Заместитель директора Института информатики и проблем регионального управления КБНЦ РАН, кандидат экономических наук Алим Гуртуев рассказывает о популярном в современной экономической теории моделировании на основе теории игр и о том, как его работы развивают расширение этот подход, превращая «игры» в «гиперигры».
«Сегодня моделирование поведения участников экономической деятельности в условиях неопределённости является предметом особого интереса, - говорит Алим Гуртуев. – Речь идёт о ситуациях, когда объективная оценка предмета сделки невозможна вследствие неопределённости. Чаще всего это наблюдается на рынках инновационных проектов и в условиях нестабильности экономической среды. Подобное поведение моделируется так называемой «игрой», где анализируются возможные стратегии участников и находятся условия оптимального решения. Мы в процессе нашей работы развили данный подход, использовав более сложный уровень моделирования в форме «гиперигры». Попробуем объяснить это на относительно несложных примерах».
Допустим, речь идёт о продаже земельного участка. Покупатель, конечно, знает формальную сторону объекта сделки, то есть размер, расположение, правовой статус и так далее. Но он может быть не осведомлён о вещах неформальных и неявных, например, не знать деталей сторонних договорённостей между влиятельными в данной местности субъектами экономической деятельности. Например, покупатель может планировать участок под многолетние насаждения, в то время как между собственниками соседних участков уже существуют договорённости по отельной застройке.
«И это мы, заметьте, говорим всего лишь о земельном участке, то есть используем самый простой пример, - поясняет учёный. - А если речь идёт о продаже бизнеса, то подобных сомнений становится больше. То есть налицо некая асимметрия информации относительно объекта продажи, существующая между продавцом и покупателем (или покупателями, если их несколько). Кроме того, мы должны принять во внимание неопределённость будущего. Но если мы являемся активным экономическим агентом, то нам приходится каким-то образом прогнозировать на длительный срок. Особенно это актуально в ситуациях с нестабильной экономикой, когда горизонт прогнозирования инвестиционной деятельности очень близок и от инвестора требуется определённая готовность к риску, даже не просчитываемому».
По его словам, для решения этой проблемы в экономической теории и используется такой математический конструкт, как «игра»: моделируются две стороны и набор стратегий. Например: продавец и покупатель. Стратегия продавца - не продавать меньше определённой цены, покупателя – приобрести по удобной ему цене, собрать информацию, если цена выше, чем та, которая его устраивает и не идти на сделку, если цена слишком высока.
«Однако, когда мы по-настоящему оказываемся в ситуации неопределённости, получается, что вышеописанная конструкция предстаёт примитивной и слишком упрощает действительность, - подчёркивает Алим Гуртуев. – Поэтому мы предлагаем модифицировать игру, добавив последующие конструкты: когда покупатель имеет дело как с добросовестным, так и недобросовестным продавцом, а также «продавцом ошибающимся», или продавцом, которого вынуждают продать. И в конструкцию как бы достраивается ещё ряд реальностей, в каждой из которых мы должны уметь собрать информацию. И цель этого – не только решить, как игрок будет действовать в ситуации А, Б и С, но и научиться определять, в какой из этих ситуаций он находится».
Это позволяет лучше моделировать реальный процесс торга в условиях неопределённости (а текущая ситуация в экономике в достаточной степени таковой и является) и даёт инструмент, позволяющий учитывать при выборе стратегии всё, что касается конечного исхода.
«Допустим, некое региональное правительство проводит переговоры с инвестором в условиях неопределённости, - приводит ещё один пример экономист. – Инвестор начинает смотреть: почему до сих пор не появился инвестор, если условия такие выгодные? Он начинает рассчитывать, окупятся ли затраты на сбор информации о проекте в случае успешного продолжения работ? Это будет один этап игры. Идя дальше, мы начинаем просчитывать остальные варианты и как бы «множим реальности» в нашей игре, добавляя всё новые конструкты, увеличивая масштаб. Потому этот подход и называется «гиперигра». То есть в рамках нашего подхода мы используем для моделирования конфликта более сложную игру, включающую игры, моделирующие принятие решений отдельными игроками, с учетом их, простите за тавтологию, «представлений о представлениях» соперников о природе конфликта».
В сущности, любые переговоры в экономической сфере можно назвать таким конфликтом: ведь участники действуют в условиях информационной асимметрии. Элементарным примером может служить модель просеивания при поиске работника. Работодатель, как неинформированная сторона, вынужден играть в двухсоставную игру, сначала определяя тип претендента (разработка меню контрактов, сигналы-условия, косвенно характеризующие тип работника), а затем торгуясь с ним. Из-за этого и работник также играет в двухсоставную игру – прохождение фильтра (резюме, портфолио, презентации) и собственно торг (заключение контракта).
«Гиперигры эффективны в моделировании конфликтной ситуации в экономике, где присутствует элемент соперничества, - рассказывает Алим Гуртуев. – Ведь соперничество не обязательно имеет вид прямого противодействия и часто ситуации, в которых для достижения оптимального результата необходимо некоторое сотрудничество между соперничающими сторонами, также удобно моделировать как конфликтные. Иными словами, любая сделка – это конфликт, как минимум, относительно цены».
Далее учёный поясняет, что большинство экономических взаимодействий является именно такими ситуациями: ценовая конкуренция, торги, заключение сделок и так далее. И гиперигры – это расширение игровых моделей, особенно полезное для моделирования конфликтов, в которых как минимум одна из сторон может ошибочно интерпретировать саму ситуацию. Хорошими примерами являются военные и квази-военные конфликты, специальные операции, азартные игры с неполной информацией.
«Разобранный нами пример с инвестированием в инновационные проекты также обладает рядом свойств, позволяющих использовать гиперигры как инструмент моделирования», - подчёркивает Алим Гуртуев.
Сам термин «гиперигра» как математическое понятие был введён в 1977 году. Гиперигры использовались нечасто, в основном для моделирования военных конфликтов, так как для них характерна постоянная активность по введению противника в заблуждение, а манипулирование его представлением о текущей ситуации – одна из важнейших составляющих военного искусства.
«Ну, а что касается экономики, то, как видим, гиперигры удобны для моделирования рыночных ситуаций в условиях неопределённости», - говорит Алим Гуртуев.
