АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ НА РЫНКЕ МОЛОЧНОЙ ПРОДУКЦИИ
Аннотация
Проблемы разнонаправленных интересов участников продовольственного рынка приводят к различным трансформациям потребительского спроса и актуализируют необходимость исследования и определения различных стратегий поведения потребителей на рынках социально-значимой пищевой продукции. В работе представлен авторский подход к построению агентно-ориентированной модели поведения потребителей на рынке молочной продукции в условиях информационной асимметрии и ограниченной рациональности действий агентов. Результаты проведенных вычислимых экспериментов позволили продемонстрировать стратегии поведения потребителей с изменением таких факторов как пищевые предпочтения, уровень цен, частота совершения покупки, степень приверженности к принципам здорового питания, лояльность к бренду, степень восприимчивости рекламной информации.
Цель – разработать агент-ориентированную модель поведения потребителей молочной продукции с учетом ограниченной рациональности действий агентов.
Метод и методология проведения работы: агент-ориентированный подход к моделированию рынка и модели потребительского поведения.
Результаты. Результаты исследования представляют теоретическую основу для дальнейшего развития теории потребительского поведения и имитационного моделирования.
Область применения результатов. Результаты исследования могут быть использованы при определении инструментов государственного управления на рынке продуктов питания для снижения уровня асимметрии информации по потребительским характеристикам продуктов питания.
Ключевые слова
Полный текст:
>PDF
Литература
Bakhtizin A. R. Agent-orientirovannye modeli ekonomiki [Agent-oriented models of the economy]. Moscow, Ekonomika. 2008, 279 p. (in Russ.)
Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D., Vasenin V.A., Borisov V.A., Roganov V.A. Supercomputer technologies in social sciences: Agent-oriented demographic models. Herald of the Russian Academy of Sciences, 2016, vol. 86, no. 3, p. 248–257.
Malkina M.Yu. Institutsional’nye osnovy snizheniya kachestva tovarov i uslug v usloviyakh rynochnoy ekonomiki (otvet I.V. Rozmainskomu) [Institutional frameworks of the reducing quality of goods and services in the market economy (the answer to I. V. Rozmainsky)]. Journal of Institutional Studies, 2014, vol. 6, no. 4, pp. 77–97.
Otmakhova Yu. S., Ibragimov N. M. Agent-Based Modeling of Global Agro-Food Market. World of Economics and Management. 2019. vol. 19, no. 4. P. 104–113. DOI: 10.25205/2542-0429-2019-19-4-104-113.
Usenko N.I., Otmakhova Y.S., Olovyanishnikov A.G. The issues of asymmetry of corporate and public interests in the food market. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 2014, no. 3 (33), pp. 124-139. DOI: 10.15838/esc/2014.3.33.10
Usenko N.I., Yakovleva L.M., Otmakhova Yu.S. Information asymmetry and consumer behavior in the market of dairy products. Food Processing: Techniques and Technology, 2016, vol. 41, no. 2, pp. 156-163 (in Russ.). Abdou M., Hamill L., Gilbert N. Designing and building an agent-based model. In: Agent-Based Models of Geographical Systems. Springer, 2012, pp. 141–165. DOI: 10.1007/978-90-481-8927-4
Abdou M., Hamill L., Gilbert N. Designing and building an agent-based model. Agent-Based Models of Geographical Systems. Springer, 2012, p. 141–165. DOI: 10.1007/978-90-481-8927-4
Ahrweiler, P. Agent-based simulation for science, technology, and innovation policy. Scientometrics 2017, 110, pp. 391–415. DOI: 10.1007/s11192-016-2105-0
Balke, T., and Gilbert, N. How do agents make decisions? A survey. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 2014, 17 (4), 13. DOI: 10.18564/jasss.2687
Baptista M.L., Martinho C., Lima F., Santos P.A., Prendinger H. (2014) A Business Simulation with an Agent-Based Deliberative Model of Consumer Behaviour. In: De Gloria A. (eds) Games and Learning Alliance. GALA 2013. Lecture Notes in Computer Science, vol 8605. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-12157-4_17
Gilbert, N., W. Jager, G. Deffuant, and I. Adjali. Complexities in markets: Introduction to the special issue. Journal of Business Research 2007, 60(8), pp. 813–815.
Hamill L., Gilbert N. Agent-Based Modelling in Economics. UK. Wiley 2015, 246 p.
B. J. Jacobs, B. Donkers, and D. Fok. Model-Based Purchase Predictions for Large Assortments. Marketing Science, 35(3): pp. 389-404, May 2016. DOI: 10.1287/mksc.2016.0985.
Rand, W. and Rust, R.T. Agent based modeling in marketing: Guidelines for rigor. International Journal for Research in Marketing 2011, 28(3), 181-193.
Sengupta, A. and Glavin, S.E. Volatility in a consumer packaged goods market: A simulation based study. Advances in Complex Systems 2010, 13(4), 579–605.
Sengupta, A. and Glavin, S.E. Predicting volatile consumer markets using multi-agent methods: Theory and validation. In Alexandrova-Kabadjova, B., Martinez-Jaramillo, S., Garcia-Almanza, A.L. and Tsang E. (Ed.), Simulation in Computational Finance and Economics: Tools and Emerging Application. 2012. pp. 339-358. IGI Global.
M. Wan, D. Wang, M. Goldman, M. Taddy, J. Rao, J. Liu, D. Lymberopoulos, and J. Mcauley. Modeling Consumer Preferences and Price Sensitivities from Large-Scale Grocery Shopping Transaction Logs. Www, 2017. DOI: 10.1145/3038912.3052568.
Weiping Wang, Saini Yang, Fuyu Hu, Zhangang Han, Carlo Jaeger. An agent-based modeling for housing prices with bounded rationality. IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1113. 2018. №012014 DOI: 10.1088/1742-6596/1113/1/012014
DOI: https://doi.org/10.12731/2070-7568-2020-4-281-295
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.
(c) 2020 Yuliya Sergeevna Otmakhova, Naimdzon Mulaboevich Ibragimov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0.
ISSN 2070-7568 (Print)