Игровое моделирование взаимодействия производителей беззеркальных фотоаппаратов с использованием продуктов корпорации Palisade

  • Dmitry Anatolevich Vlasov Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова; Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации http://orcid.org/0000-0001-9763-9078
  • Alexander Valerievich Sinchukov Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации; Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет http://orcid.org/0000-0002-6516-196X

Аннотация

В центре внимания статьи – игровое моделирование взаимодействия производителей беззеркальных фотоаппаратов, рынок которых в настоящее время терпит значительные изменения. Указывается на необходимость проведения исследования феномена взаимодействия производителей беззеркальных фотоаппаратов, не сводящихся исключительно к антагонизму. В статье предложен механизм построения и исследования теоретико-игровой модели продвинутого уровня, позволяющей получить новую информацию о развитии экономической ситуации, связанной с выбором момента вывода новой фотопродукции на рынок сбыта. Проведена идентификация стратегий производителей беззеркальных фотоаппаратов, выявлены предпочтения потребителей фототехники, производимой двумя ведущими корпорациями – Fujifilm и Sony, обладающими значительными долями рынка беззеркальной фототехники. Цифровые инструментальные средства Decision Tools и TopRank, разработанные корпорации Palisade использованы для построения динамики ожидаемой полезности, получаемой игроками в случае выбора периодов вывода продукции на рынок (моделирование ситуации с неопределенными параметрами). Реализованный подход позволил оценить все элементы матрицы полезностей первого игрока (корпорации Fujifilm) и построить итоговую матрицу игры, учитывающую кроме полезности первого игрока полезность второго игрока (корпорации Sony), изолированные по рассматриваемым беззеркальным фотоаппаратам премиум-сегмента. Несмотря на продвинутый уровень построенной модели, она относится к классу матричных игровых моделей, что позволило использовать хорошо разработанный и зарекомендовавший себя в практике принятия решений математический аппарат – критерии Лапласа, Байеса и критерий Ходжа-Лемана (относительно матрицы полезностей). Данная статья представляет интерес для совершенствования игрового моделирования различных экономических проблем и ситуаций, а также развития содержания профессиональной подготовки будущего экономиста в экономических университетах.

Сведения об авторах

Dmitry Anatolevich Vlasov, Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова; Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

доцент кафедры математических методов в экономике; доцент Департамента математики, кандидат педагогических наук, доцент

Alexander Valerievich Sinchukov, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации; Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет

доцент Департамента математики; доцент кафедры 916, кандидат педагогических наук

Литература

1. Carranza J.E. Product innovation and adoption in market equilibrium: The case of digital cameras. International Journal of Industrial Organization. 2010;28(6):604-618. https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2010.02.003
2. Xiao J. Markov Perfect Equilibrium in the US digital camera market. International Journal of Industrial Organization. 2008;26(5):1233-1249. https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2007.12.005
3. Bernacki J. Digital camera identification by fingerprint s compact representation. Multimedia Tools and Applications. 2022;81(15):21641-21674. https://doi.org/10.1007/s11042-022-12468-0
4. Hanji P., Zhong F., Mantiuk R.K. Noise-Aware Merging of High Dynamic Range Image Stacks Without Camera Calibration. In: Bartoli A., Fusiello A. (eds.) Computer Vision ECCV 2020 Workshops. ECCV 2020. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12537. Cham: Springer; 2020. p. 376-391. https://doi.org/10.1007/978-3-030-67070-2_23
5. Wolf M. Image Capture Systems and Algorithms. In: Smart Camera Design. Cham: Springer; 2018. p. 67-133. https://doi.org/10.1007/978-3-319-69523-5_3
6. Mikhailova V.M., Samarskaya V.S. Modern Market Trends Cameras. Scientific Works of KubSTU. 2019;(2):665-675. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: IEPOTC
7. Agieva M.T., Korolev A.V., Ougolnitsky G.A. Static and Dynamic Game Theoretic Models of Opinion Control in Marketing Networks. Contributions to Game Theory and Management. 2021;14:8-19. https://doi.org/10.21638/11701/spbu31.2021.01
8. Vlasov D.A., Karasev P.A., Sinchukov A.V. Quantitative Analysis of the Camera Market Based on the Integrated Application Of game-Theoretic and Econometric Approaches. Scientific Research and Development. Economics of the Firm. 2021;10(2):15-22. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.12737/2306-627X-2021-10-2-15-22
9. Bhuiyan B.A. An Overview of Game Theory and Some Applications. Philosophy and Progress. 2018;59(1-2):111-128. https://doi.org/10.3329/pp.v59i1-2.36683
10. Liu C., Zhu E., Zhang Y., Zhang Q., Wei X. Characterization, verification and generation of strategies in games with resource constraints. Automatica. 2022;140:110254. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2022.110254
11. Bekius F., Gomes S.L. A framework to design game theory-based interventions for strategic analysis of real-world problems with stakeholders. European Journal of Operational Research. 2023;309(2):925-938. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.01.046
12. Manuel C. Game Theory. In: Runehov A.L.C., Oviedo L. (eds.) Encyclopedia of Sciences and Religions. Dordrecht: Springer; 2013. p. 919-924. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-8265-8_1258
13. Yevsyeyeva E., Skafa O. Game Theory in Economics Education. Didactics of Mathematics. 2016;13:39-52. Available at: https://www.dbc.wroc.pl/Content/39678/Yevsyeyeva_Game_Theory_In_Economics_Education_2016.pdf (accessed 24.08.2023).
14. Radmacher F.G., Thomas W. A Game Theoretic Approach to the Analysis of Dynamic Networks. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. 2008;200(2):21-37. https://doi.org/10.1016/j.entcs.2008.02.010
15. Zemskova E.S. Analysis of consumer behavior in the digital economy from the perspective of generation theory. The Eurasian Scientific Journal. 2019;11(5):28. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: YTCZBJ
16. Sakhbieva A.I. Features of Consumer Behavior in the Digital Economy. Humanities, Social-Economic and Social Sciences. 2021;(3):238-240. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.23672/u5712-4804-4106-e
17. Reinartz W., Wiegand N., Imschloss M. The impact of digital transformation on the retailing value chain. International Journal of Research in Marketing. 2019;36(3):350-366. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2018.12.002
18. Kolenteev N.Ya., Kobeleva A.S. The choice of optional solutions in uncertain conditions. Special'naja tehnika i tehnologii transporta. 2020;(8):286-293. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: WEUIUI
19. Michaelis V.V. Primenenie nekotoryh kriteriev pri vybore optimal'noj strategii v teorii igr [Application of some criteria in choosing the optimal strategy in game theory]. Information Technology and Mathematical Modeling in the Management of Complex Systems. 2016;(15):89-95. (In Russ., abstract in Eng.) EDN: WNDFND
20. Ibrahim M.A.R., Jaini1 N.I., Khalif K.M.N.K. A comprehensive review of hybrid game theory techniques and multi-criteria decision-making methods. Journal of Physics: Conference Series. 2021;1988:012056. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1988/1/012056
21. Heiets I., Oleshko T., Leshchinsky O. Application of Game Theory to Business Strategy. In: Bobek V., Horvat T. Business and Management Annual. Vol. 2023. IntechOpen; 2023. https://doi.org/10.5772/intechopen.111790
22. Abedian M., Amindoust A., Maddahi R., Jouzdani J. A game theory approach to selecting marketing-mix strategies. Journal of Advances in Management Research. 2022;19(1):139-158. https://doi.org/10.1108/JAMR-10-2020-0264
23. Thielmann I., Böhm R., Ott M., Hilbig B.E. Economic Games: An Introduction and Guide for Research. Collabra: Psychology. 2021;7(1):1-29. https://doi.org/10.1525/collabra.19004
24. van de Schoot R., Depaoli S., King R. et al. Bayesian statistics and modelling. Nature Reviews Methods Primers. 2021;1:1. 26 p. https://doi.org/10.1038/s43586-020-00001-2
25. Mikhaleva M.Yu. Multi-criteria analysis of the optimal investment distribution problem taking into account the variability of events. Fundamental research. 2020;(7):64-77. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.17513/fr.42807
Опубликована
2023-10-15
Как цитировать
VLASOV, Dmitry Anatolevich; SINCHUKOV, Alexander Valerievich. Игровое моделирование взаимодействия производителей беззеркальных фотоаппаратов с использованием продуктов корпорации Palisade. Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 19, n. 3, p. 771-779, oct. 2023. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/980>. Дата доступа: 21 nov. 2024 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.019.202303.771-779.
Раздел
Когнитивно-информационные технологии в цифровой экономике

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)