关于动态规划方法的最优消费路径

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数学建模摘要锦集

数学建模摘要锦集

数学建模摘要锦集1. 基于残差网络的汽车目标检测汽车目标检测是自动驾驶技术中的重要研究方向之一。

这篇论文提出了一种基于残差网络的汽车目标检测方法,利用全卷积网络进行端到端的车辆检测。

研究结果表明,该方法能够有效地提高汽车目标检测的精准度和效率。

2. 基于物流配送的运输成本优化物流配送是现代社会中的一项重要任务。

本文通过对物流配送过程中的运输成本进行分析,提出了一种基于遗传算法的运输成本优化模型。

数值实验结果表明,该模型能够有效地减少运输成本,提高企业的经济效益。

3. 基于机器学习的文本情感分析文本情感分析是自然语言处理中的重要研究方向之一。

本文提出了一种基于机器学习的文本情感分析方法,利用支持向量机对情感分类进行学习和预测。

实验结果表明,该方法对文本情感的分类准确率较高,能够有效地提高情感分析的效率和精度。

4. 基于梯度下降法的神经网络训练神经网络是一种强大的机器学习工具。

本文利用梯度下降法对神经网络进行训练,探讨了不同的学习率、迭代次数、隐藏层数等因素对训练结果的影响。

结果表明,在合适的参数设置下,梯度下降法能够有效地训练神经网络,并提高神经网络的性能。

5. 基于最小二乘法的数据拟合数据拟合是数学建模中的一项基本任务。

本文介绍了最小二乘法拟合数据的基本原理和方法,以及拟合结果的质量评价指标。

实验结果表明,最小二乘法能够有效地拟合各种类型的数据,并提高数据分析的精度和可靠性。

6. 基于动态规划的最优路径规划最优路径规划是人工智能领域中的重要应用之一。

本文提出了一种基于动态规划的最优路径规划方法,通过建立状态空间和状态转移方程实现路径优化。

实验结果表明,该方法能够有效地寻找到最优路径,并提高路径规划的效率。

7. 基于贝叶斯网络的风险评估风险评估是企业决策中不可缺少的一环。

本文提出了一种基于贝叶斯网络的风险评估方法,将各项风险因素作为网络节点进行建模和分析。

实验结果表明,该方法能够有效地评估企业的风险状况,并为企业决策提供有力的参考依据。

经典算法——动态规划教程

经典算法——动态规划教程

动态规划是对最优化问题的一种新的算法设计方法。

由于各种问题的性质不同,确定最优解的条件也互不相同,因而动态规划的没计法对不同的问题,有各具特色的表示方式。

不存在一种万能的动态规划算法。

但是可以通过对若干有代表性的问题的动态规划算法进行讨论,学会这一设计方法。

多阶段决策过程最优化问题——动态规划的基本模型在现实生活中,有一类活动的过程,由于它的特殊性,可将过程分成若干个互相联系的阶段,在它的每一阶段都需要作出决策,从而使整个过程达到最好的活动效果。

因此各个阶段决策的选取不能任意确定,它依赖于当前面临的状态,又影响以后的发展。

当各个阶段决策确定后,就组成一个决策序列,因而也就确定了整个过程的一条活动路线。

这种把一个问题看做是一个前后关联具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程,这种问题称为多阶段决策最优化问题。

【例题1】最短路径问题。

图中给出了一个地图,地图中每个顶点代表一个城市,两个城市间的连线代表道路,连线上的数值代表道路的长度。

现在,想从城市A到达城市E,怎样走路程最短,最短路程的长度是多少?【分析】把从A到E的全过程分成四个阶段,用k表示阶段变量,第1阶段有一个初始状态A,两条可供选择的支路ABl、AB2;第2阶段有两个初始状态B1、 B2,B1有三条可供选择的支路,B2有两条可供选择的支路……。

用dk(x k,x k+1)表示在第k阶段由初始状态x k到下阶段的初始状态x k+1的路径距离,Fk(x k)表示从第k阶段的x k到终点E的最短距离,利用倒推方法求解A到E的最短距离。

