Анализ сетей
Студенты бакалаврской программы "Экономика" Максим Бахтин и Юлия Скоблова выступили с докладами на VIII международной научно-практической конференции «Государство и бизнес. Современные проблемы экономики», проходившей на базе Северо-Западного института управления Российской академии народного хозяйства при Президенте РФ.
Участники конференции обсуждали социально-экономические проблемы на федеральном и региональном уровне, искали пути и возможности для практического применения ресурсов и потенциала научно-исследовательских разработок в сфере взаимодействия бизнеса и государства, развития взаимодействия образовательных, научно-исследовательских организаций, государственных структур и бизнеса.
Написанные студентами совместно с их руководителями ординарным профессором В. Д. Матвеенко и доцентом А. В. Королевым научные статьи вошли в научный сборник, который вышел из печати и скоро станет доступен во всероссийской электронной библиотеке elibrary.ru.
Владимир Матвеенко, ординарный профессор:
Область знаний, которой мы занимаемся - анализ сетей, экономика сетей и игры на сетях - очень бурно развивается в мире. В "команде", которая работает вместе со мной и доцентом Алексеем Королевым, уже три студента бакалавриата и магистрантка, и мы рассчитывает, что появятся и еще желающие с нами работать. Юлия и Максим проявили очень хорошую подготовку и способности к исследовательской работе, и не удивительно, что выполняя курсовые работы, они получили результаты, интересные для весьма авторитетной российской конференции. Я надеюсь, что в очень скором будущем эти студенты присоединяется и к нашим международным публикациям.
Скоблова Юлия, 2 курс:
Сам метод сетевого анализа появился сравнительно недавно, но уже широко применяется в социологических и экономических исследованиях, так как хорошо описывает взаимосвязи и взаимозависимости, происходящие в реальном мире в связи с глобализацией, развитием технологий (особенно коммуникационных) и т.д. Пока что модель носит более теоретический характер, но в дальнейшем планируется попробовать проверить её на реальных данных, т.к. подобные ситуации, где сначала нужно инвестировать во что-либо, а потом получать выгоду встречаются достаточно часто. Этой темой я занимаюсь в рамках курсовой работы. Помимо того, на одном из предметов, я исследую как различные факторы: расстояние до метро, район, тип дома, количество комнат, тип сделки и т.п. влияют на цены кв. м. вторичного жилья в СПб. Строю гедонистическую регрессию. Тема тоже достаточно интересная, особенно тем, что базируется на реальных данных и может быть полезна на практике.
Построение сетевой экономической модели с экстерналиями (внешними эффектами) знаний и исследование равновесия. Каждый агент (игрок) имеет начальный запас (богатство), которое он может полностью истратить в первом периоде, либо вложить в получение знаний, которые приносят (или лучше сказать - увеличивают) благо во втором периоде. Агенты могут быть пассивными – ничего не вкладывать, активными – вкладывать часть богатства и гиперактивными – вкладывать все. Так же они могут взаимодействовать между собой – образовывать связи и формировать сети. В целом, идея заключается в определении коэффициента отдачи от вложений (в статье – продуктивность) при которой агенты, сохраняя свой тип, смогут взаимодействовать с другими, а также рассмотреть какие именно сети будут формироваться при разных показателях продуктивности. Так, например, в статье показано, что при очень низкой отдаче от вложений агентам выгодно оставаться пассивными, а при максимальных значениях они могут находиться в одиночку. Для упрощения анализа, рассматривались несложные, но достаточно распространенные виды сетей: полные, цепи из 2 и 3 агентов и звезды.
Максим Бахтин, 3 курс:
Изначально Владимир Дмитриевич занимался исследованием на тему равновесий в играх на сетях вдвоем с Алексеем Васильевичем Королевым, но потом они стали приглашать студентов к участию в этой работе, и я присоединился в этом году. Основная идея модели состоит в том, что существуют несколько агентов, и они некоторым образом связаны между собой – образуют сеть. При этом предполагается, что выигрыш агента зависит от его действий и той среды, в которой он находится – она формируется за счет, как его собственных действий, так и действий его соседей по сети, то есть существуют экстерналии. Примеров может быть много: например, члены политической партии вкладывают свои усилия в ее продвижение и в то же время выигрывают от того, что их однопартийцы тоже продвигают эту партию; или участники сообществ в социальных сетях наполняют их разным контентом и дополнительно выигрывают от таких же действий других членов группы.
Важным отличием этой работы от других является то, что рассматривается необычная концепция равновесия. Мы предполагаем, что агент воспринимает среду, в которой он находится, как заданную и не осознает, что его решение повлияет на нее. В качестве примера можно привести такую ситуацию: курильщику, решающему, бросить ли ему вредную привычку, сложно представить жизнь без курения, а человеку некурящему, который думает начать курить, наоборот, сложно представить жизнь с сигаретой в руках. Из-за этого при принятии решения они будут исходить из той среды, которая уже сложилась вокруг них, и даже при одинаковых предпочтениях они могут принять различное решение. В своей же работе я продолжаю исследование на эту тему и, в том числе, сравниваю описанную концепцию равновесия со стандартным определением равновесия по Нэшу, когда агент полностью осознает влияние своего решения. О результатах, которые у нас получаются, я рассказывал в нашем студенческом научном клубе и на конференции в РАНХиГС.
На мой взгляд, участие в таких мероприятиях очень ценно: они позволяют набраться опыта в выступлениях, получить отзыв о своей работе, замечания и советы, которые помогают улучшить исследование, познакомиться и пообщаться с научными и общественными деятелями.