Usloviya skhodimosti dinamiki refleksivnogo kollektivnogo povedeniya v modeli oligopolii Kurno pri nepolnoy informatsii

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This paper considers a Cournot oligopoly model with an arbitrary number of rational agents under incomplete information in the classical case (linear cost and demand functions). Within the dynamic reflexive collective behavior model, at each time instant each agent adjusts his output, taking a step towards the maximum profit under the expected choice of the competitors. Convergence conditions to a Cournot–Nash equilibrium are analyzed using the errors transition matrices of the dynamics. Restrictions on the ranges of agents’ steps are imposed and their effect on the convergence properties of the dynamics is demonstrated. Finally, a method is proposed to determine the maximum step ranges ensuring the convergent dynamics of collective behavior for an arbitrary number of agents.

About the authors

G. I Algazin

Altai State University

Email: algaz46@yandex.ru
Barnaul, Russia

D. G Algazina

Altai State University

Author for correspondence.
Email: darya.algazina@mail.ru
Barnaul, Russia

References

  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.

Copyright (c) 2023 The Russian Academy of Sciences

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies