Диагностическая система выявления ценовой кооперации на розничных рынках
Отзывы
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)


Всего просмотров
1860


Скачивания
67
УДК
33 Экономика. Народное хозяйство. Экономические науки
Дата выпуска
04.09.2020
Год выпуска
2020
DOI
10.31857/S042473880010533-5
Диагностическая система выявления ценовой кооперации на розничных рынках
Аннотация

Статья посвящена описанию разработанной диагностической системы обнаружения признаков ценовой кооперации на розничных рынках. Приводятся методы и алгоритмы последовательного выявления силы рыночной власти, а также признаков факта злоупотребления данной властью. Выделяется пять компонент диагностической системы: доминирование, концентрация по признаку рыночной доли, концентрация по признаку рыночной цены, общая кооперация и эпизодическая (либо сезонная) кооперация. В качестве базовой концепции выявления кооперации был выбран инструментарий предполагаемых вариаций, в котором участвует, по нашему мнению, сравнительно небольшое число априорных предположений о характере взаимодействия агентов на рынке, что имеет важность для эмпирических исследований. Приводятся математические модели для расчета уровня кооперации, позволяющие анализировать степень использования рыночной власти в статическом и динамическом аспектах. Предлагаемая диагностическая система может применяться государственными, антимонопольными и регулирующими органами для мониторинга уровня конкуренции и выявлению признаков появления фактов ценовой кооперации. Приведенные методы могут помочь агентам рынка анализировать свою ценовую политику, доказывать факт добросовестного конкурентного поведения и своевременно корректировать ценообразование.

Об авторах
Филькин Михаил Евгеньевич
Старший научный сотрудник
Центральный экономико-математический институт РАН
Библиография

1. Бердж У. (1947). Международные картели. Пер. с англ. М.: Гос. изд-во иностранной литературы.

2. Филькин М.Е. (2010). Эмпирический анализ конкуренции на розничном рынке бензина // Экономическая наука современной России. № 3 (50). С. 78–92.

3. Филькин М.Е. (2017). Метод скрытых марковских цепей для оценки уровня конкурентности // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. № 8 (часть 4). С. 127–132.

4. Baltensperger T., Fuchslin R., Krutli P., Lygeros J. (2016). Multiplicity of equilibria in conjectural variations models of natural gas markets. European Journal of Operational Research, 252 (2), 646–656.

5. Baum L.E., Petrie T. (1966). Statistical inference for probabilistic functions of finite state Markov chains. The Annals of Mathematical Statistics, 37 (6), 1554–1563.

6. Chang W., Sugeta H. (2004) Conjectural variations, market power, and optimal trade policy in a vertically related industry. Review of International Economics, 12, 12–26.

7. Diaz C.A., Villar J., Campos A., Reneses J. (2010). Electricity market equilibrium based on conjectural variations. Electric Power Systems Research, 80, 12, December, 1572–1579.

8. Harrington J.E. (2005). Detecting cartels. Working Paper, No. 526. The Johns Hopkins University, Department of Economics, Baltimore, MD. Ch. 1.

9. Julien L.A. (2010). From imperfect to perfect competition: A parametric approach through conjectural variations. The Manchester School, 78, 6, 660–677.

10. Rotemberg J.J., Saloner G. (1986). A supergame-theoretic model of price wars during booms. American Economic Review, 76, 390–407.

11. Slade M.E. (1986). Conjectures, firm characteristics and market structure. International Journal of Industrial Organization, 4, 347–369.

12. Viterbi A.J. (1967). Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm. IEEE Transactions on Information Theory, 13 (2), 260–269.

13. Yao D., DeSanti S. (1993). Game Theory and the Legal Analysis of Tacit Collusion. Antitrust Bulletin, 38, 1 (Spring), 113–141.

Полная версия доступна только подписчикам
Подпишитесь прямо сейчас