- •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
- •Понятие риска и задача принятия решений
- •1. Риск в менеджменте, основные принципы его анализа
- •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
- •7.1. Взаимосвязь между стоимостью, временем и риском
- •7.2. Продолжительность как характеристика риска операций
- •7. Стоимость, время, риск
- •7.3. Продолжительность портфеля ценных бумаг
- •Заключение
- •Литература
3.3.6. Упрощение матричных игр
Решение матричных игр тем сложнее, чем больше размерность платёжной матрицы. Поэтому для игр с платёжными матрицами большой размерности отыскание оптимального решения можно упростить, если уменьшить их размерность путём исключения дублирующих и заведомо невыгодных (доминируемых) стратегий.
Определение 1. Если в платёжной матрице игры все элементы строки (столбца) равны соответствующим элементам другой строки (столбца), то соответствующее этим строкам (столбцам) стратегии называются дублирующими.
Определение 2. Если в платёжной матрице игры все элементы некоторой строки, определяющей стратегию Аi игрока А, не больше (меньше или некоторые равны) соответствующих элементов другой строки, то стратегия Аi называется доминируемой (заведомо невыгодной).
Определение 3. Если в платёжной матрице игры все элементы некоторого столбца, определяющего стратегию Вi игрока В не меньше (больше или некоторые равны) соответствующих элементов другого столбца, то стратегия Вi называется доминируемой (заведомо невыгодной).
Правило. Решение матричной игры не изменится, если из платёжной матрицы исключить строки и столбцы, соответствующие доминируемым стратегиям и одной из каждой пары дублирующих стратегий.
Пример. Упростить матричную игру, платёжная матрица которой имеет вид:
Из платёжной матрицы видно, что стратегия А2 дублирует стратегию А5, потому любую из них можно отбросить (отбросим стратегию А5). Сравнивая почленно стратегии А1 и А4, видим, что каждый элемент строки А4 не больше соответствующего элемента строки А1. Поэтому применение игроком А доминирующей над А4 стратегии А1 всегда обеспечивает выигрыш, не меньший того, который был бы получен при применении стратегии А4. Следовательно, стратегию А4 можно отбросить. Таким образом, имеем упрощенную матричную игру с платёжной матрицей вида
Из этой матрицы видно, что в ней некоторые стратегии игрока В доминируют над другими: В3 над В2, В4 и В5. Отбрасывая доминируемые стратегии В2, В4 и В5, получаем игру 32, имеющей платёжную матрицу вида
В этой матрице стратегия А3 доминируется как стратегией А1, так и стратегией А2. Отбрасывая стратегию А3, окончательно получаем игру 22 с платёжной матрицей
Эту игру уже упростить нельзя, её надо решать рассмотренными выше алгебраическим или геометрическим методами.
Необходимо отметить, что, отбрасывая дублируемые и доминируемые стратегии в игре с седловой точкой, мы все равно придем к игре с седловой точкой, т.е. к решению в чистых стратегиях. Но лучше сразу проверить, не обладает ли игра седловой точкой – это проще, чем сравнивать почленно все строки и все столбцы платёжной матрицы.
Алгебраические методы решения матричных игр иногда производить проще, если использовать также следующие свойства матричных игр.
Свойство 1. Если ко всем элементам платёжной матрицы прибавить (вычесть) одно и то же число С, то оптимальные смешанные стратегии игроков не изменятся, а только цена игры увеличится (уменьшится) на это число С.
Свойство 2. Если каждый элемент платёжной матрицы умножить на положительное число k, то оптимальные смешанные стратегии игроков не изменятся, а цена игры увеличится в k раз.
Эти два свойства матричных игр применяются в следующих случаях:
1) если матрица игры наряду с положительными имеет и отрицательные элементы, то ко всем её элементам прибавляют такое число, чтобы исключить отрицательные числа в матрице;
2) если матрица игры имеет дробные числа, то для удобства вычислений элементы этой матрицы следует умножить на такое число, чтобы все выигрыши были целыми числами.
Пример. Решить матричную игру 22 с платёжной матрицей вида:
Умножая все элементы платёжной матрицы на 10, а затем прибавляя к ним число 2, получаем игру с платёжной матрицей
Решая эту игру алгебраическим методом, получаем
;
;
;
;
.
В
соответствии со свойствами 1 и 2, исходная
матричная игра имеет те же оптимальные
смешанные стратегии:
и
.
А для получения исходной цены игры
необходимо из полученной цены игры
вычесть 2, а затем разделить на 10. Таким
образом, получаем цену исходной игры:
.
