ФГОБУ ВО “Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации”
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
Учет динамично меняющихся информационных условий, характера взаимодействия и условий обмена информацией экономических агентов (игроков) требуют повышенного внимания в контексте повышения качества принимаемых решений. Представленные в данной статье механизмы построения расширенной игровой модели взаимодействии двух малых предприятий с учетом динамики цен, спроса и предпочтений потребителей на производимую продукцию, а также рекомендации по выбору критерия поиска оптимальной производственной стратегии могут быть полезны менеджерам в области риска, экономистам-практикам и управленцам. Проведенные расчеты свидетельствуют о корректности предложенной методики построения расширенной игровой модели, применение которой позволяет преодолеть слабые стороны базовой игровой модели и получить результаты, более востребованные в практике принятия решений.
теория игр, природа, моделирование, игровая модель, производственная стратегия, теория критериев, оптимальная стратегия
1. Власов Д.А., Синчуков А.В. Гуманитаризация математической подготовки будущего экономиста как педагогическая проблема // Гуманитарные исследования Центральной России. 2018. № 2 (7). С. 86-93.
2. Жуковский В.И., Солдатова Н.Г. Гарантированные риски и исходы в «Игре с природой» // Проблемы управления. 2014. № 1. С. 14-26.
3. Зададаев С.А. Математика на языке R. М.: «Издательство Прометей», 2018 - 324 с.
4. Клименко И.С., Плуталов М.А., Чеботарев Г.А. Сравнительный анализ критериев выбора стратегий в «Игре с природой» // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2015. № 1. С. 55-59.
5. Кухаренко А.Ю., Халиков М.А. Выбор портфеля неинституционального инвестора с использованием критерия Вальда - Сэвиджа // Фундаментальные исследования. 2019. № 5. С. 62-68.
6. Лабскер Л.Г. О некоторой общей схеме формирования критериев оптимальности в играх с природой // Вестник Финансовой академии. 2000. № 2 (14). С. 71-78.
7. Мастяева И.Н., Горемыкина Г.И. Методы оптимальных решений. М.: КУРС, 2016. 384 с.
8. Сухорукова И.В., Чистякова Н.А. Оптимизация бизнес-устойчивости страховой компании // Экономический анализ: теория и практика. 2019. Т. 18. № 1 (484). С. 96-107.
9. Фомин Г.П., Карасев П.А. Математика в экономике: 813 задач с комментариями и ответами. М.: КноРус, 2019. 368 с.
10. Фомина Т.П. Игры с природой и принятие решений // Вестник Липецкого государственного педагогического университета. Серия МИФЕ: математика, информационные технологии, физика, естествознание. 2015. № 1 (16). С. 42-47.
11. Hans Peters Game Theory A Multi-Leveled Approach Springer Texts in Business and Economics Springer, Berlin, Heidelberg 2015 - 494 с. DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-662-46950-7
12. Tikhomirov N.P., Tikhomirova T.M., Sukiasyan A.G. Risks theory advanced. М.: Издательство: Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, 2019. 112 с.
13. Tikhomirova T.M., Sukiasyan A.G. Еconometrics advanced: discrete choice models. М.: ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г. В. Плеханова», 2018. 100 с.
