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文档简介
1、经济学中函数的凸凹性质问题在现代经济学的讨论中,我们经常遇到凸函数、凹函数以及拟凹函数、拟凸函数等概念,例如生产可能性边界曲线是凹函数,无差异曲线是凸函数等等,但是这些数学名词对于非专业人员来说比较抽象,有的文章或教材采取形象的说法,比如说曲线凸向原点或凹向原点、图形是凸的、上凸函数、下凸函数等等,这样一来,就将严谨的数学概念搞的不伦不类,有的教科书甚至错误地定义了凸性和凹性。一、关于凸函数与凹函数凹性,凸性,它们都是在凸集范围内定义的,是关于凸集的性质,一个集合中任意两点之间的连线也在该集合中,这样的集合称为凸集合,常用D来表示。 凸和凹具有如下性质:凸性: f(tx+(1-t)y)<
2、= tf(x) +(1-t)f(y) 标准的凸函数是开口向上的。凹性 f(tx+(1-t)y)>= tf(x) +(1-t)f(y) 凹函数是开口向下的D是f(.)的定义域的一个凸子集。若任意的x, yD, 0, 1:f(x+(1-)y)f(x)+(1-)f(y),则称f(.)在D上是凹函数(“凸组合的函数值不小于函数值的凸组合”)在n 维空间的凸区域内,(x1, x2,. Xn)中的两点X=(x1,x2, .xn ),Y=(y1, y2,.yn ),设0<<1,如果:f x1+(1-)y1, x2+(1-)y2,.xn+(1-)yn <= f (x1, x2,.xn)
3、 + (1-) f (y1, y2, .yn )则称函数f(X)在n维区域内是凸函数;同理,如果:f x1+(1-)y1, x2+(1-)y2,.xn+(1-)yn >= f (x1, x2,.xn) + (1-) f (y1, y2, .yn )则称函数f(X)在n维区域内是凹函数;n维空间不易理解,举个简单例子:若f(x)在(a,b)有定义,在定义域内取x1,x2,非负数q1,q2,q1+q2=1 ,有f(q1x1+q2x2)<=q1f(x1)+q2f(x2)则f(x)在(a,b)内为凸函数。二、关于拟凹性和拟凸性同样可以定义,在n维区域内的任何两个点X,Y ,X=(x1,x2
4、, .xn ),Y=(y1, y2,.yn ),对所有的 0<=<=1,如果:fX + (1-)Y >= min f(X) , f(Y)则称f(X)是拟凹函数。同理,如果:fX + (1-)Y <= max f(X) , f(Y)则称f(X)是拟凸函数。可以证明,广义上讲,凹函数都是拟凹函数,凸函数都是拟凸函数。(不失一般性的假设f(X) > f(Y),代入凹函数的定义,即可证明)设曲线的方程为F(x),如果在一个区间上,F''(x)>0,则F(x)在区间内是严格凸的;如果F(x)<0,即二阶导数为负,则F(x)在区间内为严格凹函数。这
5、个定理提供了检查具体函数的凸性和凹性的简易方法。例如,考虑函数f(x)=x3-3x2+3x,它的二阶导数是f''=6x-6,当x<1时,二阶导数是负数,f(x)是严格凹的;当x>1时,f(x)是严格凸的。下图中的表述是不准确的,图形是凹的,而函数恰恰是凸函数,图形是凸的,函数却是凹函数。在n个变量的情况下,海赛行列式提供了检查具体函数凸性或凹性的方法。多元函数的二阶偏导数的海赛行列式的各阶主子式,在符号上交叉,则对应的函数在整个区间是严格凹的,如果各阶主子式都是正的,则函数为严格凸的。对于拟凹性和拟凸性的讨论就要用到海赛加边行列式。三、用效用函数和无差异曲线来说明拟
6、凹函数和凸函数的关系 二维平面上,很容易通过图形来直观地理解凹函数和凸函数,超过三维空间,凸性和凹性以及拟凹函数就难以用图形来表达,必须用数学来论证。经济学已经给出了系统的数学方法,且还在向前发展。我们知道,效用函数是根据主观的偏好来设计的一种规律性的倾向,对于所有消费者都适用的实值效用函数是不存在的。为讨论问题方便,就要对构建的函数给出一定的假设约束。设序数的效用函数为:U = f (q1 ,q2)其中,q1和q2 分别是消费的两种商品Q1 和Q2 的数量。这里就假定,f (q1 ,q2)是连续的,具有连续的一阶和二阶偏导数,并且是一个严格的拟凹函数。而且还假定效用函数的偏导数是严格的正数,
7、以反映人们的需求,即不管对哪一种商品,消费者总是希望得到更多的。这里若证明效用函数是严格拟凹的,则需要满足原来的式子没有等于号就行。如果给定一个效用水平U0 ,U0 = f (q1,q2)就变成了同一效用下,两种不同消费品的组合,即无差异曲线,我们可以想象和观察到的是无差异曲线,而不是效用函数,其实观察到的无差异曲线是q2 对q1 的函数,q2 = g(q1),可以证明无差异曲线是严格凸的,但效用函数却是严格拟凹的,是观察不到的,至少函数U = f (q1,q2)也是一个立体的图形,而不是一条曲线那样简单。这就是为什么凸凹函数容易被人混淆的原因所在。同样的道理,我们再来看生产可能性边界曲线,它
8、类似于无差异曲线,是在一定技术水平和可投入要素的约束下,最大生产能力的不同产品的组合,仅从PPF图形来看,它是一种产品Y对另一种产品X的函数,这个函数是关于X 的凹函数。在资源稀缺的假设下,机会成本是递增的,这就意味着生产一单位的X商品,必须要越来越多的减少另一种商品Y的产量,以获得生产商品X的足够资源,生产可能性曲线的每点的斜率就代表了该点的边际商品转换率。随着机会成本的递增,边际转换率也越来越大,曲线PPF凹向原点,即Y是关于X的凹函数。而生产函数:q = f(x1,x2)则表明,产出数量q是投入要素x1和x2的函数,需要假定具有连续的一阶和二阶偏导数的单值连续函数,通常可以理解为生产函数
9、是递增的。当产出最大化或成本最小化时,生产函数被假定为严格的正则拟凹函数;当利润最大化时,生产函数被假定为严格的凹函数。后续我们可以证明柯布.道格拉斯生产函数,以及再广义一点的CES生产函数,在约束下是严格的凹函数。函数f(x),对定义域S(凸集)上任意两点x1,x2S,0,1,如果有fx1+(1-)x2maxf(x1),f(x2),则称函数f(x)是拟凸的。直观的看,函数f(x)是拟凸的表示曲线ACB之间的点都低于B点。显然,如果函数f(x)是凸的,则图形如一个正放的锅,弦在曲线上面,而弦上的点本身满足上述性质,因而一定是拟凸的。代数的证明只要利用两者的定义即得。但反向则不一定成立,如同是单调的函数的凹函数、线性函数、凸函数的图形中,同样满足拟凸函数的定义,即拟凸函数可以是凹函数,也可以是凸函数。与拟凹函数相对,拟凸函数也有一个等价定义:如果函数f(x)是拟凸的,当且仅当集合S1=x|f(x)c是凸集,我们称集合S1为函数f(x)的下等值集(Lower Contour Set)。性质i)如果函数f(x)是凹(凸)的,则f(x)也一定是拟
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