Economia Matemática/Exercícios/Sosa

Exemplo 4.2.3 [1] - Poliedro editar

Um produtor de cerveja dispõe de 240 kg de milho, 5 kg de lúpulo e 595 kg de malte. Para produzir um barril de cerveja preta se requer de 2,5 kg de milho, 0,125 kg de lúpulo e 17 kg de malte enquanto que, para produzir um barril de cerveja loira, se requer de 7,5 kg de milho, 0,125 kg de lúpulo e 10 kg de malte. Calcular a máxima produção para obter a maior receita sabendo que um barril de cerveja preta custa 180 reais enquanto que a loira custa 120 reais.


Solução


Seja   a quantidade de barril de CP e   a quantidade de barril de CL.


milholúpulomalte
    
    
total   


max   maximizar o lucro - esta é a função objetivo
s.a   limite de quantidade de milho
  limite de quantidade de lúpulo
  limite de quantidade de malte
  e   não se pode comprar uma quantidade negativa


Poliedro (Wikibooks, Wikipédia)


a) Desenhar os hiperplanos que, juntos, definem a restrição.


  vetor normal  
  vetor normal  
  vetor normal  


Para encontrar   e   em  , foram considerados   e   como zero, respectivamente. Feito o mesmo procedimento para os valores de outros hiperplanos.


No Scilab, para visualizar o gráfico de  , por exemplo, digite:
 
 
  ' ' 


O Poliedro (Wikibooks, Wikipédia) tem quatro vértices e a solução é um deles. Então, calculando  ,   e  , temos:


  (o maior dentro da restrição)
Com as equações   e   e  
Com as equações   e   e  
  (o maior dentro da restrição)


 
 
 
 


Encontrando o segundo vértice pelo Scilab:


 
 
 , que é equivalente a   e retornará  .


O mesmo procedimento para outros vértices.


 


Ainda precisamos utilizar o Lema de Farkas para verificar se, em cada vértice, não existe negatividade. Utilizando Scilab:


1º vértice:


 
  (equivalente a  )
 
  e retornará  . Não pode ser a solução.


O mesmo procedimento para outros vértices:


No V2:   retornará  . Não pode ser a solução.
No V3:   retornará  . É uma das soluções.
No V4:   retornará  . Não pode ser a solução.


Resposta final: além de o V3 ser maior, é a única solução.


Problema do consumidor (mercado com dois bens) editar

Maximizar  

 ,  

 

 

  = Orçamento;   = Preço;   = riqueza (wealth)


max  
s.a  
  não é ativa
  idem


Como   não é linear, a solução não é o vértice. Usa-se o teorema de Karush-Kuhn-Tucker (Wikibooks, Wikipédia):


 


 


O gradiente da Cobb-Douglas não está definido nos eixos. A solução não pode ser de Canto.


 

 


 

 


 

 
 
 


Suponha que  :


 
  (restrição ativa)  
 


Maximizar com duas variáveis editar

Maximizar  

 

 

 

 

 


max   função objetivo
s.a   função restrição
  equivalente a   (todas as restrições devem ser consistentes)
  idem


 


O gradiente da Cobb-Douglas não está definido nos eixos. A solução não pode ser de Canto.

 

 

 

 


Suponha que  :


 


Substituindo   na função restrição:


 
 


Maximizar com três variáveis editar

Maximizar  

 

 

 

 

 


max   função objetivo
s.a   função restrição
  equivalente a   (todas as restrições devem ser consistentes)
  idem
  idem


 

 

 


Suponha que  :


 
 
 


 
 


Substituindo   e   na função restrição:


 
 
 
 
 


Exercícios de Mat II na UCB - mar/2014 - Cálculo de Variáveis editar

Considere o problema de variações seguinte:

maximizar  
 
 


Calcule a equação diferencial obtida da equação de Euler e ache os extremais, quando:

 
 
 
 
 


Equação de Euler


 
 


Equação Diferencial Ordinária (Wikibooks, Wikipédia)


 . Sendo   a solução particular (elimina-se cada derivada na equação de Euler) e   a solução homogênea (elimina-se cada constante na equação de Euler).


 
 


Na solução homogênea, substituir   por  , sendo   um número em derivadas e  , algarismo arábico.


 


Solução geral:  


Concavidade


 
 
 
 


 


  é côncava.     é solução do problema de maximização.


A partir de agora será omitido o   para facilitar a leitura, i.e., subentendendo-se  ,   e assim por diante.


 
 
 
 
 


Equação de Euler (substituir   por  ).


 
 


Integrando   e  .


 
 


Concavidade


 


 


  não é côncava.     é um extremal, mas não é solução do problema de maximização.


 
 
 
 
 


Equação de Euler


 
 


Equação Diferencial Ordinária (Wikibooks, Wikipédia)


 . Sendo   a solução particular (elimina-se cada derivada na equação de Euler) e   a solução homogênea (elimina-se cada constante na equação de Euler).


 
 


Na solução homogênea, substituir   por  , sendo   um número em derivadas e  , algarismo arábico.


 


Solução geral:  


Concavidade


 
 
 


 


  não é côncava.     é um extremal, mas não é solução do problema de maximização.


 
 
 
 
 


Equação de Euler


 
 


Integrando   e   (considerando   como constante).


 
 


Concavidade


 
 


 


  não é côncava.     é um extremal, mas não é solução do problema de maximização.


Fazer o mesmo para o exercício 11.4 do livro [2] (pág 273), desde o item (a) até o item (i).

 
 
 
 
 


Equação de Euler


 
 


Integrando   e  .


 
 


 
 
 


Concavidade


 
 


 


  não é côncava.     é um extremal, mas não é solução do problema de maximização.


 
 
 
 
 


Equação de Euler


 
 


Integrando   e  .


 
 


 
 
 


Concavidade


 
 
 


 


  é côncava.     é solução do problema de maximização.


 
 
 
 
 


Equação de Euler


 
 


Integrando   e  .


 
 


 
 
 


Concavidade


 
 


 


  não é côncava.     é um extremal, mas não é solução do problema de maximização.


 
 
 
 
 


Equação de Euler


 
 


Integrando   e  .


 
 


 
 
 


Concavidade


 
 


 


  não é côncava.     é um extremal, mas não é solução do problema de maximização.


 
 
 
 
 


Equação de Euler


 
 


Concavidade


 
 


 


  não é côncava.     é um extremal, mas não é solução do problema de maximização.


 
 
 
 
 


Equação de Euler


 
 


 


 
 


Substituir   por  , sendo   um número em derivadas e  , algarismo arábico.


 


Substituir   por  .


 


 
 
 
 


 
 
 
 
 


Equação de Euler


 
 


 
 


 
 
 


 
 
 


 
 
 
 
 


Equação de Euler


 
 


 


Substituir   por  , sendo   um número em derivadas e  , algarismo arábico.


 


 
 
 
 


 
 
 
 
 
 
 


Equação de Euler-Poisson


 
 


Integrando  ,   e  .


 
 
 


Substituindo as condições iniciais.


 
 
 
 


Ainda há mais uma condição que não precisou ser utilizada para chegar ao extremal. Entretanto, podemos substituir a condição no extremal encontrado para ver se é atendida.


 . Atende.


Exercício 1 [3] - Controle Ótimo editar

1. Halle las sendas óptimas  ,   y   en los seguientes casos:


a.
max  
s.a  
 
 


Construir Hamiltoniano.


 
 


Princípio do Ótimo de Pontryagin (condição necessária de H).


 


As equações do movimento do problema.


 
 


Encontrar a constante   por meio da condição de transversalidade.


 
Quando o tempo final   é fixo e o Hamiltoniano não depende explicitamente do tempo  , então,  . Se o tempo final   é livre, então  . Portanto:


 


Para que a variação   seja maior que zero, é necessário que  .


 


Substituir   em  .


 


Substituir   em  .


 


Integrar  .


 


Usar as condições iniciais do problema para achar a constante  :


 


 


Montar a Hessiana para ver se a função Hamiltoniano é côncava. Se sim, então  ,   e   são soluções do problema de Controle Ótimo.


 


   ,   é positiva semi-definida e a função Hamiltoniana é côncava.


b.
max  
s.a  
 
 


Construir Hamiltoniano.


 


Princípio do Ótimo de Pontryagin (condição necessária, mas não suficiente).


 


As equações do movimento do problema.


 
 


Substituir   em  .


 


Como resolver  


Defina  


 


Verificação


 


 


 


 


 


 


Logo:


 
 
 


Verificar se a função Hamiltoniana é côncava em relação a   e  .


 


   ,   é positiva definida e a função Hamiltoniana é côncava.


c.
max  
s.a  
 
 


Construir Hamiltoniano.


 .   não é linear em relação a  .


Princípio do Ótimo de Pontryagin (condição necessária de H).


 


As equações do movimento do problema.


 
 


Substituir   em  .


 


Equação Diferencial Ordinária (Wikibooks, Wikipédia) (e substituir   em  ).


 


 


 


 


 


 


 


Logo:


 
 
 


Verificar se a função Hamiltoniana é côncava em relação a   e  .


 


   ,   é positiva semi-definida e a função Hamiltoniana é côncava.


d.
max  
s.a  
 
 


Construir Hamiltoniano.


 .   não é linear em relação a  .


Princípio do Ótimo de Pontryagin (condição necessária de H).


 


As equações do movimento do problema.


 
 


Substituir   em  .


 


Logo,  


Diagrama de Fase


Encontrar as singularidades


 
 
Singularidade (0,0)


Determinar os autovalores e autovetores:


 
 
Autovetores (pelo Scilab):  


 


e.
max  
s.a  
 
 


Construir Hamiltoniano.


 .   é linear em relação a  . Quando isto ocorre,   está localizada na fronteira do conjunto. Exemplo:


 
 
 


 


Para determinar  , usamos as equações de movimento.


 


  Como   é positivo, o sinal de   depende do valor de  .


Como   é livre, usamos a condição de Transversalidade.


 


Logo,  .


Porém, neste problema não foram estabelecidas as restrições para  . Não temos a informação  , portanto este problema não tem solução.


f.
max  
s.a  
 
 


g.
max  
s.a  
 
 
 


h.
max  
s.a  
 
 


Exercícios 4(a. e b.), 5(a.) e 6(a.) [4] - Controle Ótimo editar

4. La curva de demanda de un mercado en el instante " " viene dada por:


 


Donde   y   representan la cantidad y el precio, respectivamente. En este mercado existe una firma grande que fija el precio, y un grupo de firmas pequeñas que son tomadoras de precios. Nuevas firmas pequeñas entrarán al mercado si la firma grande determina un precio mayor a  . La producción agregada de las firmas pequeñas   se comporta de acuerdo con la siguiente ecuación diferencial:


 
 


La compañía grande produce una cantidad  , y presenta un costo medio constante e igual a c  . El objetivo de la empresa es maximizar el valor presente de sus beneficios descontados a la tasa " ":


 


a. Plante un diagrama de fase que explique la dinámica del precio y la producción de las pequeñas firmas.
b. Encuentre el valor del precio y la producción de las pequeñas firmas en le estado estacionario.


5. La variación de las ventas ( ) de un producto de la firma XYZ decrece de manera proporcional al monto de las ventas, pero aumenta proporcionalmente al gasto en publicidad ( ) destinado al sector del mercado que aún no adquiere el producto. De esta forma, las ventas se comportan de acuerdo con la siguiente ecuación diferencial:


 
Dado  


Donde M es el valor de las ventas de todas las empresas dentro del mercado. El objetivo de la empresa es maximizar el valor de las ventas hasta el período " ":


 


a. Si la firma XYZ puede destinar a lo más   unidades monetárias (u.m.) en publicidad, mediante el principio del máximo halle la política publicitaria óptima y la evolución de las ventas. Asuma los siguientes valores para los parámetros:  . Considere que las variables de control y estado se encuentran expresadas en miles de u.m.


6. Suponga que un partido político acaba de ganar las elecciones presidenciales( ) y que las próximas elecciones se realizarán dentro de " " años. El partido gobernante desea ser reelegido en las siguientes elecciones, razón por la cual busca maximizar la intención de voto de la ciudadanía representada a través de la función  . Los votantes evalúan al gobierno sobre la base de la evolución de la inflación ( ) y el desempleo ( ) durante el período de gobierno. Los electores le asignan una mayor importancia a la situación económica cercana al período de elección, de acuerdo con el factor  . De este modo, el funcional objetivo del partido governante es el siguiente:


 


La inflación, el desempleo y la inflación esperada ( ) en la economía se relacionan de acuerdo con la curva de Phillips:


 


Por otra parte, la inflación esperada se forma de acuerdo con expectativas adaptativas:


 


a. Halle la trayectoria del desempleo, la inflación y la inflación esperada, si el valor inicial de la inflación esperada es   y el valor terminal es libre. Considere al desempleo como la variable de control y a la inflación esperada como la variable de estado.



Exercícios 6.3 a 6.5 [5] editar

6.3 Comprobar que las siguientes sucesiones dadas son soluciones de las ecuaciones:


 


 
 
 
 
 


 
 


Portanto,  , o que comprova que  .


 


 
 
 
 
 


 


Como  , então  . Substituindo   por   e   por  :  . Portanto, fica comprovado que  .


 


Como  , então  .


Substituindo   por  , fica comprovado que  .


6.4 Resolver las siguientes ecuaciones y analizar la convergencia del sistema. Realizar la gráfica de la función   en todos los casos.


Apenas para lembrete:  


 


Como  , então:


 


Como   tende para zero com  , então   tende para zero e,  ,   Converge para o ponto  .


 


 


 


Como  , então:


 


  tende para o infinito positivo com   e,  ,   Produz uma série divergente.


 


 


Como  , então:


 


 


 ,   não está definido e produz uma série divergente.


 


 


 


Como  , então:


 


Como   tende para zero com  , então   Converge para zero.


 


6.5 El ingreso,  , evoluciona de acuerdo a la siguiente ecuación:


 


en donde   es inversión y   es el consumo. Si   con   y   y la inversión es constante de manera que  , obtener una ecuación en diferencias para el ingreso y resolver. Analizar la convergencia del modelo.


 


 


  Tem como ponto fixo  


 


 , pois   e   são positivos e   menor que  .


Se  , então  , convergindo monotonamente se   ou alternadamente se  .


Conforme as condições iniciais, o   não pode ser maior que (ou igual a)  . No caso de  , o   não é definido e produz uma série divergente.


Referências

  1. CROUZEIX, Jean Pierre; KERAGHEL, Abdelkrim; SANDOVAL, Wilfredo Sosa. Programación Matemática Diferenciable. Lima: Universidad Nacional de Ingeniería - Faculdad de Ciencias, 2011.
  2. LOMELÍ, Héctor y RUMBOS, Beatriz. Métodos Dinámicos en Economía. Outra Búsqueda del Tiempo Perdido. Río Hondo: Instituto Tecnológico Autónomo de México, 2001.
  3. BONIFAZ F., José Luis; LAMA C., Ruy. Optimización dinámica y teoría económica. Lima: Centro de Investigatión de la Universidad del Pacífico, 1999.
  4. BONIFAZ F., José Luis; LAMA C., Ruy. Optimización dinámica y teoría económica. Lima: Centro de Investigatión de la Universidad del Pacífico, 1999.
  5. LOMELÍ, Héctor y RUMBOS, Beatriz. Métodos Dinámicos en Economía. Outra Búsqueda del Tiempo Perdido. Río Hondo: Instituto Tecnológico Autónomo de México, 2001.