- •1. Риск в менеджменте, основные принципы его анализа 10
- •2. Принятие решений в условиях стохастической информации 31
- •3. Принятие решений в конфликтных ситуациях 76
- •4. Принятие решений в условиях неопределенности состояний среды 170
- •5. Многокритериальная задача принятия решений в условиях риска 206
- •6. Принятие решений на основе нечёткой информации 230
- •7. Стоимость, время, риск 311
- •Введение
- •1. Риск в менеджменте, основные принципы его анализа
- •Понятие риска и задача принятия решений
- •1.2. Причины риска
- •1.3. Классификация экономических рисков
- •Общие принципы анализа риска
- •2. Принятие решений в условиях стохастической информации
- •2.1. Оценка риска
- •2.2. Использование неравенства Чебышева для оценки риска
- •2.3. Диверсификация как способ снижения риска
- •2.4. Коэффициент чувствительности “бета”
- •2.5. Хеджирование
- •2.6. Оптимизация риска
- •2.7. Оценка риска на основе показателей финансового состояния субъектов экономической деятельности
- •2.7.3. Алгоритм составления z-модели для субъекта предпринимательской деятельности
- •3. Принятие решений в конфликтных ситуациях
- •3.1. Предмет и задачи теории игр
- •3.2. Примеры игр Игра 1. Зачет
- •Игра 2. Игра Морра
- •Игра 3. Борьба за рынки
- •3.3. Матричные игры
- •3.3.1. Описание матричной игры
- •Игра 1. Вариант игры “Морра”
- •Игра 2. Борьба за рынки
- •3.3.2. Принцип максимина в антагонистических играх. Седловая точка
- •3.3.3. Чистые и смешанные стратегии
- •3.3.4. Основные теоремы матричных игр
- •3.3.5. Решение матричной игры (22)
- •3.3.6. Упрощение матричных игр
- •3.3.7. Решение игр 2n и m2
- •3.3.8. Решение игр mn. Эквивалентные задачи линейного программирования
- •3.3.9. Приближенный метод решения матричных игр mn
- •3.3.10. Качественная оценка элементов платёжной матрицы
- •3.3.11. Способы реализации случайного механизма выбора стратегий
- •3.4. Позиционные игры
- •3.4.1. Общие сведения
- •3.4.2. Задание позиционной игры в виде дерева
- •3.4.3. Решение позиционной игры с полной информацией
- •3.4.4. Нормализация позиционной игры
- •3.5. Бескоалиционные игры
- •3.5.1. Общие сведения
- •Ситуации, оптимальные по Паретто
- •3.5.3. Состояние равновесия по Нэшу
- •3.5.4. Описание биматричных игр
- •3.5.5. Решение биматричных игр
- •3.5.6. Пример решения биматричной игры Формулировка игры “Борьба за рынки”
- •Решение игры
- •3.5.7. Метастратегии и метарасширения
- •4. Принятие решений в условиях неопределенности состояний среды
- •4.1. Математическая модель задачи принятия решений в условиях неопределенности состояний среды
- •4.2. Критерии для принятия решений в условиях неопределенности состояний среды
- •4.2.1. Критерий Лапласа
- •Клиенты
- •4.2.2. Максиминный (минимаксный) критерий Вальда
- •4.2.3. Критерий минимаксного риска Сэвиджа
- •4.2.4. Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица
- •4.2.5. Критерий Ходжа-Лемона
- •4.2.6. Критерий Гермейера
- •4.3. Рекомендации по принятию решений в условиях неопределенности состояния среды
- •4.4. Принятие решений по критерию Байеса с возможностью проведения эксперимента
- •5. Многокритериальная задача принятия решений в условиях риска
- •5.1. Общий подход к принятию многокритериальных решений
- •5.2. Многокритериальные решения, оптимальные по Парето
- •5.3. Методы определения коэффициентов приоритетности частных критериев
- •А. Вычисление коэффициентов приоритетности по формуле Фишберна
- •Б. Метод Уэя
- •5.4. Нормализация значений критериев
- •5.5. Аддитивный обобщенный критерий
- •5.6. Неоднозначность оптимальных решений по аддитивному и мультипликативному обобщенным критериям
- •5.7. Другие методы решения многокритериальной задачи
- •5.7.1. Оптимизация доминирующего частного критерия при ограничениях на значения доминируемых критериев
- •5.7.2. Метод последовательных уступок
- •6. Принятие решений на основе нечёткой информации
- •6.1. Неопределённость и неточность
- •6.2. Основные понятия теории нечётких множеств
- •6.3. Методы нахождения функций принадлежности
- •6.4. Операции над нечёткими множествами
- •6.5. Сравнение нечётких величин
- •6.6. Сравнение конечных нечётких множеств
- •6.7. Нечёткие отношения
- •6.8. Примеры использования теории нечётких множеств в задачах принятия решений
- •6.9. Нечёткие игры
- •6.10. Методика оценки качества на основе лингвистических переменных
- •6.10.1. Проблема оценки качества объекта исследования
- •6.10.2. Определение лингвистической переменной “качество”
- •6.10.3. Определение частных показателей лп “качество”
- •6.10.4. Определение коэффициентов приоритетности частных показателей
- •6.10.5. Нахождение комплексного показателя
- •6.10.6. Алгоритм оценки качества на основе лингвистических переменных
- •6.10.7. Достоинства рассматриваемой методики оценки качества
- •6.11. Анализ чувствительности и стабильности нечётких систем принятия решений
- •7. Стоимость, время, риск
- •7.1. Взаимосвязь между стоимостью, временем и риском
- •7.2. Продолжительность как характеристика риска операций
- •7.3. Продолжительность портфеля ценных бумаг
- •Заключение
- •Литература
3.5.3. Состояние равновесия по Нэшу
Определение
8. Стратегии
,
в игре N
лиц с ненулевой суммой называются
оптимальными по Нэшу (решением по Нэшу
или точкой равновесия по Нэшу), если для
каждого
,
x,
т.е. каждый игрок в ситуации х* получает свой наибольший выигрыш (в той мере, в какой это от него самого зависит).
