DSpace Repository
Синергетичні та еконофізичні методи дослідження динамічних та структурних характеристик економічних систем
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Синергетичні та еконофізичні методи дослідження динамічних та структурних характеристик економічних систем
Дербенцев, В. Д.; Сердюк, О. А.; Соловйов, Володимир Миколайович; Шарапов, О. Д.
Date:
2010
Abstract:
В монографії наведено результати досліджень динамічних та структурних характеристик фінансово-економічних систем на засадах синергетики та еконофізики. Для цього в роботі використовується апарат теорії випадкових матриць, мультифрактального та вейвлет-аналізу, методи аналізу рекурентних діаграм, ентропійні методи тощо. Значна увага приділена проблемам моделювання критичних явищ у фінансово-економічних системах, зокрема питанням класифікації та моделювання фінансово-економічних криз, досліджено особливості колективної динаміки складних систем у періоди кризи та релаксації. Окремий акцент зроблено на питаннях пошуку та конструювання індикаторів передкризових станів шляхом спеціальної обробки досліджуваних часових рядів. Останній розділ присвячено еконофізичній парадигмі дослідження складних соціально-економічних процесів, а саме релятивістському розділу еконофізики – релятивістській квантовій еконофізиці. Монографія буде корисна широкому колу читачів, яких цікавлять питання
подальшого розвитку та практичного застосування таких міждисциплінарних напрямків, як синергетика та еконофізика, фахівцям в галузі економіко-математичного моделювання, аспірантам та студентам старших курсів.
Description:
1. Agaev A., Kuperin Yu.F. Multifractal Analysis and Local Hoelder Exponents Approach to Detecting Stock Markets Crashes // e-print: http://arXiv:cond-mat/0407603.
2. Agent–based Models of Financial Markets [електронний ресурс] / E. Samanidou, E. Zschischang, D. Stauffer, T. Lux // arxiv:physics/0701140v1 – 11 Jan 2007. – http://arxiv.org/.
3. Amaral L.A.N., Ottino J.M. Augmenting the Framework for the Study of Complex Systems // Eur.Phys.J. 2004, v.B38. – pp. 147-162.
4. Andersson M.K. On the Effects of Imposing or Ignoring Long Memory −When Forecasting // Working Paper Series in Economics and Finance, 1998. № 225.
5. Araujo T., Louca F. The geometry of crashes – a measure of the dynamics of stock market crises // arXiv:cond-mat/0506137.
6. B. E. Baaquie: Quantum Finance. Cambridge: Cambridge University Press, 2004. – 332 p.
7. Baaquie B. E. Quantum Finance: Path Integrals and Hamiltonians for Options and Interest Rates, 1st ed. – Cambridge: Cambridge University Press, 2007. – 348 p.
8. Bagarello F. An operatorial approach to stock markets // J. Phys. A, 39, p. 6823-6840 (2006). 9. Bagarello F. Simplified stock markets described by number operators // arXiv:0904.3213v1 [q-fin.TR] 21 Apr 2009.
10. Bagarello F. Stock markets and quantum dynamics: a second quantized description // arXiv:0904.3210v1 [q-fin.TR] 21 Apr 2009.
11. Bagarello F. Stock Markets and Quantum Dynamics: A Second Quantized Description // Physica A, 386, 283 (2007).
12. Bagarello F. The Heisenberg picture in the analysis of stock markets and in other sociological contexts, Proceedings del Workshop How can Mathematics contribute to social sciences, Bologna 2006, Italia, in Quality and Quantity, 10.1007/s11135-007-9076-4.
13. Bak P. How Nature Works. The Science of Self–organized Criticality. Oxford, Oxford University Press, 1997.
14. Barkley J., Rosser Jr. Dynamics of Markets. Econophysics and Finance. By Joseph L. McCauley. Cambridge: Cambridge University Press, 2004. – 209 p.
15. Battena J., Ellis З. Scaling Relationships of Gaussian Processes. School of Accounting & Finance Deakin University, 2001.
16. Black F., Jones R. C. Simplifying portfolio insurance // The Journal of Portfolio Management, V.14, 1987. – pp. 48-51.
17. Boccaletti S., Latora V., Moreno Y., Chavez M., Hwang D.–U. Complex networks: Structure and dynamics // Physics Reports, 2006, v.424.– pp. 175-308.
18. Bollerslev T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity // Journal Econometrics, 1986.– V.31. – pp. 307-327.
19. Boltzmann L. Weitere Studien über das Wärmegleichgewicht unter Gasmolekülen // Sitzber. Acad. Wiss. Wien. 1872, Bd. 66.– S. 275-376.
20. Borland L. Long–range memory and nonextensivity in financial markets // Econophysics news, 2005.– V .36.– №6. – pp. 228-231.
21. Bouchaud J.P. Economics needs a scientific revolution / [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.nature.com/nature/journal /v455/n7217/ full/4551181a.html.
22. Bree D.S., Joseph N.L. Fitting the log periodic power low to financial crashes: a critical analysis // arXiv:1002.1010v1 [q–fin.ST] 4 Feb 2010.
23. Brock,W., Dechert, D., Sheinkman, J., LeBaron, B. (1996). A test for −Independence Based on the Correlation Dimension. Econometric Reviews, 15. pp. 197-235.
24. Buchanan M. Meltdown modeling / Buchanan M. // Nature.–2009.– V.460.– pp. 680-682. 25. Chabanenko D., Soloviev V. Financial crisis phenomena: analysis, simulation and prediction. Econophysic’s approach // Int. conf .”Humbolt Cosmos: Science and Society”–Kiev, 2009.– pp. 67.
26. Choustova. Toward Quantum Behavioral Finances: Bohmian Approach // arXiv:quant–ph/0109122v5 7 Jan 2007.
27. Clauset A., Shalizi C.R., Newman M.E.J. Power–law distributions in empirical data // arXiv:physics0706.1062, 2009.
28. Clausius R. Über verschiedene für die Anwendung bequeme Formen der Hauptgleichungen der mechanischen Wärmetheorie //Ann. Phys. Folge 2, 1865. – Bd. 125.– S. 353-400.
29. Coronello C., Tumminello M, Lillo F., Micciche S., Mantegna R.N. Sector identification in a set of stock return time series traded at the London Stock Exchange // ArXiv:cond-mat/0508122. 30. Cox J.C., Ross R.A., Rubinstein M. Option pricing: a simplified approach Journal of Financial Economics, 1976.3. – pp. 229-263.
31. Dario G. Perez, Luciano Zunino, Mario Garavaglia, Osvaldo A. Rosso. Wavelet entropy and fractional Brownian motion time series, arXiv:physics/0501105 v1.
32. Deutsch D. Qubit Field Theory // arXiv:quant–ph/0401024v1 6 Jan 2004.
33. Devaney Robert L. An Introduction to Chaotical Dynamical Systems? Sec.Ed. Addison–Wesley, Reading, Mass., 1989.
34. DeWitt Bryce Seligman , Graham R. Neill , eds. The Many-Worlds Interpretation of Quantum Mechanics, Princeton Series in Physics, Princeton University Press (1973). – pp. 3-140.
