Tema I · Teoría Neoclásica de la Demanda · Guía de Estudio v3 (demostraciones con traducción profunda)

I.1 — Preferencias, axiomas y utilidad

La versión legible y rigurosa: cada demostración viene desarmada paso a paso — la línea Dice (lo formal, intacto), la Traducción (qué significa), Para captarlo (por qué damos el paso y qué quiere decir cada palabra abstracta, con imágenes cotidianas) y un Ejemplo con números. El objetivo es que salgas entendiendo las pruebas, no memorizándolas.

[ FUENTE: Jehle–Reny §1.1–1.2, pp. 3–19 · Varian cap. 7 | CAPAS: intuición + demostración desarmada + reto | PRERREQ: Módulo 0 | SIGUIENTE: I.2 ]

§¿Qué vas a lograr aquí, y por qué importa?

Objetivo de la lección

Al terminar vas a poder: (1) enunciar y demostrar las consecuencias de los cinco axiomas; (2) reproducir la prueba del teorema de representación y explicar dónde entra cada hipótesis; (3) manejar el aparato diferencial —TMS por el teorema de la función implícita y el Hessiano orlado—; y (4) resolver ejercicios de cálculo y de demostración.

¿Por qué debo estudiar esto?

Porque es el ladrillo cero y porque el examen no pide solo "calcula": pide "demuestra que…". Cada axioma es la licencia de un paso posterior; saber por qué (con prueba) separa el 8 del 10. La continuidad te deja escribir \(u\); la no-saciedad hace que se gaste todo el ingreso; la convexidad hace única la elección y demostrable el bienestar (Tema IV).

§Crash course: lo que conviene tener fresco

Repaso exprés (herramientas + técnicas de prueba)

§Diccionario de símbolos

SímboloSe leeEn cristiano
\(x\succeq y\)"al menos tan bueno"La preferencia débil (objeto primitivo).
\(x\succ y\ /\ x\sim y\)"estrictamente mejor / indiferente"\(\succ\): mejor y no al revés. \(\sim\): mutuamente \(\succeq\).
\(\succeq(x^0)\)"mejor o igual que \(x^0\)"\(\{x:x\succeq x^0\}\). Su forma (convexa o no) es la preferencia.
\(u(\cdot)\)"utilidad"Un número por canasta con \(u(x)\ge u(y)\Leftrightarrow x\succeq y\).
\(\text{TMS}\)"tasa marginal de sustitución"\(u_1/u_2\): bien 2 cedido por una unidad de bien 1, quedando igual.
\(\bar H\)"Hessiano orlado"El Hessiano bordeado con \(\nabla u\); su signo prueba cuasiconcavidad.
\(\mathbf 1,\ t\mathbf 1\)"la diagonal"\(\mathbf1=(1,\dots,1)\); \(t\mathbf1\) recorre la recta de 45°.
\(\mathbb{Q},\ \mathbb{R}\)"racionales / reales"\(\mathbb{Q}\): fracciones (numerables). \(\mathbb{R}\): todos los decimales (no numerables).
\(\square\ /\ \blacksquare\)"fin de la demostración"Marca que la prueba terminó.

§Cómo leer una demostración en esta guía

Cada prueba viene desarmada en cuatro pistas por paso. Léelas en este orden y no te saltes ninguna la primera vez:

Dice — la línea formal (la demostración de verdad, sin recortar). Traducción — qué significa esa línea en español llano. Para captarlopor qué damos el paso y qué quiere decir cada palabra abstracta, con imágenes. Ejemplo — con números.

¿Ya lo dominas y solo quieres repasar para el examen? Lee únicamente las líneas Dice: son la prueba completa y rigurosa. Las otras pistas son andamiaje que puedes quitar cuando ya no lo necesites.

1La relación de preferencia (el material crudo)

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Alguien en el súper con dos carritos solo dice: "este me gusta al menos tanto como el otro". Esa señal, para todos los pares, es \(\succeq\). No pedimos un "medidor de placer".

Formal

\(\succeq\) es una relación binaria en \(\mathbb{R}^n_+\). Se derivan J–R, Def. 1.4, p. 7: \(\succeq(x^0)=\{x:x\succeq x^0\}\) (mejor o igual), \(\prec(x^0)\) (peor) y \(\sim(x^0)\) (indiferencia). Se definen \(x\succ y\) como "\(x\succeq y\) y no \(y\succeq x\)", y \(x\sim y\) como "\(x\succeq y\) y \(y\succeq x\)".

Por qué así

Empezar con \(\succeq\) es la decisión ordinalista (Pareto, Hicks): las comparaciones se observan; los números no. Pensar en preferencias = pensar en formas de los conjuntos \(\succeq(x^0)\).

Reto

Demuestra la tricotomía: para cualquier par, exactamente una de tres cosas ocurre: \(x\succ y\), \(x\sim y\) o \(y\succ x\).
Traducción del reto: ante dos canastas, siempre pasa una y solo una de: prefieres la primera, te dan igual, o prefieres la segunda. Por dónde empezar: usa completitud (al menos una de \(x\succeq y\), \(y\succeq x\) se cumple) y luego separa en casos según cuál(es) se cumpla(n); las definiciones de \(\succ\) y \(\sim\) hacen el resto.

2Racionalidad: completitud y transitividad

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Completitud: nunca se queda mudo ante un par. Transitividad: si prefiere café a té y té a agua, no puede preferir agua a café — o sería una "bomba de dinero" (se le saca dinero dando vueltas en el ciclo).

Formal

J–R, Axiomas 1–2, p. 5

Axioma 1 (Completitud). Para todo \(x,y\): \(x\succeq y\) o \(y\succeq x\).

Axioma 2 (Transitividad). Si \(x\succeq y\) y \(y\succeq z\), entonces \(x\succeq z\).

Demostración — la preferencia estricta \(\succ\) es transitiva

Qué queremos probar: si \(x\succ y\) y \(y\succ z\), entonces \(x\succ z\). O sea, el "estrictamente mejor" tampoco tiene ciclos. (Prueba corta y mecánica — aquí no hace falta mucho andamiaje.)

