Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/0564/1171
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorСоловйов, Володимир Миколайович-
dc.contributor.authorЧабаненко, Д. М.-
dc.date.accessioned2017-07-31T18:54:00Z-
dc.date.available2017-07-31T18:54:00Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationСоловйов В. М. Прогнозування фінансово-економічних рядів з застосуванням ланцюгів Маркова / Соловйов В. М., Чабаненко Д. М. // Вісник Черкаського університету. Серія: Економічні науки. – Черкаси, 2014. – № 39 (332). – С. 119-127.uk
dc.identifier.issn2076-5843-
dc.identifier.urihttp://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1171-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.31812/0564/1171-
dc.description1. Самарский А.А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. / А.А.Самарский, А.П. Михайлов. – 2-е изд., испр. – М.: Физматлит, 2001. – 320 с. 2. Принципи моделювання та прогнозування в екології: підручник / [Богобоящий В.В., Курбанов К.Р., Палій П.Б., Шмандій В.М.]. - К.: Центр навчальної літератури, 2004. – 216 с. 3. Елютин П.В. Квантовая механика с задачами / под ред. академика Н.Н. Боголюбова / П.В. Елютин, В.Д. Кривченков. – М.: Наука, 1976. – 336 с. 4. Ландау Л.Д. Квантовая механика. Нерелятивистская теория / Л.Д. Ландау, Е.М. Лифшиц. – М.: Наука, 1974. – 752 с. 5. Сапир Ж. К экономической теории неоднородных систем: Опыт исследования децентрализованной экономики: пер. с фр. под науч. ред. Н.А. Макашевой / Ж. Сапир. – М.: ГУ ВШЭ, 2001. – 248 с. 6. L. von Bertalanffy, General System Theory—A Critical Review. - «General Systems», vol. VII, 1962. – P. 1—20. 7. Курбанов К.Р. Сложные цепи Маркова как технология прогнозирования социальных, экономических и экологических процессов / К.Р. Курбанов, В.М. Сапцин // МНПК аспір., мол. учених та науковців. «Проблеми та перспективи розвитку регіональної ринкової економіки» Кременчук, 11- 13 травня 2007 р. - С. 10-14. 8. Сапцин В.М. Опыт применения генетически сложных цепей Маркова для нейросетевой технологии прогнозирования. / В.М. Сапцин // Вісник Криворізького економічного інституту КНЕУ.- Кривий Ріг, КЕІ КНЕУ, 2009, вип. 2 (18). - С. 56-66. 9. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Ю.П. Лукашин [ Учеб. пособие]. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 416 с. 10. Зайченко Ю.П. Нечеткие модели и методы в интелектуальных системах: учеб. пособие для иностр. студ. вузов, направления "Компьютерные науки" / Ю.П. Зайченко; [М.З. Згуровский (общ.ред.)]. – К.: Слово, 2008. — 344 с. 11. Ежов А.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе / А.А. Ежов, С.А. Шумский. – М., 1998. – 367 c. 12. Заенцев И.В. Нейронные сети: основные модели / И.В. Заенцев [електронний ресурс] : Учебное пособие к курсу «Нейронные сети» для студентов 5 курса магистратуры каф. электроники физического ф-та Воронежского государственного университета [эл. издание]. – Воронеж: Воронежский государственный университет, 1999. – 186 c. 13. Чабаненко Д. М. Виявлення короткочасної та довготривалої пам’ятi та прогнозування часових рядiв методами складних ланцюгiв маркова / Д. М. Чабаненко // Вiсник Нацiонального технiчного унiверситету “Харкiвський полiтехнiчний інститут”. Збiрник наукових праць. Тематичний випуск: Iнформатика i моделювання. – Харків: НТУ ХПI, 2010. – № 31. – С. 184-190. 14. Тихонов В.И. Марковские процессы / В.И. Тихонов, В.А. Миронов. – М.: Сов. Радио, 1977. - 488 с. 15. Корн Г. Справочник по математике для научных инженеров и работников / Г. Корн, Т. Корн. – М.: Наука, 1973. - 832 с. 16. Сапцин В.М. Релятивистская квантовая эконофизика. Новые парадигмы моделирования сложных систем / В.М. Сапцин, В.Н. Соловьев. - Черкассы: Брама-Украина, 2009. – 64 с. 17. Дербенцев В.Д. Синергетичні та еконофізичні методи дослідження динамічних та структурних характеристик економічних систем / В.Д. Дербенцев, О.А. Сердюк, В.М. Соловйов, О.Д. Шарапов. – Монографія. – Черкаси: Брама-Україна, 2010. – 287 с. 18. Сапцін В. М. Фур‘є-продовження низькочастотних складових рядів економічної динаміки / В. М. Сапцін, Д.М. Чабаненко // Проблеми економічної кібернетики: Тези доповідей ХІV Всеукраїнської науково-методичної конференції (8-9 жовтня 2009 р., м. Харків). – Харків : ХНУ імені В. Н. Каразіна, 2009. – С. 132-133. 19. Чабаненко Д.М. Дискретне Фур’є-продовження часових рядів / Д.М. Чабаненко // Системні технології. Регіональний міжвузівський збірник наукових праць. - Випуск 1 (66). – Дніпропетровськ, 2010. – С. 114-122. 20. Соловйов В.М. Математична економіка. [Навчально-методичний посібник для самостійного вивчення дисципліни] / В.М. Соловйов. – Черкаси: ЧНУ, 2008. – 136 с. 21. Soloviev V. Prediction of financial time series with the technology of high-order Markov chains [електронний ресурс] / V. Soloviev, V.Saptsin, D. Chabanenko // Working Group on Physics of Socioeconomic Systems (AGSOE). – Drezden , 2009. - Електронний ресурс. – Режим доступу: http://www.dpg-verhandlungen.de/2009/dresden/agsoe.pdf 22. Soloviev V. Financial time series prediction with the technology of Complex Markov chains / V. Soloviev, V. Saptsin, D. Chabanenko // Computer Modelling and New Technologies. – 2010. – Vol. 14, № 3. – P. 63-67. 23. Пантин В.И. Кризисная эпоха 2010-2020 гг. и ее последствия для России / В.И. Пантин. - Електронний ресурс. – Режим доступу: https://www.google.com.ua/#q=2A15_Pantin.pdf 24. Акаев А.А., Пантин В.И. Финансово-экономические кризисы и геополитические сдвиги: анлиз и прогноз / А.А. Акаев, В.И. Пантин. - Електронний ресурс. – Режим доступу: https://www.google.com.ua/#q=3A01_Akaev_Pantin.pdf-
dc.description.abstractВ даній роботі пропонується застосування технології складних ланцюгів Маркова для прогнозування часових рядів світових фондових ринків. Головною відмінністю складних ланцюгів Маркова від простих є урахування післядії або пам’яті. Метод передбачає прогнозування ряду за ієрархією інтервалів дискретизації часу та послідовного „склеювання” результатів прогнозів на різних частотних рівнях у один вихідний ряд прогнозу. Даний підхід дозволяє найбільш повно використати фрактальні властивості часового ряду. Наведено результати прогнозування індексів світових фондових ринків.uk
dc.language.isoukuk
dc.publisherЧеркаський національний університет імені Богдана Хмельницькогоuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectскладні ланцюги Марковаuk
dc.subjectдискретний часuk
dc.subjectфрактальністьuk
dc.subjectдискретне Фур’є-продовженняuk
dc.titleПрогнозування фінансово-економічних рядів з застосуванням ланцюгів Марковаuk
dc.typeArticleuk
Розташовується у зібраннях:Кафедра інформатики та прикладної математики

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Соловйов_Чабаненко.pdfСтаття557.7 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.