具体计算过程如下:S1:K=4,有:F4(D1)=3,F4(D2)=4,F4(D3)=3S2: K=3,有:F3(C1)=min{d3(C1,D1)+F4(D1),d3(C1,D2)+F4(d2)}=min{8,10}=8F3(C2)=d3(C2,D1)+f4(D1)=5+3=8F3(C3)=d3(C3,D3)+f4(D3)=8+3=11F3(C4)=d3(C4,D3)+f4(D3)=3+3=6S2: K=2,有:F2(B1)=min{d2(B1,C1)+F3(C1),d2(B1,C2)+f3(C2),d2(B1,C3)+F3(C3)}=min {9,12,14}=9F2(m)=min{d2(B2,c2)+f3(C2),d2(B2,C4)+F3(C4)}=min{16,10}=10S4:k=1,有:F1(A)=min{d1(A,B1)+F2(B1),d1(A,B2)+F2(B2)}=min{13,13}=13因此由A点到E点的全过程的最短路径为A—>B2一>C4—>D3—>E。

基于动态规划的最优路径规划算法设计

基于动态规划的最优路径规划算法设计

基于动态规划的最优路径规划算法设计最优路径规划问题在各种领域中都有着广泛的应用,比如自动驾驶、机器人路径规划、船只航线规划等。

而基于动态规划的最优路径规划算法是解决这些问题的重要手段之一。

本文将介绍这种算法的基本原理、算法流程以及实现方法。

一、动态规划的基本原理动态规划是一种将问题分解成子问题,通过综合子问题的最优解来获得原问题最优解的算法。

它符合分治思想,但不同于分治算法的地方在于,分治算法将问题分解成独立的子问题,而动态规划则将问题分解成可以共用已经求解过的子问题的子问题。

这就意味着,动态规划算法不仅需要找到最优解,还要将子问题的最优解存储下来,供后来的子问题使用。

动态规划通常解决的问题都满足以下特点:1. 能够将问题分解成多个子问题。

2. 子问题的最优解能够构成原问题的最优解。

3. 子问题之间存在重叠,即对相同的子问题需要求解多次。

基于动态规划的最优路径规划算法,正是通过将路径规划问题分解成多个子问题,并综合子问题的最优解来获得原问题的最优解。

二、动态规划的算法流程动态规划算法通常可以分为以下步骤:1. 定义状态:将原问题转化成子问题的定义。

2. 确定状态转移方程:通过综合已解决的子问题来求解当前问题的最优解。

3. 初始条件:定义子问题的边界,即最小子问题的解。

4. 推导最优解:按照状态转移方程递推求解每个子问题的最优解。

5. 细节处理:根据具体需求对最优解进行细节处理。

而基于动态规划的最优路径规划算法也是如此,下面将具体介绍如何将路径规划问题转化为动态规划问题,并实现最优路径规划。

三、最优路径规划算法设计最优路径规划问题是指在给定的网络中,从起点到终点寻找一条最优路径,使得路径上的各个节点之间的代价最小。

比如在城市道路网络中,从A地出发到B 地,寻找一条最短路径。

为了将最优路径规划问题转化为动态规划问题,需要定义状态、确定转移方程、定义初始条件及细节处理。

1. 定义状态在最优路径规划问题中,状态可以被定义为到达每个节点的最小代价。

动态规划模型应用前景

动态规划模型应用前景

动态规划模型应用前景动态规划是一种解决复杂问题的有效方法,它通过将问题分解为更小的子问题,并通过子问题的最优解来推导出整体问题的最优解。

动态规划在各个领域都有广泛的应用,包括经济学、管理学、计算机科学、运筹学等等。

在现代科技的快速发展下,动态规划模型的应用前景愈发广阔。

本文将重点探讨动态规划模型在几个领域中的应用前景。

首先,动态规划在经济学中有着重要的应用。

经济学研究的重要问题之一是如何在有限的资源下实现最优的资源配置。

动态规划模型可以用来解决这个问题,通过建立状态转移方程、定义决策变量和约束条件,可以求解出最优的资源配置方案。

例如,在生产中,通过动态规划模型可以确定每个时间点的产量,使得总收益最大化。

此外,在宏观经济政策制定中,动态规划模型可以用来研究不同政策对经济增长、失业率、通货膨胀率等指标的影响,从而为政策制定者提供科学依据。

