Алгоритмы и сговор: Как волатильность рынка влияет на ценообразование

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что алгоритмическое ценообразование подвержено влиянию рыночных колебаний и структуры рынка, что может приводить к скрытому сговору между алгоритмами.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Стабильность цены оценивалась с помощью логит-модели в сравнении с изменяющимся эталоном, что позволило выявить взаимосвязь между этими двумя показателями.

Сравнительный анализ алгоритмов обучения с подкреплением и их подверженности сговору в условиях динамичного спроса и различных рыночных моделей.

Несмотря на растущее влияние алгоритмических систем ценообразования на современные рынки, их поведение в условиях реалистичной рыночной динамики остается малоизученным. Данная работа, озаглавленная ‘How Market Volatility Shapes Algorithmic Collusion: A Comparative Analysis of Learning-Based Pricing Algorithms’, предлагает сравнительный анализ четырех алгоритмов обучения с подкреплением в различных моделях дуополии при воздействии случайных колебаний спроса. Полученные результаты демонстрируют, что структура рынка и неопределенность спроса существенно влияют на склонность алгоритмов к коллюзивному ценообразованию, причем некоторые структуры более уязвимы к подобному поведению. Какие меры необходимо разработать для обеспечения справедливой конкуренции в эпоху автономных ценовых алгоритмов?

Выявление Сговора: Пределы Традиционных Показателей

Поддержание конкуренции на рынке напрямую зависит от способности выявлять скрытые сговоры между компаниями. Однако, полагаться исключительно на традиционные индикаторы, такие как стабильность цен, может быть ошибочно. Постоянные цены вовсе не гарантируют наличие сговора; фирмы могут реагировать на общие изменения спроса или колебания производственных издержек, что создаст видимость согласованных действий, не будучи таковыми. Выявление неявного сговора требует более глубокого анализа поведения компаний, чем просто наблюдение за ценами, поскольку фирмы могут координировать свои действия неявно, без прямых соглашений, что делает задачу обнаружения особенно сложной и требующей применения продвинутых методов экономического анализа.

Стабильность цен, часто воспринимаемая как признак сговора между компаниями, может быть обманчива. Наблюдаемое отсутствие колебаний цен вовсе не обязательно свидетельствует о тайных договоренностях. Равномерные цены могут являться естественной реакцией на общие изменения в спросе — например, внезапное снижение потребительской активности или, наоборот, рост интереса к определенному продукту. Аналогично, рост цен на сырье или увеличение издержек производства могут заставить несколько компаний одновременно скорректировать свои цены, создавая иллюзию согласованных действий. Таким образом, простая констатация стабильности цен недостаточна для подтверждения сговора, и требуется более глубокий анализ поведения компаний и внешних факторов, влияющих на рынок.

Для надежного выявления сговора между фирмами недостаточно простого наблюдения за ценами. Исследования показывают, что стабильность цен может быть обусловлена общими изменениями в спросе или затратах, а не тайными договоренностями. Поэтому необходим более глубокий анализ поведения компаний, включающий изучение их стратегий, реакций на действия конкурентов и внутренней коммуникации. Только комплексный подход, учитывающий не только ценовые показатели, но и другие факторы, такие как объемы производства, маркетинговые кампании и инновации, позволяет достоверно отличить конкурентное поведение от координированных действий, направленных на искусственное поддержание цен и ограничение конкуренции. Такой анализ требует применения сложных экономических моделей и статистических методов, а также доступа к детальной информации о деятельности компаний.

Анализ показывает, как ударные нагрузки влияют на дельту в различных рыночных структурах.

Моделирование Стратегий Фирм: Подход Обучения с Подкреплением

Для моделирования динамических стратегий ценообразования компаний мы используем обучение с подкреплением (RL) в рамках имитационной модели рынка. Данный подход позволяет компаниям адаптировать свои ценовые политики на основе получаемого опыта и наблюдаемых результатов взаимодействия в моделируемой среде. RL обеспечивает возможность обучения компаний оптимальным стратегиям ценообразования без предварительного задания фиксированных правил, что позволяет учитывать сложность и изменчивость рыночной конъюнктуры. Имитационная среда, в свою очередь, обеспечивает контролируемые условия для проведения экспериментов и анализа эффективности различных стратегий ценообразования.

