Шпаргалка

Математические методы в экономикевсе темы на одной странице

5 модулей
15 статей
0 определений
2 формул
Содержание
1

Микроэкономический анализ

Теория потребителя, производителя и рыночные равновесия

Теория потребителя: функции полезности и спрос

Задача потребителя → Конкретные функции полезности → Двойственность и функция расходов → Численный пример → Применения теории

  • Полнота: для любых x, y: x ≿ y или y ≿ x
  • Транзитивность: x ≿ y и y ≿ z → x ≿ z
  • Непрерывность: гарантирует существование функции полезности
  • Строгая монотонность: «больше лучше» — ∂u/∂xₗ > 0
  • Строгая выпуклость предпочтений: смеси предпочтительнее крайностей

Теория потребителя — математическая основа микроэкономики. Она объясняет, как рациональный агент выбирает потребительский набор, максимизируя полезность при бюджетном ограничении. Эта теория даёт инструменты для анализа изменений спроса, оценки эффектов государственной политики и благосостояния.

Потребитель выбирает вектор товаров x = (x₁,...,xₗ) ∈ ℝᴸ₊, максимизируя полезность u(x) при бюджетном ограничении. Формально:

Здесь p = (p₁,...,pₗ) — вектор цен, m — денежный доход. Ограничение p·x ≤ m — «бюджетная гиперплоскость» в ℝᴸ.

Маршаллианский спрос: xˡ(p, m) — решение задачи потребителя. Свойства: (1) однородная нулевой степени: x(tp, tm) = x(p, m) — нет «денежной иллюзии»; (2) тождество Вальраса: p·x(p,m) = m (всё тратится).

Общее равновесие и теоремы благосостояния

Модель общего равновесия (Arrow-Debreu) → Две теоремы благосостояния → Ящик Эджворта → Провалы рынка → Численный пример

Равновесие на отдельном рынке — только часть картины. Изменение цены на один товар порождает волны по всем рынкам. Общее равновесие (GE) — теория, описывающая одновременное равновесие на всех рынках экономики. Две фундаментальные теоремы благосостояния связывают конкурентное равновесие с оптималь...

Экономика обмена: I потребителей, L товаров. Потребитель i имеет начальное запасы ωᵢ ∈ ℝᴸ₊ и предпочтения ≿ᵢ.

Конкурентное равновесие (Вальрасово): вектор цен p* и аллокации (x₁*,...,xᵢ*) такие, что: 1. Оптимальность: xᵢ* ≿ᵢ xᵢ для всех допустимых xᵢ при бюджете p*·xᵢ ≤ p*·ωᵢ 2. Рынки очищаются: Σᵢ xᵢ* = Σᵢ ωᵢ (спрос = предложение по всем товарам)

Закон Вальраса: Σₗ pₗ(Σᵢ xᵢₗ − ωᵢₗ) = 0 — суммарный избыточный спрос по стоимости всегда = 0. Следствие: если L−1 рынков в равновесии, L-й тоже в равновесии. Цены определены лишь с точностью до скаляра (нормировка: Σₗ pₗ = 1 или p₁ = 1).

Теория игр: равновесие Нэша и механизмы

Нормальная форма игры → Классические примеры → Экстенсивная форма и подыгровое совершенство → Механизм-дизайн: обратная теория игр → Численный пример: Равновесие Нэша в смешанных стратегиях

МолчатьДоносить
Молчать(3,3)(0,5)
Доносить(5,0)(1,1)
Левая сторонаПравая сторона
Левая сторона(1,1)(0,0)
Правая сторона(0,0)(1,1)
  • I = {1,...,n} — множество игроков
  • Sᵢ — множество стратегий игрока i
  • uᵢ: S₁×...×Sₙ → ℝ — функция выигрыша

Теория игр — математический язык стратегических взаимодействий. Когда результат каждого агента зависит от действий других, классическая оптимизация недостаточна. Теория игр, разработанная Нэшем, Ауманом, Шапли (все — нобелевские лауреаты), стала универсальным инструментом экономики, политологии, ...

Равновесие Нэша (1950): профиль стратегий (s₁*,...,sₙ*) такой, что ни один игрок не может улучшить свой выигрыш, изменив стратегию в одностороннем порядке:

Расшифровка: s_{-i}* = стратегии всех игроков кроме i. Равновесие Нэша — «точка покоя»: никто не хочет отклоняться.

