刚才看了一下资料,有提到最优解在kink point处取得的情况,一个最简单的例子就是里昂惕夫形式的效用函数。
效用函数的存在性得到证明之后,我们一般来说还会进一步希望效用函数是连续且可微(二次可微)的,
因为只有这样才能毫无顾忌的充分利用我们熟悉的数学工具。例如,可微就能求边际效用,二次可微就能用来边际效用递减。
问题就在于,效用函数并非都是连续而又可微的。
首先是连续性问题,在证明效用函数的存在性时,已经证明了在给定连续的理性偏好关系时必定至少存在一个连续的效用函数(效用函数不唯一,可通过单调变换获得很多效用函数,它们不一定都是连续的,但至少会有一个连续的效用函数来表示既定的偏好关系)
其次是可微性问题,函数连续不代表可微(二次可微就可以先靠边儿了)。
里昂惕夫效用函数u(x)=min(x1,x2)就是一个连续但不可微的效用函数。
如果一个效用函数不光滑,局部有“扭结”,就表示局部存在不可微的情况。既然至少有局部不可微,那么当我们求解效用最大化问题时,就肯定不能直接对全局求导了,我们平时所用的方法也就失效了。
我们只能去耐心的寻找“扭结”在哪个地方,然后再去分段讨论效用函数的可微性。讨论的结果可能就是在“扭结”处有可能满足效用最大化,那么“扭结”处出现的解就是“扭结解”了。
到处去找“扭结”显然是大家都不愿意碰到的局面,既然如此,就干脆假设无差异一般来说曲线很光滑算了。正因如此,我们一般假设无差异曲线(面)是光滑曲线(面)。
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