求解最优化问题
委托人的含约束最优化问题
- 开始求解前, 不妨先代入具体参数, 用计算机软件画图得出约束 (IR) 和
(IC) 的具体区域 (见课程网站给出的图例)
- 事实上, 如果给定了模型参数 (效用函数
,
概率
,
公司收益
,
等等), 常见的数值计算软件都可以直接求解最优化问题
.
- 这样得到的解是数值解
数值解 v.s. 解析解
不过, 在经济学研究中, 只有数值解通常是不够的.
- 我们需要找到含约束最优化问题
的解析解, 即内生变量 (合同工资)
关于外生变量的表达式
- 该二元模型的解析解: 满足 (IR) 和 (IC)
约束且最大化公司期望利润的激励合同
的表达式
我们以方程
为例说明数值解和解析解的不同.
- 数值解:
- 代入
,
数值解为
;
- 代入
,
数值解为
;
- …
- 数值解不需要给出 (内生变量)
的表达式, 并且通常都是非精确解
经济学模型通常只关注解析解:
- 一般来说, 只有得到了解析解, 才能进行比较静态分析,
并进一步刻画均衡的福利性质
但数值解也很有用:
- 借助计算机, 数值解通常容易求得. 因此, 实际研究中,
我一般会先代入具体的参数算一些具体的数值例子. 根据这些数值解,
去猜可能的解析解.
- 对于很多经济学模型, 解析解有时很难得到,
这时我们称这个问题是难以求解的 (intractable).
对于难以求解的模型, 如果能找到高效的数值解算法, 也是很大的贡献.
求解委托人最优化问题
我们试着找出最优化问题
的解析解. 注意到:
- 公司总是希望支付尽可能低的工资
- 约束 (IR) 在
均较高时才成立
- 约束 (IC) 在
(显著)高于
时才成立
不等式约束
约束 (IC) 和 (IR) 都是不等式约束.
- 若不等式约束 (IC) 在某个合同
处取到等号, 则称约束 (IC) 在
处是紧的 (binding);
- 否则, 称约束 (IC) 是非紧的或松的
(non-binding, slack).
记
为最优化问题
的解
我们接下来证明, 在
处, 约束 (IC) 和 (IR) 都是紧的.
(IR) 约束是紧的
引理一: 在最优化问题
的解
处, 约束 (IR) 一定是紧的.
(反证) 反设约束 (IR) 在
处是非紧的.
(微扰) 我们可以将
和
分别降低
和
.
- 存在
和
,
使得
也满足 (IR) 和 (IC) 约束. (为什么?)
- 公司提供合同
可以获得更高的利润. 矛盾.
(IC) 约束是紧的
引理二: 在最优化问题
的解
处, 约束 (IC) 一定是紧的.
证明方式仍然是微扰法, 具体思路如下:
反设
处 (IC) 是松的. 根据引理一,
处 (IR) 约束是紧的.
- 我们不能同时下调
和
,
否则会违反 (IR).
(微扰) 将
下调
,
将
上调
证明 (留作习题): 只要
足够小, 通过上述微扰得到的新工资合同仍然满足 (IC) 和 (IR) 约束,
并且严格提高了公司的期望利润.
最优化问题
的解
(IR) 和 (IC) 约束均取等号时:
两个等式和两个未知数
(
和
):
- 紧的 (IR) 条件决定了张三的效用水平
- 紧的 (IC) 条件决定了
和
的差值
联立求解, 得到
和
,
再代入最优化问题的目标函数可以求得公司的期望利润.
令
,
联立紧的 (IR) 和 (IC) 条件可得:
公司对应的期望利润:
公司最优合同
最优化问题
求解的是公司最优激励合同
- 激励合同下, 张三会接受公司的雇佣 (由 IR 约束保证) 并且努力干活 (由
IC 约束保证)
- 问: 最优激励合同一定是公司的最优合同么?
答: 不一定.
- 最优化问题
的解, 是公司最优的激励合同
(雇佣张三并且张三会努力干活)
- 还存在两种其它可能的 “角点解”
- 不使用激励合同, 只支付基本工资. (此时没有 IC 约束,
张三在均衡中一定会偷懒)
- 公司不雇佣张三 (此时没有 IC 和 IR 约束)
情形一: 公司使用最优激励合同:
和
情形二: 公司仅支付基本工资, 不使用激励合同.
- 基本工资
的值由张三的参与约束决定:
以下因素均可能导致公司放弃使用激励合同:
张三非常厌恶风险
- 随着张三的风险厌恶程度上升,
公司必须支付更高的额外激励
()
才能满足激励相容约束.
努力干活带给张三的负效用太大
努力干活带给公司的边际收益
()
不高
情形三: 不雇佣张三
公司的最优合同肯定是以上三种情形之一.
具体是哪种情形, 由模型的参数决定:
- 张三的效用函数
- 张三的保留效用:
- 努力工作带给张三的负效用:
- 张三工作带给公司的期望利润:
- 成功概率:
,
- 项目收益:
,