Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/0564/1125| Назва: | Застосування кількісного аналізу рекурентних діаграм для моделювання універсальних властивостей кризових явищ |
| Автори: | Соловйов, Володимир Миколайович Щерба, В. В. |
| Ключові слова: | рекурентна діаграма кількісний рекурентний аналіз аналіз нелінійних часових рядів крах фондового ринку |
| Дата публікації: | 2008 |
| Видавництво: | КНЕУ |
| Бібліографічний опис: | Соловйов В. М. Застосування кількісного аналізу рекурентних діаграм для моделювання універсальних властивостей кризових явищ / В. М. Соловйов, В. В. Щерба // Моделювання та інформаційні системи в економіці : міжвідомчий наук. збірник. – Київ, 2008. – Вип. 78. – С. 220-230. |
| Короткий огляд (реферат): | Рекурентні діаграми (РД) і кількісний аналіз рекурентних діаграм (КАРД) являють собою методології чисельного аналізу сигналів і здатні працювати з нелінійними і нестаціонарними динамічними системами. Крім того вони добре відображають зміни станів динамічної системи. Показано, що РД і КАРД виявляють універсальність критичного режиму в індексах фондового ринку перед крахом. Досліджувались часові ряди довжиною 2000 днів, у яких посередині знаходилась криза. Аналіз проведено на щоденних цінах закриття для індексів Dow Jones і S&P 500 (відповідно, крахи 1 Жовтня 1929 року та 19 жовтня 1987 року). Крах ринку NASDAQ припадає на 17 квітня 2000 року. |
| Опис: | 1. Boccalettia S., Latorab V.,. Morenod Y., Chavezf M., Hwanga D.-U. Complex networks: Structure and dynamics // Physics Reports, 2006. v.424.-P.175 – 308. 2. Ganchuk A., Derbentsev V., Soloviev V. Multifractal properties of the Ukraine stock market // arXiv:physics/0608009 v1 1 Aug 2006. 3. Marwan N., Romano M.C., Thiel M., Kurths J. Recurrence plots for the analysis of complex systems // Phys.Rep., 2007, v.438.-P.237-329. 4. Fabretti A., Ausloos M. Recurrence Plot and Recurrence Quantification Analysis Techniques for detecting a critical regime. Examples from financial market indices // Int. Journ. Mod. Phys., 2005, v. C 16.-P. 134-148 5. Fabretti A., Ausloos M. Recurrence analysis of the NASDAQ crash of April 2000 // arXiv:physics/0505170 v1 24 May 2005. 6. Сорнетте Д. Как предсказывать крахи финансовых рынков: критические события в комплексных финансовых системах.- М.: Интернеттрейдинг, 2003.- 400 с. 7. Дербенцев В.Д., Соловйов В.М., Сердюк О.В. Передвісники критичних явищ в складних економічних системах – Новое в экономической кибернетике: (Сб. науч. ст.) Под общ. ред. Ю.Г.Лысенко; Донецкий нац. ун-т // Моделирование нелинейной динамики экономических систем.- Донецк: ДонНУ, 2005.-№1.-С.5-13 8. Соловйов В. М, Кононенко В.В., Сердюк О.А. Виявлення передвісників кризових явищ. // Вісник Криворізького технічного університету. Збірник наукових праць. – Кривий Ріг: КТУ, 2005. – Вип.. 8. – С.224 – 228. 9. Матвійчук А.В. Моделювання та аналіз економічних систем на підгрунті теорії нечіткої логіки // Автореф. дис. докт. екон. н., К.: КНЕУ, 2007.-33 с. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1125 https://doi.org/10.31812/0564/1125 |
| Розташовується у зібраннях: | Кафедра інформатики та прикладної математики |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| soloviev_shcherba.pdf | Стаття | 1.14 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.