Теорема Нэша (1950): В каждой конечной игре в нормальной форме существует равновесие в смешанных стратегиях.

2

Теория фирмы и рынки

Производство, затраты, рыночные структуры и регулирование

Монополия, олигополия и стратегическое ценообразование

Монополия: анализ рыночной власти → Олигополия: Курно и Бертран → Сговор и его нестабильность → Рынки с дифференциацией продуктов → Численный пример

Большинство реальных рынков — не совершенная конкуренция. Монополия (один продавец), дуополия/олигополия (несколько крупных), монополистическая конкуренция (много дифференцированных продавцов) — основные рыночные структуры, каждая с уникальными ценовыми стратегиями.

Задача монополиста: max_q π = p(q)·q − c(q), где p(q) — обратная функция спроса.

Необходимое условие: MR = MC, где MR = ∂(p·q)/∂q = p + q·∂p/∂q = p(1 + 1/εₚ). Здесь εₚ = ∂q/∂p · p/q < 0 — ценовая эластичность спроса.

Расшифровка: L = 0 → конкурентная цена (p = MC). L → 1 → максимальная монопольная власть (при вертикальном спросе). Условие оптимума: цена устанавливается выше MC пропорционально обратной эластичности.

Производственная теория и эффективность фирм

Производственные функции → Функция затрат и лемма Шепарда → DEA — анализ оболочки данных → Стохастическая граница (SFA) → Численный пример

Производственная теория изучает технологические возможности фирм, оптимальный выбор факторов производства и анализ эффективности. Ключевые инструменты — производственные функции, функции затрат и методы количественной оценки эффективности (DEA, SFA). Эти инструменты используются регуляторами, бан...

Производственная функция f: ℝᴸ₊ → ℝ₊ отображает векторы факторов (xₗ) в максимальный выпуск. Ключевые характеристики: отдача от масштаба и эластичность замещения.

Отдача от масштаба: f(tx) = tˢ f(x) — возрастающая (s > 1, IRS), постоянная (s = 1, CRS), убывающая (s < 1, DRS).

Кобб-Дуглас: y = AK^α L^β. При конкурентных рынках (p·MPₖ = wₖ): доля капитала в выручке = α = wₖK/pY, доля труда = β. Эластичность замещения K и L: σ = 1 (единичная — при любых ценах факторов их доли в расходах постоянны). α + β > 1: IRS (например, крупный завод). α + β = 1: CRS (репликация). α ...

Интегрируемость спроса и потребительский излишек

Матрица Слуцкого и её свойства → Потребительский излишек → Выявленные предпочтения → Численный пример

Наблюдаемый потребительский спрос должен быть согласован с рациональной максимизацией полезности. Теория интегрируемости отвечает: когда это выполнено? Потребительский излишек — ключевой инструмент благосостоятельного анализа изменений цен и политик. Правильное измерение благосостояния критично д...

Уравнение Слуцкого: Маршаллианский спрос xₗ(p,m) связан с хиксианским hₗ(p,u):

Расшифровка трёх компонентов: левая часть — наблюдаемое изменение маршаллианского спроса при росте pₖ. Первое слагаемое — «эффект замещения» (хиксианское изменение при фиксированной полезности, только price effect). Второе — «эффект дохода»: рост pₖ снижает реальный доход, что меняет спрос на xₗ ...

Матрица Слуцкого S = (∂hₗ/∂pₖ): Симметрия: Sₗₖ = Sₖₗ (кросс-эффекты замещения симметричны — следует из леммы Шепарда для функции расходов). Отрицательная полуопределённость: xᵀSx ≤ 0 для всех x (собственные значения ≤ 0 — эффект замещения собственного товара отрицателен). pᵀS = 0 (нулевая однород...

