Garantie de satisfaction à 100% Disponible immédiatement après paiement En ligne et en PDF Tu n'es attaché à rien
logo-home
Samenvatting Micro-economie/Bedrijfseconomie KULeuven Handelswetenschappen €15,39   Ajouter au panier

Resume

Samenvatting Micro-economie/Bedrijfseconomie KULeuven Handelswetenschappen

1 vérifier
 225 vues  10 fois vendu

Dit document bevat volledige en duidelijke notities van alle lessen van het vak Micro-economie van het Schakeljaar Handelswetenschappen gegeven door Mike Smet in KULeuven Antwerpen. Dit komt overeen met hetzelfde vak in het tweede jaar genaamd bedrijfseconomie.

Aperçu 4 sur 158  pages

  • 20 février 2023
  • 158
  • 2022/2023
  • Resume
Tous les documents sur ce sujet (24)

1  vérifier

review-writer-avatar

Par: domienvanoverloop • 1 année de cela

avatar-seller
diedevdm
MICRO-ECONOMIE
1 OPFRISSING WISKUNDIGE CONCEPTEN
1.1 INTERPRETATIE AFGELEIDEN
De eerste afgeleide geeft aan wat de helling van de raaklijn aan de onderliggende functie (F(x)) is,
m.a.w. of de onderliggende functie (F(x)) stijgt, daalt of vlak is:
- Interpretatie 1e afgeleide (F’(x))
- F’(x) > 0 --> functie F(x) is stijgend
- F’(x) < 0 --> functie F(x) is dalend
- F’(x) = 0 --> functie F(x) is vlak
- (of bereikt een lokaal maximum of minimum)

 Wanneer de rode lijn de blauwe lijn (de functie raken)
zijn dit raaklijnen
o Naar boven = positieve helling
o Naar beneden = negatieve helling
o Hoe hoger het getal = hoe steiler
o Negatief getal = daalt




1.2 NOTATIE AFGELEIDEN




1.3 BASIC REKENREGELS AFGELEIDEN




1

,1.4 WAARVOOR GAAN WE AFGELEIDEN (VOORNAMELIJK) GEBRUIKEN?
Zoeken van maxima en minima, bijvoorbeeld:
- Maximeer het nut (≈ tevredenheid) van de consument
- Maximeer de winst
- Minimeer de kosten
- …

1.5 HOE KUNNEN AFGELEIDEN NUTTIG ZIJN OM MIN/MAX TE BEPALEN?
- Bij minimum of maximum is helling raaklijn (= 1e afgeleide) gelijk aan 0
- Vb. 𝑦 = −𝑥2 + 6𝑥 + 1
▪ met y = winst en x = output
- Bij welk productieniveau wordt winst maximaal?
▪ Niet zo een slimme methode
▪ Efficiëntere methode
➢ Opleggen dat helling raaklijn gelijk moet zijn aan 0
➢ 𝑑𝑦 = −2𝑥 + 6 = 0 ⇒ 2𝑥 = 6 ⇒ 𝑥 = 3

 Helling van de raaklijn moet 0 zijn! Dwingen dat deze 0 moet zijn en dan ga je uitzoeken voor
welke x deze 0 gaat zijn. (Bij de bovenstaande grafiek is dit bij x = 3)

1.6 PARTIËLE AFGELEIDEN?
- In realiteit zijn er meestal meerdere variabelen die een uitkomst bepalen
▪ Winst hangt af van meerdere producten/outputs
▪ Nut van consument hangt af van meerdere consumptiegoederen
▪ Productie van bedrijf hangt af van meerdere inputs
▪ …
- Optimeringsprobleem (bepalen van min/max) moet hiermee rekening houden
▪ Partiële afgeleiden

 Eerst zijn we er telkens vanuit gegaan dat alles afhing van 1 variabele maar in de praktijk hangt
de keuze van iets af van meerdere variabelen (bijvoorbeeld het hangt van veel producten af of
je het gaat kopen of niet)

 Grafiek links onderaan: grafiek hangt
af van 1 variabele
 Grote grafiek rechts: grafiek hangt af
van meerdere variabele (3)
 Links bovenaan: is aan de hand van 2
variabelen
 Meer dan 3 dimensies kan je niet
tekenen



 Eerst moest je 0 zoeken voor het maximum en hierbij moet de helling 0 zijn in meerdere (2)
dimensies. Hierbij heb je dus geen raaklijn maar een raakvlak. Als je bijvoorbeeld op een peer
zit moet je vanboven kunnen staan en dan moet het daar allemaal 0 zijn en heb je dus meer
x’en nodig waardoor je een raakvlak krijgt.


2

,1.7 NOTATIE PARTIËLE AFGELEIDEN
- Tot nu toe: y enkel afhankelijk van 1 variabele, met name x
- Sommige functies hangen echter af van meerdere variabelen, bv. 𝑦 = 𝐹(𝑥1, 𝑥2 , 𝑥3)
▪ y hangt af van 3 verschillende variabelen: x1, x2 en x3
▪ 𝐹(𝑥1, 𝑥2 , 𝑥3) zou bijvoorbeeld een productiefunctie kunnen zijn waarbij y de
geproduceerde output voorstelt
➢ Output hangt af van 3 productiefactoren: aantal werkuren (x1), aantal
machine-uren (x2) en hoeveelheid grondstoffen (x3).
➢ Wanneer we een dergelijke functie (bestaande uit 2 of meer variabelen)
afleiden naar 1 van deze variabelen (bv. naar x1), noemen we dat 'partieel
afleiden' (naar x1): dit wil zeggen dat we op dat moment enkel afleiden naar
x1 en daarbij alle andere variabelen (x2 en x3) a.h.w. als een
constante/parameter beschouwen.



 Partiële afgeleiden = meerdere variabelen
 Rekenregels hetzelfde dan voor (gewone) afgeleiden




1.8 VOORBEELD: MAXIMEER WINST (HANGT AF VAN 2 OUTPUTS)




 Heuvel in alle richtingen gelijk aan 0! Hoe dwing je die naar 0? Door deze af te leiden naar q1
en zo afleiden dat de helling in q1 0 moet zijn en dit ook voor q2. Dan heb je een stelsel van 2
vergelijkingen en 2 onbekenden en dit is volledig oplosbaar.
 Winst zal maximaal zijn als ik 4 miljoen stuks kan verkopen van Q1 en als ik 3 miljoen stuks
kan verkopen van Q2.



3

, 1.9 MAXIMEREN/MINIMEREN ONDER NEVENVOORWAARDEN
- In de (bedrijfs)economische realiteit opereren agenten (consumenten, producenten, …)
dikwijls met bepaalde restricties, bv.
▪ Budgetrestrictie bij consument, tijdsrestrictie (bv. 24 u/dag)
▪ Capaciteitsbeperkingen bij producenten (bv. productietechnologie kan slechts
bepaalde output genereren gegeven een inputmix)
- Restricties zijn inherent aan (bedrijfs)economische setting
▪ Gevolg: het absolute minimum of maximum is dikwijls niet haalbaar
▪ Optimeren zonder restricties (nevenvoorwaarden) vs met restricties
▪ Unconstrained optimisation vs constrained optimisation
- Grafisch
▪ 3D figuur wordt ‘afgesneden’ en optimering (min/max) is enkel mogelijk op snijvlak

 Je kan op de winstheuvel van op de vorige dia, hier een maximum op plaatsen. Maar vaak
worden bedrijven… beperkt door een aantal restricties (bijvoorbeeld budget-, tijd-, machine-
en technologiebeperking… )
 Restricties/nevenvoorwaarden = beperkingen
o Deze moet je meenemen in het probleem integreren zodat je een begrensd minimum
of maximum creëert.
o Vaak kan je het enkel aanpassen in het snijpunt.
 Bijvoorbeeld bij de peer: als je nevenvoorwaarden hebt dan gaat er een stuk worden
afgesneden van de peer waardoor je enkel nog kan optimaliseren op het snijvlak. Dat grenst
aan het punt dat is afgesneden aangezien dat stuk niet meer geldt maar je wel kijkt naar het
snijvlak.

1.10 VOORBEELD: NUTSMAXIMALISATIE CONSUMENT ONDER
NEVENVOORWAARDE VAN BUDGETRESTRICTIE




 Constraint = beperking

1.11 CONSTRAINED CONSUMER CHOICE WITH CALCULUS

 Lagrangian functie
 Wanneer alles naar 1 kant is gebracht
wordt dat de functie waarmee je kan
werken om het maxima te berekenen, je
moet wel rekening houden met de ‘landa’
(nevenvoorwaarde)
 Enkel uitkomst kennen van Lagrangian




4

Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:

Qualité garantie par les avis des clients

Qualité garantie par les avis des clients

Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.

L’achat facile et rapide

L’achat facile et rapide

Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.

Focus sur l’essentiel

Focus sur l’essentiel

Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.

Foire aux questions

Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?

Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.

Garantie de remboursement : comment ça marche ?

Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.

Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?

Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur diedevdm. Stuvia facilite les paiements au vendeur.

Est-ce que j'aurai un abonnement?

Non, vous n'achetez ce résumé que pour €15,39. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.

Peut-on faire confiance à Stuvia ?

4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)

67096 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours

Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans

Commencez à vendre!
€15,39  10x  vendu
  • (1)
  Ajouter