ПАТЕРНИ СТАНІВ ФІНАНСОВИХ РИНКІВ В СИСТЕМІ УПРАВЛІННЯ ДИНАМІЧНОЮ СТІЙКІСТЮ

Заголовок (російською): 
ПАТТЕРНЫ СОСТОЯНИЙ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ УСТОЙЧИВОСТЬЮ ХОЛДИНГОВ
Заголовок (англійською): 
STATE FINANCIAL SYSTEM PATTERNS OF DYNAMIC STABILITY HOLDINGS MANAGEMENT
Автор(и): 
Лазарева М. Г.
Ключові слова (укр): 
патерн; прогнозування; динамічна стійкість; холдинг; прогнозуюча функція
Ключові слова (рус): 
паттерн; прогнозирование; динамическая устойчивость; холдинг; прогнозирующая функция
Ключові слова (англ): 
pattern; forecasting; dynamic stability; holding; predictive function
Анотація (укр): 
Показано, що в умовах турбулентного оточення функціонування сучасних холдингів необхідно передбачати систему управління його динамічною стійкістю для отримання позитивних системних ефектів, підвищення конкурентоспроможності та ефективності. Представлено і доведено, що застосування патернів станів ринкових систем, які описуються за допомогою прогнозуючих функцій, дозволяє значно підвищити якість прогнозу при управлінні динамічною стійкістю інтегрованих об'єднань.
Анотація (рус): 
Показано, что в условиях турбулентного окружения функционирование современных холдингов должно предусматривать систему управления его динамической устойчивостью для получения положительных системных эффектов, повышения конкурентоспособности и эффективности. Представлено и доказано, что применение паттернов состояний рыночных систем, описываемых прогнозирующими функциями, позволяет значительно повысить качество прогноза при управлении динамической устойчивостью интегрированных объединений.
Анотація (англ): 
In the context of today's turbulent environment functioning of holdings should provide the system of management its dynamic stability forgetting positive systemic effects, improve competitiveness, achieve efficiency. The market environment has a permanent impact on the company. For holdings are the most important financial markets: currency and money, as the indicators, that form the financial policy of the company. Analysts must constantly monitor the behavior at these markets to take adequate measures in case of extraordinary situations. This kind of situation can be predicted by patterns of states (the typical reaction of the market system and holding on perturbation). At this paper presented and proved that the usage of patterns of market systems, which are described with the help of predictive functions, can significantly improve the quality of the forecast in the management process of dynamic stability of integrated companies.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 19, 2014
Назва журналу, номер, рік випуску (рус): 
Управление развитием сложных систем, номер 19, 2014
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems
Мова статті: 
Русский
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
81-88.pdf
Дата публікації: 
29 Июль 2014
Номер збірника: 
19
Розділ: 
УПРАВЛІННЯ РОЗВИТКОМ В ЕКОНОМІЦІ
Університет автора: 
Киевский национальный университет строительства и архитектуры, Киев
Литература: 

1.     Базарова Л. Пути прогнозирования устойчивости предприятия на основе междисциплинарного подхода [Электронный ресурс] / Л. Базарова, Л. Заянчковская, И. Рачителева // Управление персоналом. – № 1. – Режим доступа:  http://www.top-personal.ru/issue.html?1871.

2.     Корнеев Д.С. Использование аппарата нейронных сетей для создания модели оценки и управления рисками предприятия [Текст] / Д.С. Корнеев // Управление большими системами. – 2007. – № 17. – С. 81 – 103.

3.     Еремин, Д.М. Искусственные нейронные сети в интеллектуальных системах управления [Текст] /
Д.М. Еремин, И.Б. Гарцеев. – М.: МИРЭА, 2004. – 75 с.

4.     Светуньков, С.Г. Прогнозирование социально-экономического развития регионов с помощь моделей комплекснозначной экономики [Текст] /С.Г. Светуньков, И.С. Светуньков, Н.А. Кизим, Т.С. Клебанова Т.С. // Проблемы экономики. – 2011. – № 2. – С. 83-90.

5.     Первадчук В.П. Методы детерминированного хаоса в исследовании нерегулярной динамики финансовых рынков [Текст] / В.П. Первадчук, Ю.Б. Тренин // Современные наукоемкие технологии. – 2004. – № 6. – С. 31-32.

6.     Омаров Ш. А.-О. Особенности использования сценарного подхода при формировании стратегии развития компании [Текст] / Ш. А.-О. Омаров // Проблемы экономики. – 2011. – № 4. – С. 139 – 142.

7.     Ялдин И.В. Когнитивное моделирование в прогнозировании сценариев стратегии устойчивого развития интегрированной структуры бизнеса [Текст] / И.В.Ялдин // Проблемы экономики. – 2011. – № 4. – С. 142-150.

8.     Лугачев М.И. Методы социально-экономического прогнозирования [Текст] / М.И. Лугачов, Ю.П. Ляпунцов – М.: Экономический факультет МГУ, ТЕИС, 1999. – 159 с.

9.     Kondratjev N.D. The long wave cycle [Text] / transl. from russ.by Daniels G.; Introd. by Snyder J.M.
– N.Y. : Richardson and Snyder, 1984. 138 p.

10.  Пректер Р. Волновой принцип Эллиотта: Ключ к пониманию рынка [Текст] / пер. с англ. / Р. Пректер,
А. Фрост ; Предислов. Ч. Дж.Коллинза;. – 2-е/3-е изд. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. – 268с.

References: 

1.     Bazarova, L., Zajanchkovskaja, L., Rachiteleva, I. (2009). Puti prognozirovaniya ustoychivosti predpriyatiya na osnove mezhdistsiplinarnogo podhoda [The ways of forecasting the sustainability of the enterprise on the basis of an interdisciplinary approach]. Upravlenie personalom – Personnel Management, 1, Retrieved from  http://www.top-personal.ru/issue.html?1871 [in Russian].

2.     Korneev, D.S. (2007). The use of neural networks for creation the model of evaluation and management of enterprise' risk. Management of complex systems, Kyiv, Ukraine: 17, 81- 103.

3.     Eremin, D.M., Garceev, I.B. (2004). Artificial neural networks in intelligent control systems. Moscow, Russia:
MIRJeA, 75.

4.     Svetun'kov, S. (2011). Predicting the socio-economic development of regions with assistance the models of complex-economy /S. Svetun'kov, I. Svetun'kov, N.Kizim, T. Klebanova // Problems of economy, vol. 2, 83-90.

5.     Pervadchuk, V.P., Trenin, Ju.B. (2004). Methods of deterministic chaos in the study of the dynamics of irregular financial markets /V. Pervadchuk, Ju. Trenin // Modern high technologies, vol.6, 31-32.

6.     Omarov, Sh.A.O. (2011). Some features of usage the  scenario approach in the formation of the company development strategy. Problems of economy. Kharkiv, Ukraine: 4, 139-142.

7.     Jaldin, I.V. (2011). Cognitive modelling in predicting scenarios of the sustainable development strategy of integrated business structures. Problems of economy. Kharkiv, Ukraine: 4, 142-150.

8.     Lugachev, M.I. & Ljapuncov, Ju.P. (1999). Methods of social and economic forecasting. Moscow, Russia: economical faculty of MSU, TEIS, 159.

9.     Kondratjev, N.D. (1984). The long wave cycle. N.Y., USA: Richardson and Snyder, 138.

10.  Prekter, R. (2007). Elliott Wave Principle: The key to understand markets. Moscow, Russia: Alpina publishes books, 268.