xn y1, y2 ,..., ym , q1, q2 ,..., qn 最小値は費用関数 C y1 , y2 ,..., ym , q1 , q2 ,..., qn q1 x1 y1 , y2 ,..., ym , q1 , q2 ,..., qn ... qn xn y1 , y2 ,..., ym , q1 , q2 ,..., qn 一般の場合のシェファード補題 最小値は費用関数 C y1 , y2 ,..., ym , q1 , q2 ,..., qn q1 x1 y1 , y2 ,..., ym , q1 , q2 ,..., qn ... qn xn y1 , y2 ,..., ym , q1 , q2 ,..., qn 技術制約に投入価格q1, q2 ,..., qnが入っていない 包絡線定理を用いてqiについて、微分する C y1, y2 ,..., ym , q1, q2 ,..., qn xi y1, y2 ,..., ym , q1, q2 ,..., qn qi シェファード補題の意味 C y1, y2 ,..., ym , q1, q2 ,..., qn xi y1, y2 ,..., ym , q1, q2 ,..., qn qi • 生産にガソリンを10000リットル使うとき、ガソ リンがリットルあたり1円あがると費用が 10000円弱上がる 費用関数が技術に関する情報をすべて含んで いることを意味する 一般の利潤最大化問題 p1, p2 ,..., pm : 産出価格ベク ト ルq1, q2 ,..., qn : 投入価格ベク ト ル y1, y2 ,..., ym : 産出ベク ト ル q1, q2 ,..., qn : 投入ベク ト ル p1 y1 p2 y ... pm ym q1x1 ... qn xn : 利潤 net putで表す zi yi : 産出 zi xi : 投入 p1z1 p2 z2 ... pr zr : 利潤 一般の利潤最大化問題(続き) p1z1 p2 z2 ... pr zr : 利潤 利潤を 技術的制約の下で最大化 解は産出の供給関数と 投入の需要関数 z1 p1 , p2 ,..., pm , z2 p1 , p2 ,..., pm ,..., zr p1 , p2 ,..., pm 最大値は利潤関数 p1 , p2 ,..., pm p1 z1 p1 , p2 ,..., pm z2 p1 , p2 ,..., pm ... pr zr p1 , p2 ,..., pm ホテリングの補題 最大値は利潤関数 p1 , p2 ,..., pm p1 z1 p1 , p2 ,..., pm p2 z2 p1 , p2 ,..., pm ... pr zr p1 , p2 ,..., pm 技術制約に価格p1, p2 ,..., pnが入っていない 包絡線定理を用いてpiについて、微分する p1, p2 ,..., pm zi p1, p2 ,..., pm , i 1,..., r pi 利潤関数生産技術についての情報をすべて 含んでいる 一般的なCES生産関数の例 1 n min y qi xi , s.t. y i xi i 1 i 1 n ラグランジュアン 1 n n L qi xi i xi y i 1 i 1 一階の条件(微分して0) L 1 qi i xi xi i 1 n 1 1 i xi 1 0 L 1 qi i xi xi i 1 n 1 1 i xi 1 0 n x y ii i 1 qi y 1 xi 1 y1 i xi 1 両辺を qi 1 xi qi 1 1 1 y i 1 1 y i 1 1 1 乗 xi qi 1 1 1 1 i 1 1 y xi qi 1 1 1 1 y i 1 qi 1 1 1 1 i 1 1 y 両辺を 乗し て iを かけ て 加え る n n i 1 i 1 y i xi i qi y n 1 i 1 i i 1 n 1 1 qi 1 1 1 i 1 qi 1 1 1 y i 1 y n 1 i 1 xj qj j 1 1 1 1 qj 1 1 i qi 1 n 1 1 1 q i i i 1 1 1 n 11 1 i qi i 1 1 1 1 1 y j 1 1 j y 1 1 qj 1 1 n 11 1 i qi i 1 1 y 要素需要関数の同次性 j 1 1 q 1 1 j 1 n 1 1 1 q i i i 1 1 1 1 1 1 1 j 1 1 qj n 11 1 i qi i 1 j y 1 1 1 1 qj 1 1 n 1 1 1 1 q i i 1 i 1 y j 1 1 qi 1 1 1 n 11 1 i qi i 1 1 y y j 1 1 1 1 qj 1 1 1 n 11 1 i qi i 1 1 y 費用関数 n C q1 ,.., qn , y q j x j q j j 1 1 1 n q j 1 j j qj n j j 1 1 1 qj j 1 1 1 n 11 1 i qi i 1 1 j n 1 y j 1 j 1 1 qj 1 1 qj n y j j 1 1 1 qj y 1 1 1 n 11 1 i qi i 1 1 n 11 1 i qi i 1 1 1 n 1 1 1 1 n j 1 y 1 j qj 1 n 11 1 i qi i 1 1 1 y 1 y 費用関数の同次性 n 11 C q1 ,.., qn , y j q j 1 j 1 1 n 11 1 j qj j 1 1 y 1 n y j j 1 1 1 qj 1 y シェファードレンマ n 1 C q1 ,.., qn , y 1 1 q j j qi qi j 1 1 n j j 1 1 1 n 11 1 j q j j 1 qj 1 1 1 i 1 1 i 1 1 qi 1 1 1 y 1 1 qi y 1 1 y xi ラグランジュ乗数の意味 C q1 ,.., qn , y j j 1 y n 1 1 qj 1 1
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