dc.contributor.author |
Сердюк, О. А. |
|
dc.contributor.author |
Соловйов, Володимир Миколайович |
|
dc.date.accessioned |
2017-07-31T18:39:52Z |
|
dc.date.available |
2017-07-31T18:39:52Z |
|
dc.date.issued |
2015 |
|
dc.identifier.citation |
Сердюк О. А. Віконна графодинаміка кризових явищ на фондових ринках / Сердюк О. А., Соловйов В. М. // Економічна кібернетика: від теорії до практики : збірник наукових працьза матеріалами Всеукраїнської науково-практичної конференції 27-28 лютого 2015 р. – Дніпропетровськ : Герда, 2015. – С. 312-315. |
uk |
dc.identifier.uri |
http://elibrary.kdpu.edu.ua/handle/0564/1170 |
|
dc.identifier.uri |
https://doi.org/10.31812/0564/1170 |
|
dc.description |
1. 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.
2. Малинецкий Г.Г. Теория самоорганизации. На пороге IV парадигмы /
Г.Г. Малинецкий // Компьютерные исследования и моделирование. – 2013. – Т.5, №3. –
С.315-366.
3. Newman M. The Structure and Dynamics of Networks / M. Newman, D. Watts, A.-
L. Barabási – Princeton University Press. – 2006. – 456 p.
4. Donner R.V. Recurrence-based time series analysis by means of complex network methods
/ R.V. Donner, M. Small, J.F. Donges, N. Marwan et.al. // [Електронний ресурс] – Режим
доступу: arXiv:1010.6032v1 [nlin.CD] 25 Oct 2010.
5. Lacasa L. From time series to complex networks: The visibility graph / L. Lacasa,
B. Luque, F. Ballesteros et al. // PNAS. – 2008. – V. 105, No 13. – P. 4972-4975.
6. Buccheri G. Evolution of correlation structure of industrial indeces of US equity markets /
G. Buccheri, S. Marmi, R.N. Mantegna // [Електронний ресурс] – Режим доступу:
arXiv:1306.4769v1 [q-fin.ST] 20 Jun 2013.
7. Соловйов В.М. Дослідження топологічних та спектральних властивостей фондових
індексів засобами аналізу складних мереж / В.М. Соловйов, К.В. Соловйова //
Моделирование и информационные технологии в исследовании социально-экономических
систем: теория и практика / Под ред. В.С. Пономаренко и Т.С. Клебановой.– БердянскХарьков, 2014.– С. 469-487.
8. Лук’янчук О.С. Фолксономія соціально-економічних об’єктів в складних мережах
засобами CorrRank / О.С. Лук’янчук, В.М. Соловйов // Моделювання та інформаційні
технології в економіці: монографія / За заг. ред. Соловйова В.М. – Черкаси: Брама-Україна,
2014. – С. 140-151. |
|
dc.description.abstract |
У даній роботі обговорюються основні методологічні і методичні особливості нового мережного підходу до побудови індикаторів кризових явищ. На сучасному етапі розвитку складних систем домінує так звана мережна парадигма складності, в основу якої покладена ключова ідея щодо можливості представлення будь-якої складної системи у вигляді мережі (і відповідного їй графа). Подальший аналіз зміни з часом віконних мережних мір складності (графодинаміка) дає можливість встановити універсальні топологічні і спектральні властивості складних систем в різні періоди функціонування, зокрема, і в періоди криз. |
uk |
dc.language.iso |
uk |
uk |
dc.publisher |
Герда |
uk |
dc.subject |
кризові явища |
uk |
dc.subject |
складні системи |
uk |
dc.subject |
моделювання |
uk |
dc.subject |
індикатори-передвісники кризових явищ |
uk |
dc.subject |
графодинаміка |
uk |
dc.subject |
графи видимості |
uk |
dc.subject |
рекурентна мережа |
uk |
dc.subject |
матриця Лапласа |
uk |
dc.title |
Віконна графодинаміка кризових явищ на фондових ринках |
uk |
dc.type |
Article |
uk |