Aggregate Estimates of the Dynamics of Reflexive Collective Behavior in Cournot Oligopoly Model

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Рассматривается модель олигополии с произвольным числом агентов, рефлексирующих по Курно в условиях неполной информации, для классического случая линейных функций издержек и спроса. Агенты принимают решения, основываясь на модели коллективного поведения. В исследовании проблемы выявления условий сходимости к равновесию этой модели акцент сделан на траектории суммы невязок действий всех агентов. Получены агрегированные оценки динамики этой траектории, позволяющие судить о движении к положению равновесия траектории каждого из агентов.

References

  1. Cournot A. Researches into the Mathematical Principles of the Theory of Wealth. London: Hafner, 1960. (Original 1838.)
  2. Гераськин М.И. Обзор новейших достижений в теории игр олигополии // АиТ. 2023. № 6. С. 3-25.
  3. Novikov D.A., Chkhartishvili A.G. Reflexion and Control: Mathematical Models. Leiden: CRC Press, 2014.
  4. Опойцев В.И. Равновесие и устойчивость в моделях коллективного поведения. М.: Наука, 1977.
  5. Гераськин М.И. Рефлексивный анализ равновесий в игре триополии при линейных функциях издержек агентов // АиТ. 2022. № 3. С. 110-131.
  6. Ougolnitsky G, Korolev A. Game-Theoretic Models of Coopetition in Cournot Oligopoly // Stats. 2023. No. 6. P. 576-595. https://doi.org/10.3390/stats602003
  7. Угольницкий Г.А., Усов А.Б. Сравнительный анализ эффективности способов организации взаимодействия экономических агентов в моделях дуополии Курно с учетом экологических условий // АиТ. 2023. № 2. С. 150-168.
  8. Fedyanin D.N. Monotonicity of Equilibriums in Cournot Competition with Mixed Interactions of Agents and Epistemic Models of Uncertain Market // Procedia Comput. Sci. 2021. V. 186(3). P. 411-417.
  9. Скаржинская Е.М., Цуриков В.И. Влияние личностных качеств агентов на экзогенное формирование лидерства по Штакельбергу в модели коллективных действий // Экономика и математические методы. 2022. № 4. С. 113-122.
  10. Алгазин Г.И., Алгазина Ю.Г. К аналитическому исследованию условий сходимости процессов рефлексивного коллективного поведения в моделях олигополии // АиТ. 2022. № 3. С. 84-109.
  11. Askar S. On Complex Dynamics of Cournot-Bertrand Game with Asymmetric Market Information // Appl. Math. Comput. 2021. V. 393(3). https://doi.org/10.1016/j.amc.2020.125823
  12. Anderson S.P., Erkal N., Piccinin D. Aggregative games and oligopoly theory: shortrun and long-run analysis // RAND J. Econom. 2020. V. 51. No. 2. P. 470-495.
  13. Wu R, Van Gorder R.A. Nonlinear Dynamics of Discrete Time Multi-Level LeaderFollower Games // Appl. Math. Comput. 2018. V. 320. P. 240-250.
  14. Zewde A.B, Kassa S.M. Multilevel Multi-Leader Multiple-Follower Games with Non-separable Objectives and Shared Constraints // Comput. Management Sci. 2021. V. 18(4). P. 455-475.
  15. Ueda M. Effect of Information Asymmetry in Cournot Duopoly Game with Bounded Rationality // Appl. Math. Comput. 2019. V. 362. https://doi.org/10.1016/j.amc.2019.06.049.124535
  16. Long J., Huang H. A Dynamic Stackelberg-Cournot Duopoly Model with Heterogeneous Strategies through One-Way Spillovers// Discret. Dynam. Natur. Soc. 2020. V. 2. P. 1-11.
  17. Nash J. Non-Cooperative Games // Ann. Math. 1951. No. 54. P. 286-295.
  18. Алгазин Г.И., Алгазина Ю.Г. Рефлексивная динамика в условиях неопределенности олигополии Курно // АиТ. 2020. № 2. С. 115-133.
  19. Корепанов В.О. Модели рефлексивного группового поведения и управления // М.: ИПУ РАН, 2011. 127 с.
  20. Novikov D, Korepanov V., Chkhartishvili A. Reflexion in Mathematical Models of Decision-Making // Int. J. Parallel, Emergent Distributed Syst. 2018. V. 33. No. 3. P. 319-335.
  21. Малишевский А.В. Качественные модели в теории сложных систем. М.: Наука, 1998.
  22. Cornes R, Fiorini L.C, Maldonado W.L. Expectational Stability in Aggregative Games // J. Evolut. Econom. 2021. V. 31. No. 1. P. 235-249.
  23. Dzhabarova Y., Zlatanov B.A. Note on the Market Equilibrium in Oligopoly with Three Industrial Players // AIP. Conf. Proc. 2022. 2449, 07001321.
  24. Peng Y., Xiao Y., Lu Q., Wu X., Zhao Y. Chaotic Dynamics in Cournot Duopoly Model with Bounded Rationality Based on Relative Profit Delegation Maximization // Physica A: Statist. Mech. Appl. 2020. V. 560. 125174 p.
  25. Алгазин Г.И., Алгазина Д.Г. Сходимость по норме динамики коллективного поведения в рефлексивной модели олигополии с лидерами // Информатика и автоматизация. 2023. Вып. 22(3). С. 616-646. https://doi.Org/10.15622/ia.22.3.5
  26. Скаржинская Е.М., Цуриков В.И. О возможности последовательного приближения к равновесию в коалиционной игре при повторении коллективных действий // Экономика и математические методы. 2020. № 4. С. 103-115.

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».