El plan Tenemos que probar dos cosas: que \(x\succeq z\) (fácil, encadenando) y que no \(z\succeq x\) (esto lo hacemos por contradicción: suponemos que sí y explota).
1

Desarma las hipótesis.

Dice \(x\succ y\) significa \(x\succeq y\) y no \(y\succeq x\); \(y\succ z\) significa \(y\succeq z\) y no \(z\succeq y\).
Traducción "Estrictamente mejor" son en realidad dos datos: es al menos tan bueno, y además no al revés. Separarlos es lo que da munición para la prueba.
2

Encadena la parte débil.

Dice De \(x\succeq y\) y \(y\succeq z\), por transitividad de \(\succeq\): \(x\succeq z\).
Traducción Ya tenemos media victoria: \(x\) es al menos tan bueno como \(z\). Falta descartar que \(z\) también sea al menos tan bueno como \(x\) (si lo fuera, serían indiferentes, no estrictamente mejor).
3

Descarta el "regreso" por contradicción.

Dice Supón \(z\succeq x\). Con \(x\succeq y\), transitividad da \(z\succeq y\). Pero \(y\succ z\) dice no \(z\succeq y\). Absurdo. Luego no \(z\succeq x\), y con \(x\succeq z\): \(x\succ z\).
Traducción Si \(z\) fuera al menos tan bueno como \(x\), arrastrando con transitividad llegaríamos a que \(z\) es al menos tan bueno como \(y\) — justo lo que \(y\succ z\) prohíbe. Como se contradice, el "regreso" es imposible: \(x\) es estrictamente mejor que \(z\).
Para captarlo

La prueba por contradicción es tu herramienta más usada: cuando quieres probar "no pasa X", supón que pasa y muestra que eso choca con algo que ya sabías. Aquí "X" es el regreso \(z\succeq x\); suponerlo revienta la hipótesis \(y\succ z\). Memoriza el molde: "supongamos que sí… entonces… pero eso contradice… luego no."

En micro

Completitud + transitividad son la base del Teorema 1.1 (§6). Sin transitividad, un ciclo \(x\succ y\succ z\succ x\) no se puede etiquetar con números.

Reto

Demuestra que la indiferencia \(\sim\) es transitiva: si \(x\sim y\) y \(y\sim z\), entonces \(x\sim z\).
Traducción del reto: si te dan igual A y B, y te dan igual B y C, entonces te dan igual A y C. Por dónde empezar: recuerda que \(x\sim y\) son dos desigualdades (\(x\succeq y\) y \(y\succeq x\)). Aplica transitividad de \(\succeq\) en cada dirección por separado y junta.

3Regularidad: continuidad

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Si canastas "al menos tan buenas como \(x\)" se acercan a un límite, ese límite también es al menos tan bueno. No hay "traiciones en el último milímetro".

Formal

J–R, Axioma 3, p. 8 (Continuidad). Para todo \(x\), los conjuntos \(\succeq(x)\) y \(\preceq(x)\) son cerrados en \(\mathbb{R}^n_+\). Equivale a: si \(y_n\succeq x\) para todo \(n\) y \(y_n\to y\), entonces \(y\succeq x\).

Por qué así

Es el axioma topológico: casi no habla de gusto, solo evita saltos. El mejor modo de entender qué compra es ver quién lo viola: las preferencias lexicográficas.

Demostración — las preferencias lexicográficas no admiten función de utilidad

Qué queremos probar: que estas preferencias, aunque son "racionales" (completas y transitivas), no se pueden describir con ningún número de utilidad — ni siquiera uno discontinuo.

El plan (la idea antes de los símbolos) Vamos a suponer que sí existe una utilidad \(u\) y, con ella, fabricar una segunda cosa que sea imposible. Cuando algo que supones lleva a un imposible, la suposición era falsa. Ese "imposible" será: meter todos los números reales dentro de las fracciones sin repetir ninguno — y las fracciones "no alcanzan".
1

En cada "columna" \(r\), tener un poquito del bien 2 ya mejora.

Dice Como \((r,1)\succ(r,0)\), entonces \(u(r,1)>u(r,0)\). Elige un racional \(q(r)\) con \(u(r,0)<q(r)<u(r,1)\).
Traducción Piensa en \(r\) como "la columna número \(r\)" (el primer bien fijo en ese valor). Dentro de esa columna, la canasta con \(1\) del segundo bien es mejor que la que tiene \(0\); por eso su utilidad es un número más grande. Entre esos dos números metemos un tercero —que sea fracción— y lo bautizamos \(q(r)\): la etiqueta de la columna \(r\).
Para captarlo (sin prisa)

¿Por qué "fabricamos" \(q\)? No podemos revisar "todas las utilidades posibles" para ver que ninguna sirve: son infinitas. Así que hacemos el truco de detective: suponemos que el sospechoso existe (una \(u\) que sí funciona) y seguimos el rastro que tendría que dejar hasta mostrar que ese rastro es imposible. \(q\) es ese rastro: una función que no venía en el problema, la construimos con las piezas de \(u\), a propósito para que en el paso 3 se estrelle. "Función auxiliar" = ayudante que inventamos solo para la prueba.

¿Qué es "un racional entre dos reales"? Un racional es un número que se escribe como fracción: \(2.5=\tfrac52\) sí; \(\pi=3.14159\ldots\) no. "Siempre cabe uno entre dos reales distintos": por más pegados que estén dos decimales, entre ellos hay una fracción. Entre \(2.3\) y \(2.8\) está \(2.5\); entre \(2.71\) y \(2.72\) está \(2.715\); entre \(2.7180\) y \(2.7181\) está \(2.71805\). Nunca se acaban "en lo chiquito" (los racionales son densos).

¿Por qué justo una fracción, no cualquier número? Astucia con vista al final: en el paso 3 vamos a contar, y hay pocas fracciones y muchísimos reales. Elegir fracción ahora es tenderle la trampa al paso 3.

Ejemplo Columna \(r=1\): supón \(u(1,0)=2.3\) y \(u(1,1)=2.8\). Elige \(q(1)=2.5\) (es fracción y cae en medio).
2

Columnas más a la derecha tienen etiqueta más grande.

