Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/0564/1180| Назва: | Використання теорії складних систем для дослідження економіки |
| Інші назви: | Использование теории сложных систем для исследования экономики Usage the theory of complex systems for the research of economy |
| Автори: | Соловйов, Володимир Миколайович Стратійчук, І. О. |
| Ключові слова: | складні системи прогнозування алгоритмічна складність оцінка Лемпеля-Зіва масштабно-залежний показник Ляпунова інтегральна міра складності |
| Дата публікації: | 2012 |
| Видавництво: | Видавництво ЧНУ ім. Б. Хмельницького |
| Бібліографічний опис: | Соловйов 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. |
| Короткий огляд (реферат): | Розглянуто 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. |
| Опис: | 1. 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 |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1180 https://doi.org/10.31812/0564/1180 |
| ISSN: | 2076-5843 |
| Розташовується у зібраннях: | Кафедра інформатики та прикладної математики |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| N246p059_sol_strat.pdf | Стаття | 738.52 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.