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 일반함수모형의 비교정태분석
 전도함수(total derivatives)
 합성함수의 전미분(total differentials of composite function)
- 일반적 함수형태가 다음과 같음.
y=f(x, w), 여기서 x=g(w)
- 함수 f와 g는 다음과 같이 합성함수로 결합될 수 있음.
y=f[g(w), w]
- 여기서 세 변수 y, x, w간의 상호관계는 [그림 8.4]의
경로도(channel map)에 나타내고 있음.
- 이 그림에서 알 수 있듯이 변화를 일으키는 궁극적인
원인변수인 w는 두 경로를 통해 y에 영향을 줌.
 일반함수모형의 비교정태분석
 전도함수(total derivatives)
 합성함수의 전미분(total differentials of composite function)
- 우선, 간접적으로 함수 g를 거친 후, 함수 f를 통하여
(직선의 화살표), 그리고 직접적으로 함수 f를 통하여
(곡선의 화살표) 영향을 줌.
 일반함수모형의 비교정태분석
 전도함수(total derivatives)
 합성함수의 전미분(total differentials of composite function)
- y에 대한 w의 직접효과는 편도함수인 fw(=∂y/∂w)로
나타낼 수 있음.
- y에 대한 w의 간접효과는 합성함수의 연쇄법칙인
dx
두 도함수의 곱, 즉 fx
(= ∂y dx )로 표현됨.
dw ∂x dw
- 이 두 효과를 합하면 w에 관한 y의 전도함수를 얻음.
dy
∂y
dx
∂y dx
=fx
+fw=
+
dw
∂x dw ∂w
dw
 일반함수모형의 비교정태분석
 전도함수(total derivatives)
 합성함수의 전미분(total differentials of composite function)
- 앞의 전도함수는 다른 방법으로도 얻을 수 있음.
- 우선, 함수 y=f(x, y)를 전미분하면,
dy=fxdx+fwdw
- 이제 양변을 dw로 나누면 다음의 결과를 얻음.
dy
dx
∂y dx
∂y
=fx
+fw=
+
dw
dw
∂x dw ∂w
- 어떤 방법이든 전도함수 dy/dw를 구하는 과정을 w에
관한 y의 전미분연산이라 함.
- 여기서 dy/dw는 전도함수이고, ∂y/∂w는 편도함수임.
 일반함수모형의 비교정태분석
 전도함수(total derivatives)
 합성함수의 전미분(total differentials of composite function)
- 예 1 : y=f(x, w)=3x-w2이고 단, x=g(w)=2w2+w+4일 때
전도함수 dy/dw
dx
=4w+1이므로,
dw
dy
dx
=fx
+fw=3(4w+1)+(-2w)=10w+3
dw
dw
- 함수 g를 함수 f에 대입하면, y=3(2w2+w+4)-w2이고,
fx=3, fw=-2w,
이를 다시 정리하면 y=5w2+3w+12이므로
dy/dw=10w+3
 일반함수모형의 비교정태분석
 전도함수(total derivatives)
 합성함수의 전미분(total differentials of composite function)
- 예 2 : 효용함수가 U=U(c, s)이고(여기서 c는 커피 소
비량, s는 설탕 소비량), 또다른 방정식 s=g(c)임.
이 두 재화가 보완관계라면, 효용함수는 다음과 같은
합성함수로 나타낼 수 있음.
U=U[c, g(c)]
위 식으로부터 다음과 같은 전도함수 dU/dc를 얻음.
dU ∂U
∂U
=
+
g(c)
dc
∂c ∂g(c)
 일반함수모형의 비교정태분석
 전도함수(total derivatives)
 논제의 한 변환(a variation on the theme)
- 함수 y=f(x1, x2, w), 여기서 x1=g(w), x2=h(w)임.
- 이 경우 변수 w는 세 경로를 통하여 y에 영향을 줌:
⑴ 간접적으로 함수 g를 거친 후 함수 f를 통해,
⑵ 또한 간접적으로 함수 h를 거치고 함수 f를 통해,
⑶ 직접적으로 함수 f를 통해 y에 영향을 줌.
∂y dx1 ∂y dx2 ∂y
- 이 세 효과는 각각
,
,
로 나타낼
∂x1 dw ∂x2 dw ∂w
수 있음.
 일반함수모형의 비교정태분석
 전도함수(total derivatives)
 논제의 한 변환(a variation on the theme)
- 이들 세 가지 효과를 더하면, 다음의 전도함수를 얻음.
dy ∂y dx1 ∂y dx2 ∂y
=
+
+
dw ∂x1 dw ∂x2 dw ∂w
dx1
dx2
=f1
+f2
+fw
dw
dw
 일반함수모형의 비교정태분석
 전도함수(total derivatives)
 논제의 한 변환(a variation on the theme)
- 생산함수 Q=Q(K, L, t), 여기서 t는 시간변수임.
- 이 경우 시간 t의 경과에 따라 기술의 변화를 반영할
수 있음. 따라서 동태적 생산함수임.
- 시간의 경과에 따라 자본량과 노동량도 변화하므로
K=K(t), L=L(t)  Q=Q[K(t), L(t), t]
- 그러면 시간에 관한 산출량 변화율은 전도함수 공식에
dQ ∂Q dK ∂Q dL ∂Q
따라
=
+
+
dt
∂k dt
∂L dt
∂t
=QKK(t)+QLL(t)+Qt
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 음함수(implicit function)
- 지금까지 함수는 대부분 y=f(x)의 형태로 나타냈음.
여기서 x는 독립변수, y는 종속변수로 명확하게 표현
할 수 있음. 즉, 변수 y가 x의 함수로 명시적으로 표시
되기 때문에 이러한 함수를 양함수(explicit function)
라고 함(예 : y=f(x)=3x4).
- 그러나 이 함수가 동일한 의미를 갖는 다른 형태, 즉
y-3x4=0
여기서 변수 x, y는 독립변수와 종속변수가 뚜렷하지 않음.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 음함수(implicit function)
- 이와 같이 x, y의 관계가 명확하지 않고 포괄적으로
나타난 함수를 음함수(implicit function)라고 함
(예 : y-3x4=0).
- 일반적으로 음함수는 F(y, x)=0으로 나타냄(y는 x의
음함수라고 함).
여기서 음함수는 함수 f와 구변하기 위해 대문자 F를
사용함.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 음함수(implicit function)
- 앞의 예에서 함수 F는 두 독립변수 y와 x를 가지는
반면, 양함수 f는 오직 하나의 독립변수 x만 가짐.
- 함수 F는 둘 이상의 독립변수가 존재할 수 있음.
- 한편, 양함수 y=f(x)는 f(x)식을 등호의 좌변으로 이항
하면 방정식 F(y, x)=0형태로 항상 변환이 가능함.
그러나 그 역의 변환은 항상 가능한 것이 아님.
즉, 음함수를 정의하지 못할 수도 있음.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 음함수(implicit function)
- 예 : 방정식 F(y, x)=x2+y2-9=0는 원점을 중심으로 반지름
3인 원이고, y를 x에 대하여 풀어 쓰면 y=(9-x2)1/2임.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 음함수(implicit function)
- 앞의 방정식 F(y, x)=x2+y2-9=0는 함수가 아니라 하나
의 관계에 불과함.
- 왜냐하면 하나의 원을 나타내기 때문에, x의 각 값에
대응하는 y값이 유일하게 존재하지 않음.
- 그러나 y값이 비음(양)이면 y=+(9-x2)1/2(원의 상반분)
y값이 비양(음)이면 y=-(9-x2)1/2(원의 하반분)을 구성
- 한편, 원의 왼쪽이나 오른쪽 반분은 그 어느 것도 함수가
될 수 없음.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 음함수(implicit function)
- y=+(9-x2)1/2 [원의 상반분]
y=-(9-x2)1/2 [원의 하반분]
- 즉, F(y, x)=0가 y=f(x)를 정의해 줄 때, y를 x의 음함수
(implicit function)라고 함.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 음함수의 도함수(derivative of implicit function)
- 음함수 F(y, x)=0에 대하여, y의 x에 대한 도함수(dy/dx)
는 우선 양변을 x에 관하여 미분하면,
dy
dy
Fx
Fx+Fy
=0 따라서
=(Fy0)
dx
dx
Fy
- 앞의 예 F(y, x)=x2+y2-9=0에서
dy
2x
x
Fx=2x, Fy=2y이므로
==- 임.
dx
2y
y
- 결국, 음함수의 구체적 형태를 알지 못해도, 음함수의
도함수는 F함수의 한 쌍의 편도함수들의 비율에 음의
부호를 붙인 것이 됨.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 음함수의 도함수(derivative of implicit function)
- 예 1 : 방정식 F(y, x)=y-3x4=0의 도함수(dy/dx)
dy
Fx
-12x3
===12x3
dx
Fy
1
한편, 주어진 방정식을 y에 대해서 풀면 y=3x4임.
따라서 위의 도함수와 동일함.
- 예 2 : 방정식 F(y, x, w)=y3x2+w3+yxw-3=0의 도함수
∂y
Fx
2y3x+yw
==∂x
Fy
3y2x2+xw
만약, 점 (1, 1, 1)에서, 이 도함수의 값은 -3/4임.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 음함수의 도함수(derivative of implicit function)
- 예 3 : 방정식 F(Q, K, L)=0은 묵시적으로 생산함수
Q=f(K, L)로 정의하면, 한계실물생산 MPPK 및 MPPL?
∂Q
F
∂Q
F
MPPK
=- K 및 MPPL
=- L
∂K
FQ
∂L
FQ
이밖에도 방정식 F(Q, K, L)=0에서 다음과 같은 편도
함수를 얻을 수 있음.
∂K
FL
=∂L
FK
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 음함수의 도함수(derivative of implicit function)
- 앞에서 다룬 ∂K/∂L의 경제적 의미는 무엇인가?
편미분 기호는 다른 변수 Q가 고정되어 있음을 의미함.
- 그러므로 이것은 등생산곡선(isoquant curve)을 따라
이동하는 변화의 형태를 갖게 됨.
- 따라서 도함수 ∂K/∂L는 등생산곡선의 접선의 기울기
(기울기 값은 보통 음(-)의 값을 가짐.)
- 한편, ∂K/∂L의 절대값은 기술적 한계대체율(marginal
rate of technical substitution : MRTSLK)임.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 등생산곡선(isoquant curve)
K
∂K
∂L
0
Q=Q1
L
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 연립방정식의 집합이 다음과 같음.
F1(y1, y2,, yn; x1, x2,, xm)=0
F2(y1, y2,, yn; x1, x2,, xm)=0

Fn(y1, y2,, yn; x1, x2,, xm)=0
- 위 식에 대응하는 음함수들의 집합은 다음과 같음.
y1=f1(x1, x2,, xm)
y2=f2(x1, x2,, xm)

yn=fn(x1, x2,, xm)
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 앞의 연립방정식과 이에 대응하는 음함수의 존재를
보장하려면 다음의 음함수 관계가 성립해야 함.
⑴ F1, F2,, Fn은 모두 y와 x에 대하여 연속적인 편도
함수를 가져야 하며,
⑵ 한 점 (y10, y20,, yn0; x10, x20,, xm0)에서 음함수의
연립방정식을 만족한다면, 다음의 야코비행렬식은
0이 아님.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 야코비행렬식(Jacobian determinant)이 0이 아니면, 즉
∂F1/∂y1 ∂F1/∂y2  ∂F1/∂yn
∂(F1,,Fn) ∂F2/∂y1 ∂F2/∂y2  ∂F2/∂yn
J

0
∂(y1,,yn)

∂Fn/∂y1 ∂Fn/∂y2  ∂Fn/∂yn
이때 한 점에서 변수 y1, y2,, yn은 변수 x1, x2,, xn의
함수가 됨(즉, 음함수가 존재함).
y10=f1(x10, x20,, xm0)
y20=f2(x10, x20,, xm0)

yn0=fn(x10, x20,, xm0)
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 단일 방정식의 경우와 같이 각 항등식의 양변을 전미분
하면 다음과 같음.
∂F1
∂F1
dy1++
dyn+
∂y1
∂yn
∂F2
∂F2
∂y1 dy1++ ∂yn dyn+
∂F1
dx1++
∂x1
∂F2
∂x1 dx1++
∂F1
dxm=0
∂xm
∂F2
∂xmdxm=0

∂Fn
∂Fn
∂Fn
∂Fn
dy ++
dy +
dx ++
dx =0
∂y1 1
∂yn n ∂x1 1
∂xm m
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 앞의 식 dxi항들을 등호의 우변으로 이항하면 다음과
같음.
∂F1
dy1++
∂y1
∂F2
∂y1 dy1++
∂F1
dyn=∂yn
∂F2
∂yn dyn=-
∂F1
dx1++
∂x1
∂F2
∂x1 dx1++
∂F1
dxm
∂xm
∂F2
∂xmdxm

∂Fn
∂Fn
∂Fn
∂Fn
dy ++
dy =dx ++
dx
∂y1 1
∂yn n
∂x1 1
∂xm m
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 여기서 변수 x1만 변화한다면(dx10; dx2==dxm=0),
그리고 양변을 dx1으로 나누면 다음과 같음.
∂F1 ∂y1
∂F1 ∂yn
∂F1
++
=∂y1 ∂x1
∂yn ∂x1
∂x1
∂F2 ∂y1
∂F2 ∂yn
∂F2
∂y1 ∂x1 ++ ∂yn ∂x1 =- ∂x1

∂Fn ∂y1
∂Fn ∂yn
∂Fn
++
=∂y1 ∂x1
∂yn ∂x1
∂x1
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 여기서는 변수 x1만 변수 y1, y2,, yn에 영향을 미치는
것이므로 미분몫은 모두 편도함수로 바뀌어야 함.
이를 행렬로 나타내면 다음과 같음.
∂F1 ∂F1
∂F1 ∂y1
∂F1

∂y1 ∂y2
∂yn
∂x1
∂x1
∂F2 ∂F2
∂F2 ∂y2
∂F2

=
∂y1 ∂y2
∂yn
∂x1
∂x1
 

∂Fn ∂Fn
∂Fn ∂yn
∂Fn

∂y1 ∂y2
∂yn
∂x1
∂x1
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 앞에서의 식을 행렬과 벡터로 규정하면 연립방정식의
표현은 Jx=d로 간단히 표현할 수 있음.
- 여기서 계수행렬의 행렬식은 음함수정리의 조건에서
0이 아니라고 했던 것은 야코비행렬식 J이며,
비동차방정식체계이므로 유일한 해가 존재함.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 이 해는 크래머의 공식(Cramer’s rule)을 이용하여
다음과 같이 나타낼 수 있음.
∂yj Jj
=
(j=1, 2,, n)
∂x1 J
- 이 과정을 적절히 조정하면 그 음함수의 다른 변수, 즉
x2,, xm들의 변화에 대한 편도함수들도 구할 수 있음.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 예 1 : 세 방정식이 다음과 같음.
xy-w=0
F1=(x, y, w; z)=0 (z는 외생변수임)
y-w3-3z=0
F2=(x, y, w; z)=0 (z는 외생변수임)
w3+z3-2zw=0
F3=(x, y, w; z)=0 (z는 외생변수임)
- 위 식은 점 P에서 성립함. 즉, (x, y, w; z)=(1/4, 4, 1, 1)
- 야코비행렬식 J가 점 P에서 0이 아니면, 음함수정리를
이용하여 비교정태도함수 ∂x/∂z를 구할 수 있음.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 이 도함수를 구하기 위해 방정식체계를 전미분하면,
ydx+xdy-dw=0
[ydx+xdy-dw=0]
dy-3w2dw-3dz=0
[dy-3w2dw=3dz]
(3w2-2z)dw+(3z2-2w)dz=0 [(3w2-2z)dw=(2w-3z2)dz]
- 외생변수의 미분항을 우변으로 이항, 행렬로 나타내면
y x
-1
dx
0
dz
0 1
-3w2
dy =
3
0 0 (3w2-2z) dw
(2w-3z2)
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 여기서 좌변의 계수행렬 야코비행렬식은 다음과 같음.
Fx1 Fy1 Fw1 y x
-1
-3w2 =y(3w2-2z)
J= Fx2 Fy2 Fw2 = 0 1
Fx3 Fy3 Fw3 0 0 (3w2-2z)
점 P에서 야코비행렬식의 값은 J=4(0)임.
- 따라서 음함수정리를 적용하면, 다음과 같음.
y x
-1
∂x/∂z
0
0 1
-3w2
∂y/∂z =
3
0 0 (3w2-2z) ∂w/∂z
(2w-3z2)
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 이제 크래머의 공식을 적용하면, 다음과 같은 ∂x/∂z를
구할 수 있음.
0
x
-1
0
3
1
-3w2
3
∂x (2w-3z2) 0 (3w2-2z) -1
=
∂z =
J
1/4 -1
1/4 -1
0 1
1 -3
=0+(-3)
+(-1)
4
4
-3
-1
1
=
+
=16 16
4
1/4 -1
1 -3
0 1
4
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 예 2 : 국민소득모형이 다음과 같음.
Y-C-I0-G0=0
C--(Y-T)=0
T--Y=0
- 여기서 내생변수 (Y, C, T)를 (y1, y2, y3), 외생변수와
파라미터 (I0, G0, , , , )를 (x1, x2, x3, x4, x5, x6)라
하면, 각 방정식의 좌변은 Fj(Y, C, T; I0, G0, , , , )
형태로 n=3이고, m=6인 경우가 됨.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 야코비행렬식(내생변수의 도함수들로만 이루어진
행렬식)은 다음과 같음.
∂F1/∂Y ∂F1/∂C ∂F1/∂T 1 -1 0
J= ∂F2/∂Y ∂F2/∂C ∂F2/∂T = - 1  =1-+0
∂F3/∂Y ∂F3/∂C ∂F3/∂T - 0 1
- 따라서 내생변수들의 균형값을 다음같이 외생변수들과
파라미터들로 이루어진 음함수를 나타낼 수 있음.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 즉,
Y*=f1(I0, G0, , , , )
C*=f2(I0, G0, , , , )
T*=f3(I0, G0, , , , )
- 이제 G0를 제외한 모든 외생변수와 파라미터는 고정.
그러면, 다음과 같은 방정식을 얻음.
1 -1
- 1
- 0
0

1
∂Y*/∂G0
1
∂C*/∂G0 = 0
∂T*/∂G0
0
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 연립방정식으로의 확장(extension to the simultaneous-equation)
- 크래머의 공식을 적용하면, 다음과 같은 ∂Y*/∂G0를
구할 수 있음.
1 -1 0
0 1 
∂Y*
1
0 0 1
= 1-+
∂G0 =
J
[정부지출승수]
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 분석절차의 요약(summary the procedure)
⑴ 연립방정식을 구성하고 있는 각 균형방정식에 대해
전미분 실시
⑵ 내생변수에 대한 전미분은 등호 좌변, 외생변수에
대한 전미분은 우변에 놓음.
⑶ 내생변수로 구성된 편도함수를 행렬(matrix)로 나타
내고, 야코비행렬식(Jacobian determinant)을 구함.
여기서 J0이면 함수적으로 독립이므로 비교정태
분석이 가능하고, 유일한 해가 존재함.
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 분석절차의 요약(summary the procedure)
⑷ 특정 외생변수의 변화가 내생변수에 미치는 효과를
보기 위해 다른 외생변수들은 상수로 가정하고(미분
을 0으로 놓고), 특정변수의 미분(이를테면 dxi)으로
등호 양변에 있는 미분을 나눔.
⑸ 크래머의 공식(Cramer’s rule)을 이용하여 외생변수가
내생변수에 미치는 효과를 도출함. 외생변수가 내생
변수에 미치는 효과는 다음과 같이 구함.
∂yj
Jj
=
(i, j=1, 2,, n)
∂xi
J
 일반함수모형의 비교정태분석
 음함수의 도함수(derivatives of implicit function)
 비교정태분석에의 적용
- 비교정태분석(comparative static analysis)은 최초의
균형상태에서 외생변수 또는 파라미터가 변할 때
새로운 균형상태의 변화방향을 분석
- 비교정태분석의 기본 수단은 도함수가 기본이며,
연립방정식체계에서 야코비행렬식, 크래머법칙을
이용하여 쉽게 분석 가능
- 음함수의 경우도 음함수정리에서 요구되는 조건들이
충족되면 도함수가 도출되어 비교정태분석이 가능
 일반함수모형의 비교정태분석
 비교정태분석의 한계
 비교정태분석은 본질적으로 원래의 균형에서 새로운
균형으로 가는 조정과정과 그 조정과정에 필요한
시간요소를 무시함.
 결과적으로 비교정태분석은 모형에 내재하는 불안정성
으로 인해, 새로운 균형이 달성될 수 없을 수도 있는데
이를 무시함.
 조정과정 그 자체에 대한 연구는 동태분석(dynamic
analysis)의 영역에 속함.