Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0225U001666, (0122U001694) , Науково-дослідна робота Назва роботи Моніторинг, прогнозування та попередження кризових явищ у складних соціально-економічних системах Назва етапу роботи Методи прогнозування складних соціально-економічних систем та їх імплементація у систему IPF: - класичні (ARIMA-based, VARbased), методи штучного інтелекту (RNN-based, Random Forest, Support Vector Regression, K-Nearest Neighbors, CART) та комбіновані (Neuralbased “ARIMAs”, AR-Net, DeepVAR) для ідентифікації, попередження та прогнозування критичних і кризових явищ. Керівник роботи Соловйов Володимир Миколайович, д.ф.-м.н. Дата реєстрації 04-02-2025 Організація виконавець Криворізький державний педагогічний університет Опис роботи Головна мета дослідження полягає в обґрунтуванні концептуальних засад аналізу структурних та динамічних властивостей складних систем різноманітної природи, розробці теоретико-методологічного підґрунтя застосування міждисциплінарного інструментарію та економіко-математичних методів аналізу топологічних та спектральних характеристик, хаотичної поведінки, процесів еволюції та самоорганізації з метою більш ефективного управління складними, зокрема і мережеподібними, системами. Опис етапу Фінансові ринки представляють собою складні та самоорганізовані системи, які в більшості випадків можна розглядати як складну мережу ринкових агентів. У рамках цього проєкту було доведено, що індекси фондового, енергетичного та криптовалютного ринків – яскраві представники неврівноважених систем яким властива фрактальна поведінка, довга пам’ять та «важкі» хвости розподілів флуктуацій індексів цих ринків, що свідчить про їх нелінійність та відхилення від нормального Гаусового розподілу. При цьому розуміння механізмів колективної самоорганізованої поведінки економічних агентів на сьогодні немає, а кризові явища на фінансових ринках є неочікуваними і мало прогнозованими. Економічним ключем для злагодження крахових подій на цих ринках представляється у побудові ефективних індикаторівпередвісників. У рамках цього проєкту було запропоновано використовувати підходи на основі теорії графів, мультифракталів, нечітких часових рядів, рекурентного аналізу та методів глибинного навчання для моніторингу стану досліджуваної фінансової системи та побудови індикаторів-передвісників потенційних крахів. Результати вказують на потенціал використання теорії складних систем для передбачення фінансових крахів, що робить цей підхід актуальним у контексті управління ризиками, що також вказує на їхню придатність і для аналітики громадської думки та трендів. Опис продукції Автори роботи Бєлінський Андрій Олександрович Мінтій Ірина Сергіївна Матвійчук Андрій Вікторович Соловйов Володимир Миколайович Соловйова Вікторія Володимирівна Додано в НРАТ 2025-02-04 Закрити