3

Динамическая экономика

Динамическое программирование, рост и межвременной выбор

Динамическое программирование в экономике

Задача оптимального роста Рамсея → Уравнение Беллмана → Стационарное состояние и «золотое правило» → Численный пример

Формулы

Оптимальная политика: g(x) = argmax_{x'∈Γ(x)} [u(x,x') + βV*(x')] — функция политики, определяющая оптимальное поведение в каждом состоянии.
  • k(t) — запас капитала на душу населения
  • c(t) — потребление на душу
  • ρ — ставка дисконтирования (нетерпение потребителя)
  • δ — норма выбытия капитала
  • f(k) — производственная функция (Кобб-Дуглас: f = k^α)
  • Ограничение k̇ = f(k) − c − δk: изменение капитала = производство − потребление − выбытие

Динамическое программирование (ДП) — метод решения межвременных задач оптимизации, основанный на принципе оптимальности Беллмана: оптимальная стратегия на любом подпути оптимальной траектории сама является оптимальной. В экономике ДП применяется для анализа роста, сбережений, управления фирмой и ...

Принцип максимума Понтрягина: Гамильтониан H = u(c) + μ[f(k) − c − δk]. Условия оптимальности: ∂H/∂c = 0 → u'(c) = μ (предельная полезность потребления = цена капитала). μ̇ = ρμ − ∂H/∂k → μ̇ = (ρ + δ − f'(k))μ.

Здесь σ(c) = −cu''(c)/u'(c) — межвременная эластичность замещения (IES). При u = ln c: σ = 1, ċ/c = f'(k) − δ − ρ. Интуиция: потребление растёт, если доходность капитала f'(k) > δ + ρ (отдача превышает выбытие + нетерпение).

x — состояние (капитал, богатство), x' — следующее состояние, β ∈ (0,1) — дисконт-фактор, Γ(x) — допустимое множество, u — текущее вознаграждение.

Перекрывающиеся поколения и пенсионные системы

Базовая OLG-модель (Самуэльсон, 1958; Даймонд, 1965) → Динамическая неэффективность и пенсии → Государственный долг и рикардианская эквивалентность → Численный пример

Модели перекрывающихся поколений (OLG) позволяют анализировать долгосрочные вопросы: накопление капитала, пенсионные системы, государственный долг. В отличие от модели с представительным агентом и бесконечным горизонтом, OLG допускает динамически неэффективные равновесия и Парето-улучшения через ...

Структура: Каждый период рождается поколение с мерой 1. Темп роста населения n: поколение t имеет меру (1+n)^t. Агент живёт 2 периода: «молодой» (t) получает зарплату wₜ, делает сбережения sₜ; «старый» (t+1) потребляет (1+rₜ₊₁)sₜ.

Эйлерово условие: u'₁(c₁) = (1+rₜ₊₁)β·u'₂(c₂). Функция сбережений: sₜ = s(wₜ, rₜ₊₁) — зависит от зарплаты и доходности.

Равновесие: Рынок капитала: kₜ₊₁ = sₜ/(1+n) — каждая единица сбережений молодого финансирует капитал на одного молодого следующего периода. При Кобб-Дуглас f(k) = k^α: wₜ = (1−α)kₜ^α, rₜ = αkₜ^{α−1} − δ.

Ценообразование активов и нет-арбитраж

Задача портфельного выбора Марковица → CAPM → Нет-арбитраж и меры мартингала → Численный пример

Формулы

Равновесие при однородных ожиданиях: Все инвесторы держат T = рыночный портфель M. CAPM:

Теория ценообразования активов объединяет микроэкономику оптимального межвременного выбора с математикой мартингалов. Фундаментальная теорема связывает отсутствие арбитража с существованием меры, под которой дисконтированные цены — мартингалы. Это основа всей современной финансовой инженерии.

Постановка: n рискованных активов, ожидаемые доходности μ ∈ ℝⁿ, матрица ковариаций Σ. Задача минимизации риска при заданной ожидаемой доходности:

Здесь w — вектор весов портфеля. Условия KKT дают: w* = λΣ⁻¹μ + γΣ⁻¹1, где λ, γ — множители Лагранжа. Эффективная граница — парабола в пространстве (σₚ, μₚ), σₚ = √(wᵀΣw).

Теорема двух фондов (Two Fund Theorem): Все эффективные портфели — линейные комбинации любых двух эффективных портфелей. Практически: строим границу, зная только две точки.

