CC BY
110
УДК 330.101
ЭКОНОМИКА
МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ И ЦИКЛЫ СОЛНЕЧНОЙ АКТИВНОСТИ: МЕХАНИЗМ И ФАКТЫ ПРОЧНЫХ СВЯЗЕЙ (1867-2014 ГОДЫ)
В. А. Белкин
Челябинский филиал Института экономики УрО РАН, г. Челябинск
Автор объясняет причины успеха своего ранее опубликованного в 2011 году прогноза ухудшения мировой конъюнктуры в 2014 году. На основе статистических данных, охватывающих период до полутора веков, он показывает тесную связь солнечных циклов и экономической активности. Автор объясняет механизмы для выявления их отношения на основе достижений современной гелиобиологии. В статье был разработан еще один прогноз ухудшения мировой экономической ситуации 2023-2024 годов.
Ключевые слова: глобальная конъюнктура, глобальные циклы продукта мировой конъюнктуры, прогнозирование мировой конъюнктуры, экономические циклы, индекс ВВП США, индекс ВВП Великобритании, длинные волны в экономике, длинные волны инфляции, длинные волны стагфляции, циклы процентных ставок, циклы безработицы.
Актуальность темы исследования определяется хотя бы тем фактом, что даже Всемирный банк допустил грубые просчёты в прогнозировании направлений изменения мировой конъюнктуры в 2014-2015 гг. Это является свидетельством отсутствия эффективных теории и методики прогнозирования циклов конъюнктуры. Различные традиционные теории экономических циклов циклы одних экономических показателей объясняют циклами других, природа которых не объясняется. То есть одно неизвестное объясняется другим неизвестным.
В своей статье начала 2014 года я подверг критике прогноз динамики мирового продукта Всемирного банка в 2014 и 2015 гг. как чрезмерно оптимистичный [1. С. 214]. В этой же статье был разработан прогноз развития дефляционных процессов в экономике США в 2014-2015 гг. и отрицательного индекса ВВП США в 1-ом квартале 2014 года. В течение 2014 года Всемирный банк несколько раз снижал прогнозный индекс мирового ВВП в 2014 году, в экономике США последовательно снижался индекс потребительских цен, а индекс ВВП США в 1-ом квартале 2014 года составил -2,1 %.
Прогноз ухудшения мировой конъюнктуры в 2014 году впервые был опубликован мною в №3 Журнала экономической теории за 2011 год [2. С. 114]. В коллективной монографии 2013 года я уточнил данный прогноз и обосновал ухудшение мировой конъюнктуры в 2014-2015 гг. [3. С. 8].
В последнем апрельском 2015 года обзоре мировой конъюнктуры, разработанном Всемирным банком, приводятся данные значительного снижения мировых цен на сырьевые товары (нефть, металлы, сельхозпродукцию и другие), а также мирового экспорта в конце 2014-го и начале 2015 гг. [4]. Так, например, в четвёртом квартале 2014 года мировой экспорт снизился на 14,8 %, а в январе и феврале 2015 года, соответственно, на 10 и 5,5 % [4].
Успешность моих вышеприведённых прогнозов объясняется тем, что они опирались на выявленные мною связи циклов мирового продукта и солнечной активности. Данные о солнечной активности (СА), а именно, о среднегодовых и среднемесячных числах Вольфа (которые, напомню, пропорциональны количеству солнечных пятен) были взяты мною с сайта Королевского центра анализа данных по влиянию солнца (Бельгия) [5].
Все имеющиеся данные о динамике мирового продукта (1961-2014 гг.) были взяты с сайта Всемирного банка [6].
В таблице 1 статус того или иного года был определён на основе не годовых, а месячных данных о солнечной активности (числах Вольфа). Месячные экстремумы чисел Вольфа чаще происходят в один год с годовыми экстремумами солнечной активности, но наблюдаются несколько случаев их расположения в смежных годах. Так, например, годовой максимум солнечной активности имел место в 1937 году, но месячный максимум наблюдался в июле 1938 года. Аналогичным образом, годовой максимум чисел Вольфа имел место в 1989 году, но месячный - в августе 1990 года. Годовой минимум чисел Вольфа имел место в 2008 году, но месячный - в августе 2009 года. За весь доступный период наблюдений мирового продукта (1961-2014 гг.) месячные минимумы СА имели место в 1964, 1976, 1986, 1996 и 2009 гг., а месячные максимумы - в 1969, 1979, 1990, 2000 и 2014 гг.
В таблице 1 обозначение «Мин. -3» означает, что данные относятся к третьему году до года минимума солнечной активности. Обозначение «Макс. +1» означает, что данные относятся к первому году после года максимума солнечной активности и т. п.
Таблица 1.
Динамика солнечной и экономической активности (1961-2014 гг.)
