ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ ИГР В АНАЛИЗЕ ОЛИГОПОЛИСТИЧЕСКИХ РЫНКОВ

В данной выпускной квалификационной работе главной целью было поставлено проведение анализа поведения фирм на олигополистических российских рынках за временной период. Также немаловажным было признано приобретение и развитие в процессе написания работы основных профессиональных компетенций.
Прежде всего, стоит отметить выполнение всех поставленных задач, и, соответственно, выполнение цели работы: анализ равновесных состояний,
соответствующих основным теоретико-игровым моделям классической микроэкономики, проведён, притом успешно. При этом некоторые аспекты оказались особо сложными в изучении, отдельные - оказались малоприменимыми к экономическим реалиям, а некоторые потребовали дополнительных исследований, которые сами по себе представляют некоторую научно-исследовательскую ценность.
Выполнение цели означает и успешное выполнение задач, а также освоение на базовом и углубленном уровне профессиональных компетенций (представлены в отчёте по преддипломной практике). Дальнейшее заключение будет посвящено основным результатам, полученным в итоге каждой главы, их анализу и оценке. После этого следуют рекомендации и прогноз развития отрасли. Стоит обратить внимание, что прогноз отрасли даётся на основе данных текущего года (и, частично, временного ряда 2008-2019гг.) и поэтому не учитывает многие, безусловно, критически значимые изменения экономического (падение цен на нефть весной 2020 года) и даже эпидемиологического (пандемия COVID-19, приведшая к почти повсеместному падению спроса, в том числе на нефтепродукты; Россия не стала исключением [33, 54, 67]) характеров. Более того, это даже оказалось полезно в плане исследования модели рынка на реальных данных, очищенного, насколько это оказалось возможным, от влияния неценовых факторов.
Далее рассматриваются основные результаты данного исследования.
Хотя указанное исследование и содержит в себе большую часть теоретических изысканий, они крайне полезны для понимания всего многообразия мира несовершенной конкуренции; более того, уместно упомянуть о том, что именно формы несовершенной конкуренции наиболее распространены [30], а совершенная конкуренция - как правило, теоретическая абстракция (хотя и считается [20, 35, 45], что отдельные рынки - например, финансовый и сельскохозяйственный - близки к этой идеальной с точки зрения совокупного благосостояния теоретической модели). При этом, хотя данная работа преимущественно об олигополистических рынках, нельзя было не рассмотреть и другие формы несовершенной конкуренции: во-первых, потому что их надо чётко отличать одну от другой и понимать, с каким инструментарием подходить к изучению того или иного отраслевого рынка; а во-вторых, данные рынки несовершенной конкуренции (монополия и монополистическая конкуренция) тоже довольно частое явление, в том числе в российской экономической жизни, а посему они могут быть рассмотрены и проанализированы, пусть и с применением несколько именно инструментария.
Таким образом, исследование данных рынков пусть и осталось в данной работе сугубо теоретического характера, но в то же время результаты анализа всех рынков несовершенной конкуренции, полученные здесь, безусловно, будут полезны при дальнейшем моделировании равновесных состояний на российских рынках, близких к рынкам естественной монополии (ставший классическим пример - Российские Железные Дороги) или монополистической конкуренции (также популярные примеры крупных торговых сетей, предприятий тяжёлой промышленности). Также эти формы несовершенной конкуренции можно исследовать в мировом масштабе (например, мировое производство легковых автомобилей).
В результате анализа рынков несовершенной конкуренции были подтверждены уже существующие различия между ними, а также несколько углублена модель монополистической конкуренции. Естественным оказался вывод о «наибольшем благоприятствовании» для совокупного экономического продукта модели монополистической конкуренции; при этом отдельные олигополистические равновесия (в частности, итог ценовой войны Бертрана) и вовсе позволяют установить цену и выпуск на уровне совершенной конкуренции (во всяком случае, в теории). Также не стоит забывать, что фирмы предпочитают действовать как монополисты во всех случаях несовершенной конкуренции, если они действительно обладают рыночной властью, то есть способностью влиять на цену и выпуски по отрасли (этот вопрос рассматривался подробно в предыдущих работах).
Далее были изучены общие подходы к организации отраслевых рынков в том понимании, в каком они определены в п. п. 2.1. Исходя из этого, следует заметить, что сами понятия «отрасли» и «отраслевого рынка» должны быть чётко определены, прежде чем начинать моделирование различны ситуаций на этих рынках. При этом было сделано важное указание, что на действия фирмы на отраслевом рынке влияют множество неэкономических факторов [56], в их числе интересы акционеров компании, извечная проблема «собственник-агент», политические, социальные и даже духовные факторы, причём влияние это очень разнонаправленное и крайне сложно учитываемое в математических моделях экономических состояний. Именно это и обуславливает ту или иную степень расхождения модельных результатов с действительностью практически во всех исследованиях экономико-математических и эконометрических моделей.
Затем были рассмотрены базовые начала теории игр; самым главным итогом этого стало понимание того, что тем или иным состоянием игры можно считать любое положение на рынке на текущий момент. При этом решением игры можно считать исключительно равновесие, установившиеся на рынке (обычно, это одно из равновесий Нэша). Поскольку определять равновесные состояния довольно сложно, в принципе в экономическом анализе достаточно посмотреть годовую динамику изменения итоговых ключевых значений рынка (например, показателей спроса и предложения) для определения того, в каком именно году в целом было равновесное состояние и какое оно.
Для конкретизации равновесных состояний (решений игр) и было сделано математическое углубление в модель Штакельберга, а также рассмотрение модели рефлексивной игры: изучено ей понятия, сама концепция, а также реализуемые равновесия. При этом рефлексии II-го и более высших рангов в данном случае остались на теоретическом уровне. Как уже указывалось выше, по причине того, что рассмотренное число игроков рынка слишком мало, чтобы крупнейшие игроки рынка проводили рефлексивный анализ даже II-го уровня даже по отношению к ближайшему окружению.
