Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Кількість

Читайте также:
  1. Загальновиробничі витрати у складі собівартості складають більшу кількість, ніж інші прямі витрати.
  2. К - кількість всіх робочих місць.
  3. Кількість марок, які обслуговують дилери в обласних центрах
  4. Кількість підприємств в групі
  5. Кількість страв
  6. Кількість студентів, що вивчають дану дисципліну (за формами навчання) [2] денна___________ вечірня ____________ заочна ______________
  7. Кількість членів регіональних осередків Соціалістичної партії України
  8. Недоліки зазначених видів галузі включають: зміна уподобань, смаків, моди; велика кількість конкурентів.
  9. Швидкістю хімічної реакції називається кількість речовини, що вступаючої в реакцію або утворюється при реакції за одиницю часу в одиниці об'єму системи.

 

Можна виокремити теоретичні та експериментальні аспекти аналізу економічних систем, що ґрунтується на засадах синергетики та нелінійної динаміки. Теоретичний аспект включає в себе, зокрема: обґрунтування типу моделі та здійснення її специфікації на підґрунті певної економічної теоретичної концепції з наступним аналізом значень параметрів моделі. Результатом аналізу є висновок, чи існує інтервал значень параметрів, при яких поведінка досліджуваної системи є хаотичною чи стохастичною, і якщо так, то наскільки близький цей інтервал до тих значень параметрів, які реалізовуються в дійсності; побудову на основі базових моделей теорії хаосу (зокрема, дискретних відображень, моделей режимів з загостреннями, моделей самоорганізованої критичності тощо) узагальненої моделі, яка враховує особливості функціонування економічної системи; розробку та теоретичне обґрунтування нових моделей, тестів, критеріїв та інших інструментів аналізу, що орієнтовані на особливості економічного застосування.

Головною метою теоретичного аналізу є підготовка інформації для підтримки прийняття рішень: якщо відомі інтервали значень параметрів, при яких система проявляє хаотичну поведінку, то при необхідності забезпечення асимптотичної стійкої поведінки системи слід обирати значення керуючих параметрів, що не потрапляють у „хаотичний” інтервал.

При використанні теоретичного підходу застосовуються результати теорії універсальності Фейгенбаума [310], теорема Шарковського [321], теория самоорганізованої критичності П. Бака [13] тощо. Теорія універсальності Фейгенбаума стверджує, що системи з різними функціоналами, що описують їхню поведінку, виявляють однакову якісну поведінку за умови, що ці функціонали мають єдиний максимум квадратичного типу. Зокрема, в них однаковий сценарій переходу до хаосу через біфуркації подвоєння періоду, однакова швидкість переходу до хаосу, однакова швидкість зміни відстані між сусідніми станами в циклах скінченного періоду при збільшенні значення керуючого параметру. Виявлення однієї з цих ознак у поведінці системи дозволяє зробити висновок, що система виявляє хаотичну поведінку в деякому інтервалі значень параметрів і оцінити границі цього інтервалу.

Наслідком теореми Шарковського є висновок, що якщо модель має періодичну точку періоду 3, то існують точки всіх інших періодів, отже система проявляє хаотичну поведінку. З іншого боку, якщо модель не має точки з періодом 2, можна стверджувати, що поведінка системи асимптотично стійка. Недоліком цього методу аналізу є те, що теорема Шарковського справедлива тільки для систем невеликої розмірності.

Метою експериментального підходу є побудова прогнозної моделі або отримання короткострокового прогнозу без побудови моделі за даним спостережень за системою. При цьому принциповим для прогнозу є з’ясування питання щодо природи вихідних даних: породжуються вони хаотичним процесом чи стохастичним, наскільки є прийнятною гіпотеза про лінійність.

Для реалізації експериментального підходу в рамках синергетики розроблено потужний набір методів аналізу вихідних даних. Експериментальний підхід зводиться до імітаційного та комп’ютерного моделювання. Так, наприклад, у системах розмірності більше одиниці, коли рівняння системи відомі, але теорема Шарковського є не застосовною, для аналізу типу поведінки системи проводять імітаційне моделювання: задаються значення параметрів рівнянь та початкові значення змінних, будуються траєкторії та визначаються, при яких значення параметрів система може мати дивний атрактор. Пасивний експеримент полягає у спостереженні за поведінкою системи в часі або в просторі. Результатом спостереження є значення вихідних величин (економічних показників), що представлені в вигляді часових або просторових рядів. Методи теорії хаосу розроблені в основному для аналізу часових рядів, хоча започатковані спроби узагальнення методів аналізу часових рядів для аналізу просторових рядів, попередньо впорядкованих за будь-якою ознакою.

