Меню Главная Юридпсихология Этика эстетика Электротехника Эктеория Физика Управление персоналом Уголовный процесс Уголовное право Схемотехника Стратегический менеджмент САПР Ресторанно-гостиничный бизнес бытовое обслуживан Реклама и PR Режущий инструмент Неопределено Метрология Матметоды в эк-ке Исторические личности Искусство и культура Информатика Иностранные языки Гражданское процессуальное право Гражданское право Государственное регулирование и налогообложение Сонник Карта сайта Поиск По всему сайту Статьи Комментарии Файлы Форум Гостевая Ссылки Новости	Математические методы экономики Таким образом, структурные модели рассматривают спрос как функцию только распределения потребителей по уровню дохода. Имея соответствующие структуры спроса, рассчитанные по данным статистики бюджетов, и частоты распределения потребителей по уровню дохода, можно рас­считать общую структуру спроса. Если обозначить структу­ру спроса в группе семей со средним доходом Di через r(Di), а частоты семей с доходом Di через , то общая структура спроса R может быть рассчитана по формуле:                                     (8.7) где п -  количество интервалов дохода семей. Структурные модели спроса - один из основных видов экономико-математических моделей планирования и про­гнозирования спроса и потребления. В частности, широко распространены так называемые компаративные (сравни­тельные) структурные модели, в которых сопоставляются структуры спроса данного исследуемого объекта и некоторо­го аналогового объекта. Аналогом обычно считаются регион или группа населения с оптимальными потребительскими характеристиками. Наряду со структурными моделями в планировании и прогнозировании спроса используются конструктивные мо­дели спроса. В основе их лежат уравнения бюджета населе­ния, т.е. такие уравнения, которые выражают очевидное равенство общего денежного расхода (другими словами, объ­ема потребления) и суммы произведений количества каждого потребленного товара на его цену. Если Z - объем потреб­ления, т - количество разных видов благ, qi - размер по­требления i-го блага, pi - цена i-го блага, то конструктивная модель спроса может быть записана следующим образом: Эти модели, называемые также моделями бюджетов потре­бителей, играют важную роль в планировании потребления. Одной из таких моделей является, например, всем извест­ный прожиточный минимум. К таким моделям относятся также рациональные бюджеты, основанные на научных нор­мах потребления, прежде всего продуктов питания, перспек­тивные бюджеты (например, так называемый бюджет дос­татка) и др. В практике планирования и прогнозирования спроса кроме структурных и конструктивных моделей применяют­ся также аналитические модели спроса и потребления, ко­торые строятся в виде однофакторных и многофакторных уравнений, характеризующих зависи­мость потребления товаров и услуг от тех или иных факто­ров Моделирование конфликтов в финансово-экономической сфере. Основные понятия и определения теории игр. Классификация игр. Решение матричных игр с седловой точкой. Решение матричных игр без седловой точки. Смешанные стратегии. Теорема Дж. фон Неймана о существовании решения в смешанных стратегиях. При управлении производством принимать решения очень часто приходится не имея достаточной информа­ции, то есть в условиях неопределенности и риска. Методами обоснования решений в условиях неопре­деленности и риска занимается математическая теория игр. В теории игр рассматриваются такие ситуации, когда имеются два участника выполнения операции, каждый из которых преследует противоположные цели. В ка­честве участников могут выступать коллективы, кон­курирующие предприятия и т. д. Во всех случаях пред­полагается, что операция проводится против разумного противника (конкурента), преследующего свои собст­венные цели и сознательно противодействующего до­стижению цели другим участником. Так как цели противоположны, а результат меро­приятия каждой из сторон зависит от действий кон­курента, то эти действия называют конфликтными ситуациями. В конфликтной ситуации сталкиваются про­тивоположные интересы двух участников. Формализо­ванная (схематизированная) модель конфликтной ситуации называется игрой. Результат игры - победа или поражение, которые не всегда имеют количествен­ное выражение, можно выразить (условно) числами (например, в шахматах: 1, 0, 1/2). Игра называется игрой с нулевой суммой, если один из игроков выигрывает ровно столько, сколько проиг­рывает другой. Развитие игры во времени представляется как ряд последовательных «ходов». Ходы могут быть сознатель­ные и случайные. Случайный ход - результат, полу­чаемый не решением игрока, а каким-либо механизмом случайного выбора (покупательский спрос, задержка с поставкой материалов и т.п.). Сознательный ход - выбор игроком одного из возможных вариантов действия (стратегии) и принятие решения об его осуществлении. Возможные варианты (исходы) игры сводятся в пря­моугольную таблицу (табл. 5.1.1) - платежную матрицу, в которой строки соответствуют различным стратегиям игрока А, столбцы - стратегиям игрока . Для условности предположим, что игрок А – выигрывает, а игрок В – проигрывает. В результате выбора игроками любой пары стратегий Ai и Bj (i =1,…, m      j = 1,…,n) однозначно определяется исход  игры qij. Цель теории игр - выработка рекомендаций для различного поведения игроков в конфликтной ситуации, то есть выбор оптимальной стратегии для каждого из них. Для нахождения оптимальной стратегии необходимо проанализировать все возможные стратегии и рассчи­тывать на то, что разумный противник на каждую из них будет отвечать такой, при которой выигрыш игрока А минимален. Обычно минимальные числа в каждой стро­ке обозначаются  и выписываются в виде добавочного столбца матрицы (табл. 5.1.2). Они обозначают минимально-возможный выигрыш игрока А при соответствующей стратегии Аi. В каждой строке будет свое. Так как игрок А выигрывает, то предпочтительной для игрока А является стратегия, при которой  обращается в максимум, то есть     или , где - максиминный выигрыш (максимин), а соот­ветствующая ей стратегия - максиминная. Таблица 5.1.1 … … … … … … … … … Таблица 5.2.2
			…
			…
			…
…	…	…	…	…	…
			…
			…