Год Средне- годовое число Вольфа Позиция года в 11-летнем цикле солнечной активности Рост мирового ВВП (% в год) Год Средне- годовое число Вольфа Позиция года в 11-летнем цикле солнечной активности Рост мирового ВВП (% в год)
1961 53,9 Макс. + 4 4,34 1988 100,2 Мин.+ 2 4,69
1962 37,6 Макс. + 5 5,569 1989 157,6 Мин. + 3 3,767
1963 27,9 Макс. + 6 5,18 1990 142,6 Месячный максимум 2,952
1964 10,2 Мин. 6,589 1991 145,7 Макс. +1 1,387
1965 151 Мин.+ 1 5,533 1992 94,3 Макс. + 2 1,919
1966 47 Мин.+ 2 5,882 1993 54,6 Макс. + 3 1,626
1967 93,7 Мин. + 3 4,46 1994 29,9 Макс. + 4 3,127
1968 105,9 Мин. + 4 6,09 1995 175 Макс. + 5 2,918
1969 105,5 Месячный максимум 5,836 1996 8,6 Мин. 3,293
1970 104,5 Макс. +1 4,341 1997 215 Мин.+ 1 3,683
1971 66,6 Макс. + 2 4,065 1998 64,3 Мин.+ 2 2,552
1972 68,9 Макс. + 3 5,584 1999 93,3 Мин. + 3 3,359
1973 38 Макс. + 4 6,374 2000 119,6 Месячный максимум 4,262
1974 34,5 Макс. + 5 1,705 2001 111 Макс. +1 1,817
1975 15,5 Макс.+ 6 0,774 2002 104 Макс. + 2 2,068
1976 12,6 Месячный минимум 5,116 2003 63,7 Макс. + 3 2,798
1977 27,5 Мин.+ 1 3,998 2004 40,4 Макс. + 4 4,148
1978 92,5 Мин.+ 2 4,324 2005 29,8 Макс. + 5 3,586
1979 155,4 Месячный максимум 4,137 2006 15,2 Макс. + 6 4,12
1980 154,6 Макс. +1 1,83 2007 75 Макс. + 7 3,936
Год Средне- годовое число Вольфа Позиция года в 11-летнем цикле солнечной активности Рост мирового ВВП (% в год) Год Средне- годовое число Вольфа Позиция года в 11-летнем цикле солнечной активности Рост мирового ВВП (% в год)
1981 140,5 Макс. + 2 2,061 2008 2,9 Макс. + 8 1,48
1982 115,9 Макс. + 3 0,406 2009 3,1 Месячный минимум -2,07
1983 66,6 Макс. + 4 2,687 2010 16,5 Мин.+ 1 4,08
1984 45,9 Макс. + 5 4,63 2011 55,7 Мин.+ 2 2,842
1985 17,9 Макс. + 6 3,798 2012 57,7 Мин. + 3 2,235
1986 13,4 Месячный минимум 3,194 2013 64,9 Мин. + 4 2,35
1987 29,2 Мин.+ 1 3,607 2014 79 Месячный максимум 2,475
Далее я определил для каждого из годов солнечных циклов (годов минимумов СА, годов максимумов СА и других) средние значения чисел Вольфа и индекса мирового продукта. Результаты представлены в таблице 2. Обозначение в столбце 1 таблицы 2, например, «мин. СА +2; (5)» означает, что речь идёт о вторых годах после лет минимумов СА, которых за период 1961-2014 гг. было 5.
В таблице 2 данные таблицы 1 сгруппированы по 12 годам солнечного цикла (цикла Швабе). Средняя длительность солнечных циклов за весь период наблюдений близка к одиннадцати годам. Поэтому их также называют и одиннадцатилетними циклами. Но по факту за период 1961-2014 гг. средняя длительность солнечных циклов составила 9,5 лет. Мы видим, что за период 1961-2014 гг. был только один год, который являлся седьмым после года максимума СА, а именно, 2007-ой. Поэтому имеет смысл принять во внимание только 11 лет солнечного цикла. Помимо этого, был учтён временной лаг в 1 год (см. табл. 3).
На основе данных таблицы 3 была построена диаграмма (см. рис. 1), которая показывает тесную обратную связь циклов солнечной и мировой экономической активности. Соответствующий коэффициент корреляции оказался равным -0,76.
Таблица 2.
Средние значения чисел Вольфа и индекса мирового продукта (12-летний цикл, 1961-2014 гг.).
Годы циклов СА, (19612014): Число Вольфа Рост мирового ВВП (% в год)
Месячный минимум; (5) 9,58 3,224
Мин.+ 1; (5) 19,28 4,186
Мин.+ 2; (5) 71,94 4,044
Мин. + 3; (4) 100,575 3,471
Месячный максимум; (5) 120,42 3,950
Макс. +1; (4) 128,95 2,322
Макс. + 2; (4) 101,35 2,513
Макс. + 3; (4) 75,775 2,605
Макс. +4; (5) 45,76 4,135
Макс. + 5; (5) 33,06 3,683
Макс. + 6; (4) 19,125 3,475
Макс. + 7; (1) 75 3,930
Таблица 3.
Средние значения чисел Вольфа и индекса мирового продукта с отставанием в 1 год по годам солнечного цикла (11-летний цикл, 1961-2014).
Годы циклов СА, (1961— 2014): Число Вольфа Рост мирового ВВП (% в год) с временным лагом в 1 год, % в год
Месячный минимум; (5) 9,58 4,186
Мин.+ 1; (5) 19,28 4,044
Мин.+ 2; (5) 71,94 3,471
Мин. + 3; (4) 100,58 3,950
Месячный максимум; (5) 120,42 2,322
Макс. +1; (4) 128,95 2,513
Макс. + 2; (4) 101,35 2,605
Макс. + 3; (4) 75,78 4,135
Макс. +4; (5) 45,76 3,683
Макс. + 5; (5) 33,06 3,475
Макс. + 6; (4) 19,13 3,930
Рис. 1. Сильная обратная связь солнечной и экономической активности
Мы видим, что наибольшее снижение темпов роста мирового продукта наблюдается в год, непосредственно следующий за годом максимума СА. Поскольку годом месячного и годом среднего годового максимума СА по факту стал 2014 год, в 2015 году следует ожидать дальнейшего снижения мировой экономической активности.
Более того, используя выявленные мною связи можно прогнозировать динамику мирового продукта в среднесрочной перспективе. Так, например, в настоящее время долгосрочный прогноз солнечной активности предусматривает максимум следующего 25-го цикла солнечной активности примерно в 2023-2024 гг. [7]. Следовательно, 2024 и 2025 годы являются годами наиболее вероятного следующего снижения мировой экономической конъюнктуры, а также обострения и роста частоты военных конфликтов, террористических актов, социальных и политических кризисов.
Разумеется, найдутся оппоненты, которым временной промежуток в 53 года покажется недостаточным. Поэтому я воспользуюсь большим объёмом данных о динамике ВВП США за период 1867-2014 гг. Данные о ВВП США за период 1867-1930 гг. были взяты с сайта Measuring Worth (измерение стоимости) [8]. С 1930 г. по 2014 гг. использованы данные бюро экономического анализа США [9], которые совпадают за этот период с данными сайта Measuring Worth. Аналогичная по методу построения диаграмма представлена на рис. 2.
Связь индекса ВВП США и солнечной активности за период 1867-2014 гг. также оказалась сильной и обратной. Соответствующий коэффициент корреляции равняется -0,74.
7
6.5 6
5.5 5
4.5 4
3.5 3
2.5 2
1.5 1
0,5
0
Рис. 2. Сильная обратная связь циклов солнечной активности и индекса ВВП США
(1867-2014 гг.)
Мы видим, что наихудшая динамика ВВП США также, как и в случае мирового продукта (см. рис. 1), наблюдается в годы, непосредственно следующие за годами, в которых имели место месячные максимумы солнечной активности.
На основе данных о ВВП Великобритании [8] мною были рассчитаны его индексы за период с 1893 по 2013 гг. и аналогичным образом сгруппированы по годам солнечных циклов (см. рис. 3). Диаграмма также показывает сильную обратную связь циклов солнечной и экономической активности в Великобритании. Соответствующий коэффициент корреляции равняется -0,77.
3.5 3
2.5 2
1.5 1
0,5
0
Рис. 3. Сильная обратная связь циклов солнечной активности и индекса ВВП Великобритании (1893-2014 гг.)
Поскольку США и Великобритания в течение указанных периодов времени производили большую долю мирового продукта, можно сделать вывод о том, что обратная связь солнечной и мировой экономической активности имела место, как минимум, в течение последних полутора веков.
Важно заметить, что и длинные (большие) циклы ценовой конъюнктуры связаны с длинными солнечными циклами (см. рис. 4). Для построения диаграммы на рис. 4 дополнительно к указанным выше источникам статистических данных использовались данные Бюро экономического анализа департамента труда США [10].
Из данных диаграммы на рис. 4 следует, что в настоящее время мы находимся в периоде завершения нисходящей волны Кондратьева и начала новой восходящей длинной (большой) волны роста, как инфляции, так и процентных ставок. То есть, долгосрочные астрофизические прогнозы могут использоваться для долгосрочного прогнозирования длинных волн мировой конъюнктуры.
Мною также были описаны большие (длинные) волны стагфляции и их связь с большими солнечными циклами. В качестве показателя уровня стагфляции был использован индекс печали, определяемый как сумма уровня безработицы и индекса потребитель-
ских цен. Он был рассчитан на основе статистических данных по уровню безработицы в США, представленных на сайтах «Потоки изменений» (1910-1960 гг.) [11] и Федерального резервного банка Сент-Луиса (1948-2014 гг.) [12], а также данных о годовом индексе потребительских цен в США (г/г); (Annual U.S. (CPI-U) , (Avg-Avg), %) [10].
70
60
50
40
■Q
Є
30
20
10
0
Years
f ma
um of
solar
ctiviy
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
-2
-4
О ХҐ со 04 VD О
o> C> C> '—1 '—1 ОЧ ОЧ
O', O', O', OV OV OV OV
COC4VOO-^tCOC4VO ОЧ CO CO in
OV OV OV OV OV OV O', OV
O-^t00C4VDO-^t00
vo vo vo г-' г-' со со со
OV OV OV OV OV OV OV OV
OTVOO^tCOOTVOO OV OV С> О О -—І —< CJ
OvOvOOOOOO '—< —1 CJ CJ CJ CJ CJ CJ
♦ Changing the Wolf numbers (y / y) -^■—-AnnualU.S. CPI-U (Avg-Avg), %)
Рис. 4. Сильная прямая связь длинных волн годовых изменений чисел Вольфа в годах максимумов солнечной активности и индекса потребительских цен в США (1905-2014 гг.)
На рис. 5 представлена диаграмма, показывающая среднюю прямую связь длинных волн солнечной активности и уровня стагфляции (индекса печали) в США. Соответствующий коэффициент корреляции равняется 0,63.
В отличие от астрологов, которые, как правило, никоим образом не объясняют механизм связей положения небесных тел и своих прогнозов, я использую данные современной гелиобиологии. Так, например, академик РАЕН д.м.н. Ю. И. Гурфинкель в своей работе «Физиологические и патофизиологические аспекты влияния солнечной активности на организм человека» следующим образом подводит итоги эксперимента в институте медико-биологических проблем в рамках программы «Марс - 500». «Результаты этих и других исследований, - пишет Ю. И. Гурфинкель, - позволяют предположить, что кровь сама по себе может являться сенсором вариаций магнитных полей, поскольку эритроциты, тромбоциты, лейкоциты, несущие электрический заряд в потоке, в соизмеримом магнитном поле могут менять как собственные свойства, так и свойства потока. Важно отметить, - продолжает исследователь, - что не только геомагнитные возмущения, но и периоды очень спокойной геомагнитной обстановки оказывают влияние на капиллярный кровоток, замедляя его... В дни геомагнитных возмущений СКК (скорость капиллярного кровотока - В. А.) составила 389±167 мкм/с. В обычной спокойной обстановке СКК составила в среднем 643 ± 178 мкм/с, в условиях очень спокойной геомагнитной обстановки СКК составила 435 ± 223 мкм/с (p<0.02)» [13. С. 38-39].
Рис. 5. Средняя прямая связь длинных волн годовых изменений чисел Вольфа в годах максимумов солнечной активности и уровня стагфляции в США (индекса печали 1917-2014 гг.)
Итак, из данных результатов научных экспериментов следует, что в период геомагнитных возмущений (магнитных бурь) скорость капиллярного кровотока испытуемых (не знавших о фактах магнитных бурь) снижалась на 40 %, а в период очень спокойной геомагнитной обстановки (магнитных штилей) - на 32 % в сравнении с обычной спокойной геомагнитной обстановкой.
Замечу, что даже в крови моих уважаемых оппонентов имеется гемоглобин, в котором содержатся атомы железа, которые, в свою очередь, не могут не реагировать на вариации внешнего магнитного поля Земли. Так, во время магнитной бури, как результата роста солнечной активности, возникает электродвижущая сила, которая прижимает атомы железа и кровяные тельца к стенкам капиллярных сосудов. В результате растёт вязкость крови, замедляется скорость её тока, возникают тромбы, в разы растёт частота инфарктов и инсультов, что является давно доказанным медицинским фактом.
Хочется спросить моих уважаемых оппонентов: «Вам веселее или грустнее, если у вас во время роста частоты магнитных бурь кровь в капиллярах начинает течь на 40% медленнее? У вас растут настроения оптимизма или пессимизма?». По моему мнению, вопрос является риторическим. Мне представляется, что настроения людей прямо зависят от их физического и психологического состояния. Если кто-то в этом сомневается, пусть вспомнит состояние среднестатистического российского мужчины утром 9-го марта или 1-го января и дальнейшее развитие семейных отношений в направлении роста частоты разводов.