4

Информационная экономика

Асимметричная информация, сигнализация и контракты

Асимметричная информация: моральный риск и неблагоприятный отбор

Рынок «лимонов» (Акерлоф, 1970) → Неблагоприятный отбор в страховании → Моральный риск → Численный пример

Асимметричная информация — ситуации, когда один участник знает больше другого. Акерлоф, Спенс и Стиглиц (Нобелевская премия 2001) систематизировали эти ситуации, показав, что они порождают фундаментальные рыночные провалы. Эти модели объясняют кризисы страховых рынков, банковские паники, коллапсы...

Модель подержанных автомобилей: N автомобилей, доля q «лимонов» (v_L = 1) и (1−q) «персиков» (v_H = 2). Продавцы знают качество, покупатели — нет. Резервные цены продавцов: 1.5 (персик), 1 (лимон).

Механизм неблагоприятного отбора: Покупатель предлагает E[v] = 2 − q·1 = 2 − q (средняя стоимость). При q > 0.5: E[v] < 1.5 → продавцы персиков уходят (лучше держать). Теперь рынок = только лимоны: E[v] = 1. Покупатель предлагает 1. Рынок функционирует, но только для лимонов.

Полный коллапс: при q > 0.5 рынок персиков исчезает — «нехорошие» товары вытесняют хорошие (Гришем). DWL: весь профицит от торговли персиками (минимум 0 до 0.5 на единицу) теряется.

Сигнализация и скрининг: рынок труда

Модель сигнализации Спенса (1973) → Скрининг через меню контрактов → Человеческий капитал vs сигнализирование → Численный пример

Когда работодатели не могут наблюдать производительность, возникают равновесия, где агенты стратегически передают информацию через «дорогостоящие сигналы». Модель Спенса — классика равновесного сигнализирования, показывающая, что образование может иметь ценность не как человеческий капитал, а как...

Структура: Два типа работников: H (производительность θ_H) и L (θ_L < θ_H). Работодатель не знает тип. Работник выбирает уровень образования e. Оплата = E[θ|e] (ожидаемая производительность при наблюдаемом e). Затраты образования: c_H(e) = e/θ_H < c_L(e) = e/θ_L. Ключевое условие: образование деш...

Разделяющее равновесие: H выбирает e*, L выбирает 0. Условия самоотбора: H рационален — θ_H − e*/θ_H ≥ θ_L (прибыль от сигнала ≥ нулевого выбора). L не имитирует — θ_L ≥ θ_H − e*/θ_L. Диапазон: e* ∈ [θ_L(θ_H − θ_L), θ_H(θ_H − θ_L)].

Intuitive Criterion (Cho & Kreps, 1987): Устраняет «лишние» равновесия. При e' > e*, только H может рационально отклоняться (L никогда не выгодно). Работодатель при e' должен верить, что это H → лучший ответ — платить θ_H → L не выгодно имитировать при e' → равновесие с e* = θ_L(θ_H − θ_L) (миним...

Принципал-агент: стимулы, мониторинг, многозадачность

Базовая PA-модель (LEN-framework) → Многозадачность (Holmstrom-Milgrom, 1991) → Турниры (Lazear-Rosen, 1981) → Численный пример

  • Учителя на КПЭ по тестам → teaching to the test, игнорирование критического мышления
  • Менеджеры по квартальным продажам → пренебрежение R&D и репутацией
  • Врачи по числу пролеченных → избыточные процедуры, игнорирование хронических пациентов
  • Работники по одной метрике → все усилия туда (Goodhart's Law: «когда мера становится целью — она перестаёт быть хорошей мерой»)

Теория принципал-агент изучает, как структурировать контракты при асимметричной информации об усилиях. Применения охватывают корпоративное управление (CEO–акционеры), страхование, регулирование, государственные закупки, здравоохранение. Холмстром и Милгром (Нобелевская премия 2016) заложили фунда...

Структура: Принципал (нейтрален к риску, P-фирма) нанимает агента (неприятие риска r, коэффициент Эрроу-Пратта). Усилие e ∈ [0,∞) ненаблюдаемо. Выход: y = e + ε, ε ~ N(0, σ²). Линейный контракт: w(y) = α + β·y (фиксированная часть α + переменная β·y).

Условие оптимальности агента (IC): дифференцируя по e: e*(β) = β (при c(e) = e²/2).

