DSpace Home
→
Електронні публікації
→
Фізико-математичний факультет
→
Кафедра інформатики та прикладної математики
→
View Item

Використання ентропійних показників для вимірювання складності економічних систем

Соловйов, Володимир Миколайович; Данильчук, Г. Б.

URI: http://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1122
https://doi.org/10.31812/0564/1122

Date: 2008

Abstract:

Останніми роками було використано кілька підходів для ідентифікації механізмів, що лежать в основі розвитку та функціонування складних систем. Особливо корисні результати було отримано при їх дослідженні методами теорії випадкових матриць, моно- та мультифрактального аналізу, теорії хаосу з реконструкцією траєкторії системи у фазовому просторі та визначення її параметрів, таких як кореляційна розмірність, спектр показників Ляпунова, рекурентні карти. Однак, застосування деяких із методів висуває вимоги до стаціонарності досліджуваних даних, потребує довгих часових рядів та комплексного обчислення кількох параметрів. Іншим підходом до розгляду питання вивчення особливостей складних систем є обчислення характеристик ентропії. Метою даної роботи є аналіз сучасних тенденцій використання ентропійних характеристик системи для вимірювання динамічних властивостей складних систем.

Description:

1. Піскун О.В., Сердюк О.А., Триус В.Ю. Кореляційні та спектральні властивості світового валютного ринку // Фінансова система України. Збірник наукових праць. – Острог: Видавництво “Національний університет “Острозька академія”, 2006. – Вип. 8. – Ч.3. – С. 449- 454. 2. Сердюк О.А. Моделювання передвісників кризових явищ фінансових ринків // Проблеми і перспективи розвитку банківської системи України: Збірник наукових праць. Т. 18. – Суми: УАБС НБУ, 2006. – С. 315-321. 3. Макаренко О.І., Мезенцев О.М., Соловйов В.М. Рекурентний аналіз критичних явищ на валютному ринку // Тези доповідей XII Всеукраїнської науково-методичної конференції «Проблеми економічної кібернетики». 3-5 жовтня 2007 р. м. Львів, Вид-во ЛНУ, с.137-138. 4. Clausius R. Über verschiedene für die Anwendung bequeme Formen der Hauptgleichungen der mechanischen Wärmetheorie //Ann. Phys. Folge 2, 1865. -Bd. 125.- S. 353-400. 5. Boltzmann L. Weitere Studien über das Wärmegleichgewicht unter Gasmolekülen // Sitzber. Acad. Wiss. Wien. 1872,- Bd. 66.- S. 275-376. 6. Shannon C.E. A mathematical theory of communications // Bell Systems Tech. J., 1948. -V. 27. - P.623-656. 7. Осипов А.И., Уваров А.В. Энтропия и ее роль в науке // Соросовский образовательный журнал, 2004.- Т.8.- №1. – С.70-79. 8. Tsallis C. Nonextensive Statistics: Theoretical, Experimental and Computational Evidences and Connections // Braz.J.Phys., 1999.-V.29, -№1. - P. 1-35. 9. Borland L. Long-range memory and nonextensivity in financial markets // Econophysics news, 2005.- V .36.- №6. - P.228-231. 10. Pincus S. M. Approximate entropy as a measure of system complexity // Proc. Natl. Acad. Sci., 1991.- V.88.- P. 2297-2301. 11. Joshua S., Richman J., Moorman R. Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy // Am J Physiol Heart Circ Physiol, 2000.- V.278. – P.2039-2049. 12. Douglas E. Lake, Joshua S. Richman, M. Pamela Griffin, Moorman R. Sample entropy analysis of neonatal heart rate variability // Am. J. Physiol. Integr. Comp. Physiol. 2002.- V.283. – P.789-797. 13. Madalena Costa, Ary L. Goldberger, C.-K. Peng. Multiscale entropy analysis of biological signals // Phys Rev E, 2005. -V.71. – P.021906. 14. Madalena Costa, Ary L. Goldberger, C.-K. Peng. Multiscale entropy analysis of physiologic signals // Phys Rev Lett, 2002.- V.89. – P.062102. 15. Perez D.G., Zunino L., Garavaglia M., Rosso O.A. Wavelet entropy and fractional Brownian motion time series // arXiv:physics/0501105 v1 19 Jan 2005. 16. Zunino L., Perez D.G., Garavaglia M., Rosso O.A. Wavelet entropy of stochastic processes // arXiv:physics/0603144 v1 17 Mar 2006. 17. Пригожин И. Введение в термодинамику необратимых процессов // Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001.-160 с.

Show full item record