title: Bayesian equilibrium in Bertrand competition
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Лежнина Елена Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Leznina Elena Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Берестюкова Валерия Михайловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Berestukova Valeria Mihajlovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Седаков Артем Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Sedakov Artem Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:33Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:33Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062284
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32406
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматриваются игры с неполной информацией, которые называются также байесовскими играми.  К существующим участникам игры присоединяется виртуальный игрок «Природа». Каждого из игроков природа наделяет случайной переменной, значения которой называются "типами".  Тип определяет функцию выигрыша участника. Неполнота информации в байесовской игре -незнание по крайней мере одним игроком типа некого другого участника. Изучаем модели дуополии и олигополии Бертрана. 
  Целью данной работы является нахождение такого поведения игроков, которое позволило бы им ориентироваться в такой неполноте информации. Также ставится задача провести анализ полученной модели на чувствительность к параметрам, влияющие на поведение рынка. А также определить концентрацию рынка при помощи индекса Херфиндаля-Хиршмана.
  В качестве решения использовали концепцию байесовского равновесия. Таким способом были получены наборы цен,  которые могут установить игроки, имея данные наборы типов издержек.
  Провели анализ на чувствительность функций цен, спроса и прибыли при изменении параметра рынка b.  Получили, что чем выше параметр b, тем сильнее падает спрос. Спрос и прибыль зависят от того, какую цену устанавливают противники: если стоимость конкурента выше, то спрос и прибыль игрока повышаются, и обратное в противном случае. 
  Также нашли уровень концентрации для каждой модели. Во всех разобранных случаях получили одну и ту же картину - все рынки являются монополистическими.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work considers games with incomplete information, also called Bayesian games. The virtual player «Nature» joins the existing players of the game. For each player, nature assigns a random variable whose values are called "types". Type defines the member’s winning function. Incomplete information in a Bayesian game is the ignorance of at least one player like some other player. We’re studying Bertrand’s duopoly and oligopoly models. 
  The purpose of this work is to find a way for players to navigate such incomplete information. In addition, the aim is to analyze the resulting model for sensitivity to parameters affecting market behaviour. Also to determine the concentration of the market using the Herfindahl-Hirschman index.
  The Bayesian equilibrium concept was used as a solution. In this way, a set of prices was produced that players can set with these sets of cost types. An analysis was made on the sensitivity of price, demand and profit functions when the market parameter is changed b. In all cases there is a regularity - the higher the parameter b, the more demand falls. Demand and profit depend on what price opponents set: if the price of the competitor is higher, the demand and profit of the player increases, and otherwise the reverse increases. We also found a concentration level for each model. In all the cases reviewed, we got the same picture - all markets are monopolistic.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Байесовское равновесие
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: байесовские игры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: игры с неполной информацией
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: индекс концентрации рынка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: индекс Херфиндаля-Хиршмана
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модель Бертрана
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дуополия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: олигополия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Bayesian equilibrium
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Bayesian games
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: incomplete information games
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: market concentration index
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Herfindahl-Hirschman index
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Bertrand model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: duopoly
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: oligopoly
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Bayesian equilibrium in Bertrand competition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Байесовское равновесие в модели Бертрана
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplomnaa_rabota._Berestukova_V.M..pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32406/1/Diplomnaa_rabota._Berestukova_V.M..pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 481,24 kB
resources.filename: reviewSV_Berestukova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32406/2/reviewSV_Berestukova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 440,13 kB