Soluções Economia - Semana 1

Escrito por Vitor Camargo

Iniciante

Assumimos que o filho do presidente é um agente racional e busca maximizar o lucro de sua pizzaria. Sua função lucro será dada por:

\pi=Q\cdot P-C(Q)

Utilizando os dados do enunciado, podemos encontrar o preço P em função da quantidade Q:

Q=120-2P

P=60-\frac{Q}{2}

Substituindo o preço e o custo na função do lucro:

\pi=Q(60-\frac{Q}{2})-\frac{3Q^2}{4}

\pi=60Q-\frac{5Q^2}{4}

Podemos encontrar a quantidade ótima Q^* utilizando a fórmula do vértice da parábola:

Q^*=\frac{-b}{2a}

Q^*=\frac{-60}{2\cdot \frac{-5}{4}}

\boxed{Q^*=24}

Alternativamente, se você souber derivadas (o que não é necessário para nenhuma fase da OBECON), pode encontrar Q^* derivando a função lucro e igualando a zero:

\frac{d\pi}{dQ}=60-2.5Q^*

60-2.5Q^*=0

\boxed{Q^*=24}

Intermediário

Considere um participante i que atribui valor v_i ao objeto leiloado. Seja l_i o lance do participante i e L o lance máximo entre todos os outros participantes diferentes de i. Considere primeiro que ele pensa em fazer um lance l_i<v_i. Existem três situações possíveis: (i) \; l_i;v_i<L, (ii) \; l_i<L<v_i, (iii) \; L<l_i;v_i. No caso (i), o participante poderia subir seu lance para v_i que continuaria com o mesmo payoff, já que o vencedor seria o lance L. Em (ii) e (iii), o participante poderia subir seu lance para v_i que ele ganharia e pagaria L do mesmo jeito. Caso pense em fazer um lance l_i>v_i, existem outras três situações: (i) \; L>l_i;v_i, (ii) \; l_i>L>v_i, (iii) \; l_i;v_i>L. Em (i), o participante não ganharia de qualquer forma. Em (iii), o participante poderia abaixar seu lance para v_i que continuaria ganhando e pagando o mesmo valor. E, em (ii), o participante ganharia, porém pagaria L>v_i e teria payoff negativo, já que v_i-L<0; neste caso, seria preferível fazer um lance de v_i, pois seu payoff seria 0. Para qualquer situação, portanto, o participante teria payoff igual ou maior ajustando seu lance para v_i. ■

Avançado

A volatilidade de um ativo ou portfolio será dado por seu desvio padrão. Portanto, o primeiro passo é encontrar sua variância.

A variância de um portfolio com n ativos é dada por:

\sigma_p^2=\displaystyle \sum_{i}^{n} \omega_i^2 \sigma_i^2 + \sum_{i \neq j}^{n} \omega_i \omega_j \sigma_{ij}

Podemos substituir \sigma_{ij} por \sigma_i\sigma_j\rho_{ij} para obtermos uma expressão que use apenas os dados fornecidos:

\sigma_p^2=\displaystyle \sum_{i}^{n} \omega_i^2 \sigma_i^2 + \sum_{i \neq j}^{n} \omega_i \omega_j \sigma_i\sigma_j\rho_{ij}

onde \omega_i é o peso do ativo i no portfólio, \sigma_i sua volatilidade e \rho_{ij} a correlação entre cada dois ativos.

Agora basta substituir os dados do enunciado na expressão. Temos:

\sigma_p^2=(0.58)^2(0.187)^2+(0.42)^2(0.313)^2+2(0.58)(0.42)(0.187)(0.313)(0.38)

\sigma_p^2=0.04

Com a variância em mãos, podemos encontrar o desvio padrão e, consequentemente, a volatilidade:

\sigma_p=\sqrt{\sigma_p^2}

\sigma_p=\sqrt{0.04}

\boxed{\sigma_p = 20\%}