В рассмотренной игре “семейный спор” ситуации (А1,В1) и (А2,В2) являются решением по Нэшу, а в игре “дилемма заключенного” таковой является ситуация (А2,В2).
В случае антагонистической игры равновесные стратегии игроков совпадают с их оптимальными стратегиями. Для неантагонистических игр понятие оптимальной стратегии игрока нередко вообще не имеет смысла: в таких играх оптимальными оказываются не стратегии отдельных игроков, а их сочетания (ситуации) и притом для всех игроков сразу. Поэтому в общих бескоалиционных играх оптимальными следует понимать совокупность действия всех игроков (ситуацию в игре), которая и является решением игры.
Как
и в играх двух лиц с нулевой суммой, игра
N
лиц с ненулевой суммой может не иметь
решения по Нэшу в чистых стратегиях.
Приведенное выше определение 8 решения
по Нэшу в чистых стратегиях легко
обобщается на случай смешанных стратегий
путем подстановки смешанных стратегий
,
представляющих собой вероятностное
распределение на множестве чистых
стратегий.
Таким образом, мы приходим к вероятностному распределению Х на множестве всех ситуаций. Другими словами, ситуация игры в смешанных стратегиях реализует различные ситуации в чистых стратегиях с некоторыми вероятностями. Значение функции выигрыша каждого из игроков оказывается случайной величиной. В качестве значения функции выигрыша принимается математическое ожидание этой случайной величины.
Дж. Нэшем было доказано существование ситуации равновесия для любой конечной бескоалиционной игры [19].
Теорема Нэша. В каждой бескоалиционной игре существует хотя бы одна ситуация равновесия в общем случае в классе смешанных стратегий.
Если функции Нi(х) являются выпуклыми вверх, решение по Нэшу достигается в классе чистых стратегий.
Заметим, что принципиальная важность теоремы Нэша ограничивается существованием ситуации равновесия. Непосредственно применять её для нахождения таких ситуаций не удается.
Дж. Нэшем была доказана также следующая теорема.
Теорема 2. Конечная бескоалиционная игра имеет симметричные ситуации равновесия, в которых игроки, равноправно входящие в игру согласно её условиям, фактически оказываются в одинаковом положении.
Её применение позволяет избежать отдельных ошибок при решении конечных бескоалиционных игр.
Одним из простых классов бескоалиционных игр, ход решения которых поддается элементарному описанию, являются биматричные игры, представляющие собой бескоалиционную игру двух игроков с ненулевой суммой.
3.5.4. Описание биматричных игр
Пусть
в биматричной игре игрок 1 имеет m
чистых Аі,
,
а игрок 2 имеет n
чистых стратегий Вj,
и в каждой ситуации (Ai,
Bj)
игрок 1 получает выигрыш aij,
а игрок 2 – выигрыш bij.
Значение обеих функций выигрыша игроков
естественно представить в виде пары
матриц
Поэтому такие игры и называются биматричными. Используют также запись платежных матриц А и В в следующем виде:
,
где “северо-западное” число в каждой клетке обозначает выигрыш первого игрока, а “юго-восточное” – выигрыш второго игрока.
Смешанные стратегии X и Y, естественно, понимаются как векторы, причем
и
.
Выигрыш игроков 1 и 2 при применении смешанных стратегий равны
где
Т
– означает транспонирование, т.е.
вектор-строка записывается как
вектор-столбец;
– смешанные стратегии игроков 1 и 2
соответственно.
Определение ситуации равновесия для случая биматричной игры приобретает следующую формулировку. Ситуация (X,Y) в биматричной игре с матрицами выигрышей А и В является равновесной, если
, (3.41)
. (3.42)
Очевидно, что при В = –А биматричная игра превращается в матричную.
В качестве примера рассмотрим биматричную игру “Торг”.
Пример. Игра “Торг”
Игрок 1 продает неделимый товар игроку 2. Игрок 1 должен решить, какую назначить цену: высокую или низкую. Для покупателя в принципе приемлемы обе цены. Покупатель не может спорить о цене, но он может либо сделать покупку, либо отказаться от нее.
Платёжные матрицы игроков имеют вид
Описание всех возможных ситуаций в этой игре позволяет определить, что ситуация (А1, В1) является оптимальной по Паретто и по Нэшу. Ситуация (А2, В2) также является оптимальной по Паретто, но не является устойчивой, т.е. оптимальной по Нэшу.
Рассмотрим способ нахождения устойчивых ситуаций для биматричных игр с произвольным количеством чистых стратегий игроков.
