Моделирование инвестиционного процесса на основе теории игр
Автор: Васильченко Артм Алексеевич, Габрин Константин Эдуардович, Бородин Сергей Игоревич
Рубрика: Управление инвестициями и инновационной деятельностью
Статья в выпуске: 3 т.10, 2016 года.
Бесплатный доступ
В статье приводится описание метода моделирования взаимодействия участников инвестиционного процесса на основе теории игр. Описаны интересы основных участников инвестиционного процесса: инвестора и региона. Рассмотрены примеры льготного налогообложения и субсидирования, на основе которых доказана возможность формализации и моделирования данного взаимодействия как биматричной игры. Приведено описание синтезированного авторами эксперимента в виде игры «инвестор-регион» и построена платёжная матрица. Осуществлён поиск равновесия и получено экспериментальное подтверждение гипотезы о наличии нескольких равновесий в данной игре. Предложен способ построения модели формализации принятия инвестиционных решений.
Инвестиции, имитационное моделирование, равновесие нэша, биматричная игра, смешанные стратегии, чистые стратегии
Короткий адрес: https://sciup.org/147156281
IDR: 147156281 | DOI: 10.14529/em160308
Текст научной статьи Моделирование инвестиционного процесса на основе теории игр
Сегодняшний этап развития как мировой, так и российской экономики характеризуется сложным сочетанием факторов неопределенности, существенно осложняющих инвестиционную деятельность на всех экономических уровнях. Число, активность и вариативность дестабилизирующих факторов в период кризиса (или в условиях экономических санкций) очень сильно возрастает. Существует большое число методических подходов, отражающих особенности управления инвестиционной деятельностью в кризисных ситуациях. В основе современных взглядов на управление инвестиционной деятельностью лежит кейнсианская концепция, описывающая экономическую активность на макроуровне параметрами инвестиций, потребления, импорта, экспорта и государственных расходов. Концепция Д. Кейнса была развита целым рядом исследователей [5, с. 4].
Анализ существующих методов моделирования инвестиционных процессов позволяет сделать вывод, что часто основным инструментом анализа управления при принятии решения об инвестировании является теория игр Дж. Фон Неймана и О. Моргенштерна [12]. Другим распространенным инструментом является описание процесса минимизации риска портфельного инвестирования У. Шарпа и Дж. Литнера. В качестве инструмента оптимизации инвестиционной деятельности по соотношению доходности и риска чаще всего используют портфельные теории Г. Марковица. Для оптимизации инвестиционной деятельности часто используется аппарат теории массового обслуживания [5, с. 4].
Многие из перечисленных выше методов легли в основу рекомендаций по оценке эффективности инвестиционных проектов, разработанных ЮНИДО [9], а также отечественных разработок [6].
Однако при несомненной значимости вышеописанных инструментов основная проблема моделирования инвестиционной деятельности состо- ит в том, что инвестиционный процесс в них рассматривается весьма неполно: как правило, только с позиции инвестора, и, по большей части, исключительно на основе финансовых показателей. Не учитывается множество важнейших факторов инвестиционного проекта: влияние на развитие территории (региона), в пределах которого осуществляется инвестиционная деятельность, социальная значимость проекта, влияние на экологию и др. В особенности, если речь идёт об инвестиционных проектах с иностранным участием, когда возникает ряд дополнительных проблем и противоречий [14]. Кроме того, глубокий анализ указанных подходов показывает, что при решении задач инвестирования с применением теории игр в чистых стратегиях на основе критериев Вальда, Сэвиджа, Лапласа, Гурвица и Парето сложно отразить специфику инвестиционного взаимодействия всех акторов, поскольку эти инструменты предназначены для выбора одного из направлений экономического развития, при исключении остальных [5, с. 13].
Тем не менее, существующие методы моделирования инвестиционных процессов и оценки эффективности инвестиций рассматривают проекты с фиксированными финансовыми и материальными потоками и составом участников. При этом не полностью раскрываются и должным образом не описываются процессы взаимодействия всех участников инвестиционного процесса – инвестора, государства, компании-реципиента, застройщика, подрядчиков, пользователей объектов капитальных вложений, населения, посредников инвестиционной деятельности (ПИИ-агентств, консалтинговых компаний и др.), которые, согласно концепции авторов, как правило, основаны на «конфликте интересов», когда каждый из участников стремится достичь своей цели. А также не позволяют производить качественную оценку инвестиционных проектов, с точки зрения остальных участников (кроме инвестора) инвестиционного про- цесса для принятия решений. Например, региональным властям бывает сложно оценить инвестиционные проекты своего региона для последующего отбора и продвижения на международном уровне, либо сравнить вариант поддержки какого-либо инвестиционного проекта с альтернативными вариантами достижения поставленных целей.
Кроме того, сегодня возникает ряд новых проблем:
-
1. Из-за роста числа «нестандартных» высокотехнологических проектов бывает невозможно определить стартовые позиции сторон и их реальные возможности и интересы.
-
2. Из-за асимметрии информации и сложности прогнозирования поведения заинтересованных сторон при изменении различных условий велика вероятность неэффективной аллокации ресурсов.
-
3. Склонность участников инвестиционного процесса скрывать «реальную цену», которую они готовы заплатить за данное взаимодействии, также ведёт к несправедливой и неэффективной аллокации ресурсов и высоким издержкам достижения соглашений.
-
4. В условиях санкций и острого дефицита финансовых ресурсов возрастает цена отдельного взятого решения относительно выбора направления для приложения усилий и средств в поиске и привлечении инвесторов.
По мнению авторов, для моделирования инвестиционных процессов должен быть разработан существенно иной подход к моделированию:
-
1) в качестве базового инструмента управления инвестиционной деятельностью необходимо рассматривать теорию игр;
-
2) для выявления конфликта интересов и принятия оптимальных решений видится необходимым построение биматричных моделей (антагонистических игр) взаимодействия рациональных участников, а не только «игр с природой»;
Инструментарий теории игр обладает рядом преимуществ перед другими методами моделирования, так как даёт возможность оптимизировать поведение людей с несовпадающими интересами [13] и составлять математические модели принятия оптимальных решений в условиях конфликтов [3].
Инвестиционный процесс, по нашему мнению, как раз и представляет собой «конфликтную модель», когда интересы рациональных участников процесса не совпадают. Опишем эту «конфликтную модель» на примере двух основных участников инвестиционного процесса: инвестора и региона. Для инвестора критически важным является не только абсолютный объем получаемой прибыли, но также промежуток времени, в котором будет получена прибыль (и её распределение во времени), всегда предпочитая приблизить время её получения. Это связано с естественным стремлением максимизировать прямой экономический эффект, учитывающий необходимость дисконтировать отстающие по времени финансовые потоки. Здесь одновременно действуют два фактора, имеющих различную природу. Во-первых, способность любого экономического ресурса создавать новую стоимость с течением времени, а во-вторых, негативное восприятие инвестором риска неблагоприятных событий, который также увеличивается пропорционально задержке в достижении ожидаемых экономических результатов [1]. С другой стороны - государственные и региональные органы власти (реципиенты инвестиций). Они не являются обыкновенными участниками инвестиционного проекта. Для них получение прибыли не цель, а только средство, составная часть более существенной задачи - эффективного управления общественными ресурсами на благо всех граждан и выполнение своих социальных обязательств. Поэтому регион не должен стремиться максимизировать свой прямой финансовый эффект (совокупную бюджетную эффективность), который к тому же рассчитывается с учетом дисконтирования, т. е. со стремлением приблизить срок получения эффекта. Им необходимо комплексно оценивать результаты проекта для общества в целом, т. е. не только прямой бюджетный (фискальный), но достигаемый совокупный экономический эффект, в том числе - экологические, социальные, политические и другие последствия реализации проекта. Группа показателей интегральной экономической эффективности позволяет оценивать общий экономический эффект реализации проекта для экономики страны и должна поэтому стать для региона такой же основой принятия решений, как показатели финансовой эффективности для частного инвестора. Показатели совокупной (интегральной) экономической эффективности позволяют учитывать ряд косвенных финансовых потоков и экономических эффектов, порождаемых реализацией инвестиционного проекта [1].
У каждого из участников этого процесса есть определённый набор стратегий и инструментов, который они могут использовать. Государство, например, может воздействовать на решение инвестора путём предоставления налоговых льгот, субсидий, государственных гарантий и т. д. Инвестор, в свою очередь, может менять объёмы инвестиций, «привозить» с собой технологии и бизнес-модели (рост производительности труда), создавать дополнительные рабочие места и т. д. И каждый из этих двух участников стремится достичь своих целей. При этом действия одного участника будут влиять на поведение и «выигрыш» другого, так как их взаимодействие является стратегическим. Например, регион не станет предоставлять налоговые льготы инвестору (т. е. определит для себя стратегию «не предоставлять налоговые льготы» из своего множества стратегий) с целью получить больше прибыли в бюджет, а у инвестора в этом случае сократится прибыль и увеличится срок окупаемости, и он отдалится от своей цели получить прибыль в максимально короткий срок – его платёж уменьшится. Либо он вообще будет вынужден отказаться от инвестирования.
Описанные выше ситуация полностью соответствует «конфликту» с точки зрения теории игр. Игра здесь – набор из трех элементов I, S, u, где I = (1, …, n) – это совокупность множества игроков, S = S1, . . ., Sn – множество стратегий i-того игрока, а ui – это выигрыш игрока, который будет зависеть не только от выбранной стратегии, но и от стратегий, выбранных другим игроком или игроками [7, с. 23]. Это означает, что на первом этапе данного исследования мы можем свести данный «конфликт» к так называемой биматричной игре (конечная бескоалиционная игра между двумя игроками) [8, с. 37]. Для определения числа возможных стратегий и платежей игроков была разработана имитационная игра «регион-инвестор» и сформирована специальная фокус-группа для проведения эксперимента.
Прежде всего, авторы выдвинули гипотезу о том, что в данной игре у каждого участника будет по две чистых стратегии. Также была выдвинута гипотеза о том, что в данном «конфликте» будет равновесие как в чистых, так и в смешанных стратегиях.
Все участники исследования были разделены на две группы («регионы» и «инвесторы») и получили описание своих ролей (на основе концепций Д. Даннинга и П. Фишера [10, 11], а также исследований Вдовина И.А. [2]), всю необходимую информацию о контексте эксперимента и чёткий алгоритм действий.
Описание роли «инвестора» представлено в табл. 1.
В данной игре, для её упрощения, мы взяли только один из инструментов влияния на решение «региона», в дальнейшем в модель можно добавлять и другие инструменты. Описание роли «региона» представлено в табл. 2.
В данной игре «регион» мог влиять на инвестора за счёт предоставления налоговых льгот и субсидий, размеры которых мы объединили в один общий ресурс «субсидии» для упрощения модели.
Для игры и построения имитационной модели были отобраны 14 реально существующих инвестиционных проектов Челябинской области, которые Министерство экономического развития презентует инвесторам на специализированном портале [4]. Игрокам предстояло оценить эти проекты и решить – интересен он с точки зрения выполнения роли или нет. Если «да», то на каких условиях.
Участники эксперимента были разбиты на пары «инвестор-регион» и далее в случайном порядке получали инвестиционные проекты для работы по следующему алгоритму:
-
1) изучить инвестиционный проект;
-
2) определить для себя стратегию поведения;
-
3) торг (реализация выбранной стратегии);
-
4) сделка – отказ от сделки;
-
5) фиксирование результатов и подсчёт оставшихся ресурсов;
-
6) переход к следующему проекту.
Важно отметить, что в первом туре участники не владели информацией о количестве инвестпроектов и точных ограничениях своего соперника. А в двух последующих играх у них уже была эта информация.
