CC BY
21
УДК 330.117:330.322:338.242
Р. М. Стрельшков,
кандидат економ!чних наук, Донецький нацгональний техшчний ушверситет, м. Покровськ
ШФОРМАЩЙНО-ОРГАШЗАЩЙНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ФУНКЦ1ОНУВАННЯ РИНКУ ШВЕСТИЦШНИХ ПОСЛУГ В УМОВАХ РИНКОВО1 ЕКОНОМ1КИ
Постановка проблеми. В умовах розвитку ринкових вiдносин усi економiчнi системи зазнають динамiчнi змiни i ухвалюють новi, бiльш розширенi форми. Не е винятком i розвиток нащонального ринку iнвестицiйних послуг з уиею властивою ш-формацiйною шфраструктурою. Отже, з причини того, що дана система е складовою частиною фшан-сового ринку i на не!, як i на iнших учаснишв глоба-льних фiнансових потошв, впливае безлiч рiзних ш-ституцюнальних факторiв, виникае необхiднiсть розробки стратеги розвитку подiбних вiдкритих систем.
У зарубiжнiй практицi iнвестицiйний ринок ототожнюеться, як правило, з ринком щнних папе-рiв, якi виступають основним шструментом iнвести-цiйного вкладення капiталу як iндивiдуальними, так i iнституцiйними швесторами. У нашiй краш пере-важним напрямом iнвестицiйноI дiяльностi тдпри-емства е реальне iнвестування у формi капiтальних вкладень; вiдповiдно iнвестицiйний ринок у вггчиз-нянiй практищ розглядаеться зазвичай як ринок ш-вестицшних (капiтальних) активiв. Вiдповiдно, ш-вестицшним ринком слiд вважати ринок, в якому об'ектами купiвлi-продажу виступають валяш шве-стицiйнi активи i шструменти, а також iнвестицiйнi послуги, що забезпечують процес iнвестування.
Анал1з останшх досл1джень. При аналiзi тео-ретичних дослiджень, присвячених впливу зовшш-шх факторiв на вiдкритi економiчнi системи, особ-ливе мiсце займае концепщя iнформацiйноI ентро-пи. Значний внесок у розробку теорп шформаци i ви-користання ентропiйних заходiв ризику при здшс-неннi фiнансових операцш внесли такi вченi, як К. Шеннон, М. Волькенштейн, В.П. Цимбал, Е. Бронштейн, О. Кондратьева, I. Прангишвш, В. Хрустальов, Р. Арнаутов та iншi.
У той же час, слщ зазначити, що стратепя управ-лiння процесами, пов'язаними з наданням послуг по ш-вестищйних операщях на вiтчизняному фiнансовому ринку, е усе ще недостатньо проробленою. 1стотну проблему в розробщ комплексно1 iнформацiйноI архь тектури нац1онально1 системи швестищйних послуг представляе велика юльюсть взаемодючих, динамiч-них елементв та елеменпв, що розвиваються, власти-вих ринку капiталiв. Вплив даних зовмшшх i внутрiш-нiх сил як сприяе пiдвищенню структурованост^ та рiвню самоорганiзацil фiнансового ринку в певних си-туац1ях, так i приводить в iнших причинно-наслiдкових
ланцюжках до дезоргамзованосп системи i появi скла-дових хаосу.
Метою статт1 е розробка науково-практичних рекомендац1й з iнформацiйно-органiзацiйного забез-печення функц1онування ринку iнвестицiйних послуг в умовах ринково1 економiки.
Виклад основного матер1алу досл1дження. Перспективним напрямком до^джень у напрямку iнформацiйно-органiзацiйного забезпечення функщ-онування ринку iнвестицiйних послуг е викорис-тання ентроп1йних заходiв оцшки процесiв, що вiд-буваються на даному ринку. Даний пiдхiд становить iстотний iнтерес, тому що закладае в основу аналiзу системну природу фондового ринку i дозволяе по-рiвнювати стабiльнiсть депозитарно1 системи по ввдношенню до деструктуруючих впливiв на даний сектор ринку iнвестицiйних послуг. Ввдсутнють до-статньо1 iнформацil про поведiнку суб'ект^в i об'ек-■пв ринково1 системи приводить до посилення тен-денцiй хаосу на фшансовому ринку, що е слiдством рiзнонаправленоl реакцИ суб'ект^в iнвестицiйного процесу i iнвесторiв. Вiдповiдно, показник ентропil системи в умовах дискретности тимчасових дшянок аналiзу дозволить оц1нити ефективнiсть операцш, що ввдбуваються на ринку швестищйних послуг i можливiсть моделювання прогнозних показникiв при здiйсненнi iнвестицiйноl дiяльностi.