35. Douglas E. Lake, Joshua S. Richman, M. Pamela Griffin, J. Randall Moorman. Sample entropy analysis of neonatal heart rate variability // Am. J. Physiol. Integr. Comp. Physiol., V. 283, 2002. – pp. 789-797.
36. Drozdz S., Grummer F., Ruf F., Speth J, Dynamics of correlations in the stock market // arXiv:cond-mat/0103605.
37. Dynamic Behaviours of Mix-game Models and Its Application [електронний ресурс] / C. Gou //arxiv:physics/0504001 – 29 Aug 2005. – http://arxiv.org/.
38. Eckmann J.-P., Ruelle D. Fundamental limitations for estimating −dimensions and Lyapunov exponents in dynamical systems // Physica, 1992. pp. 185-187.−№56.
39. Eckmann, S.O. Kamphorst, D. Ruelle, Recurrence plots of dynamical pp. 973-977.−systems // Europhys. Lett., 5, 1987.
40. Eichengreen B., Rose A., Wyplosz Ch. Exchange market mayhem. The antecedents and aftermaths of speculative attacks // Economic Policy. October 1995. - pp. 249-312.
41. Elwakil A.S., Soliman A.M., Mathematical models of the twin-T, wienbridge and family of minimum component electronic chaos generators with demonstrative recurrence plots, Chaos Solit. Fract. 10 (8) (1999) 1399-1411.
42. Engle R.F. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates pp.−of the variance of United Kingdom inflation // Econometrica, 1982. –V.50. 987-1008.
43. Erken A, Yalcin Karatepe Y. Evaluating and forecasting banking crises through neural network models: An application for Turkish banking sector // pp. 809-815.−Expert Systems with Applications, 33, (2007).
44. Everett H. Relative State Formulation of Quantum Mechanics. – Reviews of Modern Physics vol 29, (1957) pp. 454-462.
45. Fama E. F. and Miller M. H., The Theory of Finance. New York: Holt, Rinehart and Winston, 1972.
46. Farmer J.D. Information dimension and the probabilistic structure of chaos. Z. Naturforsch. 37, 1304-1325 (1982).
47. Farmer J.D. The economy needs agent-based modelling / Farmer J.D., Foley D. // Nature.–2009.–V.460.– pp. 685-686.
48. Frankel J.A., Rose A.K. Currency Crashes in Emerging Markets: Empirical Indicators // NBER Working Paper. № 5437, 1996. - Cambridge, Massachusetts, MIT Press.
49. Ganchuk A., Derbentsev V., Soloviev V. Cross correlations and multifractal properties of Ukraine stock market // 5th International Conference „Applications of Physics in Financial Analysis» June 29th – July 1st 2006 Torino, Italy. – pp. 16-17.
50. Ganchuk A., Derbentsev V., Soloviev V. Multifractal properties of the Ukraine stock market // arXiv:physics/0608009 v1 1 Aug 2006.
51. Gilmore C.G. A new test for chaos. // Journal of economic behavior and organization. N22, 1993. – pp. 209-237.
52. Gilmore C.G. An examination of nonlinear dependence in exchange rates, using recent methods from chaos theory. // Global finance journal N12, 2001. – pp. 139-151.
53. Giuliani A., Manetti C., Hidden pecularities in the potential energy time series of a tripeptide highlighted by a recurrence plot analysis: a molecular dynamics simulation, Phys. Rev. E 53 (6) (1996) 6336-6340.
54. Gödel K., Über formal unent scheidbare Sätze der Principia Mathematica und verwander System // I, „Monatshefte Mathematic Physik”, Bd 38, S. 173-198 (1931).
55. Gonçalves C. Pedro. An Evolutionary Quantum Game Model of Financial Market Dynamics − Theory and Evidence. April 14, 2007/ http://ma.utexas.edu/mp_arc/c/07/07-89.pdf.
56. Gonçalves, C. P.; Ferreira, M. A. Self-Organized Criticality in Synchronized Loss Dynamics – A Behavioral Account, working paper presented at the seminar Mercado Financeiro Artificial: Simulação Multiagentes e Dinâmicas de Mercado, ISCTE, http://dfc.gestao.iscte.org/seminarios/ downloads.php?item=6&tipo=file (2006).
57. Gonçalves, C. Pedro, Herding, http://ccl.northwestern.edu/netlogo/ models/community/Herding (2003).
58. Gonçalves, C. Pedro. Artificial financial market http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/community/Artificial%20Financial%2 0Market (2003).
59. Gonçalves, C. Pedro. Artificial financial market II − Tail risk, http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/community/Artificial%20Financial%2 0Market%20II%20-%20Tail%20Risk (2005).
60. Gonçalves, C. Pedro; Curto, J.D. Risco, Agentes e Complexidade, paper presented at the seminar Grupos, Tecnologia e Criatividade, ISCTE (2005).
61. Gonçalves, Carlos. Criação de Conhecimento e Agilidade: Novos Desafios Competitivos, Economia Global e Gestão, Vol. XI, No. 1, pp. 125-139 (2006).
62. Gonçalves, Carlos. Uma Teoria da Empresa Ágil Criadora de Conhecimento. Contributos, PhD Thesis, ISCTE–Business School Gonçalves C. Pedro (2005).
63. Granger C.W.J., Joyeux R. An Introduction to Long Memory Time Series −Models and Fractional Differencing // Journal of Time Series Analysis, 1980. pp. 15-29.−№1(1).
64. Grassberger P., Procaccia I. Characterization of strange attractors. Phys. Rev. Lett. 50, 346-349 (1983).
65. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors. Physica D 9, 189-208 (1983).
66. Grech D., Mazur Z. Can One Make Any Crash Prediction in Finance Using the Local Hurst Exponent Idea? // arXiv:cond-mat/0311627
67. Hanz–Valter Lorenz. Nonlinear Dynamical Economics and Chaotic Motion. – Springer-Verlag, 1989. – 320 p.
68. Hensel K. Über eine neue Begründung der Theorie der algebraischen Zahlen // Jahresbericht der Deutschen Mathematiker-Vereinigung. Т. 6. № 3. С. 83-88 (1897).
69. Hidalgo, E. Guevara, 2006a, Introduction to the study of entropy in quantum games // arXiv:quant-ph/0604170 v2 26 Apr 2006.
70. Hidalgo, E. Guevara. Quantum Econophysics // arXiv:physics/0609245v2 [physics.soc-ph] 30 Apr 2007.
71. Hidalgo, E. Guevara. Quantum Games and the Relationships between Quantum Mechanics and Game Theory // arXiv:0803.0292v1 [quant-ph] 3 Mar 2008.
72. Hidalgo, E. Guevara. Quantum games entropy // arXiv:quant-ph/0606045 v1 6 Jun 2006.
73. Hidalgo, E. Guevara. Quantum replicator dynamics // Physica A 369/2, 393–407 (2006), arXiv:quant-ph/0510238v7.
74. http://www.msci.com
75. http://www.assystcomplexity.eu/
76. http://www.oanda.com
77. http://www.santafe.edu
78. http://www.soros.org; http://ineteconomics.org/
79. Hurst H.E. Long Term Storage Capacity of Reservoirs // Transactions of pp. 770-799.− № 116. −the American Society of Civil Engineers, 1951.