其次,动态规划在管理学中也有广泛的应用。

管理学研究的一个关键问题是如何在资源有限的情况下实现最优的决策。

动态规划模型可以用来解决这个问题,通过构建状态转移方程、定义决策变量和约束条件,可以求解出最优的决策方案。

例如,在生产调度中,动态规划模型可以用来确定每个时间段的生产数量和顺序,以最小化总成本和最大化总利润。

此外,动态规划还可以应用于供应链管理、项目管理等领域,为管理决策提供科学支持。

此外,动态规划在计算机科学中也被广泛应用。

算法设计是计算机科学的核心问题之一,而动态规划是一种常用的算法设计思想。

动态规划可以解决一些具有重叠子问题性质的问题,通过保存求解过的子问题的结果,避免重复计算,提高算法的效率。

例如,在图像处理中,动态规划可以用来实现图像的压缩和编辑,提高图像处理的速度和质量。

此外,动态规划还可以应用于网络优化、机器学习、自然语言处理等领域,为算法设计和问题求解提供有力工具。

最后,动态规划在运筹学中也有重要的应用。

运筹学研究的一个关键问题是如何在给定的约束条件下实现最优的决策。

动态规划算法在路径规划中的应用

动态规划算法在路径规划中的应用

动态规划算法在路径规划中的应用路径规划在日常生活中随处可见,比如搜索最短路线、规划旅游路线、寻找交通路线等等。

其中,动态规划算法被广泛应用于路径规划领域,可解决诸如最短路径、最小花费路径等问题。

这篇文章将介绍动态规划算法在路径规划中的应用。

一、动态规划算法的基本原理动态规划算法是一种求解多阶段决策问题的优化方法。

它将问题分成多个子问题,并分别求解这些子问题的最优解。

最后通过不断合并子问题的最优解得到原问题的最优解。

其基本思想可以用以下三个步骤来概括:1.确定状态:将原问题分解成若干个子问题,每个子问题对应一个状态。

2.确定状态转移方程:确定每个状态之间的转移关系。

3.确定边界条件:确定初始状态和结束状态。

动态规划算法通常包括两种方法:自顶向下的记忆化搜索和自底向上的迭代法。

其中,自顶向下的记忆化搜索依赖于递归调用子问题的解,而自底向上的迭代法则通过维护状态表来解决问题。

二、动态规划算法在路径规划中的应用路径规划是动态规划算法的一个重要应用场景。

动态规划算法可以用来求解最短路径、最小花费路径、最大价值路径等问题。

这里以求解最短路径为例,介绍动态规划算法在路径规划中的应用。

1.问题定义假设我们需要从城市A走到城市B,中途经过若干个城市。

每个城市之间的距离已知,现在需要求出从城市A到城市B的最短路径。

这个问题可以用动态规划算法来求解。

2.状态定义在这个问题中,我们可以用一个二元组(u, v)表示从城市u到城市v的一条路径。

因此,在求解最短路径问题时,我们需要进行状态定义。

通常情况下,状态定义成一个包含一个或多个变量的元组,这些变量描述了在路径中的某个位置、某种状态和其他有关的信息。

在这个问题中,状态定义为S(i,j),它表示从城市A到城市j的一条路径,该路径经过了城市集合{1, 2, …, i}。

3.状态转移方程状态转移方程描述了相邻状态之间的关系,即从一个状态到另一个状态的计算方法。

在求解最短路径问题时,状态转移方程可以定义为:d(i, j) = min{d(i-1, j), d(i, k) + w(k, j)}其中,d(i,j)表示从城市A到城市j经过城市集合{1, 2, …, i}的最短路径长度。

五年级数学教案计算旅游路线的最优费用

五年级数学教案计算旅游路线的最优费用

五年级数学教案:计算旅游路线的最优费用一、教学目标1. 知识目标:学生能够利用算法计算旅游路线的最优费用,提高计算能力和数学综合运用能力。

2. 能力目标:学生能够较为熟练地运用贪心算法、动态规划算法等方法,计算旅游路线的最优费用。

3. 情感目标:培养学生合理安排旅游行程的意识,形成文化素养和重视旅游文化的思想。

二、教学内容1. 什么是贪心算法贪心算法是一种算法设计思想,它是一种直觉性非常强的算法,从问题的某一初始解出发逐步地去逼近给定的目标,以尽可能快的到达最终状态的策略,称之为贪心策略。

