Журнал «Компьютерра» № 4 от 30 января 2007 года
Шрифт:
Результаты моделирования, представленные на рис. 1, были получены в предположении, что инспекция отсутствует. Посмотрим, к чему может привести появление инспекторов. Сначала найдем необходимую частоту проверок, чтобы мошенничество перестало быть прибыльным. Для этого, очевидно, необходимо, чтобы мошенник платил штраф не меньший, чем доход (МД), полученный в результате мошенничества.
Если инспектор становится свидетелем преднамеренного завышения цены продаваемой машины, это превышение (МД) возвращается покупателю, а на продавца налагают штраф F. В результате суммарная величина штрафа оказывается
qmin= МД / (F+МД). (1)
Для нашего случая (МД=$3670, F=$20000) qmin= 0,15. Посмотрим теперь на результаты компьютерного моделирования.
На рис. 2 изображены зависимости двухлетней прибыли честных и нечестных ТК от доли честных ТК в двух ситуациях — когда инспекции нет и когда она проводится с вероятностью 0,15. Как мы и ожидали, инспекция снижает прибыль нечестных ТК, приближая ее к прибыли честных. Однако линейная зависимость прибыли от доли честных ТК сохраняется. Кроме того, мошенники, несмотря на инспекторские рейды, продолжают обманывать и продавать машины по завышенным ценам, хотя в среднем уже не имеют от этого никакой выгоды. Иными словами, они предпочитают переждать инспекцию, сохраняя свои цены на автомобили.
Следует отметить, что такая частота инспекций не приносит никакой выгоды честным ТК, за исключением тех случаев, когда честных компаний очень мало (на рис. 2 фигурной скобкой показано увеличение их прибыли). Да это и не удивительно, так как инспекторы, наказывая мошенников, берут всю сумму F штрафа себе, а не перераспределяют ее среди честных ТК. Остаются в выигрыше от инспекции только те честные ТК, которые купили машину в присутствии инспектора, так как тогда им возвращают МД.
Таким образом, активность инспекторов, направленная на устрашение мошенников, становится полезной для честных ТК тогда, когда мошенников вынуждают продавать машины по честным ценам, делая из них добросовестных граждан. Если же инспекция приводит только к регулярным штрафам, то она становится бесполезной для города. Ну а если при минимальной частоте проверок qmin, вычисляемой по формуле (1), мошенничество остается-таки прибыльным, значит, либо мошенники знают о проверках, либо инспекторы тоже мошенники.
После того как мошенники, покупая друг у друга машины, оказываются обманутыми, им становится ясно, что лучше объединиться и продавать машины только честным ТК. Так, или почти так, появляется мафия — объединение мошенников, решивших воровать сообща. Посмотрим, как изменится ситуация в нашем компьютерном городе, когда все нечестные ТК договорятся не продавать машины друг другу, а честные ТК ничего не будут знать об этом сговоре.
Чтобы узнать, как мафия расправляется с честными ТК в отсутствие инспекторов, снова отправим последних в двухлетний отпуск и запустим программу. Рис. 3 показывает, как мафиозные отношения среди нечестных ТК изменяют их прибыль. Первое, что бросается в глаза, — отсутствие линейной зависимости прибыли от доли честных ТК в городе, как было в эпоху начинающих мошенников. При этом разница в прибыли нечестных и честных резко уменьшается с ростом доли честных в городе.
Отметим, что с увеличением числа честных ТК зависимости прибыли честных и нечестных ТК в условиях мафиозного сговора стремятся к соответствующим прямым, описывающим прибыли для эпохи начинающих мошенников. Да и максимальные значения прибыли у мафиози и начинающих одни и те же. И не удивительно, ведь эти значения просто пропорциональны произведению среднего барыша при торговле (МД) и числу недель (104), а также постоянной выручке от такси, которую даже мафиози не в силах изменить. Мафиозный сговор лишь делает более выгодными торговые сделки при малом числе честных ТК по сравнению со сделками начинающих мошенников. Однако, как и в эпоху начинающих мошенников, мошенничество теряет смысл, когда мошенники все.
Видно, что в условиях мафиозного сговора двухлетняя прибыль честных ТК при их относительно малом числе (5 и 10%) отрицательна (—50%) и соответствует тому значению денежного капитала, при котором ТК прекращают покупать машины, боясь разориться окончательно. Происходит это из-за мафиозного сговора между нечестными ТК, в результате чего среднее число обманов мафиози по отношению к честным ТК значительно возрастает по сравнению с эпохой начинающих мошенников.
Рис. 4 показывает, как инспекция с частотой q=0,15 (15 случайных визитов на каждую ТК в течение 100 недель) и штрафом в $20000 меняет прибыль ТК. Оказывается, что параметры инспекции, бывшие эффективными при борьбе с начинающими мошенниками (см. рис. 2), перестают быть таковыми в случае мафиозного сговора. Только в тех случаях, когда число мошенников мало (< 20%), инспекции удается снизить их прибыль до уровня честных ТК. Ну а когда мошенников много, их прибыль остается гораздо выше, чем у честных ТК, даже при регулярных рейдах инспекции. Почему?
Происходит это из-за того, что мафиози исключили из своей практики незаконные операции между собой как не приносящие выгоды в среднем. И в результате вероятность быть схваченными на месте преступления у них снизилась по сравнению с эпохой начинающих мошенников. Поэтому и максимальные потери от инспекции мафиози несут в тех случаях, когда число честных велико, что совпадает с данными компьютерного моделирования (см. рис. 4). Ну а при малом проценте честных ТК штрафные санкции становятся неэффективным инструментом в борьбе с мафией.
Как было показано, обычная инспекция, выбирающая частоту проверок q по формуле (1), становится беспомощной, если нечестные ТК находятся в сговоре. Чтобы сделать штрафные санкции эффективными и при малом числе честных ТК, можно, очевидно, увеличить q или величину штрафа F еще в три-четыре раза. Рис. 5 показывает, как уменьшится прибыль мафиозных ТК при увеличении штрафа с $20000 до $70000. Как и ожидалось, такие высокие штрафы убирают мафиозную прибыль даже тогда, когда честных ТК очень мало, доводя ее до уровня эпохи честных ТК при начинающих мошенниках (см. рис. 1 для сравнения). У мафиозных ТК, окруженных большим числом честных, при высоких штрафах прибыль становится даже отрицательной, а работа — нестабильной, о чем говорит значительный разброс точек на соответствующей кривой.