Supposons que vous ayez une fonction différenciable , que vous souhaitez optimiser en choisissant . Si est une utilité ou un profit, alors vous voulez choisir (c'est-à-dire le lot de consommation ou la quantité produite) pour rendre la valeur de aussi grande que possible. Si est une fonction de coût, alors vous voulez choisir pour que aussi petit que possible. FOC et SOC sont des conditions qui déterminent si une solution maximise ou minimise une fonction donnée.f(x)xf(x)xf ( x ) x fff(x)xf
Au premier cycle, ce qui est généralement le cas, c'est que vous devez choisir telle sorte que la dérivée de soit égale à zéro:
C'est le FOC. L'intuition pour cette condition est qu'une fonction atteint son extremum (maximum ou minimum) lorsque sa dérivée est égale à zéro (voir l'image ci-dessous). [Vous devez savoir qu'il y a plus de subtilités impliquées: recherchez des termes comme "solutions intérieures vs solutions de coin", "global vs local maximum / minimum" et "point de selle" pour en savoir plus]. f f ′ ( x ∗ ) = 0.x∗f
f′(x∗)=0.
Cependant, comme l'illustre l'image, il ne suffit pas de trouver où pour conclure que est la solution qui maximise ou minimise la fonction objectif. Dans les deux graphiques, la fonction atteint une pente nulle à , mais est un maximiseur dans le graphique de gauche, mais un minimiseur dans le graphique de droite.f ′ ( x ∗ ) = 0x∗f′(x∗)=0x∗x∗x∗
Pour vérifier si est un maximiseur ou un minimiseur, vous avez besoin du SOC. Le SOC pour le maximiseur est
et le SOC pour le minimiseur est
Intuitivement, si maximise , la pente de autour de est décroissant. Prenez le graphique de gauche, où est un maximiseur. On voit que la pente de est positive à gauche de et négative à droite. Ainsi, autour du voisinage de , lorsque augmente, diminue. L'intuition pour le cas du minimiseur est similaire.x∗
f′′(x∗)<0
f′′(x∗)>0.
x∗ffx∗x∗fx∗x∗xf′(x)
Par exemple, lorsque vous parlez de maximisation du profit à partir d'une fonction de profit , la condition principale pour un maximum est la suivante: Ceci est le FOC (premier état de la commande).π(q)
Cependant, pour être sûr que ce que vous avez trouvé ci-dessus est un vrai maximum, vous devez également vérifier une condition "secondaire" qui est: Ceci est appelé le SOC (condition de second ordre).
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L'objectif est de trouver un maximum local (ou minimum) d'une fonction.
Si la fonction est différenciable deux fois:
Dans le cas où votre fonction n'est pas différenciable, vous pouvez faire un test extremum plus général .
Remarque: il est impossible de construire un algorithme pour trouver un maximum global pour une fonction arbitraire .
Les économistes néoclassiques renomment certainement ces deux méthodes mathématiques en conditions de premier ordre et en conditions de second ordre pour avoir l'air cool ou pour d'autres raisons historiques. Pourquoi utiliser un nom largement utilisé alors que vous pouvez simplement en créer un?
Le terme est également utilisé sur la maximisation contrainte lorsqu'ils utilisent la méthode du multiplicateur de Lagrange et les conditions de Karush – Kuhn – Tucker . Encore une fois, je ne pense pas que le terme soit utilisé par des non-économistes.
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