dc.contributor.author |
Соловйов, Володимир Миколайович |
|
dc.contributor.author |
Стратийчук, И. О. |
|
dc.date.accessioned |
2017-07-29T12:21:05Z |
|
dc.date.available |
2017-07-29T12:21:05Z |
|
dc.date.issued |
2010-09 |
|
dc.identifier.citation |
Соловьев В. Н. Использование классических методов и методов нелиненой динамики для анализа рынка недвижимости Украины в контексте глобального финансово-экономического кризиса / В. М. Соловьев, И. О. Стратийчук // Социальные факторы устойчивого инновационного развития экономики : тез. докл. II Междунар. науч.-практ. конф. (г. Минск, 22–23 сент. 2010 г.) – Минск : ГИУСТ БГУ, 2010. – С. 156. |
uk |
dc.identifier.uri |
http://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1144 |
|
dc.identifier.uri |
https://doi.org/10.31812/0564/1144 |
|
dc.description |
1. Стерник, Г.М. Как прогнозировать цены на жилье (пособие риэлтору) / Г.М. Стерник. – М., 1996. – 60 с.
2. Стерник, Г.М. Методология расчета индексов рынка недвижимости / Г.М. Стерник // Современные
проблемы экономики и управления развитием города: сб. науч. тр. – М., 2006. – С. 163–174.
3. Стерник, Г.М. Статистический подход к прогнозированию цен на жилье / Г.М. Стерник // Экономика и математические методы. – Т. 34. – Вып. 1. – 1998. – С. 85–90.
4. Pincus, S.M. Approximate entropy as a measure of system complexity / S.M. Pincus. Proc. Natl. Acad.
Sci. Vol.88, pp. 2297–2301.
5. Joshua, S. Randall Moorman “Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample
entropy” / S. Joshua, J. Richman. Am J Physiol Heart Circ Physiol 278: H2039-H2049, 2000.
6. Астафьева, Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения / Н.М. Астафьева // Успехи физических наук. – 1996. – Т. 166. – № 11. – С. 1145–1170.
7. Wavelet Analysis and Its Applications. Vol. 2. San-Diego: Academ. Press, 1992.
8. Дьяконов, В.П. Вейвлеты. От теории к практике / В.П. Дьяконов. – М.: Солон – Р, 2002.
9. Prigogine and I. Antoniou, Ann. N.Y. Acad. Sci. 879, 8 (1999).
10. Edwards, R. Neurophysiol / R. Edwards, A. Beuter, J. Clin. 17, 87 (2000) |
|
dc.description.abstract |
Одной из причин финансово-экономического кризиса является рынок недвижимости США. Потому важным и актуальным является вопрос исследования и прогнозирования рынка недвижимости,
особенно Украины как части стратегической стабильности. У большинства стран финансовые операции, связанные с недвижимостью, составляют 50–60 % от общего финансового оборота. Для Украины этот показатель – 54 %, что говорит о нужде усовершенствования методов исследования и прогнозирования данного рынка, это определяет актуальность темы в практическом и теоретическом аспектах. Исследованию данного вопроса посвящены работы таких ученых, как Г.М. Стерник, Н.Н. Ноздрина, А. Вязунова, Н.В. Калинина, Е.И. Тарасовыч, Е. Новомлынська, В.И. Павлов, А.М. Асаул и других. Несмотря на явные успехи сегодняшней научной мысли, состояние рынка недвижимости говорит о необходимости дальнейших исследований этих вопросов. К классическим методам исследования и прогнозирования рынка недвижимости относят расчет среднего значения, группирование всех данных с использованием средневзвешенного арифметического, сглаживание и аппроксимацию, построение математической модели и другие. Среди классических методов нет таких, какие бы давали долгосрочный прогноз (давали возможность оценить период релаксации после кризиса) в системе. Предлагаем использовать метод расчета релаксации по закону Омори и исследование временной необратимости, энтропии подобия, также вейвлет-анализ. Данные методы нелинейной динамики помогут полностью проанализировать и исследовать состояние и перспективы развития рынка недвижимости. Вейвлет-анализ позволяет раскрыть аспекты таких данных, какие другие методы не определяют. Это поиск тенденций, точек разрыва, самоподобия. Энтропия подобия (Approximate Entropy, ApEn) является «статистикой регулярности», что позволяет предвидеть флуктуации во временных рядах. В данной работе важным показателем является индекс асимметрии времени, который позволяет рассчитать период релаксации. В процессе исследования рынка недвижимости Украины были определены методы нелинейной динамики, которые дополняют классические методы и дают возможность получить оценку и сделать прогноз для рынка недвижимости. Выводы данной роботы являются важными для дальнейшего исследования рынка недвижимости, а прогнозы – для принятия стимулирующих и корригирующих решений. Минимальный период релаксации для рынка недвижимости составляет 38–40 недель, что будет служить знаком окончания кризиса. В процессе дальнейших исследований нужно рассмотреть такие вопросы: влияние финансовых и фондовых рынков на динамику рынка недвижимости, новые модели и методы прогнозирования сложных систем, влияние микрокризисов на динамику глобальных рынков, методы формирования глобального промышленного неокластера, место рынка недвижимости в нем. |
uk |
dc.language.iso |
ru |
uk |
dc.publisher |
ГИУСТ БГУ |
uk |
dc.subject |
финансово-экономический кризис |
uk |
dc.subject |
рынок недвижимости |
uk |
dc.subject |
прогнозирование |
uk |
dc.subject |
закон Омори |
uk |
dc.subject |
временная необратимость |
uk |
dc.subject |
энтропия подобия |
uk |
dc.subject |
вейвлет-анализ |
uk |
dc.subject |
методы нелинейной динамики |
uk |
dc.title |
Использование классических методов и методов нелиненой динамики для анализа рынка недвижимости Украины в контексте глобального финансово-экономического кризиса |
uk |
dc.type |
Article |
uk |