Dice Si \(r<r'\), entonces \((r',0)\succ(r,1)\), luego \(u(r',0)>u(r,1)\). Encadenando: \(q(r')>u(r',0)>u(r,1)>q(r)\), o sea \(q(r)<q(r')\).
Traducción Cualquier canasta con más del primer bien le gana a cualquiera con menos del primer bien, aunque la otra tenga muchísimo del segundo. Por eso la etiqueta de una columna a la derecha siempre supera a la de una a la izquierda: \(q\) sube cuando \(r\) sube.
Para captarlo

"Lexicográfico" = como el diccionario. Para ordenar palabras, primero miras la primera letra; solo si empatan, miras la segunda. Aquí igual: manda el bien 1, y el bien 2 solo desempata. Por eso \((2,0)\) le gana a \((1,1000)\): \(2>1\) en el primer bien y punto. Consecuencia: \(q\) es estrictamente creciente (siempre sube, nunca repite).

Ejemplo \(r=1,\ r'=2\): gana \((2,0)\) sobre \((1,1000)\). Con números: \(q(1)=2.5\) y \(q(2)=5.1\), y en efecto \(q(1)<q(2)\).
3

No alcanzan las fracciones: ahí está el imposible.

Dice \(q:[0,\infty)\to\mathbb{Q}\) es estrictamente creciente, luego inyectiva. Pero \([0,\infty)\) es no numerable y \(\mathbb{Q}\) es numerable: no existe inyección de un no numerable en un numerable.
Traducción Como \(q\) nunca repite, le da a cada real \(r\ge0\) una fracción distinta. Eso sería "una fracción por cada real, sin repetir". Imposible: hay muchísimos más reales que fracciones.
Para captarlo (sin prisa)

"Inyectiva" no da miedo: solo quiere decir "no repite" — a cada entrada, una salida distinta. Como \(q\) siempre sube, nunca da la misma fracción a dos columnas.

Hay infinitos de distinto tamaño (la clave). Las fracciones se pueden "formar en fila" y numerar: la 1ª, la 2ª, la 3ª… (se les llama numerables). Los reales (todos los decimales, con colas infinitas) no caben en ninguna lista: siempre se te escapa uno (son no numerables, "más"). Un infinito más grande que otro.

Por qué es el muro: \(q\) pretende dar a cada real su propia fracción sin repetir. Es como sentar a un estadio lleno (los reales, un gentío continuo) en una fila de sillas numeradas (las fracciones): por más sillas, sobra gente. Contradicción.

Imagen Fracciones = boletos numerados (1, 2, 3, …); reales = fila continua e infinita de personas. Un boleto por persona sin repetir → se acaban los boletos.

Cierre.

Conclusión Partimos de "existe \(u\)" y llegamos a un imposible ⇒ no existe \(u\) que represente las lexicográficas.
La moraleja (por qué nos importa)

Lo que falló es que estas preferencias dan un salto: el bien 1 aplasta de golpe cualquier cantidad del bien 2. La continuidad (Axioma 3) es exactamente la regla que prohíbe esos saltos — por eso, cuando la exigimos, patologías como esta desaparecen y sí se puede construir \(u\) (Teorema 1.1).

En micro

Sin continuidad no hay \(u\) continua; sin \(u\) continua, Weierstrass (Módulo 0, 0.3) no garantiza canasta óptima. Es el primer eslabón hacia "existe la demanda".

Reto

Muestra directamente que las lexicográficas violan el Axioma 3.
Traducción del reto: encuentra una sucesión de canastas todas "al menos tan buenas como \(x\)" que se acerque a un límite que es peor que \(x\) (ahí se rompe "el conjunto es cerrado"). Por dónde empezar: fija \(x=(1,1)\) y acércate por la izquierda con \(y_n=(1+\tfrac1n,\,0)\); revisa si cada \(y_n\succeq x\) y qué pasa con el límite \((1,0)\).

4Gustos (I): monotonía y no-saciedad

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No-saciedad local: por más contento que estés, siempre hay una canasta arbitrariamente cercana que prefieres. Monotonía estricta: más de todo te deja estrictamente mejor.

Formal

J–R, Axiomas 4′ y 4, pp. 9–10

Axioma 4′ (No-saciedad local, LNS). Para todo \(x^0\) y todo \(\varepsilon>0\), existe \(x\in B_\varepsilon(x^0)\) con \(x\succ x^0\).

Axioma 4 (Monotonía estricta). \(x^0\ge x^1\Rightarrow x^0\succeq x^1\); \(x^0\gg x^1\Rightarrow x^0\succ x^1\).

Demostración — no-saciedad local ⟹ el consumidor gasta todo el ingreso

Qué queremos probar: si \(x^\ast\) es la mejor canasta que el consumidor puede pagar, entonces no le sobra dinero: \(p\cdot x^\ast=m\). Es lo que convierte "\(\le\)" en "\(=\)" y permite usar Lagrange en I.2.

El plan Por contradicción. Suponemos que sí sobra dinero y mostramos que entonces \(x^\ast\) no podía ser el mejor — porque muy cerca hay algo mejor y todavía asequible.
1

Supón que sobra dinero.

Dice Supón \(p\cdot x^\ast<m\).
Traducción El costo de la canasta elegida es menor que el ingreso: quedó dinero sin usar. Vamos a ver que eso es incompatible con "ser la mejor".
2

La no-saciedad ofrece algo mejor cerquita.

Dice Por LNS, para todo \(\varepsilon>0\) existe \(x\in B_\varepsilon(x^\ast)\) con \(x\succ x^\ast\).
Traducción No importa qué tan pequeño sea el vecindario alrededor de \(x^\ast\): siempre hay dentro una canasta que el consumidor prefiere. (Eso es "nunca del todo saciado".)
3

Ese "algo mejor" todavía cabe en el presupuesto.

