*** Teoria popytu konsumenta *** I. Pole preferencji konsumenta 1. Przestrze«towarów 2. Relacja preferencji konsumenta 3. Optymalny koszyk towarów

Podobne dokumenty
Teoria popytu. Popyt indywidualny konsumenta

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

x = (x 1, x 2,..., x n ), p = (p 1, p 2,..., p n )

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych

Funkcje wielu zmiennych

Matematyka. Justyna Winnicka. rok akademicki 2016/2017. Szkoªa Gªówna Handlowa

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Funkcje wielu zmiennych

Zadania. 4 grudnia k=1

Maªgorzata Murat. Modele matematyczne.

A = n. 2. Ka»dy podzbiór zbioru sko«czonego jest zbiorem sko«czonym. Dowody tych twierdze«(elementarne, lecz nieco nu» ce) pominiemy.

EGZAMIN MAGISTERSKI, r Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

I Rok LOGISTYKI: wykªad 2 Pochodna funkcji. iloraz ró»nicowy x y x

a) f : R R R: f(x, y) = x 2 y 2 ; f(x, y) = 3xy; f(x, y) = max(xy, xy); b) g : R 2 R 2 R: g((x 1, y 1 ), (x 2, y 2 )) = 2x 1 y 1 x 2 y 2 ;

Indeksowane rodziny zbiorów

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Rachunek ró»niczkowy funkcji wielu zmiennych

Zdzisªaw Dzedzej, Katedra Analizy Nieliniowej pok. 611 Kontakt:

Przekroje Dedekinda 1

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci

JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1. JAO - J zyki, Automaty i Obliczenia - Wykªad 1

Stereometria (geometria przestrzenna)

RACHUNEK ZBIORÓW 2 A B = B A

Wykład 3 Równania rózniczkowe cd

Równania ró»niczkowe I rz du (RRIR) Twierdzenie Picarda. Anna D browska. WFTiMS. 23 marca 2010

Metody dowodzenia twierdze«

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach

Wektory w przestrzeni

Statystyka i eksploracja danych

2 Liczby rzeczywiste - cz. 2

ELEMENTARNA TEORIA LICZB. 1. Podzielno±

Funkcje jednej zmiennej. Granica, ci gªo±. (szkic wykªadu)

Geometria Algebraiczna

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

Granular Computing 9999 pages 15 METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI - PROJEKTY

Maksymalna liczba punktów do zdobycia: 80. Zadanie 1: a) 6 punktów, b) 3 punkty, Zadanie 2: a) 6 punktów, b) 4 punkty,

AM II /2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium

Funkcje wielu zmiennych

Metodydowodzenia twierdzeń

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Zadania z PM II A. Strojnowski str. 1. Zadania przygotowawcze z Podstaw Matematyki seria 2

5. Równania różniczkowe zwyczajne pierwszego rzędu

W poprzednim odcinku... Podstawy matematyki dla informatyków. Relacje równowa»no±ci. Zbiór (typ) ilorazowy. Klasy abstrakcji

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

1 Poj cia pomocnicze. Przykªad 1. A A d

Zbiory wypukłe i stożki

C~A C > B C~C Podaj relacje indyferencji, silnej i słabej preferencji. Zapisz zbiór koszyków indyferentnych

ϕ(t k ; p) dla pewnego cigu t k }.

Rachunek zda«. Relacje. 2018/2019

Arkusz maturalny. Šukasz Dawidowski. 25 kwietnia 2016r. Powtórki maturalne

1 Otwarto± i domkni to±

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Ekstremalnie maªe zbiory

Zbiory i odwzorowania

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

Modele wielorównaniowe. Problem identykacji

r = x x2 2 + x2 3.

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.

Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia I/

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski

Ÿ1 Oznaczenia, poj cia wst pne

Wnioskowanie Boolowskie i teoria zbiorów przybli»onych

Zbiory ograniczone i kresy zbiorów

Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ. Marek Majewski Aktualizacja: 31 pa¹dziernika 2006

Granular Computing 9999 pages 15 METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI - PROJEKTY

Mikroekonomia A.3. Mikołaj Czajkowski

- Dla danego zbioru S zbiór wszystkich jego podzbiorów oznaczany symbolem 2 S.

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ

Podstawy logiki i teorii zbiorów wiczenia

c Marcin Sydow Spójno± Grafy i Zastosowania Grafy Eulerowskie 2: Drogi i Cykle Grafy Hamiltonowskie Podsumowanie

Ekonomia. matematyczna. Materia y do çwiczeƒ. Joanna Górka Witold Orzeszko Marcin Wata

Dystrybucje. Marcin Orchel. 1 Wstęp Dystrybucje Pochodna dystrybucyjna Przestrzenie... 5

1 Zbiory i działania na zbiorach.

Przestrzenie wektorowe

1 Metody iteracyjne rozwi zywania równania f(x)=0

Analiza funkcjonalna 1.

Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej

Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne. Maszyny Turinga i problemy nierozstrzygalne

Funkcje tworz ce skrypt do zada«

Matematyka dyskretna

Surowiec Zużycie surowca Zapas A B C D S 1 0,5 0,4 0,4 0, S 2 0,4 0,2 0 0, Ceny x

Algorytmiczna teoria grafów

Ciaªa i wielomiany. 1 Denicja ciaªa. Ciaªa i wielomiany 1

Wstęp do topologii Ćwiczenia

Analiza matematyczna. 1. Ciągi

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej

Macierze i Wyznaczniki

WOJEWÓDZKI KONKURS FIZYCZNY

Funkcja rzeczywista zmiennej rzeczywistej. Pochodna (szkic wykªadu)

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Podstawy modelowania w j zyku UML

1 Relacje i odwzorowania

CAŠKA NIEOZNACZONA. Politechnika Lubelska. Z.Šagodowski. 18 lutego 2016

Granica funkcji. 8 listopada Wykład 4

Kurs z matematyki - zadania

Ekonometria. wiczenia 7 Modele nieliniowe. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Kratownice Wieża Eiffel a

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA. W obu podpunktach zakªadamy,»e kolejno± ta«ców jest wa»na.

Prawdopodobieństwo i statystyka

Spl tanie i inne korelacje kwantowe w ukªadach zªo»onych

Transkrypt:

*** Teoria popytu konsumenta *** I. Pole preferencji konsumenta 1. Przestrze«towarów 2. Relacja preferencji konsumenta 3. Optymalny koszyk towarów I.1 Przestrze«towarów Podstawowe poj cia Rynek towarów konsumpcyjnych skªada si z n ró»nych towarów o numerach od 1 do n, x i ilo± i-tego towaru, mierzona w jednostkach zycznych kg, m, l, mb, m 2, szt.). Koszyk towarów x = (x 1, x 2,..., x n ), x i 0 Odlegªo± mi dzy koszykami x = (x 1, x 2,..., x n ) i y = (y 1, y 2,..., y n ) d(x, y) = max{ x i y i : i = 1, 2,..., n}

Dla dowolnych x, y, z X: 1. d(x, y) 0, przy czym d(x, y) = 0 x = y 2. d(x, y) = d(y, x) 3. d(x, y) d(x, z) + d(z, y) Przestrze«towarów: X R+ n zbiór dost pnych na rynku koszyków towarów z odlegªo±ci d. Jest to przestrze«metryczna. Otoczenie koszyka x o promeniu ε: U ɛ (x) = {y X : d(x, y) < ε}. Granica ci gu koszyków {x i } i=1 : taki koszyk x,»e lim d(x i, x) = 0. i Zbiór M ( M X) nazywamy domkni tym, je»eli granica ka»dego zbie»nego ci gu koszyków nale» cych do zbioru M te» nale»y do M. Koszyk x M (M X) nazywamy punktem wewn trznym zbioru M, je±li ε > 0 U ɛ (x) M. Wn trze zbioru M (ozn. int M): zbiór wszystkich punktów wewn trznych tego zbioru.

Zbiór M X nazywamy otwartym, je»eli ka»dy koszyk x M jest jego punktem wewn trznym (M = int M). Zbiór M X nazywa si wypukªy je±li dla dowolnych x, y M, odcinek [x, y] jest zawarty w M. Punkt brzegowy zbioru M X: taki koszyk x X,»e w dowolnym otoczeniu x znajduj si zarówno punkty nale» ce do M, jak i do M nienale» ce. Zbiór wszystkich punktów brzegowych bnd M brzeg zbioru M. Dopeªnienie zbioru M X: X \ M. Zbiór M X nazywa si ograniczonym, je±li N > 0 x, y M d(x, y) N. Zbiór M X nazywa si zwarty, je±li jest ograniczony i domkni ty. Liniowa kombinacja wypukªa koszyków x, y R n + nazywamy koszyk z postaci x = αx + βy, gdzie α, β s nieujemnymi liczbami rzeczywistymi oraz α + β = 1. Odcinek ª cz cy koszyki x i y w przestrzeni R n + : [x, y] = {z R n + : α, β 0 : α+β = 1, z = αx+βy}.

I.2. Relacja preferencji konsumenta Koszyki x i y s indyferentne, je±li dla konsumenta s jednakowo dobre; piszemy x y Koszyk x jest silnie preferowany nad koszyk y, je±li dla konsumenta x jest lepszy od y; piszemy x y. Symbol x y oznacza alternatyw : (x y) (x y) Relacja indyferencji konsumenta: I = {(x, y) X X : x y} Zaªo»enie 1. Relacja indyferencji jest zwrotna i symetryczna, tzn. a) x X x x, b) x, y X x y = y x. Relacja silnej preferencji: P s = {(x, y) X X : x y} Relacja preferencji konsumenta: P = {(x, y) X X : x y} Zaªo»enie 2. Relacja preferencji konsumenta jest zupeªna i przechodnia, tzn. a) x, y X (x y) (y x) b) x, y X (x y) (y z) x z.

