dc.contributor.author |
Соловйов, Володимир Миколайович |
|
dc.contributor.author |
Щерба, В. В. |
|
dc.date.accessioned |
2017-07-26T12:28:15Z |
|
dc.date.available |
2017-07-26T12:28:15Z |
|
dc.date.issued |
2008 |
|
dc.identifier.citation |
Соловйов В. М. Застосування кількісного аналізу рекурентних діаграм для моделювання універсальних властивостей кризових явищ / В. М. Соловйов, В. В. Щерба // Моделювання та інформаційні системи в економіці : міжвідомчий наук. збірник. – Київ, 2008. – Вип. 78. – С. 220-230. |
uk |
dc.identifier.uri |
http://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1125 |
|
dc.identifier.uri |
https://doi.org/10.31812/0564/1125 |
|
dc.description |
1. Boccalettia S., Latorab V.,. Morenod Y., Chavezf M., Hwanga D.-U.
Complex networks: Structure and dynamics // Physics Reports, 2006. v.424.-P.175
– 308.
2. Ganchuk A., Derbentsev V., Soloviev V. Multifractal properties of the
Ukraine stock market // arXiv:physics/0608009 v1 1 Aug 2006.
3. Marwan N., Romano M.C., Thiel M., Kurths J. Recurrence plots for the
analysis of complex systems // Phys.Rep., 2007, v.438.-P.237-329.
4. Fabretti A., Ausloos M. Recurrence Plot and Recurrence Quantification
Analysis Techniques for detecting a critical regime. Examples from financial
market indices // Int. Journ. Mod. Phys., 2005, v. C 16.-P. 134-148
5. Fabretti A., Ausloos M. Recurrence analysis of the NASDAQ crash of
April 2000 // arXiv:physics/0505170 v1 24 May 2005.
6. Сорнетте Д. Как предсказывать крахи финансовых рынков:
критические события в комплексных финансовых системах.- М.: Интернеттрейдинг, 2003.- 400 с.
7. Дербенцев В.Д., Соловйов В.М., Сердюк О.В. Передвісники
критичних явищ в складних економічних системах – Новое в экономической
кибернетике: (Сб. науч. ст.) Под общ. ред. Ю.Г.Лысенко; Донецкий нац. ун-т
// Моделирование нелинейной динамики экономических систем.- Донецк:
ДонНУ, 2005.-№1.-С.5-13
8. 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.
9. Матвійчук А.В. Моделювання та аналіз економічних систем на
підгрунті теорії нечіткої логіки // Автореф. дис. докт. екон. н., К.: КНЕУ,
2007.-33 с. |
|
dc.description.abstract |
Рекурентні діаграми (РД) і кількісний аналіз рекурентних діаграм (КАРД) являють собою методології чисельного аналізу сигналів і здатні працювати з нелінійними і нестаціонарними динамічними системами. Крім того вони добре відображають зміни станів динамічної системи. Показано, що РД і КАРД виявляють універсальність критичного режиму в індексах фондового ринку перед крахом. Досліджувались часові ряди довжиною 2000 днів, у яких посередині знаходилась криза. Аналіз проведено на щоденних цінах закриття для індексів Dow Jones і S&P 500 (відповідно, крахи 1 Жовтня 1929 року та 19 жовтня 1987 року). Крах ринку NASDAQ припадає на 17 квітня 2000 року. |
uk |
dc.language.iso |
uk |
uk |
dc.publisher |
КНЕУ |
uk |
dc.subject |
рекурентна діаграма |
uk |
dc.subject |
кількісний рекурентний аналіз |
uk |
dc.subject |
аналіз нелінійних часових рядів |
uk |
dc.subject |
крах фондового ринку |
uk |
dc.title |
Застосування кількісного аналізу рекурентних діаграм для моделювання універсальних властивостей кризових явищ |
uk |
dc.type |
Article |
uk |