最终,通过一系列的优化,希望达到全局最优解。

2. 贪心算法在计算旅游路线费用中的应用在旅游中,计算最优路线费用是很重要的,通常可以采用贪心算法。

旅游车辆从一个城市出发,可以经过多个城市,每个城市都有一个花费值,同样,旅游车辆到达每个城市后也要留下开销。

贪心算法的具体运用在于,在每个城市的选择过程中,选择花费最小的城市即可。

3. 什么是动态规划算法动态规划算法是一种用来解决多阶段最优化问题的方法。

动态规划算法的难点就在于如何确定状态转移方程,建立状态转移方程是解决动态规划问题的关键。

4. 动态规划算法在计算旅游路线费用中的应用在计算旅游路线费用时,动态规划算法可以通过建立状态转移方程,得到最优路径的费用。

通过每次计算前一阶段的最优解,推进到后一阶段,不断更新最优解的过程中,得到全局最优解。

三、教学过程1. 贪心算法计算旅游路线费用(1)定义模型:旅游车辆从一个城市出发,到达多个城市,每个城市的花费不同,同样,每个城市留下的开销也不相同。

(2)建立贪心模型:选择开销最小的下一个城市,直到到达最终目的地。

(3)检验模型正确性:通常情况下,贪心算法可以得到该问题的最优解。

但也有例外情况,例如到达某个城市后,必须花费额外的费用才能到达下一个城市,此时贪心算法就得到了次优解。

(4)实例分析:旅游车辆从一个城市出发,到达四个城市,各城市的花费如下表:城市 | 费用---- | ----A | 40B | 30C | 10D | 60按照贪心算法计算,第一步选择C城市,第二步选择B城市,第三步选择A城市,到达D城市,费用为100。

动态规划-最优化原理和无后效性

动态规划-最优化原理和无后效性

动态规划-最优化啊原理和无后效性上面已经介绍了动态规划模型的基本组成,现在需要解决的问题是:什么样的“多阶段决策问题”才可以采用动态规划的方法求解?一般来说,能够采用动态规划方法求解的问题必须满足.最优化原理和.无后效性原则。

(1)动态规划的最优化原理。

作为整个过程的最优策略具有如下性质:无论过去的状态和决策如何,对前面的决策所形成的当前状态而言,余下的诸决策必须构成最优策略。

可以通俗地理解为子问题的局部最优将导致整个问题的全局最优,即问题具有最优子结构的性质,也就是说一个问题的最优解只取决于其子问题的最优解,非最优解对问题的求解没有影响。

在例题1最短路径问题中,A到E的最优路径上的任一点到终点E的路径也必然是该点到终点E的一条最优路径,满足最优化原理。

下面来讨论另外一个问题。

【例题2】余数最少的路径。

如图所示,有4个点,分别是A、B、C、D,相邻两点用两条连线C2k,C2k-1(1≤k≤3)表示两条通行的道路。

连线上的数字表示道路的长度。

定义从A到D的所有路径中,长度除以4所得余数最小的路径为最优路径。

求一条最优路径。

【分析】在这个问题中,如果还按照例题1中的方法去求解就会发生错误。

按照例题1的思想,A的最优取值可以由B的最优取值来确定,而B的最优取值为(1+3) mod 4 = 0,所以A的最优值应为2,而实际上,路径C1-C3-C5可得最优值为(2+1+1) mod 4 = 0,所以,B的最优路径并不是A的最优路径的子路径,也就是说,A的最优取值不是由B的最优取值决定的,即其不满足最优化原理,问题不具有最优子结构的性质。

