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包絡定理是指 在解目標函數時 一開始都是非最適化的情況 經過一階條件之後 可以解出所有內生變數都是外生變數的函數 此時代回目標函數 可以發現目標函數也是外生變數的函數 此時的目標函數已經是最適化了 這時候如果我們對最適化的目標函數作外生變數的微分 可以發現 其實結果跟在非最適化的時候對外生變數作微分是一樣的 其實就是在做比較靜態分析 一個常用的例子就是短期平均成本跟長期平均成本的關係 短期下SAC是非最適化的情況 長期下廠商一定會尋找一個最適的資本數量來生產 也就是LAC(k*) 此時SAC和LAC必相切 也是就非最適化對外生變數k的偏微 等於最適化對外生變數k的偏微 所以我們可以知道其實 要求解內生變數 可以在非最適化的情況下對外生變數作偏微分 一樣可以得到內生變數 在有限制條件下就叫做Shephard Lemma 無限制條件下就叫做Hotelling Lemma 這是我自己研究之後的個人體會 如果有錯誤請高手不吝指教 謝謝!! 另外關於賴景昌老師的書 在看前要先對微積分有一定的基礎 難度是會有的 但是如果 對於各種函數的偏微全微都很熟的話 其實是不會非常難的 我也是看那本書長大的~~ 一起加油吧!! --



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◆ From: 125.225.85.106
1F:推 abasqoo:講的很不錯喔 我之前也看的滿模糊的 122.121.53.68 11/18 02:11
2F:推 yingjie1025:對對~老師解完包絡後面就接比較靜態 140.119.201.8 11/18 02:54
3F:→ yingjie1025:謝謝你,這樣清楚多了 140.119.201.8 11/18 02:54
4F:→ chienh:暱稱少加個be動詞 (小聲..) 218.162.198.41 11/18 04:15
5F:推 CobraTHU:講的好 推一個 220.137.20.132 11/19 23:14







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