Рост настроений пессимизма приводит к снижению экономической активности. Таким образом, гелиоэкономика никоим образом не отрицает ни одной из основных теорий экономических циклов. Она вполне сочетается с теорией кризисов, например, А. Пигу.
Д. М. Кейнс не объяснил цикличности склонности к сбережениям, но гелиоэкономика вполне убедительно объясняет данную цикличность.
Полученные мною результаты вполне коррелируют с данными медицинских экспериментов академика РАЕН Ю.И. Гурфинкеля. Из них, в частности, следует, что рост настроений потребительского пессимизма (что в развитых экономиках будет выражаться в снижении индекса потребительских цен (ИПЦ), должен происходить в периоды максимумов и минимумов частоты магнитных бурь.
Именно этот результат и был получен мною (см. рис. 6). Данные о краткосрочных ставках в США были взяты с указанного выше сайта экономической статистики Measuring Worth [8]. Мы видим, что снижение потребительской активности (и рост склонности к сбережениям) происходят после максимумов солнечной активности и в периоды её минимумов.
Рис. 6. Снижение потребительской активности в США в периоды после максимумов и в периоды минимумов солнечной активности (1913-2014 гг.)
Последний по времени самый длительный за последние сто лет период минимальной солнечной активности наблюдался в 2008-2009 гг., то есть в период мирового финансового кризиса. Поскольку следующий минимум солнечной активности ожидается примерно в 2020 году, 2019 и 2020 годы с высокой вероятностью должны стать годами очередного снижения мировой конъюнктуры.
В том же сборнике тезисов докладов международной конференции «Влияние космической погоды на человека в космосе и на Земле» (Москва, июнь 2012 г.) опубликованы тезисы доклада Новика О. Б. и Смирнова Ф. А. «Влияние магнитных бурь на электрические потенциалы коры головного мозга человека» [12. С. 65-66]. Основной результат их исследования заключается в том, что «при выполнении теста во время умеренной магнитной бури (5<K<6) или не более чем через 24 часа после её окончания (использо-
вались данные ИЗМИРАН по космической погоде), значения лобно-затылочной функции когерентности на тета-ритме снижались у всех испытуемых в 2-3 раза, зафиксирован и случай снижения до 0» [14. С. 66]. То есть во время магнитной бури согласованность в работе различных частей головного мозга (когерентность) снижается в 2-3 раза. Это приводит к росту длительности решения задач, рассеяности внимания, неадекватным решениям (в том числе и в политике) и ошибкам, в том числе и в сфере принятия экономических решений.
Важно отметить, что влиянию экстремумов геомагнитной активности подвержены не только больные люди, но и все здоровые. Это доказывается в ряде работ по гелиобиологии. Так, например, коллектив авторов в составе Рагульской М. В., Хабаровой О. В., Об-ридко В. Н., Дмитриевой И. В. в статье «Влияние солнечных возмущений на функционирование и синхронизацию человеческого организма» особо отмечает, что «к изменениям солнечной активности чувствительны 80 % обследуемых (реакция массовая)... Реакция организма на солнечные возмущения одинакова по форме для подавляющего большинства (взлет значений - падение), несмотря на различие в возрасте и состояние здоровья» [15].
Однако моя методика прогнозирования экономических кризисов также имеет свои ограничения и недостатки, так как она опирается на астрофизические прогнозы солнечной активности, которые имеют свою степень точности. То есть астрофизики также могут ошибаться как в отношении длительности очередного солнечного цикла, так и в отношении года и величины максимума СА. Но их ошибки прогнозирования времени очередного максимума СА значительно меньше по степени, нежели основной массы экономистов, которые зачастую просто не рискуют заниматься прогнозированием экономических кризисов.
В этой связи я хотел бы отметить работу Свалгарда Лейфа и Кливера Эда «Цикл 24: наименьший за 100 лет.», в которой ими на основе величины в микротеслах магнитного поля солнца в 23 цикле был разработан точный прогноз времени наступления и величины (в числах Вольфа) следующего максимума 24-го цикла СА [16]. То есть по факту данный прогноз максимума СА в текущем 24-ом её цикле оказался самым точным, что свидетельствует о правильности используемого ими метода прогнозирования СА.
Представляется, что экономическая наука будет развиваться в направлении синтеза с естественными науками. В результате гелиэкономика займёт своё достойное место в экономических дисциплинах.
Список литературы
1. Белкин, В. А. Космические циклы в мировой, национальной и региональной экономиках / В. А. Белкин // Экономика региона. - 2014. - №1. - С. 210-220.
2. Белкин, В. А. Циклы солнечной активности как основа циклов мирового продукта / В. А. Белкин // Журнал экономической теории. - 2011. - №3. - С. 114-117.
3. Белкин, В. А. Длинные волны экономической и солнечной активности: механизм и факты сильной устойчивой обратной связи / В. А. Белкин // Развитие социально-экономических процессов: концепции, гипотезы, исследования. - Челябинск: Челябинский Дом печати, 2013. - 240 с. : ил., С. 6-24.
4. The World Bank. Global Economic Monitor. April 2015. [Электронный ресурс]. URL: http://econ.worldbank.org/WBSnE/EXTERNAL/EXTDEC/EXTDECPROSPECTS/0,,contentM DK:22855732~menuPK:6080253~pagePK:64165401~piPK:64165026~theSitePK:476883,00.html
5. Центр анализа данных по влиянию солнца (Бельгия) [Электронный ресурс]. URL: http://sidc.oma.be
6. The World bank. GDP growth (annual %) [Электронный ресурс]. URL: http://data. worldbank.org/indicator/NYGDRMKTP. KD.ZG/countries/1W?display=graph
7. NASA science. Long Range Solar Forecast [Электронный ресурс]. URL: http://science1. nasa.gov/science-news/science-at-nasa/2006/10may_longrange/
8. Measuring Worth. Сервис для расчёта относительной стоимости с течением времени [Электронный ресурс]. URL: http://www.measuringworth.com/aboutus.php
9. Министерство торговли США. Бюро экономического анализа [Электронный ресурс]. URL: http://www.bea.gov/national/
10. Consumer Price Index (CPI) and Annual Percent Changes From 1913 to 2015 [Электронный ресурс]. URL: http://www.coinnews.net/tools/cpi-inflation-calculator/consumer-price-index-cpi-and-annual-percent-changes-from-1913-to-2008/
11. Сurrents of change. (Потоки изменений). Unemployment rate. (Уровень безработицы) [Электронный ресурс]. URL: http://currentsofchange.net/map/annual-gdp/
12. Civilian Unemployment Rate. (Уровень гражданской безработицы). Федеральный резервный банк Сент-Луиса [Электронный ресурс]. URL: http://research.stlouisfed.org/ fred2/series/UNRATE
13. Гурфинкель, Ю. И. Физиологические и патофизиологические аспекты влияния солнечной активности на организм человека [Электронный ресурс] / Ю. И. Гурфинкель // Сборник тезисов докладов международной конференции «Влияние космической погоды на человека в космосе и на Земле» (Москва, июнь 2012 г.). - C. 38-39. URL: http:// swh2012.cosmos.ru/ru/content/sbornik-tezisov.