由此可见,并不是所有的“决策问题”都可以用“动态规划”来解决,运用“动态规划”来处理问题必须满足最优化原理。

(2)动态规划的无后效性原则。

所谓无后效性原则,指的是这样一种性质:某阶段的状态一旦确定,则此后过程的演变不再受此前各状态及决策的影响。

也就是说,“未来与过去无关”,当前的状态是此前历史的一个完整总结,此前的历史只能通过当前的状态去影响过程未来的演变。

学习与动态规划如何规划学习路径和目标

学习与动态规划如何规划学习路径和目标

学习与动态规划如何规划学习路径和目标学习是人类不断进步的核心方式之一,而动态规划则是一种数学优化方法,通过将复杂问题分解为简单的子问题来解决。

在当今信息爆炸的时代,如何有效地规划学习路径和目标成为了一个重要课题。

本文将探讨学习与动态规划的结合,帮助读者更好地规划学习,实现学习目标。

首先,了解学习目标是规划学习路径的第一步。

无论是学习一门新的技能,提升专业能力,还是追求个人兴趣爱好,都需要设定明确的学习目标。

这些目标可以是短期的,如学习一项技能;也可以是长远的,如成为某一领域的专家。

动态规划的思想是将问题分解为多个阶段,从而逐步实现最终目标。

在规划学习路径时,可以借鉴动态规划的思想,将长期目标分解为短期目标,逐步实现。

其次,制定学习计划是规划学习路径的重要环节。

在确定学习目标的基础上,需要制定详细的学习计划,包括学习内容、学习方法、学习时间等。

动态规划的核心思想是最优子结构和重叠子问题,即在解决问题的过程中,可以利用已经解决的子问题的解来解决更大规模的问题。

在学习过程中,也可以利用这种思想,通过总结已学知识和经验,优化学习路径,提高学习效率。

此外,动态规划还注重阶段性的决策和最优解的选择。

在学习过程中,也需要灵活地调整学习计划,根据实际情况进行阶段性的调整和决策。

有时候可能会遇到挫折和困难,需要及时调整学习方法和策略,保持学习的动态性。

只有不断优化学习路径,才能更好地实现学习目标。

最后,实践是检验学习效果的最好方式。

动态规划的思想在于不断迭代,通过反复试错来逐步优化解决方案。

在学习过程中,也需要不断地实践和应用所学知识,检验学习效果。

只有将理论知识与实际应用相结合,才能更好地提高学习水平,实现学习目标。

综上所述,学习与动态规划相结合,可以帮助我们更好地规划学习路径和目标。

通过设定明确的学习目标、制定详细的学习计划、灵活调整学习策略和不断实践、检验学习效果,我们可以更高效地实现学习目标,不断提升个人的学习能力和综合素质。

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关于动态规划方法的最优消费路径有些学者从微观经济理论的角度探索消费和投资的最优比率。

例如,Phelps构建了不确定收入下的最优消费率[2]。

基于这一模型,Merton以布朗运动模拟不确定收益,利用动态规划建模的方式,求出在连续时间假设下获得最大消费效用的消费和资产投资组合[3]。

然而Merton的模型采用了Pratt的绝对风险厌恶度(absoluteriskaversion)[4],即假设投资者的风险偏好是和年龄、财富无关的常数,从而把家庭总财富比率设计成常数。

为了改进过于严格的常系数风险厌恶假设,Farhi和Pan-ageas假设投资者可以通过控制退休时间来调整劳动供给,从而实现最优消费和投资[5]。

另外有些学者拓展了Merton等人的模型,如Hakansson和Richard研究了存在保险时的生命周期最优消费[6][7];Karatzas使用鞅方法研究了个人如何选择消费率来实现消费和财富效用最大化[8];Bodie等人探讨了退休期间的最优消费投资问题[9]。

有些学者则从宏观经济学的角度阐述消费和投资对消费效用最大化的影响。

李嘉图的古典消费理论强调了消费对经济的刺激。

凯恩斯绝对收入假说认为消费主要取决于当期绝对收入,平均消费倾向(APC)随收入增加而减少。

按此假说,一战后,美国人民收入增加,储蓄应随之增加。

但是,Kuznets实证研究发现战后储蓄并未增加,长期APC稳定[10]。

为解析上述矛盾现象,Duesenberry提出相对收入假说,家庭会比较其他家庭的收入,即相对水平,来决定自己的消费水平[11](P3)。

相对收入假说的缺陷在于家庭的消费是短视行为,没有考虑未来收入。

为克服相对收入假说存在的问题,Friedman提出了家庭将根据终生收入来决定消费的持久收入假说[12](P26-135)。

内生增长理论被广泛用于分析投资和消费的最优分配。

该理论假设在生产过程中的规模收益不变,即凸性生产技术,经济增长的决定因素是生产要素,生产率是由模型内生所决定的,而不是由资源、人口等外部因素决定。

典型的内生增长模型有AK模型、Rebelo模型等[13]。

曾经有人质疑AK模型是否可以用来评估经济增长。

Jones建立了技术为常数的AK模型,对函数关于物质资本和人力资本求最大值,并基于1950~1988年加拿大、法国、德国等15个OECD国家的时间序列数据,研究发现战后投资额同经济增长无关,并由此推断AK模型对投资和经济增长关系的预测是短期的或不正确的[14]。