Задача принципала: max_{α,β} E[y − w] = e*(β) − α − β·e*(β) = (1−β)·β − α. Подставляя IR: max_β β − β²/2 − rβ²σ²/2 = β − (1/2 + rσ²/2)β².

5

Финансовая математика

Стохастическое исчисление, деривативы и нет-арбитраж

Стохастическое исчисление Ито и формула Блэка-Шоулза

Броуновское движение и процессы Ито → Вывод уравнения Блэка-Шоулза → Греки опционов → Численный пример

Финансовая математика в непрерывном времени строится на стохастическом исчислении Ито. Формула Блэка-Шоулза-Мертона (1973) — первый аналитический результат для ценообразования деривативов — принесла Нобелевскую премию 1997 года и изменила финансовую индустрию.

Стандартное броуновское движение (Винеровский процесс) W_t: Четыре свойства: W₀ = 0, траектории непрерывны, приращения независимы (W_t − W_s ⊥ W_s − W₀ при 0 ≤ s < t), приращения нормальны: W_t − W_s ~ N(0, t−s).

Ключевое соотношение: (dW_t)² = dt (в смысле сходимости по вероятности). Это отличает стохастическое исчисление от детерминированного: «квадрат бесконечно малого» не исчезает.

Процесс Ито: dX_t = μ(X_t, t)dt + σ(X_t, t)dW_t. μ — дрейф (детерминированная компонента), σ — диффузия (случайная компонента). Примеры: Геометрическое броуновское движение (GBM): dS = μS dt + σS dW — модель цены акции. CIR-процесс: dr = κ(θ−r)dt + σ√r dW — модель короткой ставки (всегда положите...

Портфельная теория и CAPM

Эффективная граница Марковица → CAPM → Аномалии и многофакторные модели → Численный пример

Современная портфельная теория (Марковиц, 1952) и CAPM (Шарп, Линтнер, Моссин, 1964–66) — два краеугольных камня количественных финансов, создавших индустрию пассивного инвестирования. Нобелевские премии Марковица и Шарпа (1990) признали их фундаментальную роль.

Задача: min_w wᵀΣw при wᵀμ = μ₀, wᵀ1 = 1. n активов, ожидаемые доходности μ, матрица ковариаций Σ. Условия KKT: w* = λΣ⁻¹μ + γΣ⁻¹1 — параметрическое семейство. Эффективная граница: параметрическая кривая (σₚ(w*), μₚ(w*)) — парабола в (σ,μ)-пространстве.

Теорема двух фондов: Все эффективные портфели — линейные комбинации любых двух точек на эффективной границе. Практически: нет необходимости перебирать все n активов — достаточно двух базовых портфелей.

Тангенциальный портфель при безрисковом r: T = Σ⁻¹(μ − r·1)/cᵀΣ⁻¹(μ − r·1) — максимизирует коэффициент Шарпа SR = (μ_p − r)/σ_p. Рыночная линия капитала (CML): μ_p = r + SR·σ_p.

Поведенческие финансы и ограниченный арбитраж

Аномалии и гипотеза эффективного рынка → Теория перспектив (Канеман-Тверски, 1979) → Ограниченный арбитраж (Shleifer & Vishny, 1997) → Поведенческое объяснение аномалий → Численный пример

Стандартная финансовая теория предполагает рационального инвестора. Поведенческие финансы документируют систематические отклонения реальных решений от рациональных и объясняют, почему иррациональность устойчива — потому что арбитраж ограничен. Канеман и Тверски (Нобелевская премия по экономике 20...

EMH (Fama, 1970): Слабая форма: цены отражают всю историческую информацию. Средняя: все публичные данные. Сильная: всю информацию, включая инсайдерскую.

Тест слабой формы: Momentum (12-месячный) нарушает EMH-слабую. Post-earnings announcement drift (PEAD): цены продолжают двигаться в направлении сюрприза 30–90 дней после квартального отчёта — нарушает EMH-среднюю.

Избыточная волатильность (Шиллер, 1981): Var(P) ≫ Var(PV(D)) — цены акций намного волатильнее приведённой стоимости дивидендов. При рациональных ожиданиях: σ_P ≤ σ_{PV(D)}. Данные: в 5–10 раз нарушается. «Самое важное эконометрическое свидетельство в истории финансов» (Cochrane).