Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/0564/1254
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorСоловйов, Володимир Миколайович-
dc.date.accessioned2017-08-23T19:05:49Z-
dc.date.available2017-08-23T19:05:49Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.citationСоловйов В. М. Використання мережних мір складності у прогнозуванні кризових явищ / В. М. Соловйов // Економіко-математичне моделювання : зб. матер. Першої нац. наук.-метод. конф. (м. Київ, 30 вересня – 1 жовтня 2016 р.). – Київ, 2016. – С. 335-337.uk
dc.identifier.isbn978-966-926-109-0-
dc.identifier.urihttp://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1254-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.31812/0564/1254-
dc.description1. Малинецкий Г. Г. Теория самоорганизации. На пороге IV парадигмы / Г. Г. Малинецкий // Компьютерные исследования и моделирование. — 2013. –Т. 5, № 3. — С. 315-366. 2. Halvin S., Cohen R. Complex networks. Structure, robustness and function / Halvin S., Cohen R. // Cambridge University Press, 2010. — 238 p. 3. Соловйов В. М. Моделювання мультиплексних мереж / В. М. Соловйов, В. В. Соловйова // В колект. монографії: «Прогнозування соціально-економічних процесів: сучасні підходи та перспективи». Бердянськ, 2016. — С. 141-155.-
dc.description.abstractУ якості баз даних обирались часові ряди щоденних значень індексів фондових ринків за період часу, який містив помітні зміни індексів, які прийнято ідентифікувати як кризові явища. Розрахунки проводились у такий спосіб. Обирався часовий проміжок (вікно), наприклад, два роки (приблизно 500 торгівельних днів), для нього будувались відповідні графи та розраховувались їх спектральні, топологічні та мультиплексні властивості. Далі вікно зміщувалось з кроком, наприклад, одна неділя (5 торгівельних днів) і процедура повторювалась до вичерпання часових рядів. Показано, що у деяких випадках мережні та мультимережні міри можуть слугувати індикаторами-передвісниками кризових явищ.uk
dc.language.isoukuk
dc.publisherКНЕУuk
dc.subjectфінансова кризаuk
dc.subjectскладні мережіuk
dc.subjectсинергетикаuk
dc.subjectмережні методиuk
dc.subjectміри складностіuk
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectграфи видимостіuk
dc.subjectрекурентний аналізuk
dc.subjectмультиплексні мережіuk
dc.titleВикористання мережних мір складності у прогнозуванні кризових явищuk
dc.typeArticleuk
Розташовується у зібраннях:Кафедра інформатики та прикладної математики

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Соловйов.pdfТези645.81 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


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