为了反驳AK模型不适用于研究经济增长的结论,McGrattan建立了技术为常数的AK模型,对函数关于消费和资本求最大值。

McGrattan用1870~1989年11个国家的数据验证了投资率和经济增长之间的正相关关系,证明政府投资诱导政策会永久性影响经济增长[15]。

McGrat-tan发现Jones之所以用AK模型测不出投资和经济增长的相关性,一是数据期限短,二是模型设计存在缺陷。

McGrattan的模型假设如下:(1)代表性家庭选择投资和消费,从而实现生命周期效用最大化;(2)家庭有两种资本,分别是结构资本和设备资本,家庭收入来源于把结构资本和设备资本租给公司的租金;(3)家庭收入要向政府缴纳税收,因此政府政策可以影响投资产出比和劳动闲暇选择。

这样一来,McGrattan就解释了Jones观察到的投资增加而产出稳定的短期离差,并从理论和实证角度验证了AK模型的有效性。

本文在持久收入假设和内生增长理论框架下,研究经济增长的最优消费投资比率,从理论上指导国民收入的合理分配。

之所以选择资本产出弹性为单位弹性的AK模型,是因为资本对发展中国家很重要。

发展中国家可以通过购买技术先进的国家的设备得到知识,这种由投资带来的技术溢出可以加速整个国家的现代化。

另外,由于行业间存在溢出效应,当资本提高某个行业的生产率时,与之相关行业的生产率也随之提高[16],所以不仅要考虑资本对单个行业的作用,还需要考虑资本的社会回报。

Ljungqvist和Sargent建立的AK模型与本文有类似的目标函数yt=Akαt,也猜测了相同的值函数形式,并得到了类似的策略函数[17],但本文与之不同的是:第一,他们假设资本产出弹性大于零而小于1(0<α<1),从而使资本边际效用递减,通过数学推导发现资本收敛,而本文假设资本产出弹性等于1(α=1),从而使资本没有边际效用递减,通过数学推导发现资本不收敛,而值函数收敛;第二,本文考虑了资本折旧;第三,本文通过真实数据,再现改革开放以来消费和投资对提高社会效用的贡献。

本文余下部分的结构安排如下:第二部分建立包含资本折旧率和贴现因子的最优消费模型,通过猜解求出策略函数,讨论了消费、资本积累序列的意义,并通过求导分析了各变量对值函数的影响;第三部分比较了不同贴现因子下的值函数,并用三维效果图展示了1978~2010年中国消费、资本和值函数的演变关系;最后是本文的结论。

模型本文考虑生产单一商品的经济,此商品既可消费又可投资,投资以资本的形式体现,消费品和资本品可以相互转换。

消费数量和消费投资比决定代表性行为人的效用,社会计划者的目标是通过政策引导消费路径,使代表性行为人在任意时期都能获得最大效用。

经济增长由资本驱动,因此设生产函数为yt=Akt,其中A反映技术水平,yt、kt和ct分别表示在时期t的生产量、资本存量和消费。

对于任意t期,有ct≥0,kt≥0;且初始资本k0已知。

由此,可得模型:max∑!t=0βtlnc(t)s.t.kt+1=yt+1-(δ)kt-ct,yt=Ak烅烄烆t(1)其中δ为资本折旧率,0≤δ≤1;β为贴现因子,0<β<1;βtlnc(t)是消费效用。

式(1)是终生消费效用,资本积累规则为下期资本的数量取决于本期的有效商品总供给和本期的消费。

令fk(t)=Akt+1-(δ)kt=(A+1-δ)kt表示包含资本折旧的有效商品总供给,则式(1)可转化为:max∑!t=0βtlnc(t)s.t.kt+1=f(kt)-ct,f(kt)=(A+1-δ)k烅烄烆t(2)式(2)目标函数的含义是代表性行为人追求一生消费的贴现效用最大化,其中消费ct是控制变量,资本kt为状态变量。

