Aprendizaje con información incompleta en modelos de consumo con múltiples atributos

Abstract

El documento plantea un modelo de optimización intertemporal con funciones de utilidad de múltiples atributos, cuando el consumidor desconoce inicialmente la mezcla óptima de atributos que maximiza la utilidad de su consumo. Las trayectorias de consumo obtenidas con base en un modelo lineal, en el que se analizan cuatro "casos límite'', muestran que los resultados de aprendizaje pueden ser diversos. En particular, se prueba que el individuo puede alcanzar una situación de equilibrio (o, más técnicamente, que su trayectoria de consumo describe una martingala) en la elección de su mezcla de productos antes de agotar su presupuesto, lo cual lleva a situaciones de equilibrio no consideradas en el análisis tradicional de las funciones de utilidad.

This paper deals with an intertemporal model of optimization, which is based on multiple attribute utility functions (MUAT). The model assumes that consumers do not know a priori the optimal mixture of attributes which would maximize their utility from consumption. By using a MUAT lineal model, we state that the resuJting consumption paths for four "'extreme cases" are associated with several learning processes. In particular, we show that optimal equilibria in consumption of goods can be reached before the consumer exhaust her budget, a kind of equilibrium situation not analyzed in traditional utility functions.