Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук Научный консультант: доктор экономических наук, профессор

4.3. Модели отношений в сетевом взаимодействии субъектов 
промышленного предпринимательства в нефтепереработке и 
нефтегазохимии 
В целях углубления представления сетевого взаимодействия субъектов 
промышленного предпринимательства в нефтепереработке и нефтегазохимии 
осуществим моделирование отношений между ними.
Ч
ис
ло 
па
рт
не
ров
Дисбаланс 
влияния 
Дисбаланс 
влияния 
Соперничество 
Дисбаланс 
влияния 
Дисбаланс 
влияния 
Баланс 
влияния 
Дисбаланс 
влияния 
Кооперация 
Дисбаланс 
влияния 
Число партнеров 

---

208 
Различные субъекты предпринимательства, а также институты, учреждения, 
предпринимательские структуры и органы государственной власти, с которыми 
субъект промышленного предпринимательства выстраивает отношения в системе 
взаимодействия, образуют его обозримую предпринимательскую сеть. Оказывая 
друг на друга влияние, данные субъекты могут воздействовать на поведение и 
операции принятия решений друг друга, тем самым изменяя процессы функцио-
нирования и развития системы взаимодействия в целом.
В целях анализа механизма принятия решений, разработки стратегии своего 
поведения, координации своих отношений и деятельности субъектом промыш-
ленного предпринимательства в нефтепереработке и нефтегазохимии под влияни-
ем поведения других субъектов в системе взаимодействия используем экономико-
математическое моделирование на основе теории игр, теоремы Байеса, метода це-
пей Маркова и соответствующий методологический аппарат.
Байесовская теория сегодня является весомым элементом теории вероятно-
стей и статистики. Она базируется на подходе Байеса к интерпретации вероятно-
сти. В классическом подходе (частотном) вероятность события рассматривается 
как предел отношения числа удачных экспериментов к общему числу экспери-
ментов. В подходе Байеса вероятности могут быть также субъективными, то есть 
выражать не столько частотные соотношения, сколько степень уверенности субъ-
екта в той или иной гипотезе. При этом вероятность характеризует степень дове-
рия событию, которая может базироваться на изначальном знании о событии 
(например, личное доверие событию, результаты прошлых экспериментов) и мо-
жет измениться после получения новой информации, в отличие от фиксированно-
го значения в классическом подходе [130]. Байесовская теория применяется при 
вычислении и обновлении вероятностей при поступлении новых сведений. 
Субъект промышленного предпринимательства имеет априорное представ-
ление о своих будущих операциях, соответствующих решениях и поведении в си-
стеме взаимодействия (компетенцию). Затем он в ходе наблюдения получает све-
дения о поведении других субъектов и функционировании системы в целом. 
Вследствие этого субъект обновляет свое представление (компетенцию) по слож-

---

209 
ному механизму, который в рамках настоящего исследования будет описан с по-
мощью байесовской теории: 
𝑝(𝑒 ∧ 𝑐) = 𝑝(𝑒|𝑐)𝑝(𝑐) = 𝑝(𝑐|𝑒)𝑝(𝑒);
если 𝑝(𝑐) ≠ 0, то 𝑝(𝑒|𝑐) =
𝑝(𝑐|𝑒)𝑝(𝑒)
𝑝(𝑐)
, (21)
где 
p(e 
∧ 
c) 
– вероятность конъюнкции событий 
e 
и 
c
; 
p(e|c) 
– условная вероят-
ность наступления события 
e
(осуществления операции), при условии наступле-
ния события c (поступления новых сведений); 
p(e) 
– априорная вероятность 
наступления события e, характеризующая уверенность субъекта в событии e до 
получения сведений о событии