Перш н1ж приступитися до аналiзу функц1й ен-тропИ, необх1дно розглянути окремi аспекти теорil систем i системного аналiзу. Це пов'язане з тим, що ентроп1я, по суп, е одшею iз властивостей динамiч-но! системи i не може розглядатися у вiдривi вiд си-стемних закономiрностей.
Так, по визначенню В. Чернишова, яке вiн приводить у сво1х дослiдженнях, «система являе собою певну безлiч взаемозалежних елементтв, що утворю-ють стшку еднiсть i цiлiснiсть, що володiе iнтегра-льними властивостями та закономiрностями. Система - комплекс вибiрково-залучених компонентiв, у яких взаемодiя та взаемоввдношення здобувае характер взаемосприяння компонентiв на одержання сфокусованого корисного результату» [1].
Також, слад зазначити, що кожна система скла-даеться зi складових II п1дсистем, мiж якими визна-ченi внутрiсистемнi зв'язки. Сукупшсть компонентов дослiджуваноI системи i И внутрiшнiх зв'язкiв у цей момент часу утворюють деякий стан. Коли ввд-сутня можливють визначити точнi закономiрностi динамiки заданоI системи, то перехiд з одного стану
в iнший можна класифiкувати як поведiнку системи. Таким чином, можна стверджувати, що будь-яка складна система являе собою принцип синергп (су-купного ефекту декшькох факторiв), тому що вона е бшьшим, нiж просто сумою тдсистем. Вiдповiдно, до складних систем не можна застосовувати методо-логiчний принцип редукцюшзму, який полягае в тому, що кожне складне явище може бути пояснене дроблениям його на бшьш простi та вивченням еле-ментарних частин складного. Тому, для вивчення систем необхвдний холистичний пiдхiд до дослi-джень.
Як уже було вщзначено, при вплиш на систему певиих зовиiшнiх факторiв, можуть створюватися тен-деици дезоргашзаци, децентралiзащI та приведення системи до стану можливо! вiдсутиостi порядку (хаосу). Вплив таких факторiв е ентротйним, а захiд дез-оргатзованосп називають ентротею. Сам процес дезоргашзаци систем одержав назву дезшгреси [2]. Ентротю сучаснi дослiдиики визначають як рiвнодi-ючу всiх чинностей, що приводять до зменшення структуризаци системи. Так, В. Хрустальов тдкрес-люе, що будь-яка система, що реалiзуе свою програму, протистшть природному приросту ентропи, поспйно змеишуючи 11 рiвеиь [3]. Система доти збертае свою структурну цiлiсиiсть, поки здатна виконувати акту-альнi завдання. При виконаии задаиих цiлей перед системою необхвдно ставити новi цiлi, тсля чого вщ-буваеться перехiд в шший яшсний стан найчастше з бшьш високою оргашзащею i здатшстю провадити пе-ренесення шформаци [11].
У класичному розумiннi, еитропiя е заходом вь рогiдностi здiйснения якого-небудь макроскотч-ного стану [4]. Термш широко вживаеться у фiзицi та математищ (теорп шформаци та математично! статистики). Еитропiя може iнтерпретуватися як за-хiд невизначеност (невпорядкованостi) деяко! системи (наприклад, якого-небудь досвiду, випробу-вання), який може мати рiзнi виходи, а це означае, i кшьшсть шформаци [5]. 1ншою iитерпретацiею цього поняття е шформацшна емнiсть системи. Тво-рець поняття ентропи в теори шформаци Клод Шеннон спочатку бажав назвати цю величину шформа-цiею. У широкому розумiннi, ентротя означае захвд невпорядкованост системи; чим меише елементи системи пiдлеглi якому-небудь порядку, тем вище ентротя. Так, Шеннон визначае, що «шформащйна ентротя - це захвд невизначеност або непередбачу-ваност шформаци. При вiдсутностi iнформацiйних втрат чисельнiсть дорiвиюе кiлькостi шформаци на символ переданого поввдомлення» [6].