Если придерживаться максиминной стратегии, то при любом поведении стороны В (конкурента) гаран­тирован выигрыш, во всяком случае не меньше . Поэтому  называют также ценой игры - тот гаран­тированный минимум, который можно обеспечить при наиболее осторожной (перестраховочной) стратегии.

Очевидно, что аналогичные распределения можно провести и для конкурента В, который должен рас­смотреть все свои стратегии, выделяя для каждой из них максимальные значения проигрыша:      (последняя строка матрицы).

Из всех значений находят минимальное:

                        ,

которое дает минимаксный выигрыш или минимакс.

Такая -стратегия - минимаксная, придерживаясь которой сторона В гарантировано, что в любом случае проиграет не больше . Поэтому называют верхней ценой игры.

Если , то число С называют чистой ценой игры или седловой точкой.

Для игры с седловой точкой нахождение решения состоит в выборе пары максиминной и минимаксной стратегий, которые являются оптимальными, так как любое отклонение от этих стратегий приводит к умень­шению выигрыша первого игрока и увеличению про­игрыша второго игрока по сравнению с ценой игры С.

Однако не все матрицы имеют седловую точку. Тогда решение находят, применяя смешанные стратегии, то есть чередуя случайным образом несколько чистых стра­тегий (гибкая тактика).

Вектор, каждая из компонент которого показывает относительную частоту использования игроком соответ­ствующей чистой стратегии, называют смешанной стра­тегией данного игрока.

Из этого определения следует, что сумма компонент этого вектора равна единице, а сами компоненты не отрицательны.

Обычно смешанную стратегию первого игрока обо­значают как вектор

, а второго игрока - как вектор , где .              (5.1.1).

Если u° - оптимальная стратегия первого игрока, z° - оптимальная стратегия второго игрока, то число     - называют ценой игры.

Для того чтобы число - было ценой игры, а u° и z° — оптимальными стратегиями, необходимо и до­статочно выполнение неравенств:

             ,                     (5.1.2)

             .                     (5.1.3)

Если один из игроков применяет оптимальную сме­шанную стратегию, то его выигрыш равен цене игры и вне зависимости от того, с какими частотами будет применять второй игрок стратегии, вошедшие в опти­мальную, в том числе и чистые стратегии

Внимание к седловым точкам в теории игр традиционно. Объясняется это недоверием к максимину, как к принципу оптимального выбора в том случае, когда нет седловой точки. Поэтому естественно стремление заполнить промежуток между максимином и минимаксом путем применения смешанных стратегий.

