• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Кому что достанется?

Основное направление работы Международной лаборатории теории игр и принятия решений — изучение экономических механизмов, то есть правил по которым происходит взаимодействие участников рынка. Большей частью эти исследования теоретические и фундаментальные, однако есть и несколько практических задач. Именно о таких исследованиях и рассказал заведующий лабораторией Александр Нестеров.

Александр Нестеров,
заведующий Международной лабораторией теории игр и принятия решений

Одна из самых интересных сегодня практических задач — задача распределения объектов без использования денег. Большинство таких задач возникает в сфере образования: зачисление первоклассников в школы и абитуриентов в ВУЗы. Другие примеры включают задачи распределения социального жилья, донорских органов. В каждой из этих задач есть спрос и предложение, а значит есть рынок. Обычно рынки регулируются ценами, но в силу этических и других причин этот привычный ценовой механизм недоступен! Поэтому на каждом таком рынке приходится конструировать механизм с нуля, и, в зависимости от желаемых свойств этого механизма, решения могут быть очень оригинальными.

Вообще в последнее время был совершен прорыв в исследованиях централизованных механизмов распределения в образовании и распределении органов, который был отмечен Нобелевской премией по экономике 2012 года. Были разработаны новые механизмы распределения, которые позволяют обществу избежать проблем очередей, задержек в зачислении, неоптимальности (когда существует другое распределение, которое всем нравится больше) и возможного манипулирования со стороны участников. Многие страны, например, США, Китай, Бразилия и Великобритания, уже внедрили эффективные механизмы в различных модификациях и получают выигрыш от совершенствования системы образования. К сожалению, Россия пока заметно отстает в этой области. Практическая цель нашей лаборатории — изучить действующие в России механизмы и предложить возможные усовершенствования, что приведет к большей удовлетворенности общества от предоставляемых образовательных услуг и, возможно, позволит талантам найти лучшее место для своего развития.

Другое практическое направление, которое мы только начинаем исследовать — это механизмы распределения с использованием денег. Наш первый проект нацелен на решение важной практической задачи: мы пытаемся оценить эффективность и манипулируемость аукционов и других конкурсных процедур на примере системы госзакупок РФ.

Сектор госзакупок играет ключевую роль в экономике. В 2017 году общий объём госзакупок России превысил 36.5 триллионов рублей, что составляет около трети ВВП.

Большинство заказов распределяется по результатам аукционов с закрытыми ставками, эти аукционы называются запросы котировок. В теории, аукционы представляют собой эффективный и прозрачный способ выявления победителя, но на практике подобные конкурсы зачастую подвержены сговору участников и коррупции. Можно утверждать, что эта проблема в той или иной мере стоит во многих странах, в том числе и в России.

Система госзакупок России идеально подходит для исследований. Она предоставляет подробные и открытые данные для анализа, в том числе ряд параметров, которые на первый взгляд кажутся несущественными. Например, время подачи ставки. Казалось бы, какая разница, когда участник подал ставку: в начале аукциона или ближе к его концу? Но предварительные результаты говорят, что это очень важный признак, по которому можно идентифицировать подозрительные аукционы.

Получается, что параметры, которые в справедливом мире не должны предсказывать победителя, делают это. Помимо времени подачи ставки, мы нашли еще несколько параметров, позволяющих обнаружить нечестную игру. Это, например, порядковый номер ставки (последняя это ставка или нет?), разница между ставкой-победителем и следующим за ней предложением, факт встречи участника закупки и аукциониста ранее и другие.

Уникальность разработанного нами алгоритма в том, что благодаря машинному обучению, он анализирует все аукционы автоматически и в общей совокупности, без привлечения специалистов для “ручного” изучения отдельных подозрительных закупок. Теоретически, этот алгоритм уже сейчас может быть внедрен в систему контроля и регулирования рынка госзакупок. Дальше мы собираемся изучить другие конкурсные процедуры в России (например, электронные торги) и перенести разработанный подход на новые задачи — определение победителей в спортивных состязаниях и выборах.