APENDICE “A”: Trayectoria de las variables hacia el estado estacionario.
function kt=zeros(n,1); ct=zeros(n,1); kt(1)=k0; ct(1)=c0; n2=n; for kt(i+1)= (kt(i)^a + (1-d)*kt(i) - ct(i))/(1+z)*(1+sigma); ct(i+1) = ct(i)*(b*((1-tauk)*a*kt(i+1)^(a-1) + (1+taui)*(1-d))/(1+taui)*(1+z)*(1+sigma))^(1/tita); dc=ct(i+1)-ct(i); dk=kt(i+1)-kt(i); n2=i; end end m=[n2 dk]; kt= kt(1:n2); ct= ct(1:n2); yt=kt.^a; it = yt - ct;
seriestk(k0,c0,a,d,b,tita,n,sigma,tauk,taui,z);
(dc/dk)<0;
Algoritmo de Bisección
function % Se procede a formar un algoritmo mediante el método de bisección para kee= (a*(1-tauk)/((1+z)*(1+sigma)*(1+taui)/b-(1+d)*(1 + taui)))^(1/(1-a)); c1 = k0^a + (1-d)*k0 -kee; c2=k0^a - d*k0; ci=(c1>0)*c1; cs=(c2>0)*c2; if cc=ci; ci=cs; cs=cc; end dc=1; while c0 = (ci+cs)/2; [yt,ct,it,kt,m]= seriestk(k0,c0,a,d,b,tita,n,sigma,tauk,taui,z); disp( disp( disp(m(1)) cs=c0; end n2 = m(1); %Diferentes Estados Estacionarios para Parámetros Diferentes% a=0.3; d=0.06; b=0.95; taui=0.1; tauk0=0.05; tauk1=0.1; tauk2=0.2; z=0.03; sigma=0.01; tita=0.2; k0=1; n=45; %----Modelos Alternativos-----% [yt1,ct1,it1,kt1,n1]= series2tk(k0,a,d,b,tita,n,sigma,tauk0,taui,z); [yt2,ct2,it2,kt2,n2]= series2tk(k0,a,d,b,tita,n,sigma,tauk1,taui,z); [yt3,ct3,it3,kt3,n3]= series2tk(k0,a,d,b,tita,n,sigma,tauk2,taui,z); t1= 1:n1; t2= 1:n2; t3= 1:n3; %Gráfico% %Fases% kee=(a*(1-tauk)/((1+taui)*(1+z)*(1+sigma)/b - (1+taui)*(1+d)))^(1/(1-a)) cee=kee^a -d*kee; k=linspace(0,1.3*kee,100)'; c1=k.^a + (1-d).*k - kee; c2=k.^a - d.*k; figure(1) plot(kt1,ct1, axis([0 (1.3*kee) 0 (1.3*cee)]) title( xlabel( ylabel( legend( %Gráfico para las variables reales figure(2) plot(t1,yt1, title( xlabel( legend( figure(3) plot(t1,ct1, title( xlabel( legend( figure(4) plot(t1,it1, title( xlabel( legend( figure(5) plot(t1,kt1, title( xlabel( legend(
series2tk(k0,a,d,b,tita,n,sigma,tauk,taui,z);
encontrar el nivel de c0 óptimo (z es la tasa de crecimiento poblaciomal)%
m(1)==nbreak;elseif
dc<1.e-14
no alcanzada')
(sign(m(2))<=0);
Crecimiento Neoclásico%
Fases');
0.05','tauk
= 0.1','tauk2
= 0.2');
0.05','tauk1
= 0.1','tauk2
= 0.2');
0.05','tauk1
= 0.1','tauk2
= 0.2');
0.05','tauk1
= 0.1','tauk2
= 0.2');
0.05','tauk1
= 0.1','tauk2
= 0.2');
Para obtener la trayectoria de las variables cuando varía el impuesto a la
inversión, se utilizaron los mismos programas con las correspondientes
modificaciones.
APÉNDICE B: Variables en equilibrio.
%Valores en Estado Estacionario% function %---Parámetros Calibrados---% tauc=0.21; taui=0.05; taul=0.25; tauk=0.1; n=0.03; d=0.06; a=0.3; b=0.95; tita=0.8; sigma=0.01; %--- Restantes Variables en Estado Estacionario ---% keess=(((1+n)*(1 + sigma)*(1+taui)/b - (1-d)*(1+taui))/(a*(1-tauk)))^(1/(a-1)); yeess= keess^a; ieess= keess*(d+n); ceess= yeess - ieess; reess= a*keess^(a-1); weess= yeess - reess*keess; geess= tauk*keess*reess + tauc*ceess + taul*weess + taui*ieess; %--- Distribución de Recursos es Estado Estacionario ---% retribalcap= (1-tauk)*reess*keess; retribaltrab= (1-taul)*weess; prestributar= geess/yeess; tasaahorro= (yeess-ceess)/yeess; %--- Salidas y Gráficos ---% disp( disp( disp([keess yeess ieess ceess geess reess weess]); disp( disp( disp([retribalcap retribaltrab prestributar tasaahorro]);
ss(tauc,tauk,taul,taui,n,d,a,b,tita,sigma);
consumo
inversión
trabajo
capital
crecimiento de la población
depreciación
producto del factor capital
descuento social
%Elasticidad de la utiliada marginal con respecto al consumo
crecimiento del producto
las Variables en Estado Estacionario--------');
ieess ceess geess reess weess');
Datos--------');
retrib trab pres trib tasa ahorro');
APÉNDICE “C”: Análisis Laffer.
%---Parámetros Calibrados---% tauc=0.21; tauk=0.05; taul=0.25; n=0.03; d=0.06; a=0.3; b=0.95; tita=0.8; sigma=0.01; %---Bucle para el Consumo y el Capital en Estado Estacionario para dif tasas m=50; taui= linspace(0.01,0.99,m)'; keess= zeros(m,1); for keess(i,1)=(((1+n)*(1 + sigma)*(1+taui(i))/b - (1-d)*(1+taui(i)))/(a*(1-tauk)))^(1/(a-1)); ceess(i,1)=(((1+n)*(1 + sigma)*(1+taui(i))/b - (1-d)*(1+taui(i)))/(a*(1-tauk)))^(a/(a-1)) end %--- Restantes Variables en Estado Estacionario ---% yeess= keess.^a; ieess= keess.*(d+n); reess= a*keess.^(a-1); weess= yeess - reess.*keess; geess= tauk*keess.*reess + tauc*ceess + taul*weess + taui.*ieess; %--- Distribución de Recursos es Estado Estacionario ---% retribalcap= (1-tauk)*reess.*keess; retribaltrab= (1-taul)*weess; prestributar= geess./yeess; tasaahorro= (yeess-ceess)./yeess; %--- Salidas y Gráficos ---% disp( disp( disp([keess yeess ieess ceess geess reess weess taui]); figure(1) plot(taui,[yeess ceess keess ieess geess]) legend([ title( xlabel( figure(2) subplot(2,1,1) plot(taui,[weess reess]) legend([ title( xlabel( subplot(2,1,2) plot(taui,[retribalcap retribaltrab]) title( xlabel( legend([ figure (3) plot(taui,[prestributar tasaahorro]) title( xlabel( legend([ %--- Valores Máximos para las Variables en Estado Estacionario ---% productomaximo=max(yeess); gastomaximo=max(geess); consumomaximo=max(ceess); inversionmaxima=max(ieess); capitalmaximo=max(keess); disp( disp( disp([productomaximo capitalmaximo consumomaximo inversionmaxima gastomaximo])
consumo
inversión
trabajo
crecimiento de la población
depreciación
producto del factor capital
descuento social
%Elasticidad de la utiliada marginal con respecto al consumo
crecimiento del producto
a la Inv---%
%vector con diferentes tasas
(equidistantes) para el capital
-d*(((1+n)*(1+taui(i))/b - (1-d)*(1+taui(i)))/(a*(1-tauk)))^(1/(a-1));
las Variables en Estado Estacionario--------');
ieess ceess geess reess weess taui');
Laffer de las Variables Percapita')
Precios de Factores')
Distributivo')
Máximos de las Variables para cada Alícuota ---')
ceess ieess geess')
Para el caso del impuesto al capital se utilizó el mismo bucle con las
respectivas modificaciones del caso.
Federico "Rutinas Matlab y Algoritmos de Bisección" [en linea]
Dirección URL: https://www.zonaeconomica.com/fiscal/computacional/matlab (Consultado el 23 de Dic de 2024)
Comentarios
Algoritmo de Bisección
Estimados,
Recibimos algunos mensajes preguntandonos qué es un algoritmo de bisección, sin embargo, no sabemos qué es.
¿Alguien puede explicar brevemente qué es un algoritmo de bisección?
Si alguien lo sabe, por favor enviar un comentario explicando. Indicar nombre.
Gracias de antemano,
Equipo de zonaeconomica.com
Federico
metodo de biseccion
Un algoritmo de biseccion es un metodo muy para hallar raices de una funcion , como f(x)=cos(5x)-x; la manera en la que procede este metodo es muy facil , toma dos puntos en x ; a,b luego calcula el punto medio de estos , osea p1=(a+b)/2, si f(p1)*f(a)<0 , entonces p2=(a-p1)/2 en caso contrario p2=(b-p1)/2; asi sucesivamente hasta encontrar un aproximado a la raiz .... este metodo tiene un % de error muy alto hay metodos con mayor precision , pero de mayor dificultad
MAtlab Introduccion Alicuota
Me preguntaba como hago para introducir la alicuota de inversion, que datos debo tomar para representar la alicuota??? cricimiento del PIB??, espero su pronta respuesta, mil gracias por su atención prestada.
Bisección
Quería hacer un comentario del asunto, se llama bisección porque se corta el intervalo donde se cree que está la solución a la mitad y se escoge uno donde está la solución, así sucesivamente hasta que se aproxima a el punto que es la raíz de la función a la cual se le aplica el método. Recordemos que cuando la función se hace cero(que es para lo que necesitamos el programa) se hallan valores para los cuales hay máximos(valóres óptimos) o mínimos, en este caso lo que estaban preguntando.
Espero sirva de algo
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