Алгоритм Q-обучения позволяет фирмам разрабатывать оптимальные стратегии ценообразования посредством многократного взаимодействия со средой и анализа полученных результатов. В процессе обучения каждая фирма оценивает качество (Q-значение) различных ценовых действий в конкретном состоянии рынка. Q-значение представляет собой ожидаемую совокупную прибыль от выбора определенной цены, учитывая текущий спрос и действия конкурентов. В ходе итераций, фирмы обновляют Q-значения на основе полученного опыта, используя уравнение Беллмана, что позволяет им постепенно сходиться к оптимальной политике ценообразования, максимизирующей долгосрочную прибыль. Этот процесс не требует явного моделирования функции полезности или предпочтений, а основывается исключительно на наблюдении и обучении на основе полученных вознаграждений.

Для создания реалистичной среды тестирования обнаружения сговора, фирмы помещаются в симуляцию рынка, функционирующую на основе моделей спроса. В частности, используются модели Logit и Линейная, позволяющие имитировать поведение потребителей в зависимости от цен, устанавливаемых фирмами. Эти модели определяют вероятность выбора продукта каждым потребителем, что позволяет точно воспроизвести рыночную динамику и оценить эффективность алгоритмов обнаружения сговора в различных сценариях ценообразования. Параметры моделей спроса, такие как ценовая эластичность и предпочтения потребителей, калибруются для обеспечения соответствия наблюдаемым рыночным данным и повышения достоверности результатов симуляции.

Декодирование Сигналов Сговора: За Пределами Наблюдения Цен

Моделирование показывает, что коллюзивное поведение не ограничивается поддержанием высоких цен, а проявляется в специфических поведенческих паттернах. Анализ выявил циклы “отклонение-наказание”, когда кратковременные уклонения от согласованных цен последовательно сменяются ответными снижениями цен со стороны других участников рынка. Данная динамика свидетельствует о скрытой координации между фирмами и может служить индикатором коллюзивных соглашений, в отличие от ситуаций, когда наблюдается только стабильно высокая цена. Изучение этих паттернов позволяет более точно выявлять и оценивать степень коллюзивности на рынке.

Наши симуляции выявили закономерность, характеризующую скрытое сговоре между фирмами: циклы «отклонение-наказание». Данные циклы проявляются в кратковременных отступлениях от согласованных цен, за которыми следуют ответные снижения цен со стороны других участников рынка. Такая последовательность действий указывает на наличие неявной координации, поскольку фирмы демонстрируют способность распознавать и реагировать на нарушения ценовой дисциплины без необходимости прямого согласования. Наблюдение за этими циклами позволяет выявить признаки сговора, даже если прямые доказательства отсутствуют.

Анализ взаимосвязи между «Ценовой-Прибыльной Эффективностью» и «Индикатором Прибыли» позволяет получить более надежную оценку сговора, чем просто наблюдение за ценами. Наши исследования показали, что разработанный нами индикатор сговора, основанный на прибыли (Δ), варьируется от -3.46 до 1.31, в то время как традиционный индикатор, основанный на ценах (RPDI), имеет диапазон от -1.23 до 0.56. Более широкий диапазон Δ указывает на повышенную чувствительность к изменениям в прибыльности, что позволяет более точно выявлять случаи скрытого сговора, не проявляющиеся в явном повышении цен.

Влияние на Антимонопольную Политику и Перспективы Исследований

Данное исследование предлагает принципиально новую методологию выявления картельных сговоров, существенно снижающую вероятность ложных срабатываний, вызванных вполне законными рыночными реакциями. Традиционные подходы, фокусирующиеся исключительно на уровнях цен, часто не способны отличить согласованные действия от параллельных, обусловленных общими факторами спроса и предложения. Предложенная рамка анализирует поведенческие индикаторы — паттерны взаимодействия участников рынка, отклонения от рационального поведения и аномальные корреляции между действиями конкурентов. Такой подход позволяет более точно идентифицировать сговорнические соглашения, даже если цены остаются на конкурентном уровне, что открывает новые возможности для органов антимонопольного регулирования в борьбе с недобросовестной конкуренцией и защите интересов потребителей. В результате, появляется возможность эффективно пресекать картельные схемы, не препятствуя при этом законной конкуренции и инновациям.

Исследование демонстрирует, что сосредоточение органов по защите конкуренции на поведенческих индикаторах, а не только на уровнях цен, позволяет более эффективно выявлять и пресекать сговор, значительно влияя на излишек потребителей. Анализ показывает, что изменение алгоритмов и рыночных условий может приводить к существенным колебаниям излишка потребителей — от снижения на 31.6% до увеличения на 84.8%. Такой подход позволяет отделить рыночные реакции, обусловленные конкуренцией, от координации действий, направленной на искусственное поддержание цен, что критически важно для эффективного регулирования и защиты интересов потребителей. Выявление специфических поведенческих паттернов, например, устойчивое отклонение от оптимальной ценовой стратегии в условиях изменяющегося спроса, становится ключевым инструментом в борьбе с картельными соглашениями и недобросовестной конкуренцией.

Дальнейшие исследования направлены на изучение влияния более сложных рыночных структур и динамики спроса на устойчивость сговоров. Для моделирования этих факторов используются процессы AR(1) и модель Хотэллинга. Полученные результаты демонстрируют, что применение алгоритма глубокого обучения с детерминированной политикой градиента (DDPG) в условиях модели Хотэллинга позволяет достичь в 2.5 раза большей прибыли на единицу повышения цены по сравнению с алгоритмом Q-обучения. Это указывает на значительный потенциал применения современных методов машинного обучения для анализа и прогнозирования поведения участников рынка, а также для разработки более эффективных стратегий борьбы с картельными соглашениями и поддержания конкуренции.

Исследование показывает, что динамика ценообразования, управляемая алгоритмами, подвержена значительным колебаниям под воздействием рыночных шоков и структуры спроса. Данная работа подчеркивает, что выбор алгоритма обучения играет решающую роль в формировании рыночных результатов, а некоторые структуры спроса делают рынки более уязвимыми для сговора. Как однажды заметила Ада Лавлейс: «Алгоритмы могут делать все, что мы умеем, но они могут делать это гораздо быстрее и точнее». Эта фраза прекрасно иллюстрирует потенциал и одновременно опасность, заключенные в автоматизированных системах ценообразования, где скорость и точность могут привести к нежелательным, коллюзивным результатам, если не учитывать особенности рыночной структуры и внешние факторы.

Что дальше?

Исследование выявило зависимость алгоритмических цен от структуры рынка и внешних возмущений. Это не открытие, но напоминание: абстракции стареют, принципы — нет. Устойчивость ценообразования — не функция сложности алгоритма, а результат соответствия последнему базовым свойствам спроса и предложения.

Необходимо сместить фокус с разработки «умных» алгоритмов на понимание условий, при которых любое обучение становится предсказуемым, а значит, уязвимым. Каждая сложность требует алиби. Особое внимание следует уделить не только реакциям на шоки, но и эволюции стратегий в долгосрочной перспективе. Как меняется склонность к коллюзии, если агенты обучаются не на фиксированном окружении, а в динамично меняющемся рынке?

Ограничения текущего анализа очевидны. Модели, как правило, упрощают реальность. Будущие исследования должны перейти к более реалистичным моделям рынка, учитывающим разнородность потребителей, асимметрию информации и транзакционные издержки. Необходимо исследовать, как регуляторные механизмы могут предотвратить нежелательные последствия алгоритмического ценообразования. Иначе, «интеллект» алгоритмов лишь ускорит естественные процессы эксплуатации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02134.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-03 14:27