ФГОБУ ВО “Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации”
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
В рамках данной статьи раскрыты механизмы построения и исследования игровой модели выбора оптимальной инвестиционной стратегии инвестора в различных информационных условиях: построение множества игроков, построение множества стратегий игроков, вариант формализации платежной функции в виде матрицы игры, множество критериев оптимальности, приёмы обоснования выбора критерия оптимальности стратегий. На фоне применения классических критериев (критерий Сэвиджа, критерий Вальда, критерий Ходжа-Лемана, критерий Гермейера) особое внимание уделяется анализу возможностей применения интегрированного критерия Вальда-Сэвиджа для исследования игровых моделей, позволяющего сгладить недочеты классических критериев и учитывать аппетит инвестора к риску. Акцентируется внимание на необходимость обоснования выбора критерия оптимальности инвестиционных стратегий, а также потребность исследователя в уточнении состояний природы и вероятностей их реализаций. Механизмы построения и исследования игровых моделей, представленные в данной статье, могут быть использованы для совершенствования методических систем обучения прикладным математических дисциплинам в экономическом университете, построения новых вариативных учебных дисциплин по современным вопросам теории принятия решений, а также в рамках системы повышения квалификации по экономике.
игровая модель, теория игр, моделирование, оптимизация, игра с природой, критерий оптимальности
1. Аксёнова О.А., Бачурина К.А. Исследование эффективности государственной поддержки малого и среднего бизнеса методами теории принятия решений // Научные труды Северо-Западного института управления РАНХиГС. 2014. Т. 5. № 3 (15). С. 266–275.
2. Аксенюшкина Е.В., Сорокина П.Г. Анализ налогообложения по кадастровой стоимости и определение оптимальной стратегии поведения государства с использованием аппарата теории игр // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. 2018. № 3. С. 3-15.
3. Басовская Е.Н., Басовский Л.Е. Влияние человеческого капитала вузов на экономический рост и производительность труда // В сборнике: Университет XXI века: Научное измерение : Материалы научной конференции научно-педагогических работников, аспирантов, магистрантов ТГПУ им. Л. Н. Толстого. 2019. С. 350–352.
4. Блягоз З.У., Попова А.Ю. Принятие решений в условиях риска и неопределенности // Вестник Адыгейского государственного университета. 2006. № 4. С. 164–168.
5. Бобров Л.К., Щеглов Ю.А. Учет рисков при выборе стратегий управления информационными продуктами и услугами // Вестник НГУЭУ. 2012. № 2. С. 233-243.
6. Быкова О.Н. Механизмы формирования инновационной деятельности : монография. М., 2012.
7. Быкова О.Н., Анисимов А.Ю., Войтова Л.М., Ольховская М.О. Современное состояние и механизмы инновационного развития российской экономики : монография. М., 2015.
8. Блохина Т.К., Быкова О.Н., Ермолаева Т.К. Экономика и управление инновационной организацией : учебник для бакалавров и магистров. М., 2015.
9. Быкова О.Н., Смирнова В.Р., Аушев В.М. Инновационно-инвестиционная стратегия развития регионов : монография / Гос. образовательное учреждение высш. проф. образования Российский гос. ин-т интеллектуальной собственности. М., 2009.
10. Быкова О.Н. Формирование стратегии инновационного развития санаторно-курортного и туристкого комплекса (на примере города-курорта Сочи) : автореф. дис. ... д-ра экон. наук / Рос. гос. ин-т интеллектуал. собственности Роспатента. М., 2009.
11. Быкова О.Н., Ольховская М.О., Профатилов Д.А. Краудфандинг: интернет-благотворительность или инструмент инвестирования инновационного проекта? // Инновации. 2015. № 2 (196). С. 58–63.
12. Власов Д.А. Особенности комплексного использования количественных методов в финансовой сфере // Системные технологии. 2020. № 1 (34). С. 133–139.
13. Власов Д.А. Теоретико-игровое моделирование в практике принятия решений // Научные исследования и разработки. Экономика. 2018. Т. 6. № 6. С. 59–63.
14. Гилбоа И., Постлуэйт Э., Шмайдлер Д. Вероятность и неопределенность в экономическом моделировании // Вопросы экономики. 2009. № 10. С. 46–61.
15. Зададаев С.А. Цифровое расширение преподавания базовой математики // Современная математика и концепции инновационного математического образования. 2018. Т. 5. № 1. С. 308–314.
16. Карасев П.А., Чайковская Л.А. Совершенствование программ высшего образования в контексте современных требований рынков образовательных услуг и профессионального сообщества // Экономика и управление: проблемы, решения. 2017. Т. 3. № 2. С. 3–9.