14. Новик, О. Б. Влияние магнитных бурь на электрические потенциалы коры головного мозга человека [Электронный ресурс] / О. Б. Новик, Ф. А. Смирнов // Сборник тезисов докладов международной конференции «Влияние космической погоды на человека в космосе и на Земле» (Москва, июнь 2012 г.) - С. 65-66. URL: http://swh2012.cosmos.ru/ sites/new.swh2012.cosmos.ru/files/shw2012_abstr.pdf
15. Рагульская, М. В. Влияние солнечных возмущений на функционирование и синхронизацию человеческого организма [Электронный ресурс] / М. В. Рагульская, О. В. Хабарова, В. Н. Обридко, И. В. Дмитриева // Журнал радиоэлектроники. - Электрон. журн. - 2010. - №10. URL: http://jre.cplire.ru/jre/oct00/index.html
16. Svalgaard Leif , ETK, Cliver Ed W., AFRL Cycle 24: Smallest in 100 years or «What we think we know about the sun,s polar fields» [Электронный ресурс]. URL: http://www.leif. org/research/Polar%20Fields%20and%20Cycle%2024.pdf
MACROECONOMIC INDICATORS AND SOLAR ACTIVITY CYCLES: MECHANISM AND FACTS OF STRONG TIES (1867-2014 YEARS)
V A. Belkin
Institute of Economy of Russian Academy of Sciences, Chelyabinsk, belkin5986@mail.ru
The author explains the reasons for the success of his previously published in 2011, the forecast deterioration in global market conditions in 2014. On the basis of statistical data, covering the period up to one and a half centuries, he shows close ties of the solar cycles and economic activity. The author explains the mechanisms to identify their relations on the basis of the achievements of modern heliobiology. In the article was developed another forecast of deterioration in the world economic situation 2023-2024’s.
Keywords: the global conjuncture, global product cycles of the world conjuncture, the cycles of the global product cycles of solar activity, forecasting world conjuncture, economic cycles, the index of US GDP, the index of UK GDP, long waves in the economy, inflation long wave, long wave of stagflation, interest rate cycles, cycles of unemployment.
The relevance of the research topic is determined at least by the fact that even the World Bank has committed gross miscalculations in forecasting trends change the world situation between the years of 2014-2015. It bears testament of the lack of an effective theory and methods of forecasting of cycles of world market conditions. Various traditional theories of economic cycles, the cycles of some economic indicators to explain the cycles of the other, the nature of which is not explainable. That is one unknown is explained by another unknown.
In my article, beginning in 2014, I criticized the dynamics of global forecast product of the World Bank in 2014 and 2015 as overly optimistic. [1. P. 214]. The same article was developed for the forecast of deflation processes in the US economy in the years 2014-2015 and a negative index of US GDP in the first quarter of 2014. During 2014, the World Bank several times lowered the forecast index of world GDP in 2014, the US economy has consistently reduced the consumer price index and the index of US GDP in the first quarter of 2014 amounted to -2.1 %.
The forecast deterioration in global market conditions in 2014, was first published by me in the Journal of Economic Theory №3 for 2011 [2. P. 114]. In the monograph in 2013, I said this forecast and substantiated worsening world economic situation in 2014-2015. [3. P. 8].
In the latter of April 2015 review of the world situation, developed by the World Bank, provides data a significant reduction in global commodity prices (oil, metals, agricultural products, and others), as well as world exports in late 2014th and early 2015 [4]. For example, in the fourth quarter of 2014 world exports fell by 14.8 %, and in January and February 2015, respectively, 10 and 5.5 % [4].
The success of my above-stated projections are due to the fact that they relied on my revealed communication with the world product cycles and solar activity. The data on solar activity (SA), namely, on the average, and the average monthly Wolf numbers (which, remember, are proportional to the number of sunspots) were taken by me from the site of the Royal Centre for Analysis of data on the effect of the sun (Belgium) [5]. All available data on the dynamics of world product (1961-2014.) Were taken from the site of the World Bank [6].
In Table 1, the status of a particular year was not determined on the basis of annual and monthly data on solar activity (Wolf numbers). Monthly extremes of Wolf numbers often occur in the same year with the annual extremes of solar activity, but there are a few cases, in which their location is in the adjacent years. For example, the annual maximum of solar activity occurred in 1937, but the monthly maximum was observed in July 1938. Similarly, the annual maximum Wolf numbers took place in 1989, but a month - in August 1990. The annual minimum of Wolf numbers took place in 2008, but a month - in August 2009. For all the available observation period world product (1961-2014.) Monthly lows SA took place in 1964, 1976, 1986, 1996 and 2009. And monthly highs - in 1969, 1979, 1990, 2000 and 2014.
In Table 1, the notation «min. -3 «It means that the data refer to the third year, up to one year of minimum solar activity. The designation «Max. 1 «means that the data refer to the first year after the year of maximum solar activity, and so on. N.
I then determined for each of the years of the solar cycle (annual minimum CA’s and other peaks) averages Wolf numbers and the index of world product. The results are shown in Table 2. Indicated in column 1 of Table 2, for example, «min. SA +2; (5) »it means that we are talking about the years after the second year lows SA, which for the period 1961-2014. It was 5.
Table 1.
Dynamics of solar and economic activity (1961-2014)
Years The average Wolf number Years status (position), in the 11-year cycle of solar activity The world GDP growth (annual %) Years The average Wolf number Years status (position), in the 11-year cycle of solar activity The world GDP growth (annual %)
1961 53,9 Max. + 4 4,34 1988 100,2 Min.+ 2 4,69
Years The average Wolf number Years status (position), in the 11-year cycle of solar activity The world GDP growth (annual %) Years The average Wolf number Years status (position), in the 11-year cycle of solar activity The world GDP growth (annual %)
1962 37,6 Max. + 5 5,569 1989 157,6 Min. + 3 3,767
1963 27,9 Max. + 6 5,18 1990 142,6 Monthly maximum 2,952
1964 10,2 Min. 6,589 1991 145,7 Max. +1 1,387
1965 111 Min.+ 1 5,533 1992 94,3 Max. + 2 1,919
1966 47 Min.+ 2 5,882 1993 54,6 Max. + 3 1,626
1967 93,7 Min. + 3 4,46 1994 29,9 Max. + 4 3,127
1968 105,9 Min. + 4 6,09 1995 17,5 Max. + 5 2,918
1969 105,5 Monthly maximum 5,836 1996 8,6 Min. 3,293
1970 104,5 Max. +1 4,341 1997 21,5 Min.+ 1 3,683
1971 66,6 Max. + 2 4,065 1998 64,3 Min.+ 2 2,552
1972 68,9 Max. + 3 5,584 1999 93,3 Min. + 3 3,359
1973 38 Max. + 4 6,374 2000 119,6 Monthly maximum 4,262
1974 34,5 Max. + 5 1,705 2001 111 Max. +1 1,817
1975 15,5 Max.+ 6 0,774 2002 104 Max. + 2 2,068
1976 12,6 Monthly minimum 5,116 2003 63,7 Max. + 3 2,798
1977 27,5 Min.+ 1 3,998 2004 40,4 Max. + 4 4,148
1978 92,5 Min.+ 2 4,324 2005 29,8 Max. + 5 3,586
1979 155,4 Monthly maximum 4,137 2006 15,2 Max. + 6 4,12
1980 154,6 Max. +1 1,83 2007 7,5 Max. + 7 3,936
1981 140,5 Max. + 2 2,061 2008 2,9 Max. + 8 1,48
1982 115,9 Max. + 3 0,406 2009 3,1 Monthly minimum -2,07
1983 66,6 Max. + 4 2,687 2010 16,5 Min.+ 1 4,08
1984 45,9 Max. + 5 4,63 2011 55,7 Min.+ 2 2,842
1985 17,9 Max. + 6 3,798 2012 57,7 Min. + 3 2,235
1986 13,4 Monthly minimum 3,194 2013 64,9 Min. + 4 2,35
1987 29,2 Min.+ 1 3,607 2014 79 Monthly maximum 2,475
In Table 2, the data in Table 1 are grouped into 12 years of solar cycle (Schwabe). The average duration of solar cycles for the entire observation period is close to eleven years. Therefore they are also called, and eleven-year cycles. But in fact the period 1961-2014, the average duration of solar cycles was 9.5 years. We see that in the period 1961-2014 years, there was only one year, which was the seventh year after the maximum SA, namely, the 2007th. So it makes sense to take into account only the 11 years of the solar cycle. In addition, the time delay was taken into account in one year (see. Table. 3).
On the basis of the data in Table 3 was built diagram (see. Fig. 1), which shows the close feedback loops of solar and global economic activity. The corresponding correlation coefficient was equal to -0.76.
Table 2.
The average values of Wolf numbers and the global index of the product of years of the solar
cycle (cycle 12 years, 1961-2014).
Year cycles of SA, (1961 -2014): Average Wolf Number Average GDP % growth, annual, %
Monthly min. SA; (5) 9,58 3,224
Min. SA+1; (5) 19,28 4,186
Min. SA +2; (5) 71,94 4,044
Min. SA +3; (4) 100,575 3,471
Monthly max. SA; (5) 120,42 3,950
Max. SA +1; (4) 128,95 2,322
Max. SA +2; (4) 101,35 2,513
Max. SA +3; (4) 75,775 2,605
Max. SA +4; (5) 45,76 4,135
Max. SA + 5; (5) 33,06 3,683
Max. SA + 6; (4) 19,125 3,475
Max. SA + 7; (1) 75 3,930
Table 3.
The average values of Wolf numbers and the index of world product with a delay of 1 year by
year solar cycle (cycle 11 years, 1961-2014).
Year cycles of SA, (1961 -2014): Average Wolf Number The index of world product with a lag of 1 year, annual, %
Monthly min. SA; (5) 9,58 4,186
Min. SA+1; (5) 19,28 4,044
Min. SA +2; (5) 71,94 3,471
Min. SA +3; (4) 100,58 3,950
Monthly max. SA; (5) 120,42 2,322
Max. SA +1; (4) 128,95 2,513
Max. SA +2; (4) 101,35 2,605
Max. SA +3; (4) 75,78 4,135
Max. SA +4; (5) 45,76 3,683
Max. SA + 5; (5) 33,06 3,475
Max. SA + 6; (4) 19,13 3,930
We see that the greatest slowdown in world output is observed in the year immediately following the year of the maximum SA. Since the year month and the year average annual maximum into the SA began in 2014, in 2015 it is expected to further reduce global economic activity.
Moreover, using the identified communication I can predict the dynamics of world product in the medium term. For example, now the long-term prognosis of solar activity provides a maximum following for the 25th cycle of solar activity at about 2023-2024’s. [7]. Consequently, the 2024 and 2025 years are the most likely next decrease in global economic conditions, as well as acute and increasing frequency of military conflicts, terrorist acts, social and political crises.
Of course, there is opposition to that time period in ‘53 being insufficient, therefore, I will use a large amount of data about the dynamics of the US GDP for the period 1867-2014. Data on US GDP for the period 1867-1930 was taken from the site Measuring Worth (measuring value) [8]. From 1930 to 2014 used data from the US Bureau of Economic Analysis [9], which are the same for this period with site data Measuring Worth. A similar method of constructing a diagram is shown in Fig. 2.
Contact US GDP and the index of solar activity over the period 1867-2014, also it proved to be strong and good feedback. The corresponding correlation coefficient equals -0.74.
7
6.5 6
5.5 5
4.5 4
3.5 3
2.5 2
1.5 1
0,5
0
Fig. 2. Strong feedback cycles of solar activity and the index of US gross domestic product
(1867-2014 years.)
We see that the worst dynamics of US GDP as well as in the case of global product (see. Fig. 1), is observed in the years immediately following the years in which there were periods of maximum solar activity.
On the basis of data on UK GDP [8] I have calculated its index for the period from 1893 to 2013 and similarly grouped data solar cycles (see. Fig. 3). The diagram also shows strong feedback loops of solar and economic activity in the UK. The corresponding correlation coefficient equals -0,77.
3.5 3
2.5 2
1.5 1
0,5
0
Fig. 3. Strong feedback cycles of solar activity and index of UK GDP
(1893-2014).
Since the US and UK during specified periods of time produce a larger share of world product, it can be concluded that the feedback solar and global economic activity has taken place, at least for the past half century.
It is important to note that the long cycles pricing environment associated with long solar cycles (see. Fig. 4). To construct the diagram in Fig. 4 in addition to the above sources of statistics, data of the Bureau of Economic Analysis Department of the US labor [10].
From the data in the chart in Fig. 4 at the moment we are in a period of completion of the downward Kondratieff Wave and start a new upward long (big) wave of growth, of both inflation and interest rates. That is, the long-term astrophysical predictions can be used for long-term forecasting of long waves of world conditions.
I have also described large (long) wavelength stagflation and their relationship with the large solar cycle. As an indicator of the level of stagflation index, sorrows was used, defined as the sum of the unemployment rate and the consumer price index. It was calculated on the basis of statistical data on unemployment in the US, presented on the site “changes Flows” (1910 - 1960 years.) [11] and the Federal Reserve Bank of St. - Louis (1948-2014). [12], as well as Information on the annual consumer price index in the US (y / y); (Annual U.S. (CPI-U), (Avg-Avg),%) [10].
Fig. 5 is a graph showing the average direct link long-wave solar activity and the level of stagflation (index print) in the United States. The corresponding correlation coefficient equal to 0.63.
70
60
50
I 40 Е
3
с
ч—
о 30 20 10
0
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
-2
-4
O'sfOOrslinO'sfOO О О О т—І т—I ГМ ГМ ГМ СГ1СГ1СГ1СГ1СГ1СГ1СГ1СГ1
(N Ш О Tt 00 ГМ Ю
ГО ГО ^ Ш 1Л
СП СГ) СП СП СП СГ) СП
OTjOOfMUDO'sfCO
tDlUlflNNCOCOOO
спспспспспспспсп
ГМЮО^ООГМЮО СПСПОООт—ІТ—I ГМ
спспоооооо
т—Іт—I ГМ ГМ ГМ ГМ ГМ ГМ
+ Changing the Wolf numbers (y / y), left scale -^—-Annual U.S. CPI-U (Avg-Avg), %)
Fig. 4. Strong direct connection of long waves of annual changes for Wolf numbers in the years of maximum solar activity and the consumer price index in the United States (1905-2014).
Fig. 5. Average direct connection of long waves of annual changes to the Wolf numbers in the years of maximum solar activity and the level of stagflation in the United States (Index Print
(1917-2014).
In contrast to the astrologers who, as a rule, not in any way explain the mechanism links the positions of celestial bodies and their predictions, I use the data of modern heliobiology.
For example, the Academy of Natural Sciences Ph.D. YI Gurfinkel in his «Physiological and pathophysiological aspects of the influence of solar activity on the human body» as follows summarizes the results of the experiment at the Institute of Biomedical Problems in the program «Mars-500». «The results of these and other studies, - writes YI Gurfinkel - suggest that the blood itself may be a sensor of magnetic field variations as erythrocytes, platelets, leukocytes, the electric charge carriers in the thread commensurate magnetic field can change both its own properties and flow properties. Importantly, - continues the researcher - that not only geomagnetic disturbances, but also periods of very quiet geomagnetic conditions affect the capillary blood flow, slowing it down ... In the days of geomagnetic disturbances CCM (the speed of the capillary blood flow - VA) was 389 ± 167 microns / from. ... As usual calm atmosphere CCM averaged 643 ± 178 m / s, in a very quiet geomagnetic conditions JCC was 435 ± 223 m / s (p <0.02) »[13. PP. 38-39].
From the data of the results of scientific experiments that during geomagnetic disturbances (magnetic storms), the rate of capillary blood flow in subjects (who did not know about the facts of magnetic storms) decreased by 40 %, and during a very quiet geomagnetic conditions (magnetic calms) - 32 % compared with the usual quiet geomagnetic conditions.
Note that even in the blood of my esteemed opponent has hemoglobin, which contains iron atoms, which, in turn, cannot fail to respond to the variation of the external magnetic field of the Earth. For example, during a magnetic storm, as a result of the growth of solar activity, an electromotive force that pushes the atoms of iron and blood cells to the walls of the capillary vessels. As a result, increasing the viscosity of the blood slows down the speed of its current, there are blood clots, at times increasing the frequency of heart attacks and strokes, which is a long-proven medical fact.
I would like to ask my distinguished opponent, «Are you happy or sad, if you increase the frequency during magnetic storms, the blood in the capillaries begin to run 40% slower? You are growing mood of optimism or pessimism. «In my opinion, the question is rhetorical. It seems to me that the mood of the people are directly dependent on their physical and psychological condition. If anyone - that doubts this, let them remember the state of the average Russian man in the morning on the 9th of March or the 1st of January and the further development of family relations in the direction of increasing frequency of divorce.
Rising pessimism leads to a reduction in economic activity. Thus, gelioekonomika does not deny any of the major theories of business cycles. It is quite compatible with the theory of crises, such as Pigou. DM Keynes did not explain cyclical propensity to save, but helioeconomy convincingly explain this cyclical.
I received the results that correlate well with the data of medical experiments in the Academy of Natural Sciences YI Gurfinkel. Of these, in particular, that the growth of consumer sentiment of pessimism (which in developed economies will be expressed in the reduction of consumer prices index (CPI) should occur during periods of maximum and minimum frequency magnetic storms.
I obtained this result (see. Fig. 6). The data on short-term rates in the United States were taken from the above site economic statistics measuring worth [8]. We see that the decline in consumer activity (and increased propensity to save) occurring after the maximum solar activity and periods of its lows.
The most recent is the longest in the last hundred years, the period of minimum solar activity was observed in 2008-2009. That is, during the global financial crisis. As the following minimum solar activity is expected around 2020, 2019 and 2020 with a high probability that should be the next few years, reducing the global environment.
In the same book of abstracts of the international conference «The impact of space weather on man in space and on earth» (Moscow, June 2012), published abstracts Novik OB and Smirnov FA «The influence of magnetic storms on the electric potentials of the human cerebral cortex» [12. PP. 65-66]. The main result of the study is that «during the test a moderate mag-
netic storm (5 <K <6) for not more than 24 hours after its completion (using data IZMIRAN Space Weather), the values of the front-occipital coherence function on theta rhythm declined in all subjects by 2-3 times, and the case is fixed to reduce 0 «[14, p. 66]. That is, during a magnetic storm consistency in the various parts of the brain (coherence) is reduced by 2-3 times. This leads to an increase in the duration of solving problems, absent-mindedness, inadequate decisions (including politics), and errors, including in the sphere of economic decision-making.
Fig. 6. Lowering consumer activity in the United States during the periods after the highs and lows during periods of solar activity (1913-2014).
It is important to note that the influence of geomagnetic activity extremes subject not only to sick people, but also all healthy. This is proved in a number of works on heliobiology. For example, a team of authors composed Ragul’skii MV, OV Khabarova, Obridko VN, Dmitrieva I. In the article «The impact of solar disturbances on the operation and synchronization of the human body» emphasizes that «changes in solar activity, 80% of sensitive subjects (reaction mass) ... reaction to solar perturbations is identical in form to the vast majority (values rise -fall), despite the difference in age and health status» [15].
However, my method of forecasting the economic crisis also has its limitations and shortcomings, because it relies on astrophysical predictions of solar activity, which have a degree of precision. That is, astrophysics also be wrong in respect to the duration of the next solar cycle, and with respect to, the maximum value and the SA. But their prediction error next time a maximum of SA is much smaller extent than the bulk of economists, who often do not engage in risk prediction of economic crises
In this regard, I would like to commend the work of Cleaver Svalgarda Leif Ed «Cycle 24: the lowest for 100 years ...», which they based on the value in microtesla magnetic field of the sun in 23 series was developed accurate forecast and time of occurrence of values (in the Wolf numbers ) following the maximum 24-cycle CA [16]. That is in fact the maximum of SA forecast in the current 24th cycle, it was the most accurate, indicating that they use the correct method of forecasting SA.
It appears that economic science will develop in the direction of the synthesis of the natural sciences. As a result, geliekonomika will take its rightful place in the economic disciplines.
References
1. Belkin, V. A. (2014) Kosmicheskie tsiklyi v mirovoy, natsionalnoy i regionalnoy eko-nomikah [Cosmic cycle in the global, national and regional economies], in: Ekonomika regiona [The region’s economy], no. 1., pp. 210-220. (In Russ.).
2. Belkin, V A. (2011) Tsiklyi solnechnoy aktivnosti kak osnova tsiklov mirovogo produkta [Cycle of solar activity cycle as a basis for the global product], in: Zhurnal ekonomicheskoy teorii [Journal of Economic Theory], no. 3, pp. 114-117. (In Russ.).
3. Belkin, V. A. (2013) Dlinnyie volnyi ekonomicheskoy i solnechnoy aktivnosti: meha-nizm i faktyi silnoy ustoychivoy obratnoy svyazi [Long wave of economic and solar activity: the mechanism and the facts of the strong stable feedback], in: Razvitie sotsialno-ekonomi-cheskihprotsessov: kontseptsii, gipotezyi, issledovaniya [Development of socio-economic processes: concepts, hypotheses, research], Chelyabinsk, Chelyabinskiy Dom pechati, 240 p. : il., pp. 6-24. (In Russ.).
4. The World Bank. Global Economic Monitor. April 2015, available at: http://econ.worldbank. org/WBSITE/EXTERNAL/EXTDEC/EXTDECPROSPECTS/0,,contentMDK:22855732~menuP K:6080253~pagePK:64165401~piPK:64165026~theSitePK:476883,00.html, accessed 30.05.2015
5. Tsentr analiza dannyihpo vliyaniyu solntsa (Belgiya) [Centre for Analysis of data on the effect of the sun (Belgium)], available at: http://sidc.oma.be, accessed 30.05.2015 (In Russ.).
6. The World bank. GDP growth (annual %), available at: http://data.worldbank.org/indica-tor/NYGDP.MKTP.KD.ZG/countries/1W?display=graph, accessed 30.05.2015
7. NASA science. Long Range Solar Forecast, available at: http://science1.nasa.gov/science-news/science-at-nasa/2006/10may_longrange/, accessed 30.05.2015
8. Measuring Worth. Servis dlya raschYota otnositelnoy stoimosti s techeniem vremeni [Service to calculate the relative value over time], available at: http://www.measuringworth.com/ aboutus.php, accessed 30.05.2015 (In Russ.).
9. Ministerstvo torgovli SShA. Byuro ekonomicheskogo analiza [US Department of Commerce. Bureau of Economic Analysis], available at: http://www.bea.gov/national/, accessed
30.05.2015 (In Russ.).
10. Consumer Price Index (CPI) and Annual Percent Changes From 1913 to 2015, available at: http://www.coinnews.net/tools/cpi-inflation-calculator/consumer-price-index-cpi-and-annual-percent-changes-from-1913-to-2008/, accessed 30.05.2015
11. Surrents of change. Unemployment rate, available at: http://currentsofchange.net/map/ annual-gdp/, accessed 30.05.2015
12. Civilian Unemployment Rate. Federalnyiy rezervnyiy bank Sent-Luisa [Federal Reserve Bank of St. Louis], available at: http://research.stlouisfed.org/fred2/series/UNRATE, accessed
30.05.2015
13. Gurfinkel, Yu. I. (2012) Fiziologicheskie i patofiziologicheskie aspektyi vliyaniya sol-nechnoy aktivnosti na organizm cheloveka [Physiological and pathophysiological aspects of the influence of solar activity on the human body], in: Sbornik tezisov dokladov mezhdunarodnoy konferentsii «Vliyanie kosmicheskoy pogodyi na cheloveka v kosmose i na Zemle» (Moskva, iyun 2012 g.) [Abstracts of the international conference «The impact of space weather on man in space and on earth» (Moscow, June 2012 g)], pp 38-39, available at: http://swh2012.cosmos. ru