Введение 3
2. Обзор литературы 6
3. Постановка задачи 7
3.1. Определение целей участников 7
4. Построение модели 10
4.1. Информация 10
4.2. Операционные усилия 14
4.3. Прибыль проекта 16
5. Функция выигрыша первого агента 17
6. Функция выигрыша второго агента 21
7. Нахождение оптимальных решений 24
8. Параметрический анализ 27
9. Условия принципала 30
10. Выводы 31
Список литературы 32
Приложения 33
Теория принятия решений - это раздел науки, который охватывает математические, экономические и статистические методы с целью выявления особенностей поведения индивидов при взаимодействии друг с другом [6]. Данная область помогает участникам отношений (агентам) найти точки соприкосновения с учетом их мотивации и предпочтений для установления компромисса. Так как агенты работают в условиях ограниченности ресурсов, их действия не всегда могут быть эффективными.
Часто данная теория рассматривает взаимоотношения внутри фирмы между директором (управляющим) и менеджером (подчиненным). В большинстве случаев агенты не являются постоянными сотрудниками фирмы, так как директор нанимает их для улучшения ключевых показателей, после чего их работа завершается. Для того, чтобы агенты выполняли свою работу, не отклоняясь от целей директора, которые в большинстве случаев связаны с максимизацией возможной прибыли и минимизацией затрат, между участниками сделки заключаются контракты. Подробное описание этого процесса было вынесено в отдельный раздел теории принятия решений - контрактную теорию [2].
Контрактная теория отражает все возможные бонусы и штрафы, которые должен установить директор, предлагая работу тому или иному агенту. Это требование способствует фирме избежать контрактных разногласий и помогает минимизировать угрозу искажения данных в работе, которая связана с так называемым моральным риском. Он возникает вследствие асимметричности информации, то есть неравномерного распре-деления информации между участниками сделки. В силу невозможности проверки качества работы непосредственно на этапе ее выполнения, агент может обладать сведениями, которые недоступны директору. Тем самым он использует их ради возможной личной выгоды, увеличивая собственную полезность в ущерб другим, также не исключается вероятность его ошибок [4]. Важно заметить, что контракты не всегда имеют письменный вид. Иногда они могут заключаться словесно или по договоренности. Если директор не будет фиксировать свои цели строго с помощью контрактов, это может привести к крупным издержкам, что является невыгодным для его предприятия.
Для того, чтобы лучше понять структуру данных взаимодействий, была изучена статья [9], в которой подробно описаны контракты между принципалом и агентом, отвечающим за правдивую информацию о скачках производительности. Скачки производительности - это показатель прибыльности производства какого-либо товара или услуги. Они зависят от многих факторов, в том числе, географических, социальных или политических. Информация о них складывается из информации о скачках, добытых из разных источников. В [9] работа агента делится на два этапа - непосредственно сбор информации о скачках и определение дальнейших операционных усилий для поиска их настоящего значения. Ключевым фактором при описании соглашений являлся пессимизм агента, то есть его склонность наблюдать слишком маленькие скачки или сбор чрезмерного количества информации, которая оказывается лишней. Причиной пессимизма является то, что принципал и агент имеют разные субъективные представления о ценности сбора информации. Для нахождения компромисса между директором и агентом была выбрана модель линейного контракта, при котором разобраны различные варианты выполнения работы на данных этапах - когда результаты могут быть проверены и когда нет. Также особое внимание уделялось моральному риску, а точнее вероятности того, что само наличие контракта изменит поведение одной из сторон. В статье была представлена общая математическая концепция, однако ничего не говорилось об оценке качества проведенной агентом работы.