Однако, не следует забывать, что:

1) применение смешанных стратегий рисковано, когда игра не повторяется;
2) если игра повторяется, надо иметь уверенность, что у про­тивника нет информации о конкретных решениях другого игрока;
3) противник не обязан применять смешанные стратегии, равно как и стремиться к цели, противоположной цели другого игрока.

Обозначим смешанную стратегию первого игрока p = {pi}, где pi - вероятность применения i-й стратегии, , . Пусть смешан­ная стратегия второго игрока , , qj - вероятность при­менения j-й стратегии, , . Р и Q определяют матема­тическое ожидание платежа:

.

Теорема фон Неймана. Любая матричная игра имеет седловую точ­ку в смешанных стратегиях.

Доказательство. Множества M и N ограничены и замкнуты, так как , , а функция W непрерывна по P и Q . W линейна по P при фиксированных Q, следовательно, вогнута по P при фиксированных Q. Аналогично W выпукла по Q при фиксированных P. M и N выпуклы.

Действительно, рассмотрим такие и , что , , тогда , .

Складывая, получим .

Кроме того, .

Следовательно, при и

тоже смешанная стратегия.

Применяя фундаментальную теорему, получим то, что требуется доказать:

.

Опираясь на доказанную теорему, можно быть уверенным, что ре­шение игры в смешанных стратегиях всегда существует (если только вообще их можно применять). В теории игр доказывается теорема, указывающая на эквивалентность решения матричной игры в смешанных стратегиях и двойственной задачи линейного программирования.

Пусть Po и Qo оптимальные смешанные стратегии, v - цена игры, тогда

.

Из теорема следует, что

(4)

(5)

.

Обозначим .

Поделим (4) на v , получим

.

Из этой задачи линейного программирования можно получить оптимальные стратегии первого игрока (оперирующей стороны).

Аналогично, если , получится задача линейного программирования для получения оптимальных стратегий второго игрока: .

Игры с природой. Оптимальная стратегия в игре с природой при известном распределении её состояний. Максиминный критерий Вальда выбора стратегии в игре с природой при неизвестном распределении её состояний. Критерий минимаксного риска Сэвиджа выбора стратегии в игре с природой при неизвестном распределении её состояний. Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица выбора стратегии в игре с природой при неизвестном распределении её состояний.

В случае, когда между сторонами (участниками) от­сутствует «антагонизм» (например, в процессе работы предприятий и торговых посредников), такие ситуации называют «играми с природой».

Здесь первая сторона принимает решение, а вторая сторона — «природа» не оказывает первой стороне со­знательного, агрессивного противодействия, но ее ре­альное поведение неизвестно.

Пусть торговое предприятие имеет т стратегий: и имеется n возможных состояний природы: . Так как природа не является заинте­ресованной стороной, исход любого сочетания поведения сторон можно оценить выигрышем  первой стороны для каждой пары стратегий  и . Все показатели игры заданы платежной матрицей .

По платежной матрице можно принять ряд решений. Например, оценить возможные исходы: минимальный выигрыш

то есть наименьшая из величин в каждой i-й строке как пессимистическая оценка; максимальный выиг­рыш – то наилучшее, что дает выбор i-го варианта

При анализе «игры с природой» вводится показатель, по которому оценивают, насколько то или иное состо­яние «природы» влияет на исход ситуации.  Этот по­казатель называют риском.

Риск  при пользовании стратегией  и состоянии «природы»  оценивается разностью между максималь­но возможным выигрышем при данном состоянии «при­роды»  и выигрышем  при выбранной стратегии .

.

Исходя из этого определения можно оценить мак­симальный риск каждого решения:

  .

Решения могут приниматься по результатам анализа ряда критериев.

Критерий, основанный на известных вероятност­ных состояниях «природы».

Если известны вероятности состояний «природы» (на­пример, спроса по данным анализа за прошлые годы):

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9

     Наверх    

© 2009 Все права защищены.