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Mathematische Grundlagen und Anwendungen in der VWL

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2.3 Maximierung versus M<strong>in</strong>imierung<br />

E<strong>in</strong>s <strong>der</strong> Ziele <strong>der</strong> Volkswirtschaftslehre ist es e<strong>in</strong>e optimale Situation zu<br />

beschreiben bzw. Bed<strong>in</strong>gungen zu benennen, die für das Erreichen dieser<br />

optimalen Situation notwendig s<strong>in</strong>d. Aber was heißt eigentlich optimale Situation.<br />

In e<strong>in</strong>er optimalen Situation sollen negative Größen wie zum Beispiel<br />

die Arbeitslosigkeit o<strong>der</strong> die Inflation möglichst ger<strong>in</strong>g se<strong>in</strong>. Alternativ sollen<br />

Größen wie das Pro-Kopf-E<strong>in</strong>kommen o<strong>der</strong> <strong>der</strong> Kapitalbestand möglichst<br />

groß werden. Man verfolgt also stets das Ziel, e<strong>in</strong>e o<strong>der</strong> mehrere Größen zu<br />

maximieren o<strong>der</strong> zu m<strong>in</strong>imieren. Son<strong>der</strong>fälle f<strong>in</strong>den sich zum e<strong>in</strong>en dann,<br />

wenn mehrere Größen gleichzeitig maximiert <strong>und</strong> / o<strong>der</strong> m<strong>in</strong>imiert werden<br />

sollen. Zum an<strong>der</strong>en kann es aber auch se<strong>in</strong>, dass <strong>der</strong> Optimierungsprozess<br />

nur <strong>in</strong>nerhalb bestimmter Grenzen ablaufen kann, so dass solche Grenzen<br />

als Nebenbed<strong>in</strong>gungen Zugang <strong>in</strong> das Optimierungsproblem f<strong>in</strong>den. In dem<br />

e<strong>in</strong>fachsten Fall, dass nur Gleichungen als Nebenbed<strong>in</strong>gungen vorliegen, kann<br />

man die Probleme mit Hilfe von Lagrange-Multiplikatoren lösen. Bevor wir<br />

im zweiten Teil dieses Abschnitts auf diese Lagrange-Multiplikatoren e<strong>in</strong>gehen,<br />

werden wir zuerst diskutieren wie e<strong>in</strong>e Optimierung durchgeführt wird,<br />

wenn ke<strong>in</strong>e Nebenbed<strong>in</strong>gungen vorliegen.<br />

2.3.1 Extremwerte<br />

Zu diesem Zweck unterscheidet man zwischen e<strong>in</strong>er Notwendigen Bed<strong>in</strong>gung,<br />

die bisweilen auch als first or<strong>der</strong> classification bezeichnet wird <strong>und</strong> e<strong>in</strong>er H<strong>in</strong>reichenden<br />

Bed<strong>in</strong>gung .<br />

Notwendige Bed<strong>in</strong>gung:<br />

Die Notwendige Bed<strong>in</strong>gung dient dazu, potentielle Maxima <strong>und</strong> M<strong>in</strong>ima<br />

(o<strong>der</strong> zusammenfassend Extrema) zu bestimmen. Zu diesem Zweck verdeutlicht<br />

man sich, dass e<strong>in</strong> Extremum dadurch gekennzeichnet ist, dass an <strong>der</strong><br />

Stelle des Extremums, sprich an dem jeweiligen Scheitelpunkt <strong>der</strong> Funktion<br />

genau e<strong>in</strong>e Steigung von 0 vorliegt. Dies macht <strong>in</strong>soweit S<strong>in</strong>n, als dass e<strong>in</strong>e<br />

Funktion zum Beispiel vor e<strong>in</strong>em Maximum steigt, also e<strong>in</strong>e positive Steigung<br />

hat <strong>und</strong> nach e<strong>in</strong>em Maximum fällt, also e<strong>in</strong>e negative Steigung hat. Somit<br />

muss sie im Maximum e<strong>in</strong>e Steigung von 0 haben. Aus dem letzten Abschnitt<br />

wissen wir aber, dass die Steigung e<strong>in</strong>er Funktion h<strong>in</strong>sichtlich e<strong>in</strong>er e<strong>in</strong>zelnen<br />

Variablen durch ihre erste Ableitung bzgl. dieser Variablen gegeben ist.<br />

Die erste Ableitung e<strong>in</strong>er Funktion muss somit an <strong>der</strong> Stelle des Extremums<br />

0 se<strong>in</strong>. Berechnet man entsprechend alle Stellen, an denen die erste Ableitung<br />

e<strong>in</strong>er Funktion 0 wird, so erhält man alle möglichen Extrema. Bei e<strong>in</strong>er<br />

Funktion, die von mehreren Variablen abhängt, müssen die Ableitungen bzgl.<br />

aller Variablen gleich 0 se<strong>in</strong>. Während man bei e<strong>in</strong>er Funktion <strong>der</strong> Form f(x)<br />

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