- •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
3.4.3. Решение позиционной игры с полной информацией
Решение позиционной игры с полной информацией легко решается в соответствии с теоремой Куна, утверждающей, что данная игра разрешима по доминированию, т.е. для каждого из игроков имеются доминирующие стратегии, которые и необходимо применять.
Для того чтобы это продемонстрировать, рассмотрим описанную выше игру “Выборы с правом вето”. Поскольку из всех вершин, предшествующих конечным, ходит игрок 3, то остальные игроки, зная его функцию выигрыша U3, могут легко предвидеть его решения. Это позволяет привести игру, изображенную на рис.3.15, к следующей (рис. 3.17):
Рис.3.17. Игра "Выборы с правом вето" после выбора доминирующих стратегий игроком 3
Поскольку в новом дереве игрок 3 уже по существу не принимает решения, то финальная вершина определяется ходами игрока 2. Игрок 1, зная функцию выигрышей U2, может предвидеть поведение игрока 2. В итоге получается игра с одним участником – первым игроком и следующим деревом игры (рис. 3.18):
Поскольку для первого игрока желательна победа четвертого претендента, то он отклонит третьего претендента. Далее второй игрок вынужден будет отклонить второго претендента, а третий игрок – первого. Выигрыши игроков в данной игре равны 7, 4 и 4 соответственно.
Таким образом, алгоритм решения позиционных игр с полной информацией, в соответствии с теоремой Куна, состоит в том, что, начиная с последнего хода, последовательно отбрасываются заведомо худшие для игрока, делающего этот ход, решения. После всех таких редукций получаем решение в чистых стратегиях.
Рис.3.18. Использование теоремы Куна в игре с полной информацией
3.4.4. Нормализация позиционной игры
Процесс сведения позиционной игры к игре в нормальной форме называют нормализацией игры. Любая позиционная игра может быть сведена к игре в нормальной форме, в которой каждый из игроков делает только по одному независимому ходу. Для нормализации игры нужно перечислить все возможные стратегии игроков и для каждой совокупности стратегий определить выигрыш игроков. Рассмотрим процесс нормализации позиционной игры на конкретном примере антагонистической игры. Пусть игра задана деревом, изображённом на рис.3.19.
Первый игрок делает свой первый ход, выбирая правую или левую ветвь. Затем ход делает второй игрок, у которого в каждой вершине также имеется два выбора, после чего игра заканчивается.
В данной игре у первого игрока (игрока А) имеется две чистых стратегии: Ф1=A1, A2, где стратегия A1 – всегда выбирать левую ветвь; стратегия A2 – всегда выбирать правую ветвь. Второй игрок (игрок В) имеет больше стратегий:
Ф2=В1,В2,В3,В4,
где стратегия В1 – всегда выбирать левую ветвь;
стратегия В2 – всегда выбирать правую ветвь;
стратегия В3 – выбирать ветвь, которую выбрал игрок А;
стратегия В4 – выбирать ветвь, противоположную той, которую выбрал игрок А.
Рис. 3.19. Нормализация позиционной игры с полной информацией
Матрица игры в этом случае имеет вид
Очевидно, что исходная позиционная игра является игрой с полной информацией. Следовательно, она должна иметь седловую точку и решение в чистых стратегиях.
Действительно, так как
;
,
то
.
Поэтому
SA=||1,0||
или SA=||0,1||,
а SB=||0,0,0,1||.
Цена игры
.
Допустим, что в рассматриваемом примере второму игроку не сообщается выбор, сделанный первым игроком. Тогда в дереве игры на втором ходе появляется класс информации V1, содержащий две вершины второго игрока (рис.3.20).
Рис. 3.20. Нормализация позиционной игры с неполной информацией
Количество чистых стратегий второго игрока по сравнению с первым случаем сократится до двух:
Ф2=В1,В2,
где В1 – всегда выбирать левую ветвь;
В2 – всегда выбирать правую ветвь.
Процесс нормализации приводит к следующей платежной матрице:
В новой игре , т.е. седловая точка отсутствует. Решение игры в смешанных стратегиях имеет вид
.
Уменьшение
информации, имеющейся у второго игрока
на момент принятия решения, привело к
уменьшению его выигрыша с 2 до проигрыша
.
Итак, для нормализации позиционной игры необходимо:
перечислить все возможные стратегии каждого из игроков;
определить исходы игры при всех возможных сочетаниях стратегий игроков (выборы стратегий делаются игроками одновременно и независимо).
В зависимости от количества игроков, а также значений их выигрышей путем нормализации позиционные игры можно свести к матричной или бескоалиционной, в частности, биматричной игре, каждые из которых решаются по-своему.
