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生产可能性曲线

ProductionPossibilitiesFrontier(
    x_intercept,
    y_intercept,
    curvature=1.0,
    x_good="Good X",
    y_good="Good Y"
)
y_at(x)

第一种商品生产 \(x\) 单位时 \(y\) 的产量。

opportunity_cost_x(x)

多生产一单位 \(x\) 所放弃的 \(y\)，即 \(\left| \mathrm{d} y / \mathrm{d} x \right|\)。

assess(x, y)

返回 PointStatus：曲线上为 EFFICIENT，曲线内为 INEFFICIENT，曲线外为 UNATTAINABLE。

通过截距 \(X\) 与 \(Y\) 的生产可能性曲线

\[ y = Y (1 - (x / X)^c). \]

曲率 \(c = 1\) 为直线（机会成本固定）；\(c > 1\) 时曲线向外凸出（机会成本递增）。截距与曲率必须为正且 \(c \ge 1\)，否则抛出 PPFError。

from principle_viz import ProductionPossibilitiesFrontier

ppf = ProductionPossibilitiesFrontier(
    10,
    8,
    curvature=2,
    x_good="Consumer goods",
    y_good="Capital goods",
)
# 5.12 0.96
print(ppf.y_at(6), ppf.opportunity_cost_x(6))
print(ppf.assess(4, 3), ppf.assess(7, 6))
# PointStatus.INEFFICIENT PointStatus.UNATTAINABLE


analyze_ppf(
    frontier,
    points=(),
    *,
    samples=101
)
ppf_canvas(
    result,
    *,
    theme=None,
    labels=None,
    visibility=None
)

在曲线上采样，并评估以 (x, y, label) 三元组给定的点；principle_viz.visuals.ppf 中的 ppf_canvas() 画出曲线、为可达成的区域填色并标出各点（参见有效率、无效率与无法达成的点。）。

from principle_viz import analyze_ppf
from principle_viz.visuals.ppf import ppf_canvas

points = ((6, ppf.y_at(6), "A"), (4, 3, "B"), (7, 6, "C"))
result = analyze_ppf(ppf, points=points)
ppf_canvas(result).save("ppf_points.png")

有效率、无效率与无法达成的点。

PPFGrowthScenario(x_growth_rate=0.0, y_growth_rate=0.0)
analyze_ppf_growth(
    frontier,
    scenario,
    *,
    samples=101
)
ppf_growth_canvas(
    result,
    *,
    theme=None,
    labels=None,
    visibility=None
)

经济成长使各截距乘以一加上对应的成长率；结果包含 baseline 与 shifted 两条曲线及其采样点。ppf_growth_canvas() 画出两条曲线并命名为 \(P P F_0\) 与 \(P P F_1\)（参见消费财成长 20%、资本财成长 10%。）。

消费财成长 20%、资本财成长 10%。

比较优势

compare_linear_ppfs(
    name_a,
    frontier_a,
    name_b,
    frontier_b
)

比较两条直线型生产可能性曲线：各生产者生产 \(x\) 的机会成本，以及各商品的比较优势归属（成本相同时为 "tie"）。曲线型的生产可能性曲线会抛出 PPFError。

from principle_viz import compare_linear_ppfs

# x costs 0.5 y
ann = ProductionPossibilitiesFrontier(10, 5)
# x costs 1 y
bob = ProductionPossibilitiesFrontier(6, 6)
result = compare_linear_ppfs("Ann", ann, "Bob", bob)
print(
    result.comparative_advantage_x,
    result.comparative_advantage_y,
)
# Ann Bob

\(x\) 的比较优势属于 Ann（0.5 对 1），\(y\) 属于 Bob（1 对 2）。

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