17. Константинова О.В., Горемыкина Г.И. Моделирование системы институциональной оценки инвестиционных проектов // Международный студенческий научный вестник. 2016. № 4-4. С. 551–553.
18. Сидоров М.Н., Гарнова В.Ю. Необходимые коррективы экономической политики // Научные исследования и разработки. Экономика фирмы. 2019. Т. 8. № 1. С. 46–52.
19. Гарнова В.Ю., Гарнов А.П., Худяков С.В. Россия и ЕС: об особенностях прагматизма // Научные исследования и разработки. Экономика фирмы. 2016. Т. 5. № 2. С. 50–55.
20. Гарнов А.П., Краснобаева О.В. Актуальность системного формирования отечественного промышленного туризма // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2012. № 2 (44). С. 60–63.
21. Гарнов А., Киреева Н. Стратегическое планирование и управление как основа увеличения многозвенными логистическими цепями стоимости бизнеса // Логистика. 2012. № 1 (62). С. 20–23.
22. Гарнов А.П., Проценко И. Логистический подход к повышению эффективности информационно-аналитического обеспечения бизнес-процессов // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. 2012. № 4. С. 30–34.
23. Гарнов А.П., Гарнова В.Ю. Влияние цифровой экономики на конкурентоспособность российской промышленности // Сборник: Россия в условиях экономических санкций : Материалы VIII Международной научно-практической конференции. Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова. 2018. С. 107–116.
24. Репникова В.М. Ключевые проблемы социального предпринимательства в российской федерации на современном этапе развития // Российский экономический интернет-журнал. 2018. № 4. С. 93.
25. Лихачев Г.Г., Сухорукова И.В. Компьютерное моделирование и математическое обеспечение экономико-социальных задач // Экономический анализ: теория и практика. 2003. № 5 (8). С. 60–62.
26. Полежаев В.Д., Полежаева Л.Н. Методы и модели в экономике: конспект лекций. Омск : ОмГТУ, 2008. 65 с.
27. Репникова В.М. Перспективы развития корпоративных структур управления в экономике России : дис. … д-ра экон. наук. М., 1999.
28. Репникова В.М. Развитие корпоративных форм хозяйствования в смешанной экономике России. М., 1998.
29. Семиглазов В.А. Развитие методики отбора инновационных проектов в условиях полной неопределенности // Инновации. 2006. № 11 (98). С. 85–87.
30. Смоляк С.А. Критерии оптимального поведения фирмы в условиях неопределенности // Экономика и математические методы. 2005. Т. 41. № 3. С. 39–53.
31. Тихомиров Н.П., Максимов Д.А., Щербаков А.В. Использование методов теории риска при разработке и верификации прогнозов // Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий. 2010. № 1. С. 580–582.
32. Быкова О.Н., Репникова В.М. Факторы инновационного развития России как приоритетная задача роста экономики и развития промышленности (государственное стимулирование инновационной деятельности) // Нормирование и оплата труда в промышленности. 2019. № 8. С. 50–54.
33. Феклин В.Г. Использование LMS Moodle для создания электронного математического курса // Современная математика и концепции инновационного математического образования. 2014. Т. 1. № 1. С. 233-240.
34. Фомин Г.П., Карасев П.А. Математика в экономике: 813 задач с комментариями и ответами : учебное пособие. М. : КноРус, 2019. 368 с.
35. Reznikova O.S., Korolenko J.N., Enenko G.Y., Tkachenko D.V., Repnikova V.M. Improvement of approaches to labor regulation in service sector enterprises // Journal of Environmental Management and Tourism. 2019. Т. 10. № 4 (36). С. 886–891.
36. Repnikova V.M., Bykova O.N., Shmanev S.V., Kerimov V.E., Kozhina V.O. Improvement of financial security technologies for entrepreneurial entities // International Journal of Engineering and Advanced Technology. 2019. Т. 8. № 5. С. 2256–2260.
37. Repnikova V.M., Bykova O.N., Stroev P.V., Khvoevsky S.A., Gaydarenko V.A. Technologies for assessing the level of enterprise development // International Journal of Recent Technology and Engineering. 2019. Т. 8. № 3. С. 4407–4410.
38. Tikhomirov N.P., Tikhomirova T.M., Sukiasyan A.G. Risks theory advanced. М.: Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, 2019. 112 с.
39. Tikhomirova T. M., Sukiasyan A. G. Еconometrics advanced: discrete choice models. М.: Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, 2018. 100 c.