Таким чином, при аналізі часових рядів необхідно визначити: чи є досліджувана система хаотичною, тобто її поведінка породжується детермінованим нелінійним законом, чи вона повністю випадкова; за спостереженнями над системою відновити систему рівнянь, що описує поведінку системи, ця задача носить назву „реконструкція атраткора”; визначити „горизонт прогнозу” та отримати прогноз поведінки системи на максимально можливий термін.

Для цього використовують комбіновані методи, що ґрунтуються на використанні результатів нелінійної динаміки, економетрики та математичної статистики. До найбільш поширених тестів наявності хаосу в системі можна віднести: обчислення кореляційної розмірності, яка є нижньою оцінкою фрактальної розмірності (або розмірності Хаусдорфа-Безиковича); обчислення максимального показника Ляпунова, що визначає горизонт передбачуваності поведінки системи; оцінка К-ентропії Колмогорова; обчислення показника Херста, тест залишків Брока; BDS-тест, призначений для тестування нелінійності та хаосу (тест розроблений Броком, Дейчером та Шейнкманом); тасуюча діагностика (перевірка цими тестами вихідного ряду, випадковим чином перемішаного).

Необхідно зауважити, що всі ці тести накладають жорсткі вимоги до вхідної інформації: вони ефективно працюють на великих, „незашумлених” вибірках (порядку кількох тисяч спостережень), що не завжди можна забезпечити в економічних застосуваннях.

З урахуванням цих недоліків метричних тестів був розроблений топологічний тест Гілмора [240], який дозволяє діагностувати наявність детермінованого хаосу по відносно коротких рядах даних. Крім того, на базі топологічного тесту може бути побудована процедура одержання короткострокового прогнозу, що не потребує реконструкції атрактора. Цих недоліків також позбавлені методи аналізу рекурентних діаграм.

При обчислені кореляційної розмірності, у відповідності з теоремою Такенса [149], можна оцінити кількість змінних (розмірність простору вкладання), від яких суттєво залежить поведінка системи. Якщо отримана оцінка кількості змінних невелика (не більше трьох), то можна відновити аналітичний вигляд функції, що визначає поведінку системи.

Після отримання моделі, можна з її допомогою отримати прогноз поведінки системи, необхідно лише враховувати, що в системах з детермінованим хаосом обмежений часовий горизонт прогнозу. Оцінити часовий горизонт прогнозу можна за допомогою максимального показника Ляпунова – чим більше його значення, тим коротший горизонт прогнозу.

За останні два десятиріччя одержані важливі результати, що пов’язані з розробкою ефективних чисельних методів обчислення характеристик динамічних систем за часовими рядами. Багато уваги було приділено дослідженню фракталів та розробці концепції параметрів порядку, що визначають, якої розмірності є система, або яка кількість суттєвих факторів переважно визначає її динаміку. Завдяки динамічній природі хаотичних режимів та їхній чутливості щодо незначних збурень з’являється можливість шляхом незначних, але належних, резонансних впливів, які мають відповідати власним внутрішнім тенденціям розвитку системи, здійснювати ефективне управління. Метою такої дії може бути реалізація в системі періодичного режиму, або переведення траєкторії руху системи в задану область фазового простору.

Інший напрям застосування ідей і методів нелінійної динаміки пов’язаний з проблемою обробки сигналів. Були розроблені методики, що дозволяють з’ясувати, чи має згенерований сигнал пам’ять та визначити глибину цієї пам’яті, а також одержати інформацію про властивості та характеристики системи.

Перспективним напрямком застосування синергетики та теорії складності до аналізу фінансово-економічних систем є дослідження динаміки породжуваних ними часових рядів. Як відомо, більшість систем через їхню складність не можуть бути адекватно описані з достатньою точністю деякою формалізованою моделлю. Проте їх опис може бути виконаний за допомогою іншого підходу, заснованого на спостереженні за їхньою поведінкою.