80. Iqbal, A., 2004, Studies in the Theory of Quantum Games, PhD thesis, Quaid-i-Azam University, Department of Electronics.
81. Iqbal, A.; Toor, A.H. Quantum repeated games // Physics Letters A 300, 6, pp. 541-546 (2002).
82. Ivanov P.Ch., Hausdorff J.M., Halvin S. et.al. Levels of Complexity in Scale–Invariant Neural Signals // arXiv:cond-mat/0409545
83. Joshua S., Richman J., Moorman R. Physiological time–series analysis using approximate entropy and sample entropy // Am. J Physiol. Heart Circ. Physiol. 278: H2039-H2049, 2000.
84. Kaminsky G., Lizondo S., Reinhart C.M. The leading indicators of currency crises. IMF Staff paper No. 45. International Monetary Fund, 1998. - pp. 1-48.
85. Kaminsky G., Reinhart C. Financial Crises in Asia and Latin America: Then and Now // AEA Papers and Proceedings. № 98, 1998.
86. Kantelhardt J.W., Zschiegner S.A., Koscielny_Bunde E. et.al. Multifractal Detrended Fluctuation Analysis of Nonstationarity Time Series // e-print – arXiv:physics/0202070
87. Kaplan, D.T. (1994) Exceptional Events as Evidence of Determinism // Phisica D, 73. - pp. 38-44.
88. Khrennikov, A. A formula of total probability with interference term and the Hilbert space representation of the contextual Kolmogorovian model // arXiv:math/0609197v1 [math.PR] 7 Sep 2006.
89. Khrennikov, A. On the cognitive experiments to test quantum-like behaviour of mind // arXiv:quant-ph/0205092v2 16 Jan 2003.
90. Khrennikov, A., 2007, Quantum-like Probabilistic Models outside Physics // arXiv:physics/0702250v2 [physics.gen-ph] 5 Jun 2007.
91. Kim G., Markowitz H. M. Investment rules, margin and market volatility // Journal of Portfolio Management, V. 16, 1989. – pp. 45-52.
92. Kondratenko A. Physical Modeling of economic systems. Classical and quantum economies. Novosibirsk: Nauka, 2005. – 30 p.
93. Krugman PP. How Did Economists Get It So Wrong?// The New York Times, September 2, 2009, pp. 3-8.
94. Kurths J., Schwarz U., Sonett C.P., Parlitz U. Testing nonlinearity in radiocarbon data, Nonlinear Processes Geophys. 1(1) (1994) 72-75.
95. Kwapien J., Drozdz S., Speth J. Alternation of different fluctuation regimes in the stock market dynamics // arXiv:cond-mat/0306608.
96. L. von Bertalanffy, General System Theory – A Critical Review. – „General Systems”, vol. VII, pp. 1-20 (1962).
97. LeBaron B. The time series properties of an artificial stock market / B. LeBaron, W. Arthur, R. Palmer // Journal of Economic Dynamics and Control, V23, 1999. – pp. 1487-1516.
98. LeBaron B., Some Relations Between Volatility and Serial Correlations in Stock Market Returns. Working Paper, February 1990.
99. Levy M., Levy H., Solomon S.. A microscopic model of the stock market: Cycles, booms, and crashes // Economics Letters, V.45, 1994. – pp. 103-111.
100. Lillo F., Mantegna R.N. Dynamics of a financial market index after a crash // arXiv:cond-mat/0209685 v1 30 Sep 2002.
101. Lisi, A. Garrett. An Exceptionally Simple Theory of Everything // arXiv:0711.0770v1 [hep-th] 6 Nov 2007.
102. Liu Y., Gopikrishnan P., Cizeau P., Meyer M., Peng C.-K., Stanley H.E. The statistical properties of the volatility of the price fluctuations // arXiv:condmat/9903369.
103. Lorenz E.N., Deterministic Nonperiodic Flow // J. Atmos. Sci, 1963, 20, PP. 130-141. (Перевод: Лоренц Э. Детерминированное непериодическое течение. – В сб.: Странные аттракторы // Под ред. Я.Г. Синая и Л.П.).
104. Lux T., Marchesi M.. Scaling and criticality in a stochastic multi-agent model of a financial market // Nature, V.397, 1999. – P.498-500.
105. Madalena Costa М.,Ary L. Goldberger A.L., Peng C.-K. Broken Asymmetry of the Human Heartbeat: Loss of Time Irreversibility in Aging and Disease // Phys.Rev.Let.– 2005.– V.95.–P.198102.
106. Madalena Costa, Ary L. Goldberger, C.-K. Peng. Multiscale entropy analysis of biological signals // Phys Rev E, V. 71, 021906, 2005. – P.1-18.
107. Madalena Costa, Ary L. Goldberger, C.-K. Peng. Multiscale entropy analysis of physiologic signals // Phys Rev Lett, 2002; 89:062102.
108. Mandelbrot B. Fractals: Form, Chance, and Dimension. Freeman, San Francisco, 1977.
109. Mandelbrot B., Statistical Methodology for Non–Periodic Cycles:From the Covariance to R/S Analysis. Annals of Economic Social Measurement 1, 1972.
110. Mandelbrot B.B. When Can Price Be Arbitraged Efficiently? A limit to the Validity of the Random Walk and Martingale Models // The Review of pp. 225-236−№ 53 (1). −Economics and Statistics, 1971.
111. Manetti C., Giuliani A., Ceruso M.-A., Webber C.L., Zbilut J.P., Recurrence analysis of hydration effects on nonlinear protein dynamics: multiplicative scaling and additive processes, Phys. Lett. A 281 (5-6) (2001) 317- 323.
112. Manimaran P., Panigrani P.K., Parikh J.C. Wavelet analysis and scaling properties of time series – arXiv:nlin.CD/0412046
113. Mantegna R. N. , Stanley H. E. An Introduction to Econophysics. – Cambridge: Cambridge University Press, 2000. – 144 p.
114. Mantegna R.N. Hierarchical structure in financial markets. – Eur. Phys. J. B. 1999, v.25. pp. 193-197
115. March T.K., Chapman S.C., Dendy R.O., Recurrence plot statistics and the effect of embedding, Physica D 200 (1-2) (2005) 171-184.
116. Markowitz H. M. Simscript: A Simulation Programming Language. Prentice Hall, Englewood Cliffs NJ, 1963.
117. Markowitz H. M., Portfolio Selection. Journal of Finance 7, 1952.
118. Marwan N., Romano M, Thiel M., Kurths J. Recurrence plots for the analysis of complex system. Physics Reports 438 (2007) 237-329.
119. Marwan N., Thiel M., Cross recurrence plot based synchronization of time series, Nonlinear Processes Geophys. 9 (3/4) (2002) 325-331.
120. Marwan N.,. Trauth M.H, Vuille M., Kurths J., Comparing modern and Pleistocene ENSO-like influences in NW Argentina using nonlinear time series analysis methods, Clim. Dynam. 21 (3-4) (2003) 317-326.
121. Maslov S. Measures of globalization based on cross-correlations of word financial indices // Physica A, 2001, v.301. – pp. 397-406.
