内容摘要
本文以单一生产商与消费者的市场均衡问题为核心,通过线性规划模型求解清算价格。详细阐述了供需平衡约束的对偶价格含义,演示了Matlab求解过程,并对模型扩展与实际应用进行了探讨。
关键词:经济均衡;线性规划;清算价格;对偶价格;市场供需。
一、引言
在市场经济中,供需平衡是维持稳定的关键机制。当市场价格偏离均衡点时,生产商与消费者的行为会发生变化:价格上升刺激供应但抑制需求,价格下降则反之。如何通过数学模型确定市场清算价格?本文以单一生产商与消费者的市场为例,建立线性规划模型,结合LINGO与Matlab求解,并深入分析对偶价格的经济含义。
二、问题描述与模型构建
2.1 案例背景
假设市场上仅有一个生产商(甲)和一个消费者(乙),其供需数据如下表:
生产商 (甲) | 消费者(乙) | ||
---|---|---|---|
单价 (万元/t) | 供应能力 | 单价 (万元/t) | 需求能力 (t) |
1 | 2 | 9 | 2 |
2 | 4 | 4.5 | 4 |
3 | 6 | 3 | 6 |
4 | 8 | 2.25 | 8 |
直观上,当单价为3万元/t时供需平衡(各6t)。但为了处理更一般的情况,需建立优化模型。
2.2 模型假设与变量定义
引入虚拟经销商作为中介,以利润最大化为目标:
-
决策变量:
- ( x 1 , x 2 , x 3 , x 4 x_1, x_2, x_3, x_4 x1,x2,x3,x4 ):甲在单价1、2、3、4万元/t时的供应量
- ( y 1 , y 2 , y 3 , y 4 y_1, y_2, y_3, y_4 y1,y2,y3,y4 ):乙在单价9、4.5、3、2.25万元/t时的需求量
-
目标函数 :经销商总利润
m a x ( 9 y 1 + 4.5 y 2 + 3 y 3 + 2.5 y 4 − x 1 − 2 x 2 − 3 x 3 − 4 x 4 ) max \left( 9y_1 + 4.5y_2 + 3y_3 + 2.5y_4 - x_1 - 2x_2 - 3x_3 - 4x_4 \right) max(9y1+4.5y2+3y3+2.5y4−x1−2x2−3x3−4x4) -
约束条件:
- 供需平衡 :( ∑ i = 1 4 x i = ∑ i = 1 4 y i \sum_{i=1}^4 x_i = \sum_{i=1}^4 y_i ∑i=14xi=∑i=14yi)
- 供应限制 :( x i ≤ 2 ( i = 1 , 2 , 3 , 4 ) x_i \leq 2 \quad (i=1,2,3,4) xi≤2(i=1,2,3,4) )
- 需求限制 :( y i ≤ 2 ( i = 1 , 2 , 3 , 4 ) y_i \leq 2 \quad (i=1,2,3,4) yi≤2(i=1,2,3,4) )
- 非负约束 :( x i , y i ≥ 0 x_i, y_i \geq 0 xi,yi≥0 )
三、模型求解与结果分析
3.1 matlab求解过程
matlab
% 目标函数系数
% 依次为 A1, A2, A3, A4, B1, B2, B3, B4, X1, X2, X3, X4, Y1, Y2, Y3, Y4, AX, AY, BX, BY
f = [-1 -2 -3 -4 -2 -4 -6 -8 9 4.5 3 2.25 15 8 5 3 0 -1.5 -2 0];
f = -f;
% 不等式约束矩阵 A 和向量 b
% 供应限制
A1 = [eye(4), zeros(4, 16); zeros(4, 4), eye(4), zeros(4, 12)];
b1 = [2; 2; 2; 2; 1; 3; 4; 4];
% 需求限制
A2 = [zeros(4, 8), eye(4), zeros(4, 8); zeros(4, 12), eye(4), zeros(4, 4)];
b2 = [2; 2; 2; 2; 1; 2; 3; 4];
A = [A1; A2];
b = [b1; b2];
% 等式约束矩阵 Aeq 和向量 beq
% 甲的供货总量平衡
Aeq1 = [ones(1, 4), zeros(1, 16), -1, -1, 0, 0];
% 丙的供货总量平衡
Aeq2 = [zeros(1, 4), ones(1, 4), zeros(1, 16), 0, 0, -1, -1];
