Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/0564/1254Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Соловйов, Володимир Миколайович | - |
| dc.date.accessioned | 2017-08-23T19:05:49Z | - |
| dc.date.available | 2017-08-23T19:05:49Z | - |
| dc.date.issued | 2016 | - |
| dc.identifier.citation | Соловйов В. М. Використання мережних мір складності у прогнозуванні кризових явищ / В. М. Соловйов // Економіко-математичне моделювання : зб. матер. Першої нац. наук.-метод. конф. (м. Київ, 30 вересня – 1 жовтня 2016 р.). – Київ, 2016. – С. 335-337. | uk |
| dc.identifier.isbn | 978-966-926-109-0 | - |
| dc.identifier.uri | http://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1254 | - |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.31812/0564/1254 | - |
| dc.description | 1. Малинецкий Г. Г. Теория самоорганизации. На пороге IV парадигмы / Г. Г. Малинецкий // Компьютерные исследования и моделирование. — 2013. –Т. 5, № 3. — С. 315-366. 2. Halvin S., Cohen R. Complex networks. Structure, robustness and function / Halvin S., Cohen R. // Cambridge University Press, 2010. — 238 p. 3. Соловйов В. М. Моделювання мультиплексних мереж / В. М. Соловйов, В. В. Соловйова // В колект. монографії: «Прогнозування соціально-економічних процесів: сучасні підходи та перспективи». Бердянськ, 2016. — С. 141-155. | - |
| dc.description.abstract | У якості баз даних обирались часові ряди щоденних значень індексів фондових ринків за період часу, який містив помітні зміни індексів, які прийнято ідентифікувати як кризові явища. Розрахунки проводились у такий спосіб. Обирався часовий проміжок (вікно), наприклад, два роки (приблизно 500 торгівельних днів), для нього будувались відповідні графи та розраховувались їх спектральні, топологічні та мультиплексні властивості. Далі вікно зміщувалось з кроком, наприклад, одна неділя (5 торгівельних днів) і процедура повторювалась до вичерпання часових рядів. Показано, що у деяких випадках мережні та мультимережні міри можуть слугувати індикаторами-передвісниками кризових явищ. | uk |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | КНЕУ | uk |
| dc.subject | фінансова криза | uk |
| dc.subject | складні мережі | uk |
| dc.subject | синергетика | uk |
| dc.subject | мережні методи | uk |
| dc.subject | міри складності | uk |
| dc.subject | часові ряди | uk |
| dc.subject | графи видимості | uk |
| dc.subject | рекурентний аналіз | uk |
| dc.subject | мультиплексні мережі | uk |
| dc.title | Використання мережних мір складності у прогнозуванні кризових явищ | uk |
| dc.type | Article | uk |
| Розташовується у зібраннях: | Кафедра інформатики та прикладної математики | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Соловйов.pdf | Тези | 645.81 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.