Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/0564/1191Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Ганчук, А. | - |
| dc.contributor.author | Сапцін, В. | - |
| dc.contributor.author | Соловйов, Володимир Миколайович | - |
| dc.date.accessioned | 2017-08-01T12:39:44Z | - |
| dc.date.available | 2017-08-01T12:39:44Z | - |
| dc.date.issued | 2011 | - |
| dc.identifier.citation | Ганчук А. А. Застосування складних ланцюгів Маркова для прогнозування післякризової динаміки світового фондового ринку / А. Ганчук, В. Сапцін, В. Соловйов // Формування ринкової економіки в Україні : зб. наук. пр. Серія економічна / Львівський нац. ун-т ім. І. Франка. – Львів, 2011. – Вип. 25. – С. 61-67. | uk |
| dc.identifier.issn | 2078-5860 | - |
| dc.identifier.uri | http://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1191 | - |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.31812/0564/1191 | - |
| dc.description | 1. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. – 2-е изд., испр. – М.: Физматлит, 2001. – 320 с. 2. Елютин П.В., Кривченков В.Д. Квантовая механика с задачами /Под ред. академика Н.Н.Боголюбова. – М.: Наука, 1976. – 336 с. 3. Сапир Ж. К экономической теории неоднородных систем: Опыт исследования децентрализованной экономики: Пер. с фр. под науч. ред. Н.А. Макашевой. – М.: ГУ ВШЭ, 2001. – 248 с. 4. L. von Bertalanffy, General System Theory—A Critical Review. - «General Systems», vol. VII, 1962, p. 1—20. 5. Сапцин В.М. Опыт применения генетически сложных цепей Маркова для нейросетевой технологии прогнозирования. / Сапцин В.М. // Вісник Криворізького економічного інституту КНЕУ.- Кривий Ріг, КЕІ КНЕУ, 2009, вип. 2(18).- С.56-66. 6. Дискретне Фур’є-продовження часових рядів / Д.М. Чабаненко // Системні технології. Регіональний міжвузівський збірник наукових праць. - Випуск 1 (66). – Дніпропетровськ, 2010. – С. 114-122. 7. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Лукашин Ю.П. [ Учеб. пособие]. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 416 с. 8. Зайченко Ю. П. Нечеткие модели и методы в интелектуальных системах: учеб. пособие для иностр. студ. вузов, направления "Компьютерные науки" / Зайченко Ю. П.; [М.З. Згуровский (общ.ред.)]. – К.: Слово, 2008. — 344 с. 9. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. / Ежов А.А., Шумский С.А. – М ., 1998. 10. Чабаненко Д. М. Виявлення короткочасної та довготривалої пам’ятi та прогнозування часових рядiв методами складних ланцюгiв Маркова / Д. М. Чабаненко // Вiсник Нацiонального технiчного унiверситету “Харкiвський полiтехнiчний інститут”. Збiрник наукових праць. Тематичний випуск: Iнформатика i моделювання. – Харків: НТУ ХПI, 2010. – No 31. – С. 184-190. 11. Хейл Дж.. Теория функционально-дифференциальных уравнений/ Пер. с англ. - М.: Мир, 1984. – 421 с. 12. Э.Петерс. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка: Пер. с англ. – М.: Мир, 2000. – 333 с. 13. Федер, Енс. Фракталы/ Пер. с англ. - М.: Мир, 1991. - 260 с. 14. Сапцин В.М., Соловьев В.Н. Релятивистская квантовая эконофизика. Новые парадигмы моделирования сложных систем: Черкассы: Брама-Украина, 2009. – 64 с. 15. Синергетичні та еконофізичні методи дослідження динамічних та структурних характеристик економічних систем. // Дербенцев В.Д., Сердюк О.А., Соловйов В.М., Шарапов О.Д. – Монографія. – Черкаси: Брама-Україна, 2010. – 287 с. 16. Soloviev V. Financial time series prediction with the technology of Complex Markov chains / V. Soloviev, V. Saptsin, D. Chabanenko // Computer Modelling and New Technologies. – 2010. – Vol. 14, No 3. – P. 63- 67. 17. Cоловйов В.М. Прогнозування фінансово-економічних часових рядів з застосуванням ланцюгів Маркова та Фурє-продовження / В.М.Соловйов, В.М.Сапцін, Д.М.Чабаненко // В монографії: Прогнозування соціально- економічних процесів: сучасні підходи та перспективи. Бердянськ, 2011.- с.141-155. 18. Соловьев В.Н. Принцип неопределенности Гейзенберга и экономические аналоги основных физических величин / В.Н.Соловьев, В.М.Сапцын // Журнал «Культура народов Причерноморья», 2011, No205.- С.208-213 | - |
| dc.description.abstract | Пропонується застосування технології складних ланцюгів Маркова для прогнозування часових рядів світових фондових ринків у період другої хвилі глобальної фінансової кризи. Головною відмінністю складних ланцюгів Маркова від простих є урахування післядії або пам’яті. Технологія передбачає прогнозування ряду за ієрархією інтервалів дискретизації часу та послідовного „склеювання” результатів прогнозів на різних частотних рівнях у один вихідний ряд прогнозу. Даний підхід дозволяє найбільш повно використати фрактальні властивості часового ряду. Наведено результати прогнозування після кризової динаміки індексів світових фондових ринків. | uk |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | Видавництво ЛНУ ім. І. Франка | uk |
| dc.subject | прогнозування | uk |
| dc.subject | часові ряди | uk |
| dc.subject | складні ланцюги Маркова | uk |
| dc.subject | дискретний час | uk |
| dc.subject | фрактальність | uk |
| dc.title | Застосування складних ланцюгів Маркова для прогнозування післякризової динаміки світового фондового ринку | uk |
| dc.type | Article | uk |
| Розташовується у зібраннях: | Кафедра інформатики та прикладної математики | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Ганчук_Сапцин_Соловьев.pdf | Стаття | 302.19 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.