122. Maslov V.PP. and Nazaikinskii V.E. Mathematics underlying the 2008 financial crisis, and a possible remedy // arXiv:0811.4678v1 [q-fin.GN] 28 Nov 2008.
123. Maslov V.PP. Approximation probabilities, the law of quasistable markets, and phase transitions from the „condensed” state. arXiv:math/0307265v1 [math.PR] 19 Jul 2003.
124. Maslov V.PP. Economic law of increase of Kolmogorov complexity. Transition from financial crisis 2008 to the zero-order phase transition (social explosion) // arXiv:0812.4737v1 [q-fin.GN] 29 Dec 2008.
125. Maslov V.PP. Threshold levels in Economics // arXiv:0903.4783v1 [qfin.ST] 27 Mar 2009.
126. Maturana, Humberto, and Francisko Varela, The Tree of Khowledge, Shambala, Boston, 1987.
127. Mehta M.L. Random Matrices.Academic Press, Boston, 1991
128. Montagna, G.; Nicrosini, O.; Passarino, G.; Moreni, N. Pricing exotic options in a path integral approach // Quantitative Finance, 6, pp. 55-66 (2004), arXiv:cond-mat/0407321v2 [cond-mat.other] 17 May 2006.
129. National Bureau of Economic Research [електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.nber.org/.
130. Nelson D.B. Conditional Heteroscedasticity in Asset Pricing // Econometrica, 1991. – V.59. – pp. 347-370. 131. Nichols J.M., Trickey S.T., Seaver M., Damage detection using multivariate recurrence quantification analysis // Mech. Syst. Signal Process, 20 (2), 2006. – pp. 421-437. 132. Niemira M., Saaty T. An Analytic Network Process model for financial– pp. 573-587.−crisis forecasting // International Journal of Forecasting, 20, 2004.
133. Osbome, M.F.M. „Brownian Motion in the Stock Market”, in P.Coother, ed., The Random Character of Stock Market Prices. – Cambridge: MIT Press, 1964.
134. Ott E., Grebogi C, Yorke J.A., Theory of First Order Phase Transitions for Chaotic Attractors of Nonlinear Dynamical Systems // Phys. Lett, 1989, A135. – pp. 343-348.
135. Pancham S., Evidence of the Multifractal Market Hypothesis Using Wavelet Transforms. Florida International University, 1994.
136. Peng C.-K., Halvin S., Hausdorff J.M. Fractal Mechanism and Heart rate dynamics // J. of Eectrocardiology. – 1995. vol. 28 – pp. 59-64.
137. Perez D., Zunino L., Garavaglia M., Rosso O., „Wavelet entropy and fractional Brownian motion time series”, arXiv:physics/0501105 v1.
138. Pincus S.M. „Approximate entropy as a measure of system complexity”. pp. 2297-2301.−Proc. Natl. Acad. Sci. Vol.88.
139. Piotrowski, E.; Sładkowski, J. Quantum market games // Physica A 312, pp. 208–217, arXiv:quant-ph/010400602 (2002).
140. Piskun A., Piskun S., Soloviev V. Recurrence Quantification Analysis of Stock Market Crashes // 3rd International symposium on Recurrence Plots.– Montreal, Quebec, Canada.– p. 19.
141. Plerou V., Gopikrishnan P., Rosenow B., Amaral L.A.N., Guhr T., Stanley H.E. Random matrix approach to cross correlations in financial data. – Phys.Rev.E 2002, v.65, N 12. – pp. 126-142.
142. Plerou V., Gopikrishnan P., Rosenow B., Amaral L.A.N., Stanley H.E. Econophysics: Financial time series from a statistical physics point of view // Physica A . – № 279. – 2000. – pp. 443-456.
143. Quiroga R., Rosso O.A., Başar E., „Wavelet entropy: a measure of order in evoked potentials”, Functional Neuroscience.
144. Rachev S.T., Weron А., Weron R. CED Models for Asset Returns and Fractal Market Hypothesis. Mathematical and Computer Modelling №29, 1999.
145. Renyi A. Probability Theory.–Amsterdam: North-Holland, 1970.
146. Richman J., Moorman J.„Physiological time–series analysis using approximate entropy and sample entropy”. Am J Physiol Heart Circ Physiol 278: H2039-H2049, 2000.
147. Roener B.M. Fifteen years of econophysics: worries, hopes and prospects // arXiv:physics1004.3229, 2010.
148. Rosso O.A, Figliola A. „Order/disorder in brain electrical activity”, Revista Mexicana deFisica 50 (2) 149-155, Abril 2004.
149. Ruelle D., Takens F. On the nature of turbulence // Comm. Math. Phys, V. 20, 1971. – pp. 167-192.
150. Sachs J., Tornell A., Velasco A. Financial crises in emerging markets: The lesson from 1995 // Brooking Papers on Economic Activity, V.1,1995. – pp. 147-198.
151. Saptsin V., Soloviev V. Relativistic quantum econoohysics – new paradigms in complex systems modelling // arXiv:0907.1142v1 [physics.soc-ph] 7 Jul 2009.
152. Schaden, M. Quantum finance // arXiv:physics/0203006v2 [physics.socph] 6 Aug 2002.
153. Sello S. Wavelet entropy as a measure of solar cycle complexity // arXiv: astro-ph/0005334 v1. 154. Shannon C.E. A mathematical theory of communications // Bell Systems Tech. J., 1948. –V. 27. – pp. 623-656.
155. Sharpe W.F. Capital Asset Price: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk//Journal of Finance, V. 29 (3),1964. – pp. 425-442.
156. Sheinkman, J., LeBaron, B. Non-linear dynamics and stock returns // pp. 311-327.−Journal of Business, V.62, 1989.
157. Soloviev V., Danilchuk A.B., Serdyuk O.A. Research of the crises phenomena on time series basis with help of entropy characteristics // Information Technologies, Management and Society. Theses of the International Conference. Information Technologies and Management. 2008 April 10-11, Information System Institute, Riga, Latvia.– pp. 41-42.
158. Soloviev V., Nechaev V. and Nagibas A. Multifractal Singularities in New Business Architecture Signals // Information Technologies, Management and Society. Theses of the International Conference. Information Technologies and Management. 2005 April 14-15, Information System Instityte, Riga, Latvia
159. Soloviev V., Saptsin V., Chabanenko D. Prediction of financial time series with the technology of high-order Markov chains // Working Group on Physics of Socio-economic Systems (AGSOE).–Drezden, 2009: http://www.dpgverhandlungen.de/2009/dresden/agsoe.pdf
160. Soloviev V., Serdyuk O. Using of wavelet entropy for analysis of complex economic systems // Econophysics Colloquium and beyond, Alcona, Italy, September 27-29, 2007.
161. Sornette D. „Stock Market Crashes, Precursors and Replicas”, J. Phys. I France, V.6, 1996. – pp. 167-175.
162. Sornette D. Critical market crashes // Physics Reports, V. 378, 2003. pp. 1-98.
163. Sornette, Didier; Zhou, Wei-Xing. Importance of positive feedbacks and over–confidence in a self-fulfilling Ising model of financial markets // arXiv:cond-mat/0503607 v2 30 Mar 2005. 164. Stiglinz Joseph E. Information and the Change in the Paradigm in Economics. From Les Prix Nobel. The Nobel Prizes 2001, Editor Tore Frängsmyr, [Nobel Foundation], Stockholm, 2002. – pp. 472-540.
