1. DSpace at KDPU
  2. Електронні публікації
  3. Фізико-математичний факультет
  4. Кафедра інформатики та прикладної математики
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/0564/1170
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorСердюк, О. А.-
dc.contributor.authorСоловйов, Володимир Миколайович-
dc.date.accessioned2017-07-31T18:39:52Z-
dc.date.available2017-07-31T18:39:52Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.citationСердюк О. А. Віконна графодинаміка кризових явищ на фондових ринках / Сердюк О. А., Соловйов В. М. // Економічна кібернетика: від теорії до практики : збірник наукових працьза матеріалами Всеукраїнської науково-практичної конференції 27-28 лютого 2015 р. – Дніпропетровськ : Герда, 2015. – С. 312-315.uk
dc.identifier.urihttp://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1170-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.31812/0564/1170-
dc.description1. Синергетичні та еконофізичні методи дослідження динамічних та структурних характеристик економічних систем: [Монографія] / В.Д. Дербенцев , О.А. Сердюк, В.М. Соловйов, О.Д. Шарапов – Черкаси: Брама-Україна, 2010. – 300 с. 2. Малинецкий Г.Г. Теория самоорганизации. На пороге IV парадигмы / Г.Г. Малинецкий // Компьютерные исследования и моделирование. – 2013. – Т.5, №3. – С.315-366. 3. Newman M. The Structure and Dynamics of Networks / M. Newman, D. Watts, A.- L. Barabási – Princeton University Press. – 2006. – 456 p. 4. Donner R.V. Recurrence-based time series analysis by means of complex network methods / R.V. Donner, M. Small, J.F. Donges, N. Marwan et.al. // [Електронний ресурс] – Режим доступу: arXiv:1010.6032v1 [nlin.CD] 25 Oct 2010. 5. Lacasa L. From time series to complex networks: The visibility graph / L. Lacasa, B. Luque, F. Ballesteros et al. // PNAS. – 2008. – V. 105, No 13. – P. 4972-4975. 6. Buccheri G. Evolution of correlation structure of industrial indeces of US equity markets / G. Buccheri, S. Marmi, R.N. Mantegna // [Електронний ресурс] – Режим доступу: arXiv:1306.4769v1 [q-fin.ST] 20 Jun 2013. 7. Соловйов В.М. Дослідження топологічних та спектральних властивостей фондових індексів засобами аналізу складних мереж / В.М. Соловйов, К.В. Соловйова // Моделирование и информационные технологии в исследовании социально-экономических систем: теория и практика / Под ред. В.С. Пономаренко и Т.С. Клебановой.– БердянскХарьков, 2014.– С. 469-487. 8. Лук’янчук О.С. Фолксономія соціально-економічних об’єктів в складних мережах засобами CorrRank / О.С. Лук’янчук, В.М. Соловйов // Моделювання та інформаційні технології в економіці: монографія / За заг. ред. Соловйова В.М. – Черкаси: Брама-Україна, 2014. – С. 140-151.-
dc.description.abstractУ даній роботі обговорюються основні методологічні і методичні особливості нового мережного підходу до побудови індикаторів кризових явищ. На сучасному етапі розвитку складних систем домінує так звана мережна парадигма складності, в основу якої покладена ключова ідея щодо можливості представлення будь-якої складної системи у вигляді мережі (і відповідного їй графа). Подальший аналіз зміни з часом віконних мережних мір складності (графодинаміка) дає можливість встановити універсальні топологічні і спектральні властивості складних систем в різні періоди функціонування, зокрема, і в періоди криз.uk
dc.language.isoukuk
dc.publisherГердаuk
dc.subjectкризові явищаuk
dc.subjectскладні системиuk
dc.subjectмоделюванняuk
dc.subjectіндикатори-передвісники кризових явищuk
dc.subjectграфодинамікаuk
dc.subjectграфи видимостіuk
dc.subjectрекурентна мережаuk
dc.subjectматриця Лапласаuk
dc.titleВіконна графодинаміка кризових явищ на фондових ринкахuk
dc.typeArticleuk
Розташовується у зібраннях:Кафедра інформатики та прикладної математики

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Сердюк_Соловйов.pdfСтаття796.83 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


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