Заключительным этапом работы стал обзор выбранного рынка нефтедобычи в России за 2008-2019гг. На его основе и было сделано предположение о том, что данный отраслевой рынок является олигополистическим, с умеренной концентрацией (в п. п. 3.1), что, собственно, и позволяет использовать рассмотренные в первых двух главах модели. Далее были сделаны обзоры некоторых научных исследований, также посвящённых вопросам несовершенной конкуренции, ценообразования, установления рыночных равновесий на рынках олигополии, а также математическому моделированию в экономике в целом. Стоит повторить, что основной слабостью моделей является их недостаточно частая апробация на реальных данных. Данная апробация в принципе способна стать темой множества групп самостоятельных исследований самых разных областей экономики (не только организации отраслевых рынков и анализа рынков несовершенной конкуренции).
На последнем этапе работ были отобраны все необходимые данные. Указанная процедура выделяется особо, поскольку именно на этом этапе определяется, по сути, качество будущей модели, поскольку оное напрямую зависит от качества собранных данных. Далее была построена кривая отраслевого спроса. Указанная процедура оказалось крайне сложной и многоступенчатой, поскольку для верного определения коэффициентов отраслевой функции спроса необходимо было не просто посчитать коэффициент эластичности спроса, но и удостовериться в том, что при данных расчётах он был максимально очищен от воздействия неценовых факторов (это ухудшило бы результаты модели, поскольку в ней полагается, что неценовые факторы исключены). Для этой процедуры оказалось необходимым составить модель логарифмированной регрессии и проверить её на отсутствие автокорреляции (последнее в конечном итоге также исказило бы результаты модели). Только после выполнения всех указанных процедур можно было считать коэффициент эластичности спроса адекватно отображающим реальный спрос, а саму функцию спроса - реалистичной. При этом аналогичной процедуры для издержек проделано, к сожалению, не было, в виду в разы большей трудоёмкости аналогичных процедур.
Завершающим моментом всего исследования в целом стало моделирование равновесных состояний по Курно, Штакельбергу (с вариациями) и модели сговора. Ввиду того, что результаты получились крайне близкими к истинным значениям (во всяком случае, для 2019 года), можно сделать утвердительный вывод как в пользу корректности отобранных данных и принципах из отбора, как и о практической реализации данных моделей. Полученная ситуация в реальности полностью не совпала ни с одной равновесной, что говорит о том, что в 2019 году рынок нефтедобычи в РФ не был в равновесии. Тому можно найти несколько причин:
1. Неоптимальное поведение участников рынка: в частности, уровень издержек «Татнефти» и «Газпромнефти» позволяет им иметь большие доли рынка, чем есть на текущий момент.
2. Сложившиеся «исторически» (за 12 лет) тенденции поведения: в частности, хотя «Роснефть» и не лидер по издержкам (они у неё, напротив, довольно высоки), в силу её изначально большой доли на рынке, она предпочитает вести себя как лидер Штакельберга, что и обуславливает её выпуск, практически совпавший с выпуском по Штакельбергу в модели 2 (смотреть таблицу 13).
3. Возможный не учёт моделью производственных мощностей (хотя формулы в [23]
и позволяют относительно это учитывать): расширение выпуска, например,
«Газпромнефтью» может привести к гораздо большему росту издержек, чем предсказывает модель.
4. Влияние неэкономических факторов (модель в таком случае всегда будет иметь место погрешность) - в частности, слухи о продаже «Лукойла» [54], отражающиеся в том числе и на реальных выручке и прибылях.
На основании этого можно дать следующий прогноз развития отрасли нефтедобычи (без учёта новых факторов 2020 года): краткосрочные неравновесные «промежуточные» состояния («между Курно и штакельбергом») должны в долгосрочном периоде перерасти в модель олигополии Штакельберга с лидером - «ПАО НК Роснефть» и ближайшими последователями в лице «Лукойла», «Сургунефтегаза», «Газпромнефти» и «Татнефти» (возможно появление новых). При этом для реализации всей прибыли, получаемой лидером по Штакельбергу, рекомендация для «Роснефти» очевидна: фирме необходимо снизить издержки.
Стоит заметить, что даже с учётом текущей экономической ситуации, хотя предсказать текущую ситуацию почти невозможно, есть высокая вероятность того, что в долгосрочной перспективе (также 10-15 лет) произойдёт «сглаживание» ситуации и отрасль, вероятно, всё равно в конечном итоге придёт к равновесному состоянию с лидером Штакельбергу.
Рекомендации остальным фирмам также просты: «Лукойлу» необходимо также скорректировать свои издержки (и уменьшить влияние неэкономических факторов на свою деятельность, поскольку оно может исказить оптимальные для фирмы и акционеров варианты развития), а «тройке» более мелких последователей необходимо, напротив, нарастить свою долю на рынке, поскольку они имеют более низкие издержки (например, перекупить месторождения или, что более вероятно, освоить новые) и это позволит увеличить совокупный выпуск, максимизируя одновременно прибыль фирм и благосостояние потребителей.
При этом в целом стоит заметить, что данные модели оказались достаточно близки к реальному положению дел, что позволяет говорят об их принципиальной применимости, во всяком случае, для анализа рынка добычи нефти в России (с потреблением сырой нефти внутри страны или её последующей переработкой). Это позволит в будущем проводить аналогичные работы по моделированию равновесных ситуаций на этом рынке, а также, по возможности, применять эти методы и для других рынков. В случае успеха это способно упростить анализ отдельных отраслей национальной экономики и прогнозирование их развития.


Купить