DSpace Repository

Графодинамічні методи дослідження складності сучасних фондових ринків

Show simple item record

dc.contributor.author Соловйов, Володимир Миколайович
dc.contributor.author Тулякова, А. Ш.
dc.date.accessioned 2017-07-29T18:22:39Z
dc.date.available 2017-07-29T18:22:39Z
dc.date.issued 2016
dc.identifier.citation Соловйов В. М. Графодинамічні методи дослідження складності сучасних фондових ринків / В. М. Соловйов, А. Ш. Тулякова // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці. – 2016. – № 5. – С. 152-179. uk
dc.identifier.uri http://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1155
dc.identifier.uri https://doi.org/10.31812/0564/1155
dc.description 1. Focus on Complex Networks in Finance // Nature Physics. — 2013. — Vol. 9. — No. 3. — P. 119—197. 2. Соловйов В. М. Прогнозування кризових явищ в складних мережах / В. М. Соловйов, В. В. Соловйова, Д. М. Чабаненко // Сучасні концепції прогнозування розвитку складних соціально-економічних систем: кол. монографія. — Бердянськ : Ткачук О. В., 2013. — С. 190—206. 3. Donner R. V. Recurrence-based time series analysis by means of complex network methods / R. V. Donner, M. Small, J. F. Donges, N. Marwan, Y. Zou, R. Xiang, J. Kurths // International Journal of Bifurcation and Chaos. — 2011. — Vol. 21. — No. 4. — P. 1019—1046. 4. Дербенцев В. Д. Синергетичні та еконофізичні методи дослідження динамічних та структурних характеристик економічних систем: Монографія / В. Д. Дербенцев, О. А. Сердюк, В. М. Соловйов, О. Д. Шарапов. — Черкаси: Брама-Україна, 2010. — 300 с. 5. Соловйов В. М. Рекурентні міри як метод кількісної оцінки складності / В. М. Соловйов, А. В. Батир // Вісник КНУТД. — 2012. — № 5. — C. 254—257. 6. Соловьева В. В. Использование мультифракталов в анализе фондовых рынков / В. В. Соловьева, А. Ш. Тулякова // Інформаційні технології та моделювання в економіці: на шляху до міждисциплінарності: кол. монографія. — Черкаси: Брама-Україна, 2013. — С. 116—130. 7. Соловйов В. M. Методологія дослідження динамічної складності фондових ринків з використанням рекурентних мереж / В. M. Соловйов, А. Ш. Тулякова // Проблеми моніторингу, моделювання та менеджменту емерджентної економіки: кол. монографія. — Черкаси : Брама-Україна, 2013. — С. 91—111. 8. Евин И. А. Введение в теорию сложных сетей / И. А. Евин // Математические основы и численные методы моделирования. — 2010. — Т. 2. — № 2. — С. 121—141.
dc.description.abstract У статті запропоновано концептуально новий методологічний підхід до аналізу фінансових часових рядів, який автори застосовують разом з іншими для дослідження складності фінансових ринків. Суть цього підходу полягає в тому, що для побудови нових мір динамічної складності ринку часові ряди фінансових даних попередньо перетворюються в складні мережі на основі ідеї рекурентності точок фазової траєкторії системи. Далі для побудованої мережі розраховується широкий набір показників, що відображають різноманітні спектральні і топологічні характеристики мережі. Реалізація алгоритму ковзного вікна дозволяє прослідкувати графодинаміку складної системи. Якщо та чи інша з визначених мір складності проявляє характерну поведінку у часі, яка збігається з певними критичними змінами на фінансових ринках, її можна використати у якості індикатора-передвісника таких змін. Проведене експериментальне дослідження складних мереж, побудованих у рамках запропонованого методологічного підходу, підтвердило його адекватність і високу здатність до передбачення кризових явищ на фондових ринках. uk
dc.language.iso uk uk
dc.subject складні мережі uk
dc.subject графодинаміка uk
dc.subject рекурентні мережі uk
dc.subject динамічна складність uk
dc.subject динаміка фондових ринків uk
dc.subject аналіз часових рядів uk
dc.title Графодинамічні методи дослідження складності сучасних фондових ринків uk
dc.type Article uk


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account

Statistics