Теори шформаци та ентропи мають лопстичш зв'язки один з одним, ^ вiдповiдно, згодом був роз-роблений математичний апарат, що дозволяе опису-вати iнформацiйиi моделi. В основу дано1 концепци покладене, що ентротя - це кiлькiсть шформаци, що приходиться на одне елементарне поввдомлення
джерела, яке виробляють статистично незалежт по-вiдомлення.
Клод Шеннон припустив, що прирют шформаци дорiвнюе втраченiй невизначеносп, i задав ви-моги до И вимiру, тобто змша значення величини ймовiрностi на малу величину повинна викликати малу результуючу змiну функци;
- у випадку, коли всi варiаити рiвновiрогiднi, збiльшения кiлькостi варiантiв повиине завжди збшьшувати значення функцп;
- мае бути можливють зробити вибiр у два кроки, в яких значення функцп шнцевого результату - це сума функцш промiжних результатов.
У результатi проведених розрахункiв Шеннон зробив висновок, що ентротя е рiзницею мiж ш-формацiею, що мютиться в повiдомленнi, i ттею частиною шформацп, яка точно ведома (або добре передбачувана) у поввдомлент.
Слад також зазначити, що ентротя тюним чином пов'язана з поняттям дисипативних структур. До дисипативних структур в економщ прийиято ввдносити системи, якi утворюють новi тдлеот структури тд впливом зовшшньо! шформацп. Передача критичного рiвня шформацп (ентропи), у свою чергу, приводить до змiни стану системи. В. Хрустальов у своему до^дженш в якост причини обмiнних процеив мiж рiзними системами i усередит систем визначае наявнiсть нерiвновагих статв, якi е слiдством впливу безлiчi рiзнонаправле-них потошв шформацп [3]. Сукуптсть зовнiшнiх i внутрiшнiх факторiв, що впливають на систему, приводить до внесення в не1 хаосу, що порушуе порядок, що i змiиюе внутрiшию структуру та пове-дiнку системи. У той же час, рiзнi системи мають властивi !м здатностi до усунення внесеного в них безладдя.
Характеристикою кожно1 iз систем е мiнли-вють, обумовлена внутрiшньою ентропiею. Здат-тсть системи продовжувати здiйсиювати свою фу-нкцiю пiд впливом змiн, викликаних факторами хаосу (мiциiсть системи), одержало назву дивергентное' стабшьносп. На прикладi риншв iнвестицiйиих послуг можна констатувати, що ринки, що розбудо-вуються, менш стiйкi перед змшами (навiть невелик спекуляцл можуть дестабшзувати ринок i, як насль док, приведуть до вiдтоку iнвесторiв). Системи здатнi до певного рiвня протидiяти впливу ентропи, однак коли II рiвень стае занадто високим, то система може перестати юнувати або почати функцю-нувати неправильно. Слiд також ураховувати, що суб'екти системи запам'ятовують вплив зовтштх факторiв i згодом можуть перелаштовуватися (тд-лаштовуватися) тд даний вплив.
Аналiз наукових праць, що стосуються досль джень ринку iнвестицiйних послуг з використанням методiв на осж^ показиишв ентропи, показав, що у впчизняних лiтературиих джерелах дана тема не отри-
мала належного розвитку. 1з закордонного досввду слiд вщзначити розробки, в яких використовува-лися методи на основi показника ентропи вибiрки (Башреп) [7, 8]. За ощнками окремих захiдних експе-рттв, даний метод е найбiльш прийнятним для шфор-мащйних масивiв iнвестицiйних операцш, осктьки дае найменшу помилку на малих вибiрках [9].
Ввдповвдно до даноI методики, першим кроком е вибiр показникiв, !х «розмiрностi» i спосiб генера-ци тдпослвдовностей для розрахуншв.
Для цшей аналiзу iнвестицiйних операцш в яко-ст показникiв доцшьно використовувати нормова-ний прирiст вартост iнвестицiйних послуг i нормо-ваний прирiст обсягу угоди. Альтернативно можна також використовувати шформащю про час здшс-нення угод, а також розглянути бiльшi тимчасовi iн-тервали.
Пiд «розмiрнiстю» розумiють крок усеред-нення (згладжування) даних шляхом замщення ви-хiдного середнiми, розрахованими по непересiчним послiдовним пiдпослiдовностям заданоI довжини («розмiрностi»). Для цшей даного до^дження до-сить «розмiрностi» даних рiвноI 1.
Способи генерацл:
- видшення непересiчних у часi шдпослвдовно-стей (порiвняння даних по днях, рiзне число еле-менпв вибiрки для рiзних днiв);
- видшення переичних у часi послiдовностей (облш лише послiдовностi угод безвiдносно часу, використання фiксованоI довжини пiдпослiдовнос-тей);
- ковзна ощнка (облiк кожного нового руху). Далi, визначаеться необхiдна вибiрка Х=
= {х1,...,хп}, де в якост елементiв виступають нор-мований прирiст вартостi iнвестицiйних послуг i нормований прирiст обсягу угоди (нормування проводиться шляхом розподшу на незмщену ощнку стандартного вiдхилення по ряду). Покладемо регулятор чутливост (показник припустимих вiдхилень) г = 20% i довжину пiдпослiдовностей ит(() т=2 (звичайно прийнятий цiлим вщ 1 до 5). Позначимо вектор ит(Г) = {Х[,^,Х[+т_1}, де 1<г<М-т+1. У випадку т=2 i т=3, вiдповiдно, двоелементнi та трьохелементнi тдпослвдовностт
Алгоритм обчислення укладаеться в тому, що для в«х г з штервалу 1<г<М-т+1 необхiдно визна-чити п(г,т,г) - число векторiв ит(у), I ф ] подiбних на ит(Г). С кiлька критерпв порiвняння векторiв, але в найпростiшому випадку два вектори можна вважати подiбними, якщо !х вiдповiднi координати вiдрiзняються на бiльш нiж на ±г%.
8
5
& а
Л
£
£
с±н
Рисунок. 1люстрац1я критерш подоби вектор1в [10]
На рисунку зображений гiпотетичний приклад деякоI послвдовностг У зазначеному вище подiб-ними вектору (х\,х2) будуть вважатися вектори (х12,х14) i (х43,х44). Для випадку тривишрних векто-рiв, наприклад, (хь х2, х3) iснуе чи один подiбний
його (х43,х44,х45). Шляхом повного перебору вах пiдпослiдовностей довжини т i т + 1 одержимо А = £?=Тп(1,т,г) i В = 2^="Г_1п(1,т + 1,г) -показники загального числа подiбних тдпослвдов-ностей довжини т i т+1 у вихвднш вибiрцi.
Визначимо: SampEn (m,r,N) = log-.
в
Теоретично даний показник для абсолютно впорядковано1 послвдовносп повинен прямувати до 0, а у випадку «абсолютно неупорядкованоЬ) до 1. На практищ немае чiткого розумiння «абсолютно неупорядкованоЬ) системи i показник використову-еться саме для порiвняння «ступеня невпорядкова-носп» рядiв, тобто ефективно показник е критерiем класифшацл тимчасових рядiв.
У роботах, присвячених аналiзу поведiнки ринку iнвестицiйних послуг з використанням показни-шв ентропи, найчастше тестуеться саме здатнють показника класифiкувати (розрiзняти) тимчасовi ряди, припускаючи, що деяк властивост «нестан-дартних» рядiв повиннi проявлятися в тому чи^ i у формi змiни ентропи. При цьому в роботах побу-дови методики виявлення манiпулювання на ринку iнвестицiйних послуг уважаеться, що факту машпу-лювання супроводжуе «впорядкування» iнвестицiй, що мае привести до зниження показника [8].
Таким чином, можна зробити висновок, що на противагу економетричному пiдходу, алгоритм на основi непараметричних показнишв, зокрема показника ентропи системи, може бути використаний без апрюрного визначення спостережувано! моделi по-ведiнки якого-небудь параметра. А властивють «на-вченосп» алгоритшв може розглядатися як перевага i споиб побудови «чутливих» систем контролю та мошторингу ринку iнвестицiйних послуг.
Останш дослiдження процесiв, що ввдбува-ються на свiтових ринках iнвестицiйних послуг, до-зволяють говорити про те, що в сучаснш економщ бiльше нестойкост i нелiнiйностi, шж стабiльностi та лiнiйностi, як це властиво традицiйнiй теори еко-номiчноï динамiки. Слiд шдкреслити, що економь чна синергетика виходить iз того, що хаос лежить у природi будь-яко! еволюцiйноï економiчноï системи, що у свою чергу припускае неможливiсть точного економiчного прогнозування [12, 13]. Щодо динамiки складних соцiально-економiчних систем теорiя хаосу не тшьки пояснюе бiфуркацiйнi про-цеси, але i безпосередньо затверджуе, що ïx немож-ливо передбачити. Вiдповiдно до дано! концепцiï ба-гато аналпиюв уважають, що визначити в хаоа новi за-кономiрностi може саме фрактальна статистика [14-17]. Завдяки ш, iснуе розумiння того, що фрактали ви-значають порядок у хаос за допомогою породження локальних випадковостей у глобальних статистич-них структурах.
Таким чином, е розумшня того, що кожний ок-ремий iнвестицiйний проект можна характеризу-вати як фрактал на загальному ринку iнвестицiйниx послуг, на котрий дiють так ж самi зовнiшнi сили впливу, як i на всю систему.
1снуе кшька визначень фракталу. Найпошире-нiше визначення представляе фрактал як матема-
тична множенiсть, що володiе властивiстю самопо-дiбностi (об'ект, що у точност або приблизно сшв-падае iз частииою себе самого, тобто цше мае ту ж форму, що i одна або бiльш частин) [18]. Друге з вь домих визначень представляе фрактал як множе-нiсть крапок, розмiрнiсть Хаусфорда-Безиковича якого строго бшьше його топологiчноI розмiрностi [17]. Остаиия завжди дорiвнюе цшому числу (для крапки - це 0, для прямо! - 1, для площини - 2, для простору - 3), у той час як фрактал мае дробову (фрактальну) розмiрнiсть [13].
По визначенню Е. Петере, яке вiн приводив у сво'х роботах, у статистичному змiстi фрактал - це аттрактор (гранична множенють), який задае правила. Це правило реалiзуеться на кожному крош як гра хаосу: процедура, що задаеться, не знае, по якому напряму вона рухаеться до того, як завершиться реалiзацiя попереднього кроку. Передбачити цей напрямок неможливо, але, одержавши iн-формацiю, процес направляеться виутрiшнiм детер-мiнiстичним правилом. При цьому кiлькiсть можли-востей несшнченна. Таким чииом, аттрактор являе собою несшичениу кiлькiсть можливих ршень, тобто реалiзацiй. При цьому ввдзначаеться, що положения кожно! його крапки залежить вiд того, де ро-зташувалася крапка попередня. У дшсносп мiсце кожно! крапки залежить вщ положения всiх попере-дшх. Останне тверджения означае, що часовий ряд, що представляе процес породження аттрактора, мае довгочасну пам'ять [15].
З погляду практичноI значимостi аналiзу впливу iнституцiональних факторiв на процеси, що вiдбуваються на ринку швестишйиих послуг, необ-хiдно визнати, що рiзнi iнвестицiйнi проекти не тд-коряються класичним статистичним законам ^ вiд-повiдно, для адекватного моделювания цих риикiв потрiбен iнструментарiй ново! статистики.
Фрактальш тимчасовi ряди, ям можна викори-стовувати для розрахуншв i прогнозувания на ринках iнвестицiйиих послуг, також якiсно самоподiбнi (у рiзних масштабах тривалостi вони мають одна-ковi статистичнi характеристики). У зв'язку iз цим, для ощнки iнституцiональних факторiв, як1 вплива-ють на дiяльнiсть риику швестишйиих послуг, про-понуеться використовувати метод фрактально! статистики, якш одержав назву «нормований розмах» або «Я/Б-Анал1з» [15, 19, 20]. Зпдно з даною теорiею область значень показника Херста - це штервал (0,1). Якщо вш перебувае в дiапазонi вiд 0,5 до 1, то розглянутий часовий ряд е персистентним i характе-ризуеться ефектом довгочасно! пам'ят^ [15, 20]. Якщо вш перебувае в дiапазонi ввд 0 до 0,5, то розглянутий часовий ряд е аитшерсистеитним, що озна-чае повернення до середнього або, реверсування (чергування позитивних i негативних збiльшень), част^ше, чим у випадковому процесi. До цих ефекпв належить i наявнiсть у розгляиутому тимчасовому
рядi трендостшких B^pi3KiB разом i3 ощнками !х довжини, чисельнi ощнки фрактально! pозмipностi цього тимчасового ряду, наявнiсть пеpiодичних циклiв та ш. Чисельнi значения розглянутих ефектiв довгочасно! пам'ят вiдiгpають важливу роль у пе-редпрогнозному аналiзi тимчасових pядiв, зокрема, показнишв дiяльностi ринку iнвестицiйних послуг.