Dice Como \(p\cdot x\) es continua y \(p\cdot x^\ast<m\), tomando \(\varepsilon\) suficientemente chico todo \(x\in B_\varepsilon(x^\ast)\) cumple \(p\cdot x<m\). Ese \(x\) es asequible y \(x\succ x^\ast\): contradicción. Luego \(p\cdot x^\ast=m\).
Traducción Si sobraba dinero, hay un "colchón" entre el gasto y el ingreso. Movernos un poquito (a una canasta cercana) casi no cambia el gasto, así que seguimos por debajo del ingreso. Entonces esa canasta cercana y mejor también se puede pagar — y eso convierte a \(x^\ast\) en "no óptimo". Absurdo: no podía sobrar dinero.
Para captarlo

La idea con una imagen: imagina que compraste y te sobraron $20. Como "siempre quieres un poquito más" (LNS) y $20 alcanzan para ese "poquito", te conviene gastarlos → tu compra original no era la mejor. La continuidad de \(p\cdot x\) es la que garantiza que un cambio pequeño de canasta solo cambia el gasto por poquito (no de golpe), así que el colchón de $20 no se rompe.

En micro

"Se gasta todo" vuelve \(p\cdot x\le m\) en la igualdad \(p\cdot x=m\): base de Lagrange en I.2 y del Primer Teorema del Bienestar (Tema IV). A este resultado se le llama Ley de Walras a nivel individual.

Reto

Demuestra que monotonía estricta ⟹ no-saciedad local (y convéncete de que el recíproco no vale).
Traducción del reto: si "más de todo es mejor", entonces cerca de cualquier canasta hay algo preferido. Por dónde empezar: dado \(x^0\) y un \(\varepsilon>0\), construye una canasta a distancia menor que \(\varepsilon\) con un poquito más de todos los bienes (p. ej. suma \(\varepsilon/2n\) a cada coordenada) y aplica monotonía estricta.

5Gustos (II): convexidad, la TMS y el aparato diferencial

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Si te da igual "10 tacos y 0 refrescos" que "0 y 10", la mezcla "5 y 5" debería gustarte al menos tanto (convexidad) o más (estricta). Amar la variedad = curvas de indiferencia abombadas hacia el origen.

Formal

J–R, Axiomas 5′ y 5, pp. 11–12

Axioma 5′ (Convexidad). Si \(x^1\succeq x^0\) entonces \(tx^1+(1-t)x^0\succeq x^0\), \(t\in[0,1]\).

Axioma 5 (Estricta). Si \(x^1\neq x^0\) y \(x^1\succeq x^0\) entonces \(tx^1+(1-t)x^0\succ x^0\), \(t\in(0,1)\).

Demostración — convexidad de \(\succeq\) ⟺ cuasiconcavidad de \(u\)

Qué queremos probar: que "preferencias convexas" y "utilidad cuasicóncava" son la misma cosa dicha en dos idiomas. Como es un "si y solo si" (⟺), hay que probar las dos direcciones.

El plan Toda la prueba es traducir entre dos idiomas usando el puente \(x\succeq y\Leftrightarrow u(x)\ge u(y)\). Primero traducimos de "preferencias" a "utilidad" (⇒); luego de vuelta (⇐).
Antes de empezar: ¿qué es "cuasicóncava"?

\(u\) es cuasicóncava si al mezclar dos canastas el resultado no es peor que la peor de las dos: \(u(\text{mezcla})\ge\min\{u(x),u(y)\}\). El \(\min\) ("el menor de los dos") aparece porque solo pedimos no caer por debajo del piso que ponen las dos canastas. En imagen: los conjuntos "de aquí para arriba" \(\{u\ge k\}\) son convexos (sin abolladuras) — que es justo "preferencias convexas".

1

Ida (⇒): de preferencias convexas a \(u\) cuasicóncava.

Dice Supón \(\succeq\) convexa. Sin pérdida \(u(x)\ge u(y)\), o sea \(x\succeq y\). Por 5′: \(tx+(1-t)y\succeq y\). Traduciendo: \(u(tx+(1-t)y)\ge u(y)=\min\{u(x),u(y)\}\).
Traducción Tomamos la canasta que no es peor (\(x\)). La convexidad dice que la mezcla es al menos tan buena como \(y\). Como \(y\) es la peor de las dos, la mezcla queda por encima del piso: eso es cuasiconcavidad.
2

Vuelta (⇐): de \(u\) cuasicóncava a preferencias convexas.

Dice Supón \(u\) cuasicóncava. Si \(x\succeq y\) entonces \(u(x)\ge u(y)\); por cuasiconcavidad \(u(tx+(1-t)y)\ge u(y)\), luego \(tx+(1-t)y\succeq y\): es 5′.
Traducción Ahora vamos al revés: partimos de la propiedad de la utilidad y recuperamos la de las preferencias. Es el mismo puente cruzado en dirección contraria.
Para captarlo

Por qué probar "las dos direcciones". Un "⟺" (si y solo si) afirma que dos cosas son equivalentes. Para eso hay que mostrar que cada una implica la otra: si solo probaras "⇒", podría pasar que \(u\) cuasicóncava sin preferencias convexas. La técnica clave —traducir con el puente \(\succeq\leftrightarrow u\)— es la misma de casi todo I.1.

Aparato diferencial: la TMS por la función implícita

Sobre una curva de indiferencia \(u(x_1,x_2)=k\), el diferencial total es \(u_1\,dx_1+u_2\,dx_2=0\). Si \(u_2\neq0\) (teorema de la función implícita), la pendiente es \(\dfrac{dx_2}{dx_1}=-\dfrac{u_1}{u_2}\), y

$$\text{TMS}=\Big|\tfrac{dx_2}{dx_1}\Big|=\frac{u_1}{u_2}.$$

TMS decreciente (condición de segundo orden = cuasiconcavidad) se prueba con el Hessiano orlado: \(\det\bar H=2u_1u_2u_{12}-u_2^2u_{11}-u_1^2u_{22}\ge0\). Para \(u=x^{a}y^{b}\): \(\det\bar H=ab(a+b)\,x^{3a-2}y^{3b-2}>0\).