Спостережуваний сигнал (вихід системи)  це функція від часу (часовий ряд), за якою намагаються зробити висновки щодо процесу в досліджуваній системі  це відома кібернетична модель „чорної скриньки”. Наприклад, для атмосфери в якості спостережуваного часового ряду може виступати зміна температури, вологості, атмосферного тиску, для стану здоров’я людини – температура тіла, кров’яний тиск, серцевий пульс, для фінансових ринків – щоденні курси цінних паперів, фондових індексів, валютних курсів тощо. Якщо часовий ряд певним чином обробити (наприклад, методами фрактального та вейвлет-аналізу), то за деяких умов можливо з великою точністю провести оцінку поточного стану системи та спрогнозувати майбутнє значення часового ряду (поведінку системи), причому ця оцінка є функцією тільки від попередніх значень ряду.

Таким чином, на підставі одних лише спостережень за системою можливо передбачити її поведінку в майбутньому. Більш того, для прогнозування не є суттєвим фізична природа системи. Це може бути валютний курс, кардіограма, сейсмозапис, або динаміка роботи лазера. Так, зокрема, дослідження останніх років свідчать, що часові ряди серцевого пульсу людини в передінфарктному стані, часові ряди роботи двигуна в предаварійному стані, часові ряди фондових індексів у передкризовому стані мають схожі динамічні характеристики, що свідчить про універсальність процесів, що відбуваються в складних системах в нерівноважних станах незалежно від їхньої фізичної природи.

Отже, за єдиною спостережуваною величиною, в принципі, вдається відновити спектр властивостей динамічної системи, одержати оцінки багатьох її параметрів, зокрема, таких, як ентропія і розмірність, одержати оцінку стійкості та часового горизонту передбачуваності поведінки тощо.

При цьому виявляється, що класичні методи теорії ймовірності (екстраполяція трендів, регресійний та спектральний аналіз) часто працюють гірше, ніж методи синергетики та нелінійної динаміки.

Таким чином, головні ідеї та гіпотези дослідження фінансово-економічних систем, що ґрунтуються на синергетичній парадигмі, можна

сформулювати наступним чином: існують універсальні закони, що визначають поведінку складних нелінійних систем різноманітної фізичної природи та які істотно відрізняються від традиційних класичних методів аналізу функціонування рівноважних систем; у відкритих системах, далеких від стану рівноваги, виникають ефекти узгодження, коли елементи системи корелюють, узгоджують свою поведінку, в результаті погодженої взаємодії відбуваються процеси впорядкування, виникнення з хаосу певних структур, перетворення й ускладнення систем. Чим більше відхилення від стану рівноваги, тим сильніше охоплення кореляціями та взаємозв’язками, тим вище узгодженість процесів, що відбуваються навіть у віддалених областях фазового простору; незначна неточність у визначенні поточного стану системи призводить з часом до розбігання можливих траєкторій розвитку. Система починає вести себе хаотично, початкові відхилення з часом наростають та незначні причини призводять до значних наслідків (чутливість до початкових умов); можна знайти невелику кількість змінних (можливо агрегованих, перетворених тощо) – „параметрів порядку”, які переважно і визначають динаміку всієї системи в околі особливої точки (точки біфуркації), а всі інші змінні залежать від них; згідно із синергетичною концепцією більш ефективним буде управління складною системою шляхом незначних, але належних, резонансних впливів, які мають відповідати власним внутрішнім тенденціям розвитку системи. Головна мета такого управління полягає в тому, щоб шляхом незначного резонансного впливу „підштовхнути систему” на один із її власних сприятливих шляхів розвитку. Своєчасні резонансні впливи можуть виявити значні, потужні внутрішні резерви системи.

Кількість

годин: 2

Дидактичні цілі:

навчальні: ознайомити студентів з життям і творчістю Стендаля; розкрити зміст романтичних і реалістичних тенденцій письменника та значення творчості у світовій літературі;

розвиваючі: розвивати навички виокремлення головного, встановлення причинно-наслідкових зв’язків (людина-суспільство, людина-історія);

виховні: виховувати повагу до митців, їх духовних надбань, естетичні смаки.

 

Обладнання: слайд презентація: «Ф.Стендаль – засновник французького психологічного реалістичного роману».




Дата добавления: 2014-12-18; просмотров: 43 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав




lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2024 год. (0.007 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав