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Luiz Felipe Brandão 2JA Lista Micro I 2x+4y=12 Px=2 Py=4 m=12 A situação do individuo dependera de suas preferências, pois se ele prefere X ele estará melhor, pois Px está relativamente mais barato, enquanto se ele prefere Y (que está relativamente mais caro) ele esta pior. Sim é possível descrever uma mudança em uma variável como uma mudança das outras na equação (onde Px, Py e m são exógenas). Na questão 1. por exemplo temos , e , mas podemos descrever essa mudança como , e , que representado graficamente é igual ao caso anterior. Curvas de Indiferença Indivíduo gosta de Carne e Peixe, mas prefere não comê-los ao mesmo tempo. Indivíduo não gosta de repolho e nem de couve, acha pior os dois juntos. Gosta de Arroz e Feijão, mas mais de 500g ele passa mal. Função Utilidade: A Transformação Monotônica de uma função utilidade é uma que crie uma nova função onde as preferências são proporcionais aos da função utilidade original. ; Como a derivada é crescente (sempre positiva), TMSu=TMSv, ou seja: Transformação Monotônica. ; Como a derivada não é crescente, TMSu≠TMSv. ; Como a derivada é crescente, TMSu=TMSv, ou seja: Transformação Monotônica. ; Como a derivada não é crescente, TMSu≠TMSv Maximização: Z=xy sujeito a x+2y=2: Logo: , , , substituindo na restrição: , e Solução: (1, ½) � Z=x(y+4) sujeito a x+y=8 Logo: , , , substituindo na restrição: , e . Solução: (6, 2) Z=x+y² sujeito a x+y=6 Logo: , , , substituindo na restrição: , e . Solução: (5½, ½) U(x,y)= (x+2)(y+10) A solução ótima desse consumidor é , Logo substituindo na restrição: �� EMBED Equation.DSMT4 Caso a restrição for , Logo substituindo na restrição: �� EMBED Equation.DSMT4 , substituindo esses valores na restrição: Graficamente, a Curva de Engel para o bem é dada pela equação: . Podemos afirmar que o bem é substituto ao bem , pois ao aumentar P₂ , aumenta. � PAGE �2� _1300548811.unknown _1300550575.unknown _1300554931.unknown _1300559002.unknown _1300559518.unknown _1300560076.unknown _1300562041.unknown _1300562155.unknown _1300561909.unknown _1300561973.unknown _1300559859.unknown _1300559366.unknown _1300559376.unknown _1300559352.unknown _1300556448.unknown _1300557980.unknown _1300558331.unknown _1300556505.unknown _1300555086.unknown _1300555505.unknown _1300554949.unknown _1300552020.unknown _1300554720.unknown _1300554877.unknown _1300554605.unknown _1300550658.unknown _1300552019.unknown _1300550607.unknown _1300549527.unknown _1300549918.unknown _1300550195.unknown _1300550196.unknown _1300550194.unknown _1300549696.unknown _1300549725.unknown _1300549546.unknown _1300549695.unknown _1300549127.unknown _1300549418.unknown _1300549431.unknown _1300549178.unknown _1300548903.unknown _1300548901.unknown _1300548902.unknown _1300547988.unknown _1300548603.unknown _1300548768.unknown _1300548797.unknown _1300548805.unknown _1300548778.unknown _1300548714.unknown _1300548747.unknown _1300548612.unknown _1300548244.unknown _1300548285.unknown _1300548348.unknown _1300548261.unknown _1300548094.unknown _1300548215.unknown _1300548086.unknown _1300547320.unknown _1300547572.unknown _1300547684.unknown _1300547706.unknown _1300547599.unknown _1300547443.unknown _1300547482.unknown _1300547350.unknown _1300545845.unknown _1300545884.unknown _1300545897.unknown _1300545874.unknown _1300545821.unknown _1300545838.unknown _1300545657.unknown
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