Условия сходимости динамики рефлексивного коллективного поведения в модели олигополии Курно при неполной информации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается модель олигополии Курно с произвольным числом рациональных агентов в условиях неполной информации для классического случая линейных функций издержек и спроса. В рамках динамической модели рефлексивного коллективного поведения каждый агент в каждый момент времени корректирует свой объем выпуска, делая шаг в направлении выпуска, максимизирующего его прибыль при ожидаемом выборе конкурентов. Обсуждается применение матриц перехода погрешностей динамики к исследованию условий ее сходимости к равновесию Курно-Нэша. Показаны эффекты от введения ограничений на диапазоны шагов агентов в устранении неопределенности о сходимости динамики. Предложен метод определения максимальных диапазонов шагов, гарантирующих сходимость динамики коллективного поведения для произвольного числа агентов.

Об авторах

Г. И Алгазин

Алтайский государственный университет

Email: algaz46@yandex.ru
Барнаул

Д. Г Алгазина

Алтайский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: darya.algazina@mail.ru
Барнаул

Список литературы

  1. Nash J. Non-Cooperative Games // Ann. Math. 1951. No. 54. P. 286-295.
  2. Askar S.S., Elettrebybc M.F. The Impact of Cost Uncertainty on Cournot Oligopoly Games // Appl. Math. Comput. 2017. V. 312. P. 169-176.
  3. Al-Khedhairi A. Dynamical Study of Competition Cournot-like Duopoly Games Incorporating Fractional Order Derivatives and Seasonal Influences // Int. J. Nonlin. Sci. Numer. Simulat. 2020. V. 21. P. 339-359.
  4. Elsadany A.A. Dynamics of a Cournot Duopoly Game with Bounded Rationality Based on Relative Profit Maximization // Appl. Math.Comput. 2017. V. 294. P. 253-263.
  5. Ueda M. Effect of Information Asymmetry in Cournot Duopoly Game with Bounded Rationality // Appl. Math.Comput. 2019. V. 362. https://doi.org/10.1016/j.amc.2019.06.049.124535
  6. Fedyanin D.N. Monotonicity of Equilibriums in Cournot Competition with Mixed Interactions of Agents and Epistemic Models of Uncertain Market // Procedia Computer Science. 2021. V. 186(3). P. 411-417.
  7. Гераськин М.И. Анализ равновесий в нелинейной модели олигополии // АиТ. 2022. № 8. С. 140-158.
  8. Корепанов В.О. Управление рефлексивным поведением агентов в модели олигополии Курно // УБС. 2010. Т. 31. С. 225-249.
  9. Скаржинская Е.М., Цуриков В.И. О возможности последовательного приближения к равновесию в коалиционной игре при повторении коллективных действий // Экономика и математические методы. 2020. № 4. С. 103-115.
  10. Cournot A. Researches into the Mathematical Principles of the Theory of Wealth. London: Hafner, 1960. (Original 1838).
  11. Novikov D.A., Chkhartishvili A.G. Refexion and Control: Mathematical Models. Leiden: CRC Press, 2014.
  12. Novikov D., Korepanov V., Chkhartishvili A. Refexion in Mathematical Models of Decision-Making // Int. J. Parallel Emerg. Distrib. Syst. 2018. V. 33. No. 3. P. 319-335.
  13. Опойцев В.И. Равновесие и устойчивость в моделях коллективного поведения. М.: Наука, 1977.
  14. Алгазин Г.И., Алгазина Ю.Г. Рефлексивная динамика в условиях неопределенности олигополии Курно // АиТ. 2020. № 2. С. 115-133.
  15. Алгазин Г.И., Алгазина Д.Г. Моделирование динамики коллективного поведения в рефлексивной игре с произвольным числом лидеров // Информатика и автоматизация. 2022. Т. 21. № 2. С. 339-375.
  16. Алгазин Г.И., Алгазина Ю.Г. К аналитическому исследованию условий сходимости процессов рефлексивного коллективного поведения в моделях олигополии // АиТ. 2022. № 3. С. 84-109.
  17. Малишевский А.В. Качественные модели в теории сложных систем. М.: Наука, 1998.
  18. Самарский А.А., Гулин А.В. Численные методы. М.: Наука, 1989.
  19. Белицкий Г.Р., Любич Ю.И. Нормы матриц и их приложения. Киев: Наукова думка, 1984.
  20. Гераськин М.И. Рефлексивный анализ равновесий в игре триполии при линейных функциях издержек агентов // АиТ. 2022. № 3. С. 110-131.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».