Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/0564/1180
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorСоловйов, Володимир Миколайович-
dc.contributor.authorСтратійчук, І. О.-
dc.date.accessioned2017-08-01T07:29:28Z-
dc.date.available2017-08-01T07:29:28Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.citationСоловйов В. М. Використання теорії складних систем для дослідження економіки / В. М. Соловйов, І. О. Стратійчук // Вісник Черкаського університету. Серія Економічні науки / М-во освіти і науки, молоді та спорту України, ЧНУ ім. Б. Хмельницького. – Черкаси, 2012. – Вип. № 33 (246). – С. 59-67.uk
dc.identifier.issn2076-5843-
dc.identifier.urihttp://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1180-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.31812/0564/1180-
dc.description1. Лега Ю.Г. Складність соціально-економічних систем / Лега Ю.Г., Мельник В.В., Соловйов В.М. // Збірник наукових праць Таврійського державного агротехнологічного університету (економічні науки). Сімферополь. - 2012, №2(18).-С.85-99. 2. Соловйов В.М. Кількісні методи оцінки складності в прогнозуванні соціально-економічних систем / В.М.Соловйов, К.В.Соловйова // В колект. монографії: «Прогнозування соціально-економічних процесів: сучасні підходи та перспективи». Бердянськ. - 2012.- с.141-155. 3. Успенский В.А., Верещагин Н.К., Шень А. / В.А.Успенский // Колмогоровская сложность и алгоритмическая случайность. - М.:МЦНМО, 2010. - 556 с.: ил. 4. Потапов В.Н. Введение в теорию информации [Електронний ресурс] Режим доступу: http://www.math.nsc.ru 5. Pincus S.M. Approximate entropy as a measure of system complexity. / S.M.Pincus // Proc Natl Acad Sci USA. -1991.-V88.-P.2297-2301. 45. Richman J.S., Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy / J.S.Richman J.R.Moorman // Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. -2000. – V.278, No 6. –P. H2039-H2049. 6. Costa M., Goldberger A.L., Peng C.-K. Multiscale entropy analysis of biological signals / M. Costa // Phys Rev E. – 2005.-V.71.- P.021906. 7. Gao J.B. Distinguishing chaos from noise by scale-dependent Lyapunov exponent / J.B. Gao, J. Hu, W.W.Tung, Y.H.Cao // Phys. Rev. E – 2006.- V.74. – P. 9. 8. Gao J.B. Multiscale analysis of biological data by scale-dependent Lyapunov exponent / J.B. Gao, J. Hu, W.W.Tung, E.Blasch // Frontiers in Physiology. – 2012. – V.2. – P.1-12. 9. Gao J.B. Multiscale analysis of economic time series by scale-dependent Lyapunov exponent / J.B. Gao, J. Hu, W.W.Tung, Y. Zheng // Quantitative Finance. – 2011. – P.1-10. 10. Джерело статистики індексів світового фондового ринку [Електронний ресурс] – режим доступу: http://finance.yahoo.com-
dc.description.abstractРозглянуто особливості концепції складності в фінансово-економічних системах. Показано, що парадигма економіки складності є альтернативою постнеокласичній теорії в умовах волатильної динаміки світової економіки. Описано основні методи оцінки складності соціально-економічних систем.uk
dc.language.isoukuk
dc.publisherВидавництво ЧНУ ім. Б. Хмельницькогоuk
dc.subjectскладні системиuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectалгоритмічна складністьuk
dc.subjectоцінка Лемпеля-Зіваuk
dc.subjectмасштабно-залежний показник Ляпуноваuk
dc.subjectінтегральна міра складностіuk
dc.titleВикористання теорії складних систем для дослідження економікиuk
dc.title.alternativeИспользование теории сложных систем для исследования экономикиuk
dc.title.alternativeUsage the theory of complex systems for the research of economyuk
dc.typeArticleuk
Розташовується у зібраннях:Кафедра інформатики та прикладної математики

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
N246p059_sol_strat.pdfСтаття738.52 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


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