165. Struzik Z.R., Local Effective Hoelder Exponent Estimation on the Wavelet Transform Maxima Tree, in Fractals: Theory and Applications in Engineering, Eds: M. Dekking, J. L´evy V´ehel, E. Lutton, C. Tricot. – Springer Verlag, 1999. – pp. 93-112.
166. The ultimate guide to the LHC (англ.) – официальный FAQ по LHC. 167. Theiler J. Estimating the fractal dimension of chaotic time series. Lincoln Lab. J. 3, 63-86 (1990).
168. Theiler J. Estimating the fractal dimension of chaotic time series // Lincoln Lab. J., V. 3, 1990. – pp. 63-86.
169. Tsallis C. Nonextensive Statistics: Theoretical, Experimental and Computational Evidences and Connections // Braz.J.Phys., 1999.–V.29, –№1. – pp. 1-35.
170. Tsallis, C. Entropic nonextensivity: a possible measure of complexity // Chaos,Solitons,& Fractals, V. 13, 2002. – pp. 371-391.
171. Tsallis, C. Possible generalization of Boltzmann-Gibbs statistics // Journal of Statistical Physics, V. 52, 1988. – pp. 479-487.
172. Vaga T. The Coherent Market Hypothesis // Financial Analysts Joural, V. 46, №6, 1991. – pp. 36-49.
173. Van Fraassen B.C. The Labyrinth of Quantum Logic, Logico-algebraic approach to quantum mechanics. Vol 1. Dordrecht-Boston: Reidel, 1975.
174. Verhulst P.-F. Notice sur la loi que la population suit dans son accroissement //Correspondence Mathematique et Physique.-Bruxelles. – Tome 10. – pp. 113-121 (1838).
175. Verhulst P.-F.Recherches mathematiques sur la loi d’accroissement de la population//Nouveaux Momoires de 1’Academie Royale des Sciences et Belles Lettres de Braxelles. – № 18. – pp. 1-38 (1845).
176. Weidlich W. Socio-Dynamics: A Systematic Approach to Mathematical Modelling in the Social Science. Taylor and Francis, London, 2002. (російський переклад Вайдлих В.М. Социодинамика. Системный подход к математическому моделированию в социальных науках. – М.: Едиториал УРСС, 2005. – 480 с.).
177. Wolf A., Swift J.B., Swinney H.L., Vastano J.A. Determining Lyapunov exponents from a time series // Physica D, V. 16, 1985. – pp. 285-317.
178. Zbilut J.P., Zaldivar-Comenges J.-M., Stozzi F. Recurrence quantification based Liapunov exponent for monitoring divergence in experimental data // Phys. Lett. A, V. 297, 2002. – pp. 173-181.
179. Zhou, Wei-Xing; Sornette, Didier, 2007 Self-organizing Ising model of financial markets // The European Physical Journal B, vol.55, no.2, pp. 175-181 (2007).
180. Zhou, Wei-Xing; Sornette, Didier. Self-fulfilling Ising model of financial markets // arXiv:cond-mat/0503230v1, 2005.
181. Zunino L., Perez D.G., Garavaglia M., Rosso O.A. „Wavelet entropy of stochastic processes”, e-print: arXiv:physics/0603144v1 [physics.data-an] 17 Mar 2006.
182. Zverev V.I. and Tishin A.M. Quantum theory of economics. Physics Department of M. V. Lomonosov Moscow State University, Leninskie Gory, Moscow, 119992, 2008. – 38 p. …/0901.4767.pdf.
183. Автономов В.С. Методологические проблемы современной экономической науки // Вестник РАН, т. 76, №3, 2006. – С.203–208.
184. Бак П., Чен К. Самоорганизованная критичность // В мире науки, № 3, 1991. – С. 16-24.
185. Беллман Р. Введение в теорию матриц / Р.Беллман. – М.: Мир, 1972.– 375 с.
186. Берталанфи Л. Общая теория систем. – М.: Наука, 1968. – 246 с.
187. Блюмин С.Л. Дискретность против непрерывности в информационных технологиях: квантовое исчисление и его альтернативы // Системы управления и информационные технологии. № 1,2(31), С.217-221 (2004).
188. Блюмин С.Л. Дискретность против непрерывности при системном моделировании во времени и/или в пространстве // Системы управления и информационные технологии. №1(13). С.4-9 (2004).
189. Богданов А. А. Тектология: Всеобщая организационная наука. В 2-х книгах. – М.: „Экономика”, 1989.
190. Богданов А. А. Эмпириомонизм, 1904-1906.
191. Богданов А.А. Очерки организационной науки. http://www.uic.nnov.ru/pustyn/lib/bogdanov.ru.html.
192. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. – М.: Мир, вып. 1, вып.2, 1974.
193. Бурлачков В. Экономическая наука и эконофизика: главные темы С.111-122.−диалога // Вопросы экономики, №12, 2007.
194. Бухбиндер И.Л. Фундаментальные взаимодействия // СОЖ, 1997, No 5, с.66-73.
195. Валиев К.А. Квантовая информатика: компьютеры, связь и криптография // Вестник российской академии наук, т. 70, № 8, с.688-695 (2000).
196. Васюков В. Л. Квантовая логика. – М.: ПЕР СЭ, 2005. – 191 с.
197. Владимиров В.А., Воробьев Ю.Л., Малинецкий Г.Г., Посашков А.С. и др. Управление риском. Риск, устойчивое развитие, синергетика. – М.: Наука, 2000 – 432 с.
198. Владимиров В.С. / p–Адический анализ и математическая физика / В.С.Владимиров, И.В.Волович, Е.И.Зеленов. М.: Наука, 1994. – 352 с.
199. Волович И.В., Козырев С.В. p-Адическая математическая физика: основные конструкции, приложения к сложным и наноскопическим системам. Учебное пособие. – Самара: СГУ, 2009. – 54 с.
200. Гальчинський. А. Методологія складних систем // Економіка. –2007. – № 8. – С.4-18. 201. Ганчук А.А., Дербенцев В.Д., Соловйов В.М. Використання методів детермінованого хаосу у прогнозуванні ринку цінних паперів // Фінансова система України. Зб.наук.праць. – Острог: Вид–во „Національний університет „Острозька академія”, 2006.–Вип.8.–Ч.3.– С.281-287.
202. Ганчук А.А., Дербенцев В.Д., Соловйов В.М. Кореляційні властивості ринку цінних паперів в катастрофічних і шокових умовах // Міжвідомчий наук. збірник „Моделювання та інформаційні системи в економіці” – Київ: КНЕУ, 2006. Вип.74. – С.74-85.
203. Герштейн С.С. Что такое цветовой заряд, или какие силы связывают кварки // СОЖ, 2000, No 6, с.78-84.
204. Гирко В.Л. Спектральная теория случайных матриц / В.Л.Гирко / УМН.–1985.–Т.40, вып.1(241).–С.67-106. 205. Головач Ю., Олємской О., К.фон Фербер, Головач О. та ін. Складні мережі // Журнал фізичних досліджень.–2006, т.10, №4.– С.247-289.