Висновки. У результат! проведеного досль дження запропоновано використання ентpопiйних заходiв ощнки процеив, що вiдбуваються на даному ринку. Аналiз наукових праць, що стосуються досль джень ринку iивестицiйиих послуг з використанням методiв на осжш показниив ентропи, показав, що iз закордонного досвiду необхвдно вiдзначити розробки, в яких використовуються методи на основi показника ентропи вибipки (Sampen). Даний метод е найбiльш прийнятним для iнфоpмацiйиих масивiв iивестицiй-них операцш, оскшьки дае найменшу помилку на ма-лих вибipках.
У робот! також доведено, що хаос лежить у пpиpодi будь-яко! еволющйно! економiчно! сис-теми, що у свою чергу припускае неможливiсть точного економiчного прогнозування. Тому визна-чити в хаосi новi закономipностi може фрактальна статистика, завдяки якш iсиуе pозумiиия того, що фрактали визначають порядок у хаос за допомогою по-родження локальних випадковостей у глобальних статистичних структурах. Слвд однак зазначити, що фрактальний аналiз не виключае застосування ш-ших методiв оцiики впливу шституцюнальних фак-тоpiв на дiяльиiсть ринку швестищйних послуг, а може просто бути основною формою дослщження ввдповвдних тимчасових pядiв при пpоведеннi пе-редпрогнозного аналiзу показнишв системи.
Л^ература
1. Чернышов В.Н. Теория систем и системный анализ / В.Н. Чернышев. - Тамбов: Издательство Тамбовского государственного технического университета, 2008. - 96 с. 2. Богданов А.А. Тектология (всеобщая организационная наука) / А.А. Богданов. - М.: Экономика, 1989. - 650 с. 3. Хрусталев В.И. Мера неопределенности информации в задаче выбора прогнозных решений: дис. канд. техн. наук: 05.13.01 / В.И. Хрусталев. - Абакан, 2012. - 189 с. 4. Энтропия [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki. 5. Габидулин Э.М. Лекции по теории информации / Э.М. Габидулин, Н.И. Пилипчук. - М.: МФТИ, 2007. - 214 с. 6. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике / Клод Шеннон. - М.: Изд. иностр. лит., 2002. 7. Y. Reddy and A. Sebastin, «Parameters for Estimation of Entropy to Study Price Manipulation in Stock Market», papers.ssrn.com, 1867. 8. Тлехугов Н.В. Механизмы выявления нестандартных сделок для российского фондового рынка [Электронный ресурс] / Н.В. Тлехугов, К. Кущ, А.И. Столяров. -
Режим доступа: http://do.gendocs.ru/ docs/index-217894.html. 9. D.E. Lake, J.S. Richman, M.P. Griffin, and J.R. Moorman, «Sample entropy analysis of neonatal heart rate variability», American journal of physiology. Regulatory, integrative and comparative physiology, vol. 283, Sep. 2002, pp. 89-97. 10. V. Chikwasha, «Time-series analysis using wavelets and entropy analysis», BMC bioinformatics, vol. 10, Jan. 2009, p. 32. 11. Арнаутов Р.С. Энтропия и использование энтропийных мер риска при управлении инвестиционным портфелем / Р.С. Арнаутов // Инновационный конвент «Кузбасс: образование, наука, инновации»: материалы Инновационного конвента. - 2014. - С. 307
- 308. 12. Сергеева Л.Н. Моделирование поведения экономических систем методами нелинейной динамики (теории хаоса) / Л.Н. Сергеева - Запорожье: ЗГУ, 2002. - 227 с. 13. Шустер Г. Детерминированный хаос: Введение / Г. Шустер. - М.: Мир, 1988. -240 с. 14. Беляков С.С. Использование агрегирования в методах нелинейной динамики для анализа и прогнозирования временный рядов котировки акций: дис. ... канд. экон. наук: 08.00.13. - Ставрополь, 2005 [Елек-тронний ресурс]. - Режим доступу: http://diss.rsl.ru/ diss/05/0761/ 050761043.pdf. 15. Петере Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка / Э. Петере - М.: Мир, 2000. - 333 с. 16. Курдюмов С.П. Нестационарные структуры, динамический хаос, клеточные автоматы / С.П. Курдюмов, Г.Г. Малинецкий, А.Б. Потапов // Новое в синергетике. Загадки мира неравновесных структур: сборник. - М.: Наука, 1996.
- С. 95-164. 17. Федер Е. Фракталы / Е. Федер. - М.: Мир, 1991. - 260 с. 18. Фрактал [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://ru.wikipedia.org/wiki.
19. Перепелица В.А. Фрактальный анализ временных рядов объемов инвестиций в основной капитал региона / В. А. Перепелица, С.С. Беляков, Н.Ф. Овчаренко // Региональное приложение к журналу «Современные наукоемкие технологии». - 2004. - №2. - С. 19-23.
20. Петере Э. Фрактальный анализ финансовых рынков: Применение теории хаоса в инвестициях и экономике / Э. Петере. - М.: Интернет-трейдинг, 2004. -304 с.
Стрельшков Р. М. 1нформацшно-оргашза-цшне забезпечення функщонування ринку швес-тицшних послуг в умовах ринковоТ економжи
У статт запропоновано використання ентро-тйних заходiв ощнки процесв, що вщбуваються на ринку швестищйних послуг. Доведено, що iз закордонного досвщу необхщно вщзначити розробки, в яких використовуються методи на основi показника ентропи ви6!рки, i як е найбшьш прийнятними для шформацшних масивiв iнвестицiйних операцш, оскшьки дають найменшу помилку на малих ви6!р-ках. У робот! також доведено, що хаос лежить у при-pодi будь-яко! еволющйно! економiчно! системи, що
у свою чергу припускае неможливють точного еко-номiчного прогнозування. Тому визначити в хаоа новi закономiрностi може фрактальна статистика, завдяки якiй iснуе розумiння того, що фрактали ви-значають порядок у хаос за допомогою породження локальних випадковостей у глобальних статистич-них структурах.
Ключовг слова: iнвестицiйнi послуги, економь чнi системи, еволющя, еитротя, вибiрка, економь чне прогнозування, хаос, фрактальна статистика.
Стрельников Р. Н. Информационно организационное обеспечение функционирования рынка инвестиционных услуг в условиях рыночной экономики
В статье предложено использование энтропийных форм оценки процессов, которые происходят на рынке инвестиционных услуг. Доказано, что из зарубежного опыта необходимо выделить разработки, в которых используются методы на основе показателя энтропии выборки, которые являются наиболее приемлемыми для информационных массивов инвестиционных операций, поскольку дают наименьшую ошибку на малых выборках. В работе также доказано, что хаос лежит в природе любой эволюционной экономической системы, что, в свою очередь, допускает невозможность точного экономического прогнозирования. Поэтому определить в хаосе новые закономерности может фрактальная статистика,
благодаря которой существует понимание того, что фракталы определяют порядок в хаосе с помощью порождения локальных случайностей в глобальных статистических структурах.
Ключевые слова: инвестиционные услуги, экономические системы, эволюция, энтропия, выборка, экономическое прогнозирование, хаос, фрактальная статистика.
Strielnikov R. Informatively organizational providing functioning of market of investment of services in the conditions of market economy
The use of entropy forms of estimation of processes which take place at the market of investment services is offered in the article. It is well-proven that from foreign experience it is necessary to select developments, in which methods are used on the basis of index of entropy selections which are most acceptable to the informative arrays of investment operations, as give the least error on small selections. It is also well-proven in-process, that chaos lies in nature of any evolutional economic system, that, in same queue, impossibility of exact economic prognostication assumes. Therefore to define in chaos new conformities to law fractal statistics, due to which understanding is that fractals determine an order in chaos by the generation of local chances in global statistical structures.
Keywords: investment services, economic systems, evolution, entropy, selection, economic prognostication, chaos, fractal statistics.
Стаття надшшла до редакци 01.09.2016 Прийнято до друку 21.09.2016