Tw.1. Dla dowolnych koszyków x, y, z X: a) (x y) (y x) (x y), b) (x y) (y x) (x y), c) (x y) (y x) (x y), d) (x y) (y z) (x z). Wniosek. Dla dowolnych koszyków x, y, z X: a) (x y) (y z) (x z), b) (x y) (y z) (x z). Pole preferencji konsumenta: jest to przestrze«towarów X (0 X R n + ) ze zdeniowan relacj preferencji konsumenta P ; ozn. (X, P ). Obszar (krzywa) oboj tno±ci wzgl dem danego koszyka x 0 X: zbiór wszystkich koszyków indyferentnych z x 0, tzn. K x 0 = {x X : x x 0 }. Prz. 1. Przestrze«towarów: X = {A, B, C, D} Preferencje I-go konsumenta A B C D A A A A B A C A D B B B B D C C A C B C C C D D D D I = {(A, A)(B, B)(C, C)(D, D)(A, C)(C, A)}; relacja indyferencji jest zwrotna i symetryczna P s = {(A, B)(A, D)(B, D)(C, B)(C, D)}:

relacja s. pref. jest przechodnia P = I P s : relacja preferencji jest zupeªna i przechodnia K A = {A, C} Preferencje II-go konsumenta A B C D A A A A B A C B B B B C C C A C B C C C D D D A D B D D I = {(A, A)(B, B)(C, C)(D, D)(B, C)(C, B)}; relacja indyferencji jest zwrotna i symetryczna P s = {(A, B)(A, C)(C, D)(D, A)(D, B)}: relacja s. pref. nie jest przechodnia P = I P s : relacja preferencji jest zupeªna, ale nieprzechodnia K A = {A}. Prz. 2. X = {x R 1 + : 0 x a} x y x = y, x y x > y I = {(x, y) R 2 + : x = y, 0 x a, 0 y a} P s = {(x, y) R 2 + : x > y, 0 x a, 0 y a} P = {(x, y) R 2 + : x y, 0 x a, 0 y a}

Prz. 3 X = R 2 + I = {(x, y R 4 + : x 1 + x 2 = y 1 + y 2 } P s = {(x, y R 4 + : x 1 + x 2 > y 1 + y 2 } P = {(x, y R 4 + : x 1 + x 2 y 1 + y 2 } Je±li x 0 = (x 0 1, x0 2 ), to K x 0 = {x R 2 + : x 1 + x 2 = x 0 1 + x0 2 } I.3. Optymalny koszyk towarów i warunki jego istnienia. Koszyk x M nazywamy optymalnym koszykiem w zbiorze M, je»eli jest on nie gorszy od ka»dego innego koszyka z tego zbioru Relacja preferencji konsumenta P = {(x, y) : x y} jest ci gªa je±li istniej takie otoczenia U ε (x) i U ε (y),»e dla ka»dego x U ε (x) i dla ka»dego y U ε (y) jest x y. Tw. 2. Relacja preferencji konsumenta P jest ci gªa na przestrzeni towarów X relacja silnej preferencji jest zbiorem otwartym w przestrzeni X X. Tw. 3. Relacja preferencji konsumenta P jest ci gªa na przestrzeni towarów X dla dowolnych a, b X zbiory {x X : x a} i {x X : b x} s zbiorami otwartymi w X.

Relacja preferencji P jest wypukªa, je±li α, β 0: α + β = 1 x, y X, x y αx + βy y. Prz. 4. x = ( 1 l mleka 5 l piwa ), y = ( 2 l mleka 2 l piwa ) Tw. 4. Relacja preferencji konsumenta jest wypukªa Longlef trightarrow dla ka»dego koszyka a X zbiór F (a) = {x X : x a} jest wypukªy. Relacja preferencji P jest silnie wypukªa na X, je±li α, β 0: α + β = 1 x, y X, x y, x y αx + βy y. Tw. 5. Je»eli relacja preferencji konsumenta jest wypukªa, to α, β 0: α + β = 1 zachodz implikacje (a) x, y X (x y, x y) αx + βy y; (b) x, y X (x y, x y) αx + βy y; (c) x, y X (x y, x y) αx + βy x;

Tw. 6. Niech (X, P ) oznacza pole preferencji konsumenta i niech = M X. Wówczas: (a) je»eli relacja preferencji P jest ci gªa na przestrzeni towarów X, a M jest zbiorem zwartym, to w zbiorze M istnieje przynajmniej jeden optymalny koszyk towarów, a wszystkie koszyki optymalne tworz zwarty podzbiór zbioru M. (b) Je»eli relacja preferencji P jest ci gªa i wypukªa na wypukªej przestrzeni towarów X, a zbiór M jest zwarty i wypukªy, to w zbiorze M istnieje przynajmniej jeden optymalny koszyk towarów, a wszystkie koszyki optymalne tworz zwarty i wypukªy podzbiór zbioru M. (c) Je»eli relacja preferencji P jest ci gªa i silnie wypukªa na wypukªej przestrzeni towarów X, a zbiór M jest zwarty i wypukªy, to w zbiorze M istnieje dokªadnie jeden optymalny koszyk towarów. Prz. 5. Relacja preferencji jest zdeniowana nast.: x y a 1 x 1 + a 2 x 2 = a 1 y 1 + a 2 y 2 x y a 1 x 1 + a 2 x 2 > a 1 y 1 + a 2 y 2