Para captarlo — de dónde sale la fórmula de la TMS

La idea: sobre una curva de indiferencia la utilidad no cambia. Si te mueves un pasito \(dx_1\) en el bien 1, tienes que compensar con un \(dx_2\) en el bien 2 para seguir igual de contento. "Seguir igual" en fórmula es \(u_1\,dx_1+u_2\,dx_2=0\) (la utilidad ganada por un lado se cancela con la perdida por el otro). Despejando la razón de intercambio \(dx_2/dx_1\) sale \(-u_1/u_2\). El signo menos es porque subes uno y bajas el otro; la TMS es su tamaño (valor absoluto). El \(u_2\neq0\) del teorema de la función implícita solo pide que el bien 2 "sí importe" en el margen (si no, no podrías compensar con él).

Por qué así

Aquí se cobran 0.1, 0.3 y el Anexo A: "convexa" \(=\) "cuasicóncava" \(=\) "TMS decreciente". La TMS no es una definición aparte: es la pendiente de la curva de nivel. El Hessiano orlado es la prueba mecánica de que la curva se abomba del lado correcto.

Reto

(a) Demuestra que convexidad estricta ⟹ \(\succeq(x^0)\) es estrictamente convexo (sin tramos rectos). (b) Calcula \(\det\bar H\) para \(u=x^{1/2}y^{1/2}\) y verifica que es \(>0\).
Traducción del reto: (a) que las curvas de indiferencia no tengan segmentos rectos; (b) confirmar con la fórmula que la Cobb–Douglas es cuasicóncava. Por dónde empezar: (a) toma dos puntos distintos del conjunto "mejor o igual" y aplica el Axioma 5 a su mezcla; (b) usa \(\det\bar H=ab(a+b)x^{3a-2}y^{3b-2}\) con \(a=b=\tfrac12\).

6De preferencias a utilidad: el teorema de representación

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La utilidad es la altitud en un mapa: los números de las curvas de nivel dicen qué es más alto, pero el cero es convención. Probaremos que esa "altitud" siempre se puede asignar de forma continua bajo los axiomas.

Formal

Teorema 1.1 (Existencia) J–R, p. 14. Si \(\succeq\) es completa, transitiva, continua y estrictamente monótona, existe \(u:\mathbb{R}^n_+\to\mathbb{R}\) continua que la representa. Teorema 1.2 (Ordinalidad) J–R, p. 17: si \(u\) representa a \(\succeq\) y \(f\) es estrictamente creciente, \(f(u)\) representa las mismas preferencias.

Demostración del Teorema 1.1 — construcción por la diagonal

El plan (la idea antes de los símbolos) A cada canasta \(x\) le vamos a asignar un número: el punto de la recta de 45° (la "diagonal") que le es indiferente. Ese número será \(u(x)\). Es como medir la "altura" de \(x\) viendo en qué punto de una regla diagonal empata con ella. Luego probamos que ese número (1) siempre existe, (2) es único, (3) respeta el orden y (4) es continuo.
¿Qué es "la diagonal" y por qué usarla?

La diagonal es el conjunto de canastas parejas: \((t,t,\dots,t)\) para \(t\ge0\) — la misma cantidad de todos los bienes. La llamamos \(t\mathbf1\). Sirve como una regla graduada: si subo por la diagonal, por monotonía voy mejorando sin ambigüedad. La jugada es "colgar" cada canasta \(x\) del punto de la diagonal que le empata, y usar ese \(t\) como su calificación.

1

Preparación: parte la diagonal en dos.

Dice Sea \(\mathbf1=(1,\dots,1)\). Fija \(x\) y define \(A=\{t\ge0:t\mathbf1\succeq x\}\) y \(B=\{t\ge0:x\succeq t\mathbf1\}\).
Traducción Recorre la diagonal: \(A\) son los puntos de la regla que son al menos tan buenos como \(x\); \(B\), los que son no mejores. Buscamos el punto donde se tocan (ahí estará el empate).
2

La regla entera queda cubierta.

Dice Por completitud \(A\cup B=[0,\infty)\). Ambos no vacíos: \(0\in B\) (monotonía: \(x\succeq\mathbf0\)); para \(t\) grande, \(t\mathbf1\gg x\Rightarrow t\in A\).
Traducción Todo punto de la regla cae en "mejor-o-igual" o en "no-mejor" (completitud). Y ninguno de los dos grupos está vacío: abajo (el origen) \(x\) gana; muy arriba, la diagonal gana. O sea, empezamos en \(B\) y terminamos en \(A\).
3

Existe el empate (aquí entra la continuidad).

Dice \(A\) y \(B\) son cerrados (preimágenes de \(\succeq(x)\), \(\preceq(x)\) bajo \(t\mapsto t\mathbf1\), continua). Dos cerrados no vacíos que cubren el conexo \([0,\infty)\) deben tocarse: existe \(t^\ast\) con \(t^\ast\mathbf1\sim x\).
Traducción Como no hay "saltos" (continuidad), al pasar de la zona donde gana \(x\) a la zona donde gana la diagonal, hay un punto exacto donde quedan empatados. Ese \(t^\ast\) es la calificación de \(x\).
Para captarlo

Por qué la continuidad es imprescindible aquí. "\([0,\infty)\) es conexo" quiere decir que es una línea de una sola pieza, sin huecos. Si el "al menos tan bueno" y el "no mejor" fueran cerrados (sin saltos) y juntos cubren toda la línea, no pueden encajar como dos piezas separadas: tienen que solaparse en al menos un punto — el empate. Si hubiera un salto (como en las lexicográficas), la línea se partiría sin punto de contacto y no habría empate: por eso ahí no se puede definir \(u\). Este paso es el corazón del teorema.

4

El empate es único (monotonía estricta).

Dice \(t_1>t_2\Rightarrow t_1\mathbf1\gg t_2\mathbf1\Rightarrow t_1\mathbf1\succ t_2\mathbf1\): sobre la diagonal no hay dos puntos indiferentes. Define \(u(x):=t^\ast\).
Traducción Subir por la diagonal siempre mejora estrictamente, así que dos puntos distintos de la regla nunca empatan entre sí. Por eso el punto que empata con \(x\) es uno solo — la calificación está bien definida, sin ambigüedad.
5

La calificación respeta el orden.

