Abstract:
В останні 10–15 років досягнення в галузі вивчення складних систем різної природи – технічних, економічних, соціальних, біологічних тощо – мають завдячувати міждисциплінарним наукам, котрими є синергетика і теорія складних мереж (complex networks). У роботі розглянуто особливості адаптації концепції складності в управлінні соціально-економічними системами. Показано, що парадигма складності є логічним підґрунтям побудови прогностичних моделей поведінки фінансових
систем в умовах волатильної динаміки світової економіки. Широкий спектр мір складності використано для аналізу порівняльної динаміки складності систем в умовах фінансової кризи. Вказані міри можуть бути розраховані як для вихідного сигналу, так і для відновленої з нього мережної структури.
Description:
1. Николис Г. Познание сложного. Введение. / Г. Николис, И. Пригожин. – Москва : ЛКИ, 2008. – 354 с.
2. Соловйов В. М. Кількісні методи оцінки складності в прогнозуванні соціально-економічних систем : монографія / В. М. Соловйов, К. В. Соловйова. – Бердянськ,
2012. – С. 141–155.
3. Soloviev V. Heisenberg uncertainty principle and economic analogues of basic
physical quantities [Electronic resource] / V. Soloviev, V. Saptsin. – Mode of access:
arXiv:1111.5289v1[physics. gen-ph]10 Nov 2011.
4. Дербенцев В. Д. Синергетичні та еконофізичні методи дослідження динамічних
та структурних характеристик економічних систем / В. Д. Дербенцев, О. А. Сердюк,
В. М. Соловйов, О. Д. Шарапов. – Черкаси : Брама-Україна, 2010. – 300 с.
5. Lee K.-M. Towards real-world complexity: an introduction to multiplex networks
[Electronic resource] / K.-M. Lee, B. Min., K.-I. Goh. – Mode of access: arXiv:1502.-
03909v1[physics.soc-ph]13 Feb2015.
