Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/3196| Назва: | Ранжування економічних суб’єктів за їх «важливістю» у системі |
| Інші назви: | Ranking of economic actors according to their “importance” in system |
| Автори: | Соловйов, Володимир Миколайович Лук’янчук, Олександр Сергійович |
| Ключові слова: | складні мережеподібні системи нелінійна динаміка ранжування центральність кореляційні зв’язки complex networks nonlinear dynamics rank centrality correlation |
| Дата публікації: | 25-гру-2015 |
| Видавництво: | Видавничий відділ ДВНЗ «Криворізький національний університет» |
| Бібліографічний опис: | Соловйов В. М. Ранжування економічних суб’єктів за їх «важливістю» у системі / Володимир Миколайович Соловйов, Олександр Сергійович Лук’янчук // Теорія та методика навчання математики, фізики, інформатики. – Кривий Ріг, 2015. – Том XIII, випуск 3 (37). – С. 202-214. |
| Короткий огляд (реферат): | Фінансово-економічна криза 2007-2009 рр. показала, що економічні інститути тісно взаємопов’язані і поведінка таких систем є складно передбачуваною. Актуальною є розробка нових кількісних методів, які описують динамічні зміни в складних системах як за звичайних умов, так і під час кризи. Виникає потреба в методах, які описують топологію взаємодії між економічними інститутами, використовуючи розвинені в теорії мереж засоби. У роботі використано теорію випадкових матриць, яка при поєднанні з мережними методами є адекватним засобом для дослідження складних систем. Методику апробовано на прикладі світових фондових індексів та банків. The financial and economic crisis 2007-2009 shown that economic institutions are closely linked and the behavior of complex systems is difficult predictable. There is an urgent need to develop new quantitative methods that describe the dynamic changes in complex systems during normal conditions and during the crisis. There is a need for methods that describe the topology of the interaction between economic institutions, using the tools developed in the theory of networks. The paper used a method of the random matrices theory, which when combined with network methods are adequate means for the study of complex systems. The given technique we have implemented the study of global stock markets and banks. |
| Опис: | 1. Halvin S. Complex networks. Structure, robustness and function / Shlomo Halvin, Reuven Cohen. – New York : Cambridge University Press, 2010. – 248 p. 2. Ghoshal G. Ranking stability and super-stable nodes in complex networks / Gourab Ghoshal, Albert-László Barabási // Nature Communications. – 2011. – Vol. 2. – Article number: 394. – DOI : 10.1038/ncomms1396. 3. Borgatti S. P. Centrality and network flow / Stephen P. Borgatti // Social Networks. – 2005. – Vol. 27. – Iss. 1. – P. 55-71. – DOI : 10.1016/j.socnet.2004.11.008. 4. Freeman L. Centrality in Social Networks Conceptual Clarification / Linton C. Freeman // Social Networks. – 1978-1979. – Vol. 1. – Iss. 3. – P. 215- 239. – DOI : 10.1016/0378-8733(78)90021-7. 5. Katz L. A new status index derived from sociometric analysis / Leo Katz // Psychometrika. – 1953. – Vol. 18. – Iss. 1. – P. 39-43. – DOI : 10.1007/BF02289026. 6. Bonacich P. Factoring and weighting approaches to status scores and clique identification / Phillip Bonacich // Journal of Mathematical Sociology. – 1972. – Vol. 2. – Iss. 1. – P. 113-120. – DOI : 10.1080/0022250X.1972.9989806. 7. Bonacich P. Power and centrality: A family of measures [Electronic resource] / Phillip Bonacich // American Journal of Sociology. – 1987. – Vol. 92. – No. 5. – P. 1170-1182. – Access mode : https://www.jstor.org/stable/2780000. 8. Page L. The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web [Electronic resource] : [Technical Report] // Lawrence Page, Sergey Brin, Rajeev Motwani, Terry Winograd. – Stanford InfoLab, January 29, 1998. – Access mode : http://ilpubs.stanford.edu:8090/422/. 9. Battiston S. DebtRank: Too Central to Fail? Financial Networks, the FED and Systemic Risk / Stefano Battiston, Michelangelo Puliga, Rahul Kaushik, Paolo Tasca, Guido Caldarelli // Scientific Reports. – 2012. – Vol. 2. – Article number: 541. – DOI : 10.1038/srep00541. 10. Soramäki K. SinkRank: An Algorithm for Identifying Systemically Important Banks in Payment Systems / Kimmo Soramäki, Samantha Cook // Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal. – 2013. – Vol. 7. – No. 2013-28. – P. 1-27. – DOI : 10.5018/economics-ejournal.ja.2013-28. 11. Plerou V. Random matrix approach to cross correlations in financial data / Vasiliki Plerou, Parameswaran Gopikrishnan, Bernd Rosenow, Luís A. Nunes Amaral, Thomas Guhr, H. Eugene Stanley // Physical Review E. – 2002. – Vol. 65. – Iss. 6. – 066126. – P. 356-373. – DOI : 10.1103/PhysRevE.65.066126. 12. Brin S. The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine [Electronic resource] / Sergey Brin, Lawrence Page // Seventh International World-Wide Web Conference (WWW 1998), April 14-18, 1998, Brisbane, Australia. – 1998. – Access mode : http://ilpubs.stanford.edu:8090/361/. 13. Langville A. N. Google’s PageRank and Beyond: The Science of Search Engine Rankings / Amy N. Langville. Carl D. Meyer. – Princeton : Princeton University Press, 2012. – 240 p. 14. Yahoo Finance - Business Finance, Stock Market, Quotes, News [Electronic resource] / Verizon Media. – 2015. – Access mode : https://finance.yahoo.com. 15. Asotsiatsiia ukrainskykh bankiv — Holovna [Electronic resource]. – Access mode : http://aub.org.ua. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/3196 https://doi.org/10.55056/tmn.v13i3.1002 |
| ISSN: | 2309-1479 |
| Розташовується у зібраннях: | Кафедра інформатики та прикладної математики |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 202-214_SolovievLukianchuk.pdf | Стаття | 2.85 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.