Dice \(x\succeq y\Leftrightarrow u(x)\mathbf1\sim x\succeq y\sim u(y)\mathbf1\Leftrightarrow u(x)\ge u(y)\) (transitividad + monotonía en la diagonal).
Traducción \(x\) es al menos tan buena como \(y\) exactamente cuando su punto de empate en la diagonal está más arriba. O sea: \(u\) le pone número más grande a lo que prefieres. Eso es "representar".
6

La calificación es continua.

Dice \(\{u\ge a\}=\succeq(a\mathbf1)\) y \(\{u\le a\}=\preceq(a\mathbf1)\) son cerrados ⇒ \(u\) continua.
Traducción Los "niveles" de \(u\) coinciden con conjuntos de preferencia que ya sabemos cerrados (por el Axioma 3). Una función cuyos niveles son cerrados no da saltos: es continua. La continuidad de \(u\) la hereda de la de \(\succeq\).

Por qué así

Cada axioma "compró" un paso: completitud/monotonía cubren la diagonal (2), continuidad da el empate (3), monotonía estricta lo hace único (4). El Teorema 1.2 es la moraleja: como \(f(u)\) sirve igual, la concavidad de \(u\) no es observable (Anexo A) pero la cuasiconcavidad sí.

Reto

Demuestra el Teorema 1.2: si \(u\) representa \(\succeq\) y \(f\) es estrictamente creciente, entonces \(f(u)\) también.
Traducción del reto: reetiquetar la utilidad con una función que respeta el orden (como \(\ln\), o "\(+7\)") no cambia las preferencias. Por dónde empezar: escribe la cadena \(x\succeq y\Leftrightarrow u(x)\ge u(y)\Leftrightarrow f(u(x))\ge f(u(y))\); la última equivalencia es justo "\(f\) estrictamente creciente".

7Las cinco familias de utilidad (con su TMS)

El "bestiario" que reaparece en I.2–I.5. La TMS sale siempre de \(u_1/u_2\) (función implícita, §5). Varian, cap. 7

Familia\(u(x,y)\)TMS \(=u_x/u_y\)Rasgo clave
Cobb–Douglas\(x^{a}y^{b}\)\(\dfrac{a}{b}\dfrac{y}{x}\)Gasto en cada bien = fracción fija del ingreso
Sustitutos perfectos\(ax+by\)\(\dfrac{a}{b}\) (constante)Solución de esquina (salvo empate)
Complementos perfectos\(\min\{ax,by\}\)indefinida en el vérticeProporción fija \(ax=by\)
CES\((x^{\rho}+y^{\rho})^{1/\rho}\)\((x/y)^{\rho-1}\)Elasticidad \(\sigma=\dfrac{1}{1-\rho}\); engloba a las demás
Cuasilineal\(v(x)+y\)\(v'(x)\) (solo depende de \(x\))Sin efecto ingreso sobre \(x\)

Por qué estas cinco. Cubren el espectro de sustituibilidad: sustitutos (rectas) y complementos (L) son los extremos; la CES es el dial (\(\rho\to1\): sustitutos; \(\rho\to0\): Cobb–Douglas; \(\rho\to-\infty\): complementos); la cuasilineal es el caso sin efecto ingreso (clave para bienestar en I.5). Domínalas y I.2–I.5 se vuelven mecánicas.

8El gran porqué: hacia dónde va esto

Todo I.1 colapsa en: los axiomas convierten "gustos" en una \(u\) manejable, y cada axioma es la licencia —demostrable— de un paso futuro.

Y el reverso: si la convexidad falla, la elección puede no ser única ni sostenible con precios — la puerta a los fallos de mercado. En I.1 plantaste y demostraste las condiciones; en I.2 las cosechas como demanda.

AParte A · Diez ejercicios resueltos (nivel 1 → 10)

Mezcla de cálculo y demostración (los marcados así). Tapa la solución, intenta, compara. Lee el CÓMO, el POR QUÉ/LA TÉCNICA y la REFERENCIA.

NIVEL 1 · CÁLCULO
Habilidad: TMS de una Cobb–Douglas simple.
Problema. Con \(u(x,y)=xy\), calcula la TMS en \((2,3)\) e interprétala.

Cómo se resuelve

\(u_x=y,\ u_y=x\Rightarrow\text{TMS}=\dfrac{y}{x}\). En \((2,3)\): \(\dfrac{3}{2}=1.5\).

Por qué así

La TMS es \(u_x/u_y\) porque es la pendiente de la curva de indiferencia (función implícita, §5). \(1.5\) = una unidad más de \(x\) "vale" \(1.5\) de \(y\).

Referencia

Jehle–Reny, §1.2, p. 12; Varian, cap. 7.

NIVEL 2 · CÁLCULO
Habilidad: TMS constante de sustitutos perfectos.
Problema. Con \(u(x,y)=2x+y\), calcula la TMS y explica por qué no depende de la canasta.

Cómo se resuelve

\(u_x=2,\ u_y=1\Rightarrow\text{TMS}=2\), constante: curvas de indiferencia rectas de pendiente \(-2\).

Por qué así

Al ser \(u\) lineal, las utilidades marginales son constantes. Anticipa demanda de esquina en I.2.

Referencia

Jehle–Reny, §1.2; Varian, cap. 7.

NIVEL 3 · DEMOSTRACIÓN
Habilidad: probar la transitividad de la preferencia estricta.
Problema. Con \(\succeq\) completa y transitiva, demuestra que \(x\succ y\) y \(y\succ z\) implican \(x\succ z\).

Cómo se resuelve

\(x\succ y\Rightarrow x\succeq y\); \(y\succ z\Rightarrow y\succeq z\). Transitividad: \(x\succeq z\). Falta no \(z\succeq x\): si \(z\succeq x\), con \(x\succeq y\) da \(z\succeq y\), contradiciendo \(y\succ z\). Luego \(x\succ z\). \(\square\)

La técnica

Por contradicción sobre el "regreso" \(z\succeq x\), traduciendo \(\succ\) a \(\succeq\) + su negación. (Detalle completo en §2.)

Referencia

Jehle–Reny, §1.2, Axiomas 1–2, p. 5.

