Teoria de la Tributación Óptima de Ramsey
Tributación Óptima¶
Solutiones a la Teoría de la Tributació óptima
In [1]:
%matplotlib inline
In [2]:
import sys
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # Necesitamos incorporar el path del problema
sys.path.append(os.path.abspath("../problema"))
Problema¶
In [3]:
from numpy import array
from lqramsey import * # == Parametros == #
beta = 1 / 1.05 rho, mg = .95, .35
A = array([[0, 0, 0, rho, mg*(1-rho)], [1, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1]])
C = np.zeros((5, 1))
C[0, 0] = np.sqrt(1 - rho**2) * mg / 8
Sg = array((1, 0, 0, 0, 0)).reshape(1, 5) Sd = array((0, 0, 0, 0, 0)).reshape(1, 5) Sb = array((0, 0, 0, 0, 2.135)).reshape(1, 5) # Elegido sujeto a (Sc + Sg) * x0 = 1
Ss = array((0, 0, 0, 0, 0)).reshape(1, 5) economia = Economia(beta=beta, Sg=Sg, Sd=Sd, Sb=Sb, Ss=Ss, discrete=False, proc=(A, C)) T = 50
path = compute_paths(T, economia)
gen_fig_1(path)
