Author:
Соловйов Володимир Миколайович
Abstract
З позицій міждисциплінарних теорій самоорганізації та синергетики проаналізовано сучасні підходи до моделювання соціально-економічних систем. Показано, що мережна парадигма складності є тим підґрунтям, на якому можна будувати прогностичні моделі складних систем. Розглянуто три підходи для перетворення часового ряду або сукупності часових рядів у мережу: рекурентний, кореляційний та метод графу видимості. Для отриманих мереж розраховані динамічні спектральні і топологічні міри складності. На прикладі щоденних значень фондового індексу S&P 500 за період 1984-2016рр. показано, що більшість з розрахованих мір складності поводять себе характерним чином у періоди часу, що характеризують різні фази поведінки і стани фондового ринку. Цей факт пропонується використовувати для моніторингу та прогнозування критичних та кризових явищ у складних соціально-економічних системах.
Reference26 articles.
1. 1. Малинецкий Г.Г. Теория самоорганизации. На пороге IV парадигмы / Г.Г.Малинецкий // Компьютерные исследования и моделирование. - 2013. -Т.5, №3. - С.315-366.
2. 2. Кун Т. Структура научных революцій / Т.Кун // - М.: АСТ, 2009. - 320 с.
3. 3. Пригожин И. От существующего к возникающему: Время и сложность в физических науках / И.Пригожин. - Перевод с английского. Серия "Синергетика: от прошлого к будущему". Изд.3 URSS, 2006. - 296 с.
4. 4. Barrat A. Dynamical processes on complex networks / Barrat A., Barthelemy M., Vespignani A. // Cambridge University Press, 2008. - 347 p.
5. 5. Halvin S., Cohen R. Complex networks. Structure, robustness and function / Halvin S., Cohen R. // Cambridge University Press, 2010. - 238 p.
Cited by
7 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献