NIVEL 4 · CÁLCULO
Habilidad: ordinalidad vía TMS.
Problema. Muestra que \(u=xy\) y \(v=\ln x+\ln y\) dan las mismas preferencias, comparando TMS.

Cómo se resuelve

\(v=\ln(xy)=\ln u\), \(\ln\) creciente ⇒ (Teorema 1.2) mismas preferencias. TMS de \(u\): \(y/x\); de \(v\): \(\dfrac{1/x}{1/y}=y/x\). Iguales.

Por qué así

La TMS es ordinal: invariante a transformaciones crecientes. Por eso la concavidad no es observable pero la TMS sí.

Referencia

Jehle–Reny, Teorema 1.2, p. 17.

NIVEL 5 · DEMOSTRACIÓN
Habilidad: probar que no-saciedad local agota el presupuesto.
Problema. Demuestra que si \(\succeq\) cumple LNS y \(x^\ast\) resuelve \(\max u\) s.a. \(p\cdot x\le m\) (\(p\gg0\)), entonces \(p\cdot x^\ast=m\).

Cómo se resuelve

Supón \(p\cdot x^\ast<m\). Por LNS hay \(x\in B_\varepsilon(x^\ast)\) con \(x\succ x^\ast\). Como \(p\cdot x\) es continua y \(p\cdot x^\ast<m\), con \(\varepsilon\) chico ese \(x\) cumple \(p\cdot x<m\): asequible y preferido ⇒ \(x^\ast\) no óptimo. Contradicción. Luego \(p\cdot x^\ast=m\). \(\square\)

La técnica

Por contradicción: "si sobra dinero, LNS + continuidad de \(p\cdot x\) fabrican algo mejor y asequible". (Detalle completo en §4.)

Referencia

Jehle–Reny, §1.2–1.3; Mas-Colell–Whinston–Green, cap. 2–3.

NIVEL 6 · CÁLCULO + PRUEBA
Habilidad: TMS decreciente vía Hessiano orlado.
Problema. Para \(u=x^{1/2}y^{1/2}\), calcula \(\det\bar H\) y concluye cuasiconcavidad; verifica que la TMS decrece sobre \(xy=36\).

Cómo se resuelve

Fórmula general: \(\det\bar H=ab(a+b)x^{3a-2}y^{3b-2}\). Con \(a=b=\tfrac12\): \(\det\bar H=\tfrac14 x^{-1/2}y^{-1/2}=\dfrac{1}{4\sqrt{xy}}>0\) ⇒ cuasicóncava. TMS \(=y/x\): en \((2,18),(6,6),(9,4)\) da \(9,1,\tfrac49\) — decrece.

Por qué así

\(\det\bar H>0\) es la condición de segundo orden de cuasiconcavidad; equivale a TMS decreciente = curvas de indiferencia convexas.

Referencia

Jehle–Reny, §1.2, p. 12; Módulo 0, Anexo A.

NIVEL 7 · DEMOSTRACIÓN
Habilidad: probar convexidad de \(\succeq\) ⟺ cuasiconcavidad de \(u\).
Problema. Con \(u\) representando \(\succeq\), demuestra: \(\succeq\) convexa (5′) \(\Leftrightarrow\) \(u\) cuasicóncava.

Cómo se resuelve

(⇒) \(u(x)\ge u(y)\Rightarrow x\succeq y\); por 5′, \(tx+(1-t)y\succeq y\Rightarrow u(tx+(1-t)y)\ge u(y)=\min\). (⇐) \(x\succeq y\Rightarrow u(x)\ge u(y)\); cuasiconcavidad da \(u(tx+(1-t)y)\ge u(y)\Rightarrow tx+(1-t)y\succeq y\) = 5′. \(\square\)

La técnica

Traducir \(\succeq\leftrightarrow u\) en ambos sentidos (es un "⟺", hay que probar las dos direcciones). Detalle en §5.

Referencia

Jehle–Reny, §1.2, pp. 11–13; Mas-Colell–Whinston–Green, cap. 3; Anexo A.

NIVEL 8 · CÁLCULO
Habilidad: CES como dial y su elasticidad.
Problema. Para \(u=(x^{\rho}+y^{\rho})^{1/\rho}\), deriva la TMS y evalúa los límites \(\rho\to0\) y \(\rho\to1\); da \(\sigma\) para \(\rho=\tfrac12\).

Cómo se resuelve

\(\text{TMS}=(x/y)^{\rho-1}=(y/x)^{1-\rho}\). \(\rho\to0\): \(\to y/x\) (Cobb–Douglas). \(\rho\to1\): \(\to1\) (sustitutos). Elasticidad \(\sigma=\dfrac{1}{1-\rho}\); con \(\rho=\tfrac12\), \(\sigma=2\).

Por qué así

\(\rho\) controla \(\sigma\) (qué tan fácil se cambia un bien por otro). Un parámetro, todo el espectro.

Referencia

Jehle–Reny, cap. 1; Varian, cap. 7.

NIVEL 9 · DEMOSTRACIÓN
Habilidad: probar que las lexicográficas no son representables.
Problema. Demuestra que las preferencias lexicográficas en \(\mathbb{R}^2_+\) no admiten función de utilidad.

Cómo se resuelve

Supón \(u\). Para cada \(r\): \((r,1)\succ(r,0)\Rightarrow u(r,1)>u(r,0)\); elige racional \(q(r)\in(u(r,0),u(r,1))\). Si \(r<r'\): \((r',0)\succ(r,1)\Rightarrow q(r')>q(r)\). Entonces \(q:[0,\infty)\to\mathbb{Q}\) es estrictamente creciente ⇒ inyectiva: imposible (no numerable → numerable). \(\square\)

La técnica

Cardinalidad: fabricar una inyección de \(\mathbb{R}\) en \(\mathbb{Q}\) es la contradicción. (Desarrollo completo y desmenuzado en §3.)

Referencia

Jehle–Reny, §1.2, p. 8; Mas-Colell–Whinston–Green, cap. 3; Debreu (1959), cap. 4.

