A solution method for a class of learning by doing models.
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1996
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Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Instituto Complutense de Análisis Económico (ICAE)
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Abstract
We obtain in the closed-form the optimal policy for a class of learning by doing models, in which a monopolist operating in a market with linear demand and finite time horizon, faces a lower bound in the cost reduction that can be achived through production. By using Dynamic Programming principles we show that the existence of a lower bound in the unit production cost implies that the optimal decision for output is a function which is indexed by initial unit cost. There is an optimal set of threshold values beyond wich the parameters of the production rule change. Some examples with specific parameter values are provided.
En este artículo se obtiene la solución analítica para una familia de problemas de Learning by Doing, en los que un monopolista opera en un mercado con demanda lineal y horizonte temporal finito, teniendo un límite inferior en la reducción de costes, vía producción. El método de solución, basado en la Programación Dinámica, permite obtener la solución óptima, así como una partición del intervalo de posibles valores del coste inicial, de modo que la regla de decisión óptima cambia dependiendo del subintervalo al que pertenezca el coste inicial. Se presentan ejemplos con valores específicos para los parámetros.
En este artículo se obtiene la solución analítica para una familia de problemas de Learning by Doing, en los que un monopolista opera en un mercado con demanda lineal y horizonte temporal finito, teniendo un límite inferior en la reducción de costes, vía producción. El método de solución, basado en la Programación Dinámica, permite obtener la solución óptima, así como una partición del intervalo de posibles valores del coste inicial, de modo que la regla de decisión óptima cambia dependiendo del subintervalo al que pertenezca el coste inicial. Se presentan ejemplos con valores específicos para los parámetros.