Оценка эффективности игроков (для сравнения игроков между собой, для определения «победителя» в каждой конкретной игре, для сравнения применяемых стратегий игроков, для сравнения пар игроков) была проведена на основе ряда абсолютных и относительных показателей. Далее был проведён анализ результатов – определение самых эффективных «регионов» и «инвесторов» и определение самых успешных стратегий.
Анализ результатов проведённого эксперимента показал следующее:
-
1. В данной игре у игроков сформировалось две чистых стратегии «уступать» и «не уступать» («настаивать» – «диктовать свои условия»). Именно к выбору между этими двумя стратегиями свелась вся игра.
-
2. В большинстве случаев игроки, которые выбирали для себя только одну стратегию и применяли ее во всех раундах игры, оказались менее успешными, чем те, которые смешивали свои стратегии с учётом поведения своего соперника и отталкиваясь от условий конкретного инвестпроекта.
-
3. Результативные игроки присутствовали как в группе «инвесторы», так и в группе «регионы».
-
4. Во многих случаях, при использовании смешанных стратегий, своих целей удавалось достичь каждому из игроков. Пары, где оба игрока смешивали свои стратегии оказались эффективнее других.
-
5. Первая игра – игра с неполной информацией [8, с. 5] оказалась менее результативной для всех игроков, чем последующие игры с полной информацией.
Видится необходимым проанализировать эмпирические выводы с помощью теоретических моделей. Согласно теореме Нэша любая выпуклая игра имеет хотя бы одну ситуацию равновесия. Равновесием, в данном случае, будет совокупность стратегий, выбранных игроками, при которой ни один из них не может увеличить свой выигрыш, изменив свою стратегию поведения в одностороннем порядке, когда другие не меняют свои решения [8, с. 11].
Для исследования практических данных с помощью теоремы Д. Нэша необходимо построить матрицу платежей биматричной игры «регион-инвестор». Сведём полученные в ходе игры дан-
Таблица 1
Описание роли «Инвестор»
Цель |
Инвестор стремится к получению максимальной прибыли за наименьший промежуток времени |
Интересы |
Доступ к недорогим ресурсам; рынок сбыта; низкая налоговая нагрузка; субсидии и господдержка |
Задача |
Эффективно использовать свой капитал – распределить его по проектам с целью получения максимальной прибыли в кратчайшие сроки (средний срок окупаемости всех проектов не больше 5 лет) |
Ограничения |
Финансовые ресурсы составляют 4500 млн рублей; существует возможность создания 500 дополнительных рабочих мест |
Описание роли «Регион»
Таблица 2
Игра изначально является динамической (и её можно было бы представить в развёрнутой форме), однако асимметрия информации превращает её в одновременную, так как ни один из игроков не знает, какую стратегию на самом деле выбрал второй игрок. Мы видим, что в данной игре есть два равновесия по Нэшу. Это профили («Настаивать»; «Уступать») и («Уступать»; «Настаивать»). Однако из-за того, что игра является повторяющейся (мы имеем дело с 14 инвестпроектами), имеет смысл искать равновесие в смешанных стратегиях. Найдём ожидаемые выигрыши для игрока «регион». Предположим, что «инвестор» будет выбирать стратегию «настаивать» с вероятность a. Тогда стратегию «уступать» он будет выбирать с вероятностью 1-a. Для «региона» ожидаемый выигрыш от стратегии «настаивать» можно посчитать следующим образом: 0*a+3*(1-а) = 3-3a. Ожидаемый выигрыш от стратегии «уступать»: 1*a+2*(1-a) = 2-a. Чтобы найти a, необходимо решить уравнение: 3-3a = 2-a. Тогда a=0,5. Найдём ожидаемые выигрыши игрока «инвестор» аналогичным способом. Далее определим ожидаемые выигрыши игроков. Выигрыш «региона»: 3-3*0,5=1,5; ожидаемый выигрыш «инвестора»: 3-3*0,5 = 1,5.
