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Significado de Aditivamente Separable, Lineal en X

A menudo veo tanto en micro como en macro dos terminologías comunes:

  1. Aditivamente separable.

  2. Lineal en precio o lineal en probabilidad.

Entiendo exactamente como suenan al mirar la forma funcional del objeto.

Pero ¿alguien puede proporcionar por qué estas estructuras o suposiciones son sensatas o insensatas y por qué son "convenientes" o "útiles"? El contexto puede ser cualquier cosa, consumidor, productor, elección bajo incertidumbre, teoría de juegos o equilibrio general. Pero tratando de ver por qué está surgiendo repetidamente y por qué es importante o matemáticamente útil en muchas partes tanto en micro como en macro.

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Brian Lyttle Puntos 730

Una función de utilidad es aditivamente separable si se puede escribir como: $U(x,y) = u(x) + v(y)$

Ejemplos:

*$U(x,y) =ax + by$ es aditivamente separable por inspección.

*$U(x,y) = ax + bx2 + cy$ también lo es.

*$U(x,y) = x^a y^b$ es aditivamente separable, porque se puede escribir como $U(x,y) = log(x^a)+log(y^b)=alog(x)+b log(y)= u(x) + v(y)

*$U(x,y) = \frac{xy}{x+y}$ no es aditivamente separable porque no hay forma de transformarlo en una subfunción independiente de $x, y$. Incluso si tomas logaritmos, terminas con $U = log(x) + log(y) - log(x+y)$ - nota que el tercer término no se puede 'dividir'. En general, mezclar la adición, la multiplicación y la exponenciación destruirá la separabilidad aditiva.

Y así podemos ver, la definición real de separabilidad aditiva es:

Una función $f(x_1,...,x_n)$ es SA si se puede reescribir como $f(x_1,...,x_n)=f_1(x_1)+...+f_n(x_n)$


La suposición suele ser una de conveniencia matemática. Por ejemplo, cuando la utilidad es aditivamente separable en $x,y$, entonces la utilidad marginal de $x$ no depende del nivel de $y, y viceversa. Y así cualquier cosa que requiera el uso de derivadas parciales se hace más fácil. ¿Es una suposición razonable? A veces. Por ejemplo, si tu utilidad depende de manzanas y caballos, probablemente podemos asumir separabilidad aditiva. Si en cambio tu utilidad depende de dos cosas estrechamente relacionadas, podría ser una mala suposición.


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¿Estás seguro acerca de $x^ay^b$? Tu derivación considera su logaritmo, pero no su forma original. No creo que sea separable de forma aditiva.

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Bernard Puntos 10700

Una función es aditivamente separable en sus argumentos si tiene la forma

$$f(x,y) = g(x) + h(y)$$

Esto significa que las parciales cruzadas son cero, por lo que no hay un efecto "cruzado" de un argumento sobre el efecto marginal que el otro tiene sobre el valor de la función. Dado que los efectos marginales están en el corazón mismo de la Economía (ver aquí), asumir la separabilidad aditiva simplifica enormemente el análisis. En problemas dinámicos, donde se asume que la función de utilidad intertemporal es aditivamente separable, nos permite transformar un problema de horizonte infinito en uno recursivo de dos períodos.

Las funciones que pueden transformarse en algo aditivamente separable (por lo general considerando sus logaritmos) son a veces llamadas "multiplicativamente separables". El ejemplo más famoso aquí es la función de producción de Cobb-Douglas:

$$Q = K^aL^{1-a} \implies \ln Q = a\ln K + (1-a)\ln L$$

En cuanto a la linealidad, es una relación única (estructuralmente), mientras que las relaciones no lineales son muchas, quizás demasiadas. Un matemático dijo una vez que "todo el campo del Análisis es esencialmente el estudio de la aproximación lineal de relaciones no lineales".

Nuevamente, la tratabilidad matemática es la motivación aquí, respaldada por el hecho de que una suposición de linealidad es una aproximación de "primer orden" a la verdadera relación (ver expansión de Taylor).

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Para completar esta respuesta, tal vez valga la pena señalar que las implicaciones conductuales de la separabilidad aditiva son: \begin{equation} \text{ para todo } (x,y,z,w), (x,y) \succ (z,y) \Leftrightarrow (x,w) \succ (z,w) \end{equation} y \begin{equation} \text{ para todo } (x,y,z,w), (x,z) \succ (x,w) \Leftrightarrow (y,z) \succ (y,w) \end{equation} Esto significa que las preferencias sobre el argumento 1 son independientes del valor del argumento 2, y viceversa, lo que le da contenido conductual a tu afirmación de que no hay efecto "cruzado".

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@Oliv Esta es una buena adición. Solo menciono que la separabilidad aditiva también abarca relaciones que no tienen que ver con las preferencias (por ejemplo, factores de producción).

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@AlecosPapadopoulos Alecos, me encontré con tu respuesta explicando el Método de Momentos en stack exchange y me preguntaba si podría hacerte algunas preguntas. Básicamente, estoy tratando de entender conceptualmente lo que Hayashi menciona en su Capítulo 3, donde afirma algo así como "las condiciones de ortogonalidad significan que un conjunto de momentos poblacionales son todos cero y el principio de MoM es elegir la estimación de parámetros para que los momentos muestrales correspondientes también sean iguales a cero". Creo que entiendo esto un poco cuando lo muestra con ecuaciones, pero realmente no lo entiendo conceptualmente.

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