Методы расчета рисковых ситуаций в экономике

В качестве математических средств принятия решений в условиях неопределенности и риска используются: теория стратегических игр, теория вероятностей, математическая статистика, теория статистических решений, математическое программирование, теория полезности Неймана-Моргенштерна.

Участники игры с противоположными интересами осознанно противодействуют друг другу, что соответствует, например, конкуренции фирм на одном рынке. Фирмы пытается реализовать свои интересы и помещать в этом конкурентам. Данные игры решаются простейшим графическим методом решения матричных игр или указывается их связь с линейным программированием в общем случае при произвольном виде платежной матрицы mхn. Это универсальный метод решения игр двух лиц с нулевой суммой, позволяющий применить известный математический аппарат линейного программирования и соответствующее программное обеспечение.

Отличие игр с противоположными интересами от стратегических игр состоит  в том, что в них один из участников противодействует сопернику неосознанно. В экономике многие решения зависят от конъюнктуры, складывающейся из многих факторов (курса валют, политики правительства, уровня инфляции и т.д.), которые, взаимодействуя друг с другом, влияют на всех участников "игры в экономику" не персонально, а единообразно. Принятие решений в условиях неопределенности и риска получает развитие в виде выбора решений с помощью дерева решений (позиционные игры). Этот метод учитывает, что действия игроков, испытывающих противостояние ряда независимых явлений, могут быть выстроены в некоторую последовательность. Например, геологическая разведка недр может закончиться неудачей (полезных ископаемых не найдено). Если этот этап пройден успешно, то дальнейший риск связан с правильной оценкой мощности открытого месторождения. Можно построить перерабатывающий завод, который будет простаивать, а можно продать месторождение по лицензии и оказаться в проигрыше, если запасы ископаемых превысили ожидаемые значения.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. М.С. Красс, Б.П. Чупрынов. Основы математики и ее приложения в экономическом образовании: Учебник – 2-е изд., испр. – М.: Дело, 2001. – 688 с.
2. Р.И. Горбунова, М.В. Курганова и др. Экономико-математические методы и модели: Учебное пособие / Под ред. С.И. Макарова. – 2-е изд., перераб, и доп. –М.: КНОРУС, 2009. –240 с.
3. А.М. Дубров, Б.А. Лагоша, Е.Ю. Хрусталев А.М. Дубров, Б.А. Лагоша, Е.Ю. Хрусталев. Моделирование рисковых ситуации в экономике и бизнесе: Учебное пособие/ Под ред. Б.А. Лагоши. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 176 с.
4. А.С. Солодовников, В.А. Бабайцев, А.В. Браилов. Математика в экономике. –М.: Финансы и кредит, 2000. –224 с.
5. И.Л. Акулич. Математическое программирование в примерах и задачах. –М.: Высшая школа, 1993. –336 с.
6. Э.Г. Давыдов. Исследование операций. –М.: Высшая школа, 1990. –383 с.
7. В.В. Матвеев. Сборник типовых заданий по экономико-математическим методам и исследованию операций. –Чебоксары: ЧКИ МУПК, 1996. –52 с.
8. Б.М. Рудык, В.И. Ермаков и др. Общий курс высшей математики для экономистов: Учебник / Под ред. В.И. Ермакова. –М.:ИНФРА-М, 2001. –656 с.
9. В.И. Бережной, Е.В. Бережная. Экономико-математические методы и модели в примерах и задачах. –Ставрополь: Интеллект-сервис, 1996. –188 с.
10. В.И. Бережной, Е.В. Бережная. Математические методы моделирования экономических систем. –М.: Финансы и статистика, 2001. –368 с.