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¿Cómo demostrar que una función de utilidad U(x,y)=min(x,2y) es cuasicóncava?

Tengo una pregunta que se hace:

"Sean dos bienes 1 y 2. Que $x$ y $y$ denotan sus respectivas cantidades. $(x,y)$ representa un paquete. Supongamos que las preferencias de un consumidor sobre los paquetes en $R^2_+$ puede representarse mediante la función de utilidad $U(x,y)=min(x,2y)$ . Demuestre que las preferencias del consumidor sobre los paquetes en $R^2_+$ son convexos demostrando que la función de utilidad es cuasicóncava en $R^2_+$ "

Me enseñaron que si una función de utilidad es cuasicóncava, entonces $\begin{vmatrix} 0 & U_x & U_y \\ U_x & U_{xx} & U_{xy} \\ U_y & U_{yx} & U_{yy} \\\end{vmatrix} > 0 \forall (x, y) \in R^2_+$

Sin embargo, cuando empiezo a hacer las derivadas parciales, noto que obtengo:

$\frac{\partial U}{\partial x} = \begin{cases}1, && x \le 2y \\ 0, && x > 2y\end{cases},$ $\frac{\partial U}{\partial y} = \begin{cases}0, && x \le 2y \\ 2, && x > 2y\end{cases},$

$\frac{\partial U}{\partial x^2} = \begin{cases}0, && x \le 2y \\ 0, && x > 2y\end{cases},$ $\frac{\partial U}{\partial y^2} = \begin{cases}0, && x \le 2y \\ 0, && x > 2y\end{cases},$

$\frac{\partial U}{\partial xy} = \begin{cases}0, && x \le 2y \\ 0, && x > 2y\end{cases},$ $\frac{\partial U}{\partial yx} = \begin{cases}0, && x \le 2y \\ 0, && x > 2y\end{cases}$

A continuación, tengo $\begin{vmatrix} 0 & U_x & U_y \\ U_x & U_{xx} & U_{xy} \\ U_y & U_{yx} & U_{yy} \\\end{vmatrix} = \begin{cases}0, && x \le 2y \\ 0, && x > 2y\end{cases}$

Aquí es donde estoy atascado. No estoy seguro de si:

a) He cometido un error en alguna parte

b) mi método es erróneo

c) Todo lo que he hecho hasta ahora es correcto, pero necesito hacer otro paso

Por favor, hágame saber si necesito proporcionar más información, gracias

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Min(x, 2y) es una función cóncava y toda función cóncava es cuasicóncava. Puedes ver la siguiente lista de reproducción para comprobar que min(x, 2y) es cóncava: youtube.com/

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O simplemente puedes utilizar otra definición de cuasiconcavidad, una que no se base en la diferenciabilidad.

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Que $U$ es cuasicóncava significa que para cualquier $s,t$ en el dominio convexo (aquí $\mathbb{R}_+^2$ ) y cualquier $\lambda$ en $[0,1]$ (podría, de forma equivalente, utilizar un intervalo abierto), $U\big(\lambda s+(1-\lambda)t\big)\geq\min\big\{U(s),U(t)\big\}.$ Es maravilloso que existan caracterizaciones de cálculo para funciones diferenciables, pero esta función es muy poco diferenciable, y toda la acción está en un punto de inflexión. Empieza directamente con la definición.

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Sean Puntos 152

Una función $f:D\rightarrow \mathbb{R}$ se dice que es cuasicóncava si el siguiente conjunto es un conjunto convexo para cada valor de $a\in\mathbb{R}$ : $P_a = \{x\in D: f(x) \geq a\}$

Para demostrar que $f(x,y) =\min(x, 2y)$ es cuasicóncava, sólo tenemos que demostrar que $P_a = \{(x,y)\in \mathbb{R}^2: \min(x, 2y) \geq a\}$ es un conjunto convexo. Para ello consideramos arbitraria $(x', y')$ y $(x'', y'')$ del conjunto $P_a$ y arbitraria $\lambda\in [0,1]$ y demostrar que $\lambda (x', y')+(1-\lambda)(x'', y'')$ está en $P_a$ . Observe que $x'\geq \min(x', 2y')\geq a$ y $x''\geq \min(x'', 2y'')\geq a$ Así que $\lambda x'+(1-\lambda)x''\geq a$ . Igualmente, $\lambda 2y'+(1-\lambda)2y''\geq a$ . Por lo tanto, se deduce que $\min(\lambda x'+(1-\lambda)x'',2(\lambda y'+(1-\lambda)y'')) \geq a$ y en consecuencia, $\lambda (x',y')+(1-\lambda)(x'', y'')$ está en $P_a$ .

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