206. Гречко Т. К. Применение квантовой социологии к деятельности государственного служащего // Workshop „Science: Theory and practice”/ Vol. 2. Prague: publishing house „Education and Science”, 2005.
207. Грицюк П.М. Аналіз, моделювання та прогнозування динаміки врожайності озимої пшениці в розрізі областей України: Монографія. – Рівне: НУВГП, 2010.– 350 с.
208. Данильчук Г.Б., Триус В.Ю. Ентропійні методи вимірювання складності // Моделювання та інф. сист. в економ. Збірник наукових праць. Вип. 78.– К.: КНЕУ, 2008.– С.107-119.
209. Демидович Б.П., Марон И.А., Шувалова Э.З. Численные методы анализа. Приближение функций, дифференциальные и интегральные уравнения. М.: Наука, 1967 . – 368 с.
210. Дербенцев В.Д. Ідентифікація та моделювання передкризових станів у відкритих макроекономічних ситемах // Моделювання та інформаційні системи в економіці. Зб. наук. праць. Вип. 76. – К.: КНЕУ, 2007. – С.17-24.
211. Дербенцев В.Д. Синергетична парадигма дослідження складних фінансово–економічних систем // Моделювання та інформаційні системи в економіці. Зб. наук. праць. Вип. 74. – К.: КНЕУ, 2006. – С.8-20.
212. Дербенцев В.Д., Ганчук А.А., Соловйов В.М. Моделювання критичних та кризових явищ на фінансових ринках // Фінансова система України. Зб. наук.праць. – Острог: Вид-во „Національний університет „Острозька академія”, 2006.–Вип.8.–Ч.3.– С.297-304.
213. Дербенцев В.Д., Сердюк О.А., Соловйов В.М. Передвісники критичних явищ в складних економічних системах // Зб. наук. статей "Моделирование нелинейной динамики экономических систем" – Донецк, С.5-13.− № 1.−ДонНУ, 2005.
214. Дербенцев В.Д., Соловйов В.М., Шарапов О.Д. Сучасні методи дослідження складних фінансово–економічних систем // Вісник Української академії банківської справи, 2006, № 1(20).– С.100-110.
215. Дойч Д. Структура реальности. / Пер. с англ. под ред. Н.А. Зубченко под общей редакцией академика РАН В.А.Садовничего. РХД – Москва– Ижевск 2001.
216. Дробышевский С.М. Некоторые подходы к разработке системы индикаторов мониторинга финансовой стабильности / Дробышевский С.М., Трунин П.В., Палий А.А., Кнобель А.Ю. // Научные труды Института экономики переходного периода. – Москва, 2006. – № 103Р. – С.1-305
217. Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс. — СПб: Изд. Питер, 2001. – 368 с. 218. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. – М.: Изд. МИФИ, 1998. – 222 с.
219. Елютин П.В., Кривченков В.Д. Квантовая механика с задачами /Под ред. академика Н.Н.Боголюбова. – М.: Наука, 1976. – 336 с.
220. Занг В.–Б.. Синергетическая экономика. Время и перемены в 354 с.− М.: Мир, 1999. −нелинейной экономической теории.
221. Классенс С. Что такое рецессия / Стийн Классенс, М.Эйхан Коуз – Финансы & развитие: Вашингтон, МВФ, март 2009.– С.52-53. 222. Клеменс М.П., Хэндри Д.Ф. Прогнозирование в макроэкономике // Обозрение прикладной и промышленной математики. – т. 3. – вып. 6. – 1996. – С.859-898.
223. Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Законы эволюции и самоорганизации сложных систем. – М., 1994.
224. Кобринский Н. Е., Майминас Е. 3., Смирнов А. Д. Экономическая кибернетика. — М.: Экономика, 1982. – 408 с.
225. Колмогоров А. Н., Драгалин А. Г. Математическая логика. — М.: УРСС, 2005. – 240 с.
226. Колмогоров А.Н. Комбинаторные основания теории информации // Успехи математических наук. – 1983. – Т. 38, № 4. – С.27-36.
227. Колмогоров А.Н. Новый метрический инвариант транзитивных динамических систем и автоморфизмов пространства Лебега. ДАН СССР, т.119, с.861-864, 1958.
228. Кононенко В.В., Рябушенко Н.В., Соловйов В.М. 251 Мультифрактальний аналіз і ризик–менеджмент критичних і кризових явищ // Вестник Восточно–украинского национального университета имени Владимира Даля. Сер.”Экономика”, Луганськ, 2005, №7.– С.265-272.
229. Коэн П. Дж. Теория множеств и континуум-гипотеза. – М.: Мир, 1969. – 347 с.
230. Кроновер Р.М. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. Москва: Постмаркет, 2000. – 352 с.
231. Кузнецов С.П. Динамический хаос (курс лекций). – М.:Издательство Физико-математической литературы, 2001. – 296 с.
232. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Квантовая механика. Краткий курс теоретической физики, Кн. 2. – М.: Наука, 1972. – 368 с.
233. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Квантовая механика. Нерелятивистская теория. – М.: Наука, 1974. – 752 с.
234. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Механика, том I. – М.: Наука, 1973. – 208 с.
235. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Статистическая физика. Часть 1. – М.: Наука, 1976. – 584 с.
236. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Теория поля. – М.: Наука, 1973. – 504 с.
237. Лиховидов В. Н. Фундаментальный анализ мировых валютных рынков: методы прогнозирования и принятия решений. – Владивосток – 1999. – 234 с.
238. Лоренц Э. Детерминированное непериодическое движение // Странные аттракторы. – М., 1981. – С.88-116.
239. Лямец В.И., Тевяшев А.Д. Системный анализ. – 2–е изд. перераб и доп. – Харьков: ХНУРЕ, 2004. – 448с.
240. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б., Подлазов А.В. Нелинейная 280 с.− М.: КомКнига, 2006 −динамика: подходы, результаты, надежды.
241. Малинецкий Г.Г., Курдюмов С.П. Нелинейная динамика и проблемы прогноза // Вестник РАН, 2001, т.71, №3. – С.210-232.
242. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. – Москва: Иститут компьютерных исследований, 2002. – 656 с.
243. Мандельброт Б., Хадсон Р.Л. (Не) послушне рынки. Фрактальная революция в финансах / Бенуа Мандельброт / 2006.–Киев.: Диалектика. – 400 с.
244. Маршалл Д.Ф., Бансал В.К. Финансовая инженерия. Пер. с англ. – М.: ИНФРА– М, 1998.
245. Маслов В.П. Квантовая экономика. – М.: Наука, 2006. – 72 с.
246. Маслов В.П. Квантовая эконофизика. – Москва, МИФИ, 2007. – В сб. „Эконофизика. Современная физика в поисках экономической теории”. – 101 с.
247. Миркин Я.М. Ценные бумаги и фондовый рынок. – М.: Перспектива, 1995.
248. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: 252 Наука, 1981. – 487 с.
249. Моисеев Н.Н. Человек. Среда. Общество. – М.: „Наука”, 1982. – 240 с.
250. Монтес М.Ф., Попов В.В. Азиатский вирус или голландская болезнь.? Теория и история валютных кризисов в России и других странах. Пер. с англ. – М.: АНХ при Правительстве РФ, .Дело., 1999.
251. Мосейчук А. В., Мосейчук В. А. Введение в реальную квантовую экономику. М.: НТО имени академика С. И. Вавилова, 2006. –234 с.
252. Мочерний С. Синергетичний підхід в економічному дослідженні // Економіка України. – 2001. – №5. – С.44-51.
253. Нагель Э., Ньюмен Д.Р. Теорема Гёделя. М., 1970.
254. Нельсон Р., Уинтер С. Эволюционная теория экономических изменений / Академия народного хозяйства при Правительстве РФ / М.Я. Каждан (пер.с англ.). – М.: Дело, 2002. 255. Нечаев В.П., Нагибас А.А., Соловьев В.Н. Мультифрактальность бизнес архитектур и управление риском сетевых предприятий // Труды V Международной Школы „Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах”.–Санкт-Петербург.–2005.– С.321-327
256. Новая наука – нейроэкономика // Наука и жизнь, №10 (2007).
257. Новое в синергетике: Взгляд в третье тысячелетие. / Сб.статей под ред. Г.Г.Малинецкого, С.П. Курдюмова. – М.: Наука, 2002.– 478 c.
258. Овчарук М.П., Соловйов В.М. Комп’ютерне моделювання складних фінансово–економічних систем // Вісник Криворізького технічного університету, Сер. ”Економічні науки”, 2004, вип.2, с.137-146
259. Осипов А.И., Уваров А.В. Энтропия и ее роль в науке // Соросовский образовательный журнал, 2004.– Т.8.– №1. – С.70-79.
260. Петерс Э. Фрактальный анализ финансовых рынков: Применение теории Хаоса в инвестициях и экономике. – М.: Интернет_Трейдинг, 2004. – 304 с.
261. Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый −аналитичнский взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка. Пер. с англ. 333 с.−М. Мир, 2000.
262. Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А. Опыт математического моделирования экономики. М.: Энергоатомиздат, 1996 – 544 с.
263. Піскун О.В., Сердюк О.А., Триус В.Ю. Кореляційні та спектральні властивості світового валютного ринку // Фінансова система України. Збірник наукових праць.– Острог: Видавництво „Національний університет „Острозька академія”, 2006.– Вип. 8.– Ч.3.– С.449-454.
264. Полтерович В.М. Стратегии институциональных реформ. Китай и Россия. // Экономика и математические методы. Т.42. Вып.2 (2006).
265. Полтерович В.М. Стратегии институциональных реформ. Перспективные траектории. // Экономика и математические методы. Т.42. Вып.1 (2006).
266. Полтерович. В.М. Кризис экономической теории. Доклад на научном семинаре Отделения экономики и ЦЭМИ РАН. „Неизвестная экономика”. http://www.cemi.rssi.ru 267. Попков В.В., Берг Д.Б. Эконофизика и эволюционная экономика – перспективное направление ииследований / Всероссийская Интернет- конференция „Проблемы Эконофизики и эволюционной экономики”. 2005. http://www.ephes.ru/
268. Пригожин И. Введение в термодинамику необратимых процессов / Илья Пригожин – Ижевск: НИЦ „Регулярная и хаотическая динамика”, 2001. – 160 с.
269. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой. – М., 1986.
270. Пятый рынок: экономические проблемы производства информации. — М.: МГУ, 1993. – 18 с.
271. Романовский М.Ю., Романовский Ю.М. Введение в эконофизику. Статистические и динамические модели. М.: ИКИ, 2007. – 280 стр.
272. Рубинштейн С.Л. Основы общей психологи. – СПб.: Питер, 2007. – 713 с.
273. Рудый К.В. Финансовые кризисы: теория, история, политика. М.: 399 с.−Новое знание, 2003.
274. 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.
275. Сапцин В.М. Опыт применения генетически сложных цепей Маркова для нейросетевой технологии прогнозирования. // Вісник Криворізького економічного інституту КНЕУ.– Кривий Ріг, КЕІ КНЕУ, 2009, вип. 2(18).– С.56-66.
276. Сапцин В.М., Соловьев В.Н. Релятивистская квантовая эконофизика. Новые парадигмы в моделировании сложных систем, 2009.– Черкассы:Брама–Украина. – 69 с. 277. Сергеева Л.Н. Моделирование поведения экономических систем методами нелинейной динамики (теории хаоса). – Запорожье: ЗГУ, 2002. – 227 с.
278. Сергеева Л.Н. Нелинейная экономика: модели и методы./Научн. Редактор д.э.н., проф.. Ю.Г.Лысенко – Запорожье:”Полиграф” – 218 с.
279. Сердюк О.А. Моделювання передвісників кризових явищ фінансових ринків // Проблеми і перспективи розвитку банківської системи України: Збірник наукових праць. Т. 18. – Суми: УАБС НБУ, 2006.– С. 315- 321.
280. Сердюк О.А., Соловйов В.М., Кононенко В.В. Передвісники критичних та кризових явищ в складних фінансово – економічних системах // Зб.наук.праць ”Економіка: проблеми теорії і практики” – Дніпропетровськ., ДНУ, 2004, в.197: В 5 т. Том V с.1304-1310.
281. Серр Ж.-П. Алгебры Ли и группы Ли. – М.: Мир, 1969. – 376 с.
282. Славатинский С.А. Фундаментальные частицы // СОЖ, 2001, No 2, с. 62-68.
283. Соловйов В. М, Кононенко В.В., Сердюк О.А. Виявлення передвісників кризових явищ. // Вісник Криворізького технічного університету. Збірник наукових праць. – Кривий ріг: КТУ, 2005. – Вип. 8. – с. 224-228.
284. Соловйов В. М, Соловйова В.В., Нагібас А.О. Порівняльний аналіз динаміки фондових ринків розвинених країн і країн з перехідною економікою. // Вісник Криворізького технічного університету. Збірник наукових праць. – Кривий ріг: КТУ, 2005. – Вип.. 7. – с.44-48.
285. Соловйов В.М. Економічна кібернетика: з досвіду моделювання складних фінансово–економічних систем // Вісник Криворізького економічного інституту.– Кривий Ріг, КЕІ КНЕУ, 2005, вип.2.– С.11-26.
286. Соловйов В.М. Математична економіка. Навчально–методичний посібник для самостійного вивчення дисципліни. – Черкаси: ЧНУ, 2008. – 136 с.
287. Соловйов В.М., Ганчук А.А. Особливості нелінійної динаміки світового фондового ринку // Журнал „Ринок цінних паперів України”, 2005, №5-6.–С.65-71.
288. Соловйов В.М., Ганчук А.А., Рибчинська О.М. Дослідження глобалізаційних процесів на ринку цінних паперів // Журнал „Держава та регіони”, сер. „Економіка та підприємництво” –Запоріжжя, ГУ ЗІДМУ, 2006, №1. С.42-50.
289. Соловйов В.М., Данильчук Г.Б. Використання ентропійних показників для вимірювання складності економічних систем // Вісник Криворізького економічного інституту.– Кривий Ріг, КЕІ КНЕУ, 2008, вип.2(14).– С.61-69.