NIVEL 10 · DEMOSTRACIÓN (capstone)
Habilidad: probar que la convexidad estricta da demanda única.
Problema. Demuestra que si \(\succeq\) es estrictamente convexa, la solución del problema del consumidor (\(\max u\) s.a. \(p\cdot x=m\)), si existe, es única.

Cómo se resuelve

Supón dos óptimos \(x^\ast\neq x^{\ast\ast}\). Ambos maximizan ⇒ \(x^\ast\sim x^{\ast\ast}\). La mezcla \(z=\tfrac12 x^\ast+\tfrac12 x^{\ast\ast}\) es asequible (\(p\cdot z=\tfrac12 m+\tfrac12 m=m\)) y, por convexidad estricta, \(z\succ x^{\ast\ast}\): asequible y mejor que el óptimo ⇒ contradicción. Único. \(\square\)

La técnica

La estricta convexidad "premia el promedio": dos óptimos harían que su punto medio (asequible, por presupuesto lineal) fuera mejor. Puente exacto a la unicidad de la demanda en I.2.

Referencia

Jehle–Reny, §1.2–1.3, pp. 11–22; Módulo 0 (0.3–0.4, Anexo A).

BParte B · Diez ejercicios para ti (sin respuesta)

Mezcla de cálculo y demostración. Mándame el proceso completo. Rúbrica: enunciado correcto + cada paso justificado + cita del axioma/teorema usado + sin saltos. Diagnostico causa raíz de cada error.

EJ 1 · CÁLCULO

Con \(u=x^{3}y\), calcula la TMS en \((1,1)\) e interprétala.

EJ 2 · DEMOSTRACIÓN

Demuestra que la indiferencia \(\sim\) es transitiva (usa completitud y transitividad de \(\succeq\)).

EJ 3 · CÁLCULO

Con \(u=x^{1/4}y^{3/4}\), halla la TMS y evalúala en \((2,2)\). ¿Qué bien "pesa" más?

EJ 4 · DEMOSTRACIÓN

Demuestra el Teorema 1.2: si \(u\) representa \(\succeq\) y \(f\) es estrictamente creciente, entonces \(f\circ u\) representa \(\succeq\).

EJ 5 · MIXTO

Audita los cinco axiomas para \(u=\sqrt{x}+\sqrt{y}\): ¿continua?, ¿monótona estricta?, ¿convexa (estricta)? Justifica (para convexidad, usa el Hessiano orlado).

EJ 6 · CÁLCULO + PRUEBA

Para \(u=x^{1/3}y^{2/3}\), calcula \(\det\bar H\) con la fórmula general y concluye cuasiconcavidad; verifica TMS decreciente sobre una curva de indiferencia.

EJ 7 · MIXTO

Para \(u=\min\{2x,3y\}\): describe las curvas, ubica el vértice, explica por qué la TMS no existe ahí y di qué axiomas cumple (¿monotonía estricta?, ¿convexidad estricta?).

EJ 8 · CÁLCULO

CES con \(\rho=-1\): escribe la TMS explícita y la elasticidad \(\sigma\). ¿A qué caso se parece más (sustitutos o complementos)?

EJ 9 · DEMOSTRACIÓN

Demuestra que monotonía estricta ⟹ las curvas de indiferencia no tienen tramos con pendiente positiva.

EJ 10 · DEMOSTRACIÓN (extremo)

(a) Reproduce la prueba del Teorema 1.1 (construcción por la diagonal) señalando dónde se usa cada axioma. (b) Explica qué paso falla exactamente para las lexicográficas.

§Modo examen (3 preguntas al estilo del parcial)

Simulacro con los tres tipos de pregunta que suelen caer: teórica, cálculo y demostración. Intenta a libro cerrado y luego contrasta.

PREGUNTA 1 · TEÓRICA
Enuncia los cinco axiomas sobre \(\succeq\) y, en una frase por axioma, di qué irregularidad prohíbe cada uno.

Respuesta modelo

1 Completitud (todo par es comparable — prohíbe "no sé"). 2 Transitividad (sin ciclos — prohíbe la bomba de dinero). 3 Continuidad (\(\succeq(x),\preceq(x)\) cerrados — prohíbe saltos/inversiones en el límite). 4 Monotonía/no-saciedad (más es mejor / nunca saciado — prohíbe zonas de indiferencia gruesas y que sobre el presupuesto). 5 Convexidad (gusto por promedios — prohíbe curvas de indiferencia "abolladas"; la estricta prohíbe tramos rectos).

Referencia

Jehle–Reny, §1.2, pp. 5–13.

PREGUNTA 2 · CÁLCULO
Para \(u(x,y)=x^{a}y^{1-a}\) (\(0<a<1\)): (i) halla la TMS; (ii) prueba cuasiconcavidad con \(\det\bar H\); (iii) verifica que la TMS decrece sobre una curva de indiferencia.

Respuesta modelo

(i) \(\text{TMS}=\dfrac{a}{1-a}\dfrac{y}{x}\). (ii) Con \(b=1-a\), \(\det\bar H=a(1-a)\,x^{3a-2}y^{1-3a}>0\) ⇒ cuasicóncava. (iii) Sobre \(u=k\), \(y\) baja cuando \(x\) sube, así que \(\dfrac{y}{x}\) —y la TMS— decrece.

Referencia

Jehle–Reny, §1.2, p. 12; Anexo A.

PREGUNTA 3 · DEMOSTRACIÓN
Demuestra que si \(\succeq\) es estrictamente convexa, la solución del problema del consumidor es única. Indica dónde usas la convexidad estricta y dónde la linealidad del presupuesto.

Respuesta modelo

Dos óptimos \(x^\ast\neq x^{\ast\ast}\) serían indiferentes. Su promedio \(z\) cumple \(p\cdot z=m\) (linealidad ⇒ asequible) y \(z\succ x^{\ast\ast}\) (convexidad estricta): asequible y mejor que el óptimo ⇒ contradicción. Único. \(\square\)

Referencia

Jehle–Reny, §1.2–1.3; Módulo 0 (0.3–0.4).

§Referencias (para trabajar en paralelo con el libro)

La guía es la "versión traducida" con las pruebas desmenuzadas; el rigor completo y las variantes están en: