Quantitiev Conjectural Variations in Oligopoly Games with Different Demand and Cost Functions and Multi-Level Leadership

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Рассматривается некооперативная игра объемной конкуренции фирм на рынке олигополии для случая функций спроса и издержек общего вида. Оптимальное реагирование каждой фирмы на стратегии других фирм оценивается по величине и знаку предположительной вариации, которая выражает предположение фирмы об изменении объема предложения контрагента в ответ на единичное изменение объема предложения данной фирмы. Исследуется игра n фирм, в которой обобщенной характеристикой реагирования является сумма предположительных вариаций относительно всех контрагентов. Выявлено существование бифуркации реагирования игроков, т.е. игровой ситуации, в которой возможно как положительное, так и отрицательное реагирование с бесконечной по величине суммой вариаций. Разработаны методы расчета суммы предположительных вариаций для различных видов обратной функции спроса (линейной и степенной) и функций издержек (линейных, степенных, квадратичных), на основе которых проведен сравнительный анализ влияния этих характеристик фирм на состояние бифуркации.

About the authors

M. I Geraskin

Email: innovation@ssau.ru

References

  1. Bowley A.L. The Mathematical Groundwork of Economics. Oxford: Oxford Univers. Press, 1924.
  2. Джейли Дж.А., Рени Ф.Дж. Микроэкономика. Продвинутый уровень. М.: ИД ГУ ВШЭ, 2011.
  3. Singh N., Vives X. Price and Quantity Competition in a Differential Duopoly // Rand J. Econom. 1984. V. 15. P. 546–554.
  4. Daughety A. Reconsidering Cournot: The Cournot Equilibrium is Consistent // Rand J. Econom. 1985. V. 16. P. 368–380.
  5. Julien L.A. On noncooperative oligopoly equilibrium in the multiple leader-follower game // Europ. J. Operat. Res. 2017. V. 256. No. 2. P. 650–662.
  6. Geraskin M.I. The Properties of Conjectural Variations in the Nonlinear Stackelberg Oligopoly Model. Autom. Remote Control. 2020. V. 81. No. 6. P. 1051–1072.
  7. Kalashnikov V.V., Bulavsky V.A., Kalashnykova N.I. Existence of the Nash-optimal strategies in the meta-game // Stud. Syst. Decis. Control. 2018. No. 100. P. 95–100.
  8. Kalashnykova N., Kalashnikov V., Watada J., Anwar T., Lin P. Consistent Conjectural Variations Equilibrium in a Mixed Oligopoly Model with a Labor-Managed Company and a Discontinuous Demand Function // IEEE Access. 2022. P. 1–1.
  9. Aizenberg N.I., Zorkal’tsev V.I., Mokryi I.V. Study of Unsteady Oligopoly Markets // J. Appl. Industr. Math. 2017. Vol. 11. No. 1. P. 8–16.
  10. Algazin G.I., Algazina Y.G. To the Analytical Investigation of the Convergence Conditions of the Processes of Reflexive Collective Behavior in Oligopoly Models // Autom. Remote Control. 2022. V. 83. No. 3. P. 367–388.
  11. Fedyanin D.N. Monotonicity of equilibriums in Cournot competition with mixed interactions of agents and epistemic models of uncertain market // Proc. Comp. Sci. 2021. No. 186. P. 411–417.
  12. Lo C.F., Yeung C.F. Quantum Stackelberg oligopoly // Quantum Inform. Proc. 2022. V. 21. No. 3. P. 85.
  13. Ougolnitsky G., Gorbaneva O. Sustainability of Intertwined Supply Networks: A Game-Theoretic Approach // Games. 2022. V. 13. No. 3. P. 35.
  14. Угольницкий Г.А., Усов А.Б. Сравнительный анализ эффективности способов организации взаимодействия экономических агентов в моделях дуополии Курно с учeтом экологических условий // АиТ. 2023. № 2. С. 150–168.
  15. Филатов А.Ю. Неоднородность поведения фирм на олигопольном рынке: стратегические фирмы и ценополучатели // Изв. Иркут. гос. ун-та 2015. Т. 13. С. 72–83.
  16. Cornes R., Fiorini L.C., Maldonado W.L. Expectational stability in aggregative games // J. Evolut. Econom. 2021. V. 31. No. 1. P. 235–249.
  17. Geras’kin M.I., Chkhartishvili A.G. Structural modeling of oligopoly market under the nonlinear functions of demand and agents’ costs // Autom. Remote Control. 2017. V. 78. No. 2. P. 332–348.
  18. Kanieski da Silva B., Tanger S., Marufuzzaman M., Cubbage F. Perfect assumptions in an imperfect world: Managing timberland in an oligopoly market // Forest Policy Econ. 2022. No. 137. P. 102691.
  19. Zhou X., Pei Z., Qin B. Assessing Market Competition in the Chinese Banking Industry Based on a Conjectural Variation Model // China and World Economy. 2021. V. 29. No. 2. P. 73–98.
  20. Novikov D.A., Chkhartishvili A.G. Reflexion and Control: Mathematical Models. London: CRC Press, 2014.
  21. Novshek W. On the Existence of Cournot Equilibrium // Rev. Econ. Stud. 1985. No. 52. P. 85–98.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 The Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».