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Abastecimiento dinámico condicionado

solve_sourcing_adjustment elige cantidades por origen para producir una unidad de un compuesto CES en cada fecha, dados precios de compra exógenos. Minimiza

\[\sum_{t=0}^{T-1}\delta^t\left[p_t'q_t+ \frac{\kappa}{2}\sum_o\frac{(q_{to}-q_{t-1,o})^2}{\alpha_o}\right]\]

sujeto a

\[F(q_t)=\left[\sum_o\alpha_o(q_{to}/\alpha_o)^{(\sigma-1)/\sigma} \right]^{\sigma/(\sigma-1)}\ge1.\]

Para sigma=1 se utiliza el límite Cobb–Douglas. Las participaciones son positivas y suman uno. Los precios iniciales son uno y las cantidades iniciales coinciden por defecto con las participaciones. La tecnología es cóncava y el problema de costos es convexo. Se permite desechar producción excedente. Después de la última fecha no existe requisito de producción ni costo de ajuste; el horizonte es parte del modelo.

import pandas as pd
from puremacro.trade import solve_sourcing_adjustment

prices = pd.DataFrame({"nacional": [1., 1., 1., 1.],
                       "importado": [1., 1.3, 1.3, 1.]})
result = solve_sourcing_adjustment(
    prices, pd.Series({"nacional": .7, "importado": .3}),
    elasticity=3., adjustment_cost=2., discount=.99,
)
print(result.accounts)
print(result.diagnostics)

Las cuentas separan compras, recursos de ajuste, costo total, producción e índice CES sin fricciones. La aceptación exige factibilidad, estacionariedad KKT reconstruida y complementariedad. Una optimización fallida o un límite artificial de cantidades sin resolver genera un error.

Este mecanismo no determina salarios, producción nacional, balanza comercial, movilidad laboral ni reciclaje de la recaudación arancelaria. Trasladar costos unitarios a precios al consumidor es un supuesto explícito del estudio de hogares. El equilibrio MRIO dinámico tiene otro cierre económico.