《微观经济学》第三章经典需求理论.ppt

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1、第三章经典需求理论3.A引言本章研究经典的、基于偏好法的消费者需求理论。效用函数存在性效用最大化问题支出最小化问题这是一对对偶问题,两者之间的关系。3.B偏好关系:基本性质理性偏好合意性假设:单调、严格单调、局部非饱和凸性假设偏好关系:基本性质合意性假设。假定大数量的商品优于小数量的商品。首先假定X无上界。凸性假设。消费者在不同商品之间愿意进行的取舍。合意性假设定义3.B.2若x∈X,则称X上的偏好关系是单调的。如果则它是严格单调的。定义1.B.4如果对于每个x∈X和ε>0,存在y∈X,使得,且,则称X上的偏好关系是局部非饱和的。习题证明下述结论:如果≥是严格单调的,则它是单调

2、的;如果≥是单调的,则它是局部非饱和的。给定偏好关系和消费束x,三个相关的集合:x的无差异集x的上等值集x的下等值集x2x1I(x’)xI(x)WP(x),thesetof bundlesweaklypreferredtox.WeaklyPreferredSet(弱偏好集)凸性假设定义1.B.5若对于每个x∈X,上等值集是凸的;也就是若y≥x,z≥x,就有对任意则称X上的偏好关系是凸的。边际替代率递减:在凸偏好的情况下,从任意一个初始消费x开始,对任意两种商品而言,为补偿其中一种商品的单位逐次减少,所需的另一种商品的数量不断增大。Well-BehavedPreferences-

3、-Convexity.x2y2x1y1xyPreferencesarestrictlyconvexwhenallmixturesz arestrictly preferredtotheir component bundlesxandy.zWell-BehavedPreferences--WeakConvexity.x’y’z’Preferencesareweaklyconvexifatleastonemixturezisequallypreferredtoacomponentbundle.xzyNon-ConvexPreferencesx2y2x1y1zBetterThemix

4、turez islesspreferredthanxory.MoreNon-ConvexPreferencesx2y2x1y1zBetterThemixturez islesspreferredthanxory.定义1.B.6如果对于每个x,均有,对于任意则称X上的偏好关系是严格凸的。定义1.B.7如果所有无差异集均通过射线的等比例扩展联系在一起:即,若x~y,则对所有α≥0均有αx~αy,则称上的单调偏好关系是位似的。定义1.B.8如果:任一无差异集都是其他无差异集沿商品1坐标轴的水平位移,即若x~y,则对于及任意,均有2.商品1是合意的,即对所有x和α>0,有则称X上偏好关

5、系对于商品1(称为本位商品)是拟线性的。3.C效用函数的存在性例3.C.1词典式偏好。假设,如果则定义x≥y。这被称为字典式偏好关系。习题证明:字典式偏好关系是完备的、可传递的、严格单调的,严格凸的。可以证明,不存在能够代表这一偏好关系的效用函数。偏好关系的连续性假设定义3.C.1如果X上的偏好关系≥在极限下被保持,即对于任意二元序列我们有x≥y,则称该偏好关系是连续的。等价表示:对于所有x,上等值集和下等值集均为闭集。证明这两个定义之间的等价性。词典式偏好是不连续的。命题3.C.1假设X上的理性偏好关系≥是连续的,则存在一个代表它的连续效用函数。偏好关系≥理性、连续,则存在连

6、续的效用函数;偏好关系≥单调,则效用函数递增;偏好关系≥凸,则效用函数拟凹。习题3.C.5证明下面两个结论:一个连续≥,当切仅当它容许一个一次齐次的效用函数时,它是位似的。即2.一个连续≥,当切仅当它容许一个形如的效用函数时,它对第1种商品是拟线性的。常见的效用函数C-D型效用函数CES型效用函数列昂剔夫效用函数作业3.C.1,3.C.63.D效用最大化问题假设消费者有理性的、连续的、局部非饱和的偏好关系,u(x)是代表偏好关系的一个连续效用函数。假定消费集为消费者在给定价格p>0和财富w>0下选择她最偏好的消费束,可以表示成效用最大化问题(UMP)命题3.D.1若p>0,且u

7、(x)连续,则效用最大化问题一定有解。因此我们要研究:UMP问题的最优解(瓦尔拉斯需求)和最优值(最大效用)的求法及各项性质。RationalConstrainedChoicex1x2x1*x2*(x1*,x2*)isthemost preferredaffordable bundle.瓦尔拉斯需求对应/函数-最优解每一个价格-财富水平(p,w)>0对应一个最优解(集)x(p,w),这是一个集值映射。求解UMP问题求解非线性规划问题的Khun-Tucker定理非线性规划(P)KT条件(KT)

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