Ştakelberq modeli
Ştakelberq modeli — informasiya asimmetriyasının mövcudluğunda oliqopolist bazarın oyun nəzəri modeli. Adını ilk dəfə 1934-cü ildə nəşr olunan Marktform und Gleichgewicht (Bazar strukturu və tarazlığı) əsərində təsvir edən alman iqtisadçısı Henrix fon Ştakelberqin şərəfinə almışdır[1][2].
Bu modeldə firmaların davranışı tam mükəmməl informasiyaya malik dinamik oyunla təsvir olunur ki, bu da onu Kurno modelindən fərqləndirir, burada firmaların davranışı mükəmməl informasiyaya malik statik oyundan istifadə etməklə modellənir. Oyunun əsas xüsusiyyəti ilk növbədə malların buraxılış həcmini təyin edən aparıcı firmanın olmasıdır, qalan firmalar isə hesablamalarında onu rəhbər tuturlar[3].
Formal tərif
redaktəStackelberg duopoliyası oyunçuların iyerarxiyasını qəbul edir[4]. I oyunçu qərarını ilk elan edir, ondan sonra II oyunçu strategiya seçir. Birinci oyunçu lider, ikinci oyunçu isə izləyici adlanır. Oyundakı Ştakelberq tarazlığı strategiyaları toplusudur, burada ən yaxşı cavabdır II oyunçunun problemin həlli kimi tapılan strategiyasına
- .
Əsas ilkin şərtlər
redaktə- Sənaye homojen məhsul istehsal edir: müxtəlif firmaların məhsullarındakı fərqlər əhəmiyyətsizdir, bu o deməkdir ki, alıcı hansı firmadan alacağını seçərkən yalnız qiymətə diqqət yetirir.
- Firmalar istehsal olunan məhsulların miqdarını təyin edir, onun qiyməti isə tələbata əsasən müəyyən edilir.
- Lider firma adlanan bir firma var ki, onun istehsal həcminə görə digər firmalar rəhbərlik edir.
Xüsusi hal: duopoliya modelləşdirmə
redaktəBiri “lider firma”, digəri “izləyici firma” olan iki firması olan bir sənaye olsun. Məhsulun qiyməti ümumi təklifin Q xətti funksiyası olsun:
- .
Həmçinin fərz edək ki, firmaların vahid məsrəfləri sabitdir və müvafiq olaraq с1 və с2-a bərabərdir. Sonra birinci firmanın mənfəəti, eləcə də onun maksimumlaşdırılması şərti aşağıdakı düsturlarla müəyyən ediləcək:
- , və ya izləyici firmanın optimal məhsulu məlum olduğundan və ya Kurno tarazlığına əsaslansaq, onda biz aparıcı firma üçün maksimallaşdırma şərtini hesablaya bilərik, bu mülahizəni nəzərə alaraq, firmanın optimal məhsulu olacaq. — lider funksiyası
ikinci firmanın mənfəəti və müvafiq olaraq onun maksimumlaşdırılması şərti isə,
- , yəni iki qəti hesab edir firmanın öz məhsulu dəyişdikdə onun məhsulu dəyişməyəcək və ya bu, firmanın davranışına biganəlik forması kimi şərh edilə bilər.
- - izləyici funksiyası;
Ştakelberq modelinə görə, birinci firma, aparıcı firma ilk addımda öz məhsulunu Q1-a təyin edir. Bundan sonra ikinci firma — izləyici firma — lider firmanın hərəkətlərini təhlil edərək öz məhsuldarlığını Q2 müəyyən edir. Hər iki firmanın məqsədi ödəmə funksiyalarını maksimuma çatdırmaqdır[5][6].
İstinadlar
redaktə- ↑ Simaan, M.; Cruz, J. B. "On the Stackelberg strategy in nonzero-sum games". Journal of Optimization Theory and Applications (ingilis). 11 (5). May 1973: 533–555. doi:10.1007/BF00935665. ISSN 0022-3239.
- ↑ Simaan, M.; Cruz, J. B. "Additional aspects of the Stackelberg strategy in nonzero-sum games". Journal of Optimization Theory and Applications (ingilis). 11 (6). June 1973: 613–626. doi:10.1007/BF00935561. ISSN 0022-3239.
- ↑ Brown, Gerald. "Defending critical infrastructure". Interfaces. 36 (6). 2006: 530–544. doi:10.1287/inte.1060.0252. hdl:10945/36732.
- ↑ Ghosh, Subha; De, Debashis. "E²M³: energy-efficient massive MIMO–MISO 5G HetNet using Stackelberg game". The Journal of Supercomputing (ingilis). 2021-04-28. doi:10.1007/s11227-021-03809-1. ISSN 0920-8542.
- ↑ Wan, Zhiyu; Vorobeychik, Yevgeniy; Xia, Weiyi; Clayton, Ellen Wright; Kantarcioglu, Murat; Malin, Bradley. "Expanding Access to Large-Scale Genomic Data While Promoting Privacy: A Game Theoretic Approach". The American Journal of Human Genetics (English). 100 (2). 2017-02-02: 316–322. doi:10.1016/j.ajhg.2016.12.002. ISSN 0002-9297. PMC 5294764. PMID 28065469.
- ↑ Wan, Zhiyu; Vorobeychik, Yevgeniy; Xia, Weiyi; Liu, Yongtai; Wooders, Myrna; Guo, Jia; Yin, Zhijun; Clayton, Ellen Wright; Kantarcioglu, Murat; Malin, Bradley A. "Using game theory to thwart multistage privacy intrusions when sharing data". Science Advances. 7 (50): eabe9986. doi:10.1126/sciadv.abe9986. PMC 8664254 (#bad_pmc). PMID 34890225 (#bad_pmid).