由约束条件kt+1=f(kt)-ct,可得ct=f(kt)-kt+1,即控制变量可表示为状态变量的函数。

求式(2)的最优解,就是在给定约束条件下,找到一个恰当的序列ct,k{t+1}!t=0,使目标函数∑!t=0βtln(ct)取得最大值。

(一)猜解求值函数和策略函数为方便求极值,将式(2)由离散形式转化为连续形式,并定义值函数()Vk为投资者在给定财富下所能达到的期望终生总效用。

在竞争性均衡中投资者的效用得到了最大化,则根据汉密尔顿-雅可比-贝尔曼方程(Hamilton-Jacobi-Bellmanequation,HJBE)可得:()Vk=maxk'()ln[fk-k]'+β{V(k)}'()=ln[fk-g(k)]+βV[g(k)](3)式(3)中,k是当前时期的资本存量(相当于kt),k'是下一时期的资本存量(相当于kt+1)。

g(k)是利用HJBE进行递归迭代的策略函数,且g(k)=k',表示计划者面临的决策为:究竟是应该用政策引导代表性行为人当期多消费一些,还是当期少消费,留作下一期的资本,从而使下一期能消费更多。

()Vk和g(k)都是连续可微的。

根据动态规划理论,可猜测值函数的形式为:()()Vk=E+Flnk(4)其中,E、F是待定常数。

对式(3)和(4)计算一阶最优的必要条件,并根据式(2)可得:g(k)=k'=βFA+1-(δ)k1+βF(5)()c=fk-k'=A+1-(δ)k1+βF(6)式(5)是策略函数g(k)关于k的显式解,F是待定系数。

(二)最优消费、资本累积序列令n=1,式(3)变成式(7)。

由式(2)可知当t=1时,以下两式成立:V1()k=maxk'()lnfk-k[]'(7)V1()k=maxk'()lnfk-k[]'+βV0k()'(8)式(7)是目标函数(2)的最大值,即社会计划者最优问题中的值函数;式(8)表示代表性行为人一生的效用贴现值等于当期效用、未来效用的贴现值之和。

当期消费和期末资本的选择c,k{}'产生了当期效用ln(c),下期的资本k'将按照策略函数g(k)来选择。

此处可获得的最大期望效用是Vk()',而k'的贴现值为βV0k()'。

类似的,利用式(5)、式(3)逐期递归迭代可得到值函数Vn()k序列。

对任意t期,有:Vn()k=∑n-1i=1(β)i-1lnA+1-δ1+β()F+βn-1ln(A+1-δ)+∑n-1j=1j(β)jlnβFA+1-(δ)1+β[]F+∑ns=1(β)s-1()lnk由于0<β<1,根据级数理论容易证明:当n→!时,Vn()k是收敛的,且其极限值()Vk=limn→!Vn()k就是无穷序列的唯一解。

也就是说,得到的函数方程与式(4)的猜测完全符合。

可以解出E=11-βln(1-)βA+1-[(δ)]+β1-(β)2lnβA+1-[(δ)],F=11-β。

将E和F代入式(4)可得到函数方程(3)的具体表达式和相应的策略函数:()Vk=11-βln(1-)βA+1-[(δ)]+β1-(β)2lnβA+1-[(δ)]+11-β()lnk(9)g(k)=βA+1-(δ)k(10)式(9)也就是式(1)的解。

对于任意给定的k0>0,值函数()Vk采用策略k'=g(k)=βA+1-(δ)k恒可取得最优值。

回到式(1)的离散形式,对任意时期t(t≥0),当资本存量按策略kt+1=βA+1-(δ)kt逐步演变时,式(1)必定取得最优解。

相应地,ct=1-(β)A+1-(δ)kt。

综上所述,可得式(1)的最优消费、资本累积序列ct,k{t+1}!t=0为:ct=1-(β)A+1-(δ)ktkt+1=βA+1-(δ)k烅烄烆t(11)从式(11)可以看出:资本折旧率δ和当期消费ct以及下期资本kt+1负相关。

资本折旧率反映了资本的使用成本,折旧率越大,资本越少,收入越少,可供消费也越少。

对资本的良好维护,可以降低资本折旧率。

宏观政策能改变折旧率,比如政府推出投资刺激政策,会使维护既有资本的成本高于重新投资,从而提高资本折旧率;再如,高利率增加贷款成本,导致生产者更倾向于用廉价原材料,产品耐用度降低,资本折旧率提高。

贴现因子β和当期消费ct负相关,和下期资本kt+1正相关。

贴现因子反映了资产预期总收入超出当期总收入的部分折现到当期末的值。

贴现因子越小,代表性行为人越倾向于当期消费ct;贴现因子越大,代表性行为人越希望把消费推迟到将来。

贴现因子是随机的、主观的,受真实的经济发展变化的影响,可以通过宏观经济政策引导贴现因子变化。

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