Текущая научно-исследовательская работа связана с построением экономической модели вида «принципал-агент»[2]. В данной модели за итоговую прибыль проекта отвечают два агента, один из которых занимается сбором информации о всевозможных скачках производительности, а второй — определением истинного значения скачка путем необходимых операционных усилий, основанных на полученных данных. Такое разделение полномочий нужно для того, чтобы избежать уклонения от целей директора, относящихся к оптимизации прибыли. Также оно учитывает тот факт, что на практике чаще всего агенты являются специалистами в какой-то узкой области своей деятельности и не могут отвечать сразу за несколько сложных процессов. Будем считать, что агенты работают независимо. Тем самым исключается возможность сговора.
Первый раздел текущей работы посвящен изложению основных понятий. Второй раздел содержит в себе обзор используемой литературы. В третьем разделе дана словесная формулировка основной задачи. Определены цели каждого из участников сделки с учетом особенностей их профессиональных навыков. Четвертый раздел посвящен математическому описанию рассматриваемых процессов, получены стратегии первого и второго агентов, а также определена итоговая функция прибыли всего проекта. Пятый и шестой разделы основаны на построении функций выигрыша для информатора и аналитика соответственно. Вычисления выполнены с учетом специфики их работы. В седьмом разделе обобщены выводы, полученные в двух предыдущих главах и найдено оптимальное решение для всех участников, заключающих контракт. Восьмой раздел посвящен анализу всех полученных ранее результатов, осуществлена проверка требуемых условий заключения контракта, выявлены особенности поведения агентов. Девятый раздел описывает бонусы и штрафы, которые устанавливает принципал для рациональности действий агентов. Десятый раздел собирает все выводы и результаты по проделанной работе.
Проведенное исследование дало следующие результаты результаты:
1) Построена модель сбора и анализа данных в условиях асимметричной информации.
2) Получены функции выигрыша для двух агентов.
3) Доказаны условия, при которых информатор и аналитик достигнут соглашения. Также доказаны условия, при которых они не смогут договориться.
4) Обнаружены допущения, на которые должен пойти принципал в ходе подписания контракта с агентами.
5) Проведен параметрический анализ выявленных особенностей стратегий агентов.
6) Задана система ограничений, устанавливаемых директором.
По данным результатам можно сформулировать следующие выводы:
1) Контракт должен быть зафиксирован в письменной форме и содержать все возможные варианты развития событий для всех участников, вытекающих из асимметричности информации.
2) Для определения стратегий агентов требуется знать природу и характер распределения рассматриваемых скачков производительности.
3) Директор должен обеспечить возможность беспрепятственно собирать информацию первому агенту, то есть взять на себя расходы по данному сбору.
4) Доказано, что достижение пессимистичных результатов не требует дополнительных затрат агентов и принципала.
5) Для достижения оптимистичных прогнозов должно быть увеличено время поиска нужного скачка для второго агента.
1. Буре В.М., Парилина Е.М. Теория вероятностей и математическая статистика/СПб.:Лань, 2013. 416 с.
2. Васильцова В.М., Тертышный С.А. Институциональная экономика/ Питер, 2013. 256 с.
3. Васин А.А., Морозов В.В. Теория игр и модели математической экономики, учебное пособие/ М.: Макс-пресс, 2005. 278 с.
4. Корнейчук Б.В. Институциональная экономика: учебник для академического бакалавра, 4-е изд./ М.: Юрайт, 2018. 274 с.
5. Севастьянов Б.А. Курс теории вероятностей и математической статистики/ Гл. ред. физ.-мат. лит. М.: Наука., 1982. 256 с.
6. Теория принятия решений. Том 2 : учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / Под ред. В. Г. Халина. М.:Юрайт, 432 с.
7. Хеллман О. Введение в теорию оптимального поиска / Пер. с англ. / под ред. Н. Н. Моисеева. М.: Наука, 1985. 245 с.
8. Evans Ch. L., Productivity shocks and real business cycles // Journal of Monetary Economics. 1992. Vol. 29, Issue 2. P. 191-208
9. lossaa E., Martimortd D. Pessimistic information gathering // Games and Economic Behavior. 2015. Vol. 91. P. 75-96.