290. Соловйов В.М., Дербенцев В.Д., Шарапов О.Д. Моделювання явищ самоорганізації в фінансово-економічних системах // Міжвідомчий наук. збірник „Моделювання та інформаційні системи в економіці” – Київ: КНЕУ, 2003, вип.70. – с.74-85.
291. Соловйов В.М., Дербенцев В.Д., Шарапов О.Д. Особливості динаміки і топології сучасних фінансово-економічних систем // Вісник Черкаського університету, Сер. ”Економічні науки”, 2003, вип.48. – с.127- 136.
292. Соловйов В.М., Нагібас А.О., Сердюк О.А. Моделювання процесів самоорганізації в фінансово-економічних системах // Вестник Восточно– украинского национального университета имени Владимира Даля. – Луганськ: Сер. ”Экономика”, 2003, №7. – с.205-212.
293. Соловйов В.М., Соловйова В.В. Кореляційні, спектральні і структурні властивості фондового ринку України // Міжвідомчий наук. збірник „Моделювання та інформаційні системи в економіці” – Київ: КНЕУ, 2005, вип.73, с.74-85.
294. Соловйов В.М., Соловйова В.В., Овчарук М.П. Моделювання критичних явищ на світовому валютному ринку в умовах глобальної кризи // Вісник університету банківської справи НБУ (м.Київ), 2009, №1 (4).– С.191- 196.
295. Соловйов В.М., Соловйова К.В., Нагібас А.О. Моделювання кластерів конкурентоспроможності // Вісник Криворізького технічного університету. Збірник наукових праць. – Кривий Ріг: КТУ, 2007. – Вип. 18. – С.249-253.
296. Соловйов В.М., Шарапов О.Д. Використання вейвлет–ентропії для аналізу складних економічних систем // Міжвідомчий наук. збірник „Моделювання та інформаційні системи в економіці” – Київ: КНЕУ, 2008. Вип.78. – С.170-182.
297. Соловйов В.М., Шарапов О.Д. Еконофізика складних систем // Тези доповідей Х наук.-метод.конф. „Проблеми економічної кібернетики” м. Київ-Донецьк: ТОВ АПЕКС, 2005. – С.53-54.
298. Соловйов В.М., Щерба В.В. Застосування кількісного аналізу рекурентних діаграм для моделювання універсальних властивостей кризових явищ // Міжвідомчий наук. збірник „Моделювання та інформаційні системи в економіці” – Київ: КНЕУ, 2008. Вип.78. – С.220-230.
299. Соловьев В.Н., Сапцин В.М. Квантовая эконофизика – физическое обоснование системних концепций в моделировнии социально– экономических процессов. В кн. Анализ, моделирование, управление, развитие экономических систем: Труды II Международной Школы– симпозиума АМУР–2008 (Севастополь, 12-18 сентября, 2008 г.) / под ред. О.Л.Королева, А.В.Сигала. – Симферополь, 2008, с.94-102.
300. Соловьев В.Н., Сапцин В.М., Чабаненко Д.Н. Адаптивная методика прогнозирования на основе сложных цепей Маркова. В кн. Комп’ютерні технології в будівництві / Матеріали VI міжнародної науково–практичної конференції „КОМТЕХБУД 2008”: Київ-Севастополь, 9-12 вересня 2008 р. – К.: Міністерство регіонального розвитку та будівництва України, 2008, с.59- 60.
301. Сорнетте Д. Как предсказывать крахи финансовых рынков. Критические события в компексных финансовых системах // Пер с франц. – М.: 2003. – 394 с. Изд.: SmartBook, Академия Смартбук, И-Трейд, ОМЕГА- Л, ГРУППА КОМПАНИЙ, СмартБук, 2008. – 400 с.
302. Суровцев И.С., Клюкин В.И., Пивоварова Р.П. Нейронные сети. – Воронеж: ВГУ, 1994. – 224 с.
303. Технология системного моделирования / Под общ. ред. С.В. Емельянова, В.В. Калашникова, М. Франка, А. Явора. – М.: Изд-во „Машиностроение”; Берлин: Изд-во „Техник”, 1988. – 520 с.
304. Толстой А.Н. Золотой ключик или Приключения Буратино. – К.: Веселка, 1986. – 127 с.
305. Томас Дж. Йех. Об аксиоме выбора. С. 35-63: Справочная книга по математической логике, Ч. II, Теория множеств. – М.: 1982.
306. Уилсон Роберт Антон. Квантовая психология. Перевод с англ. под ред. Я. Невструева. – К.: „ЯНУС”, 1999.– 224 с. 307. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика. – М.: Мир, 1992 – 238 с.
308. Успенский В., Верещагин Н., Шень А. Колмогоровская сложность: E-print, 2004. http://lj.streamclub.ru/books/complex/uspen.ps.
309. Федер Е. Фракталы. Пер с англ. − М. Мир, 1991. − 254 с.
310. Фейгенбаум М. Универсальность в поведении нелинейных систем // Успехи физических наук. – 1983. – т. 141. – Вып. 2 – С.342-347.
311. Френкель А.А., Бар-Хиллел И. Основания теории множеств. Перевод с английского. – М.: Мир, 1966.
312. Хакен Г. Информация и самоорганизация: Макроскопический подход к сложным системам. Пер с англ. М.: Мир, 1991. – 406 с.
313. Хакен Г. Синергетика. Пер с англ. М.: Мир, 1980.
314. Хофштадтер Д. Гедель, Эшер, Бах: эта бесконечная гирлянда. – Издательство: Бахрах-М, 2001 – 752 с.
315. Чернавский Д.С., Старков Н.И., Щербаков А.В. О проблемах физической экономики // Успехи физических наук, Т. 172, № 9, с.1045-1066 (2002).
316. Чубукова И. А. Data Mining: учебное пособие. – М.: Интернет- университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006. – 382 с.
317. Чугаєв О.А. Валютні кризи на межі ХХ-ХХІ століть: Монографія / О.А.Чугаєв / 2007.– К.: „МП Леся”. – 416 с.
318. Шарапов О.Д., Дербенцев В.Д., Соловйов В.М. Моделювання явищ самоорганізації в фінансово-економічних системах // Економіко- −математичне моделювання. Вісник ТАНГ.Вип.14.– Тернопіль: ТАНГ, 2003. С.104-110.−№3.
319. Шарапов О.Д., Дербенцев В.Д., Семьонов Д.І. Системний аналіз: Навч.-метод. посібник для самост. вивчення дисципліни.– К.: КНЕУ, 2003. – 154 с.
320. Шарапов О.Д., Дербенцев В.Д.,Семьонов Д.І. Економічна кібернетика: Навч. посібник. – К.:КНЕУ, 2004. – 231 с.
321. Шарковский А.Н., Майстренко Ю.А., Романенко Е.Ю. Разностные уравнения и их приложения. К.: Наукова думка, 1986. – 280 с.
322. Шубин Н.Ю.. Статистические методы в теории ядра.– Физика элементарных частиц и атомного ядра / Н.Ю.Шубин.– М.: Атомиздат, 1974. – С.1023-1074.
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
Search DSpace
Browse
-
All of DSpace
-
This Collection