% 乙的购买总量平衡
Aeq3 = [zeros(1, 8), ones(1, 4), zeros(1, 12), -1, 0, -1, 0];
% 丁的购买总量平衡
Aeq4 = [zeros(1, 12), ones(1, 4), zeros(1, 8), 0, -1, 0, -1];
Aeq = [Aeq1; Aeq2; Aeq3; Aeq4];
beq = zeros(4, 1);
% 变量下界
lb = zeros(20, 1);
% 求解线性规划问题
[x, fval] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb);
% 提取各变量的值
A = x(1:4);
B = x(5:8);
X = x(9:12);
Y = x(13:16);
AX = x(17);
AY = x(18);
BX = x(19);
BY = x(20);
% 输出结果
disp('生产商甲的销售数量:');
disp(A);
disp('生产商丙的销售数量:');
disp(B);
disp('消费者乙的购买数量:');
disp(X);
disp('消费者丁的购买数量:');
disp(Y);
disp('甲向乙的供货量:');
disp(AX);
disp('甲向丁的供货量:');
disp(AY);
disp('丙向乙的供货量:');
disp(BX);
disp('丙向丁的供货量:');
disp(BY);
disp('目标函数最优值(最大利润):');
disp(-fval);
3.2 结果解读
- 最优解 :( x 1 = x 2 = x 3 = 2 , y 1 = y 2 = y 3 = 2 x_1=x_2=x_3=2, y_1=y_2=y_3=2 x1=x2=x3=2,y1=y2=y3=2 ),供需平衡于6t
- 对偶价格 :约束
con1
的对偶价格为-3,表示供应量每增加1t,利润减少3万元,对应清算价格为3万元/t
四、模型扩展与理论深化
4.1 一般化模型
假设供应函数与需求函数为分段阶梯函数:
- 供应函数:价格区间 ( p k p_k pk, p k + 1 p_{k+1} pk+1) 对应最大供应量 ( c k c_k ck)
- 需求函数:价格区间 ( q j + 1 , q j q_{j+1}, q_j qj+1,qj) 对应最大需求量 ( d j d_j dj )
扩展模型 :
max ∑ j = 1 L q j y j − ∑ k = 1 K p k x k \max \sum_{j=1}^L q_j y_j - \sum_{k=1}^K p_k x_k maxj=1∑Lqjyj−k=1∑Kpkxk s.t. ∑ k = 1 K x k = ∑ j = 1 L y j 0 ≤ x k ≤ d j − d j − 1 , 0 ≤ y j ≤ d j − d j − 1 \text{s.t.} \quad \sum_{k=1}^K x_k = \sum_{j=1}^L y_j \\ 0 \leq x_k\leq d_j - d_{j-1}, 0 \leq y_j \leq d_j - d_{j-1} s.t.k=1∑Kxk=j=1∑Lyj0≤xk≤dj−dj−1,0≤yj≤dj−dj−1
4.2 对偶价格的经济学意义
对偶价格(影子价格)反映约束的边际价值:
- 若供应约束的对偶价格为( λ \lambda λ ),则表示每增加1单位供应,目标函数变化( λ \lambda λ )
- 本例中,供需平衡约束的对偶价格直接对应清算价格
五、实际应用与扩展思考
5.1 模型局限性
- 假设完全竞争市场,忽略垄断因素
- 未考虑动态调整过程
- 线性规划模型假设价格与供需为分段线性关系
5.2 现实场景应用
- 电力市场:确定发电与用电的实时平衡价格
- 劳动力市场:分析最低工资标准对就业的影响
- 供应链管理:优化库存与订单分配
六、总结
本文通过单一市场案例展示了经济均衡问题的建模与求解过程:
- 问题抽象:将实际供需数据转化为数学模型
- 模型构建:建立线性规划模型并求解
- 结果分析:通过对偶价格确定清算价格
- 工具应用:掌握Matlab在优化问题中的使用
该模型为多市场均衡分析(如国际贸易、交通流分配)提供了理论基础,具有广泛的应用前景。