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宏观经济学分析方法系列-变分法,欧拉方程,极值路径与动态经济模型分析

来源:用户分享 时间:2025/11/10 8:01:48 本文由loading 分享 下载这篇文档手机版
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================= ================= 附录:

宏观经济学分析方法:变分法、极值路径与动态最优化

(08、09、10、11硕已讲,精细订正版)

一、动态最优化

在静态最优化问题中,我们寻找在一个特定的时间点或区间上,使一个给定的函数最大化和最小化的一个点或一些点:给定一个函数

y?y(x),最优点x?的一阶条件是y?(x?)?0.

在动态最优化问题中,我们要寻找使一个给定的积分最大化或最小化的曲线x?(t).这个最大化的积分定义为独立变量t、函数x(t)及它的导数dx/dt的函数F下的面积。

?简言之,假设时间区域从t0?0到t1?T,且用x表示dx/dt,我们

寻找最大化或最小化

?

T0?F[t,x(t),x(t)]dt (20.1)

??这里假定F对t、x(t)、x的连续偏导数. (t)是连续的,且具有对x和x将形如(20.1),对每一个函数x(t)对应着一个数值的积分称为“泛函”.

一个使泛函达到最大或最小值的曲线称为“极值曲线”.

.*

极值可接受的“候选”极值曲线是在定义域上连续可微,且特别地满足一些固定端点条件的函数类x(t). (讲!)

例1 一家公司当希望获得从时间t?0到t?T的最大利润时发现,产品的需求不仅依赖于产品的价格p,而且也依赖于价格关于时间的变化率如dp/dt。假设成本是固定的,并且每个p和dp/dt是时间的函数,

?代表dp/dt,公司的目标可以作如下数学表示 p?Max??[t,p(t),p(t)]dt

0T

另一家公司发现它的总成本依赖于生产水平x(t)和生产的变化

??率dx/dt?x.假设这个公司希望最小化成本,且x和x是时间t的函数,

公司的目标可以写成

?min?C[t,x(t),x(t)]dt

t0t1满足

x(t0)?x0,且x(t1)?x1

这些初始和终值约束称为端点条件.

.*

例2 Ramsey经济:消费最优化问题

从家庭终生效用函数的集约形式U?U(c)出发,在消费预算约束的集约形式下求解家庭终生效用最大化问题,就是所谓“Ramsey问题”—找出一条消费路径c(t),使家庭终生效用函数U?U(c)最大化:

1??????t[c(t)]B?edt?max0c1??? ???k??0?(?(t)?c(t))e(n?g)t?R(t)dt?00?

二、欧拉方程:动态最优化的必要条件(三种形式)

定理(泛函极值曲线即最优化)的必要条件):对于一个泛函

?要条件是

t1t0?F[t,x(t),x(t)]dt

连接点(t0,x0)和(t1,x1)的曲线x??x?(t)是一个极值曲线(即最优化)的必

称之为欧拉方程.

?Fd??F???? (20.2a)

???xdt??x尽管该定理等价于静态最优化的一阶必要条件,但是由式中稍微不同的记号可以容易了解,欧拉方程实际上是一个二阶微分方程.

用下标表示偏导数,并列出其自变“量”,它们本身也可能是函

.*

数.(20.2a)的欧拉方程表示为

? Fx(t,x,x)?d?[Fx(t,x,x)] (20.2b) ?dt

然后,用链式法则求Fx?关于t的导数,并且省略自变“量”,得

??(?x) (20.2c) Fx?Fx????t?Fxx(x)?Fxx?这里,?x?d2x/dt2

下面给出欧拉方程是极值曲线的必要条件的证明。

x(t) x? X?x??mh ?t0 t1 t

图20-2

证明:(重点!09、10、11硕,已讲)

设x??x?(t)是图20-2中连接点(t0,x0)和(t1,x1)的曲线,并且它使下面泛函取得最大值

.*

t10? ?F[t,x(t),x(t)]dt (20.3) t即x??x?(t)为极值曲线,欧拉方程(20.2a)是x??x?(t)为极值曲线的一个必要条件.

??x?(t)?mh(t)是x??x?(t)的相邻曲线,取X这里m是任意常数,h(t)?也通过点(t0,x0)和(t1,x1),则X?也满是一个任意函数.为了使曲线X足端点条件:

h(t0)?0

一旦取定x?(t)和h(t)之后,因x?(t)和h(t)固定,则积分值

h(t1)?0 (20.4)

?

t1t0?F[t,x(t),x(t)]dt仅为m的函数,不妨改写成

??? g(m)??tF[t,x?(t)?mh(t),x(t)?mh(t)]dt (20.5)

0t1?由于x(t)使(20.3)中的泛函?F[t,x(t),x(t)]dt实现最优化,所以t?0t1(20.5)中的函数g(m)仅当m?0时(因为m?0时的

t1t1????实现g(m)??F[t,x?(t)?mh(t),x(t)?mh(t)]dt才能还原为?F[t,x(t),x(t)]dt)

t0t0最优化,即有

???对(20.5)即g(m)??tF[t,x?(t)?mh(t),x(t)?mh(t)]dt用链式法则求

0dgdmm?0?0 (20.6)

t1?的函数,依次又是m的函数,代入(20.7)得 ?F/?m.由于F是x和x???t1??F?(x?mh)?dg?F?(x?mh)????????dt t0?dm?m?x?m??x?

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