Основываясь только на том, что точки равновесия нами определены, участники инвестиционного процесса уже могут выбирать свои стратегии с учётом выявленного антагонистического характера их взаимодействия, а также смещать данное равновесие в нужную им сторону в зависимости от конкретной ситуации и наличия дополнительных рычагов воздействия.
Однако полученные результаты позволяют сделать дальнейшие выводы.
-
1. Инвестиционный процесс оказывается выгоден каждому из участников с точки зрения достижения своих целей и при выборе соответствующих стратегий, т. е. как «регион», так и «инве-
- Таблица 3
-
2. Ситуация, при которой оба участника процесса информированы о потенциале и возможностях друг друга, приносит больше пользы каждому из них, поэтому, в дальнейшем видится необходимым включить в модель ещё одного актора – посредника (к задачам которого относится в том числе обеспечение полноты информации для принятия решений). Несмотря на то, что фигура посредника (ПИИ-агентства) присутствует во многих практических ситуациях, её характеристики и функции по-прежнему теоретически не обоснованы, что существенно затрудняет поиск более эффективных методов межинституционального взаимодействия.
Платёжная матрица игры «регион-инвестор»
На основании выявленного антагонистического характера взаимодействия участников инвестиционного процесса и полученных выводов представляется целесообразным построение окончательной имитационной модели с участием этого посредника, который позволит перевести игру в разряд динамических. А с включением игрока «Природа» появляется возможность построить динамическую модель с несовершенной информацией (байесовскую игру), которая ляжет в основу инструментария принятия инвестиционных решений, когда в зависимости от конкретной ситуации и инвестиционного проекта будут заданы платежи в вершинах игры и осуществлён поиск оптимального решения методом обратной индукции.
Список литературы Моделирование инвестиционного процесса на основе теории игр
- Атнашев, M.M. К вопросу о рациональном взаимодействии государства и других участников инвестиционного процесса в нефтегазовом комплексе/M.M. Атнашев, А.А. Конопляник//Нефтяное хозяйство. -2001. -№5, 6.
- Вдовин, И.А. Механизм правового регулирования инвестиционной деятельности (Исторический и теоретико-правовой анализ): диссертация доктора юридических наук/И.А. Вдовин. -СПб., 2002. -388 с.
- Воробьёв, Н.Н. Современное состояние теории игр/Н.Н. Воробьёв//УМН, 25, № 2, 1970. -C. 81-140.
- Инвестиционный портал Челябинской области. -http://oblinvest74.ru/ru/investproekty/invest-proekty_katalog/
- Ляндау, Ю.В. Моделирование инвестиционной деятельности многофункциональных экономических комплексов: автореферат диссертации кандидата экономических наук/Ю.В. Ляндау. -М., 2009. -24 с.
- Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. Официальное издание. -М., 2000.
- Печерский, С.Л. Теория игр для экономистов. Вводный курс, учебное пособие/С.Л. Печерский, А.А. Беляева. -СПб: Изд-во Европ. ун-та в С. Петербурге, 2001. -342 с.
- Писарук, Н.Н. Введение в теорию игр/Н.Н. Писарук. -Минск: БГУ, 2011. -217 с.
- Рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов, ЮНИДО -Организация Объединенных Наций по промышленному развитию, пер с англ. -М.: Экономика, 1992.
- Фишер, П. Прямые иностранные инвестиции для России: Стратегия возрождения промышленности/П. Фишер. -М.: Финансы и статистика, 1999.
- Dunning, J.H. Multinational Enterprises and the Global Economy/J.H. Dunning. -Wokingham: Addison Wesley, 1993.
- John von Neumann and Oskar Morgenstern: Theory of Games and Economic Behavior, Princeton University Press, 1944.
- Owen G. Game Theory, Bingley: Emerald Group Publishing Limited, 2013. -500 p.
- Vasilchenko A.A. Cross-cultural Aspects of Foreign Direct Investment Attraction/A.A. Vasilchenko, Ju.A. Ryzhanushkina, K.E. Gabrin//Science and Technologies. -2015. -№ 2. -Р. 52-66.