К статистическому моделированию случайного распределения средств при различных условиях

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. В работе моделируется ряд реальных финансово-экономических процессов в их предельной форме полной бесконтрольности (случайности) при определенной степени идеализации (предположение о равенстве начальных капиталов, линейный по независимым факторам характер взаимодействий, произвольный выбор рабочих коэффициентов и т. д.). Цель заключается в исследовании случайного распределения средств в статистическом ансамбле участников, включающего дотационный и донорский режимы, когда увеличивается или уменьшается суммарный капитал (условия режима задаются двумя параметрами независимого изменения капитала). Результаты. Проведены расчеты динамики относительного распределения капитала по пяти группам относительного благосостояния. Модели с коммерческим условием подразумевают передачу при случайной встрече двух участников (при внутреннем взаимодействии) определенной части капитала от меньшего к большему, а с уравнительным условием, наоборот, от большего к меньшему. Обнаружено, что во всех режимах сначала в системе возможен кратковременный рост группы с большими капиталами, который затем (за исключением уравнительных условий) сменяется доминированием группы с самым малым капиталом. Получено, что 1) при отсутствии перемешиваний происходит очень плавный переход к доминированию группы самых бедных, медленнее – в донорском режиме, быстрее – в дотационном, 2) в коммерческих условиях в обоих режимах при перемешивании после взаимодействия с внешней средой всего коллектива или его частей происходит плавный переход к доминированию группы самых бедных; 3) в уравнительных условиях происходит резкий переход к доминированию средней группы. Если внутренние взаимодействия происходят с членами группы, которые еще не взаимодействовали с внешней средой, то как в коммерческих, так и в уравнительных (несколько сильнее) условиях происходит плавный переход к доминированию группы самых бедных, медленнее – в донорском режиме, быстрее – в дотационном. Выводы. Результаты данной работы на уровне начального приближения могут быть применены для интерпретации некоторых экономических элементов отечественной истории.

Об авторах

В. Н. Ассаул

Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

Email: vicvic21@yandex.ru
SPIN-код: 31093
кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры прикладной математики 190000, г. Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 67, лит. А

А. В. Головин

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: golovin50@mail.ru
SPIN-код: 41628
Scopus Author ID: 56962741400
ResearcherId: M-6118-2013
кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник, физический факультет 198504, г. Санкт-Петербург, ул. Ульяновская, д. 1

И. Е. Погодин

Военно-морской политехнический институт Военного учебно-научного центра Военно-морского флота «Военно-морская академия имени Адмирала Флота Советского Союза Н. Г. Кузнецова»

Email: iepogodin@mail.ru
SPIN-код: 20075
доктор физико-математических наук, профессор, профессор кафедры математики 198510, г. Санкт-Петербург, г. Петродворец, ул. Разводная, д. 15

Список литературы

  1. Войнов И. В., Пудовкин С. Г., Телегин А. И. Моделирование экономических систем и процессов. Опыт моделирования ARIS-моделей. Челябинск: ЮУрГУ, 2002. 392 с. EDN SEBZXN
  2. Звягин Л. С. Практические приемы моделирования экономических систем // Проблемы современной экономики: материалы IV Междунар. науч. конф. Челябинск: Два комсомольца, 2015. С. 14–19. URL: https://clck.ru/3MZtEJ (дата обращения: 19.12.2024).
  3. Власов М. П., Шимко П. Д. Моделирование экономических процессов. Ростов н/Д: Феникс, 2005. 410 с. EDN VQMEWT
  4. Peters O., Gell-Mann M. Evaluating gambles using dynamics // Chaos. 2016. Vol. 26. Article 231003. doi: 10.1063/1.4940236
  5. Berman Y., Peters O., Adamou A. An empirical test of the ergodic hypothesis: Wealth distributions in the United States // SSRN. 13 Jun 2016. 40 p. doi: 10.2139/ssrn.2794830
  6. Peters O., Adamou A. The sum of log-normal variates in geometric Brownian motion // arXiv. 2018. 14 p. doi: 10.48550/arXiv.1802.02939
  7. Peters O., Adamou A. The time interpretation of expected utility theory // arXiv. 2018. 8 p. doi: 10.48550/arXiv.1801.03680
  8. Peters O. The ergodicity problem in economics // Nature Physics. 2019. Vol. 15. P. 1216–1221. doi: 10.1038/s41567-019-0732-0
  9. Meder D., Rabe F., Morville T., Madsen K. H., Koudahl M. T., Dolan R. J., Siebner H. R., Hulme O. J. Ergodicity-breaking reveals time optimal decision making in humans // arXiv. 2019. 43 p. doi: 10.48550/arXiv.1906.04652
  10. Bouchaut J. P., Mezard M. Wealth condensation in a simple model of economy // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2000. Vol. 282. P. 536–545. doi: 10.1016/S0378-4371(00)00205-3. EDN AFRCWN
  11. Frederic S., Loewenstein G., O’Donoghue T. Time discounting and time preference: A critical review // Journal of Economic Literature. 2002. Vol. 40, no. 2. P. 351–401. doi: 10.1257/jel.40.2.351. EDN EFMEPR
  12. Adamou A., Berman Y., Mavroyiannis D., Peters O. Microfoundations of discounting // arXiv. 2020. 28 p. doi: 10.48550/arXiv.1910.02137
  13. Adamou A., Peters O. Dynamics of inequality // Significance. 2016. Vol. 13, iss. 3. P. 32–35. doi: 10.1111/j.1740-9713.2016.00918.x
  14. Эксперимент: возникает ли финансовое неравенство при случайной раздаче денег // Хабр. Блог компании ITI Capital. Визуализация данных. 11.07.2017. URL: https://clck.ru/3MZtjE (дата обращения: 28.11.2024).
  15. Marsili M., Maslov S., Zhang Y. G. Dynamical optimization theory of a diversified portfolio // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 1998. Vol. 253, iss. 1-4. P. 403–418. doi: 10.1016/S0378-4371(98)00075-2. EDN ORMMMX
  16. Peters O., Adamou A. Leverage efficiency // arXiv. 2011. 24 p. doi: 10.48550/arXiv.1101.4548
  17. Delvin K. The unfinished game: Pascal, Fermat, and the Seventeenth-Century Letter that Made the World Modern. Basic Books, 2010. 208 p.
  18. Montmort R. P. Essay d’analyse sur les jeux de hazard. American Mathematical Society, 2006. 414 p.
  19. Theil H. Economics and information. North-Holland Publ., 1967. 488 p.
  20. Кирьянов Д. В. Mathcad-15/Mathcad Prime 1.0. СПб.: БХВ-Петербург, 2012. 432 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».