Подходы к измерению асимметрии информации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №12-1/2016 ISSN 2410-6070_

УДК 330.47

Д.Н. Шульц

к.э.н., доцент кафедры информационных систем и математических методов в экономике

ФГБОУ ВО «Пермский государственный национальный исследовательский университет

г. Пермь, Российская Федерация

ПОДХОДЫ К ИЗМЕРЕНИЮ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ4

Аннотация

В статье рассмотрены различные подходы к оценке величины асимметрии информации на рынке труда: представлены известные способы измерения информационной энтропии и асимметрии информации, предложен авторский подход к измерению степени асимметричности информации.

Ключевые слова Асимметрия информации, энтропия, моделирование рынка труда

В современной экономической литературе часто критикуется предпосылка о полноте информации, доступной участникам рыночных сделок. Так, в работах К. Эрроу [8], Д. Коландера [5, с.16-17], Г. Саймона [4, с.165], Д. Норта [6] и др. приведено обоснование ограниченной рациональности экономических агентов, так как люди располагают лишь неполными, ограниченными знаниями, не могут учесть все обстоятельства и точно спрогнозировать будущее. Дж. Стиглер [2, с.507-529] обращает внимание на то, что информация -не бесплатный товар, поэтому индивиды принимают решения с учетом издержек на поиск, сбор и обработку информации. Дж. Акерлоф [1] и Дж. Стиглиц [7, с.326-327] исследовали асимметрию в распределении информации и показали, что рыночное равновесие отклоняется от равновесия совершенной конкуренции.

Несмотря на большое количество работ, посвященных информационной асимметрии, проблема количественного измерения степени неполноты или асимметрии информации остается нерешённой до конца.

Ключевым общенаучным понятием является понятие информации, но этом определить, что же такое информация, - чрезвычайно сложно. В широком смысле под информацией могут подразумевать нечто, что устраняет неопределенность.

Если какая-либо система может находиться только 1 состоянии, то в этом случае отсутствует любая неопределенность. Если одна система может принимать большее количество состояний, чем другая, то и мера неопределенности для неё должна быть больше. Таким образом, мера неопределенности должна обладать следующими свойствами:

• неотрицательная величина;

• должна увеличиваться с ростом числа возможных исходов;

• обладает свойством аддитивности: энтропия системы равна сумме энтропий её частей.

Р. Хартли в 1928 г. ввёл понятие энтропии в качестве меры неопределенности и предложил для систем с равновероятными исходами рассчитывать её по следующей формуле:

H = logan, (1)

где п - число возможных исходов неопределенной ситуации, а - основание логарифма, зависящее от выбранной системы исчисления.

Предположим, что система состоит из 2 подсистем, которые могут принимать п1 и п2 возможных состояний. Количество возможных состояний в целой системе будет равно п = П1П2. Соответственно, общая энтропия всей системы будет равна Н = fcln(n) = kln(n1) + Mn(^). То есть свойство аддитивности выполняется, энтропия системы равна сумме энтропий её подсистем. Таким образом, физический смысл энтропии заключается в характеристике различий в элементах системы, степени их неупорядоченности.

В 1948 г. К. Шеннон предложил способ расчета энтропии для систем с неравновероятными событиями:

4 Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ, проект «Снижение асимметрии информации на региональном рынке труда» № 16-12-59015

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №12-1/2016 ISSN 2410-6070

н = -Ei=iPi-iogaPi,

где р^ - вероятность наступления /-го исхода.

В случае непрерывного распределения вероятности событий энтропия Шеннона принимает вид:

Н = -СооГ(.х)^аГШх, (3)

где f(x) - плотность распределения случайной величины Х. Для энтропии Шеннона выполняются требования, указанные выше.

Д. Дмитриев [3] предложил оценивать асимметрию информации на отраслевых рынках в 2 этапа. На первом этапе оценивается уровень информированности (вероятность качественной информации) хозяйствующих субъектов: продавцов и покупателей; а на втором - собственно величина асимметрии информации:

А = —3,

(4)

1п1((211пах-11)-1)

где А - коэффициент асимметрии Пирсона; т3 =---— - центральный момент 3-го

тах (

порядка; а = — -О2 - среднеквадратическое отклонение; п - объём выборки; 1]

максимально возможная информированность; Г - средняя информированность; П( - частота варианта; -вариант выборки.

Если информация распределена между экономическими агентами одинаково, то такую ситуацию можно представить в виде следующей функции распределения (рис. 1):

Рисунок 1 - Равномерное распределение информации между экономическими агентами

Если присутствует неравенство среди экономических агентов по объёму доступной информации, то функция распределения отличает от равномерного (рис. 2).

Рисунок 2 - Неравномерное распределение информации между экономическими агентами

о

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №12-1/2016 ISSN 2410-6070_

Следовательно, можно в качестве меры асимметрии информации использовать показатели, характеризующие отклонение одной функция распределения fa от константы AI = \\ fa-с\\. А если в качестве константы выбрать средний уровень доступной информации m = , то в качестве меры

асимметрии информации можно использовать величину среднего линейного отклонения AI = ^^ilfi — ml,

или величину дисперсии AI = ^^i(fi — т)2.

Следует признать, что предложенные способы измерения величины асимметрии информации в значительной степени носят абстрактный характер, т.к. на практике невозможно измерить объём информации fa, доступной экономическим агентам. То есть вначале необходимо оценить степень доступности информации, например, с использованием экспертного подхода.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ, проект «Снижение асимметрии информации на региональном рынке труда» № 16-12-59015.

Список использованной литературы:

1. Акерлоф Дж. Рынок «лимонов»: неопределенность качества и рыночный механизм / THESIS 1994, вып.5. С. 91 - 104.

2. Вехи экономической мысли. Т.2: Теория фирмы. - СПб.: Экономическая школа, 2000. 534 с.

3. Дмитриев Д.В., Перский Ю.К. Управление асимметрией информации на товарном рынке промышленной продукции: моногр. - Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2010. 106 с.

4. История экономических учений: (современный этап) / Под. Общ. ред. А.Г. Худокормова. - М.: ИНФРА-М, 1998. 733 с.

5. Коландер Д. и др. Финансовый кризис и провалы современной экономической науки // Вопросы экономики, 2010 №6, С. 10 - 25.

6. Норт Д. Понимание процесса экономических изменений. - М.: Изд. Дом Гос. ун-та - Высшая школа экономики, 2010. 256 с.

7. Худокормов А.Г. Экономическая теория: Новейшие течения Запада: Учеб. пособие. - М.: ИНФРА-М, 2013. 416 с.

8. Эрроу К. Дж. Экономическая теория и гипотеза рациональности // Экономическая теория. Под ред. Дж. Итуэлла. - М.: Инфра-М, 2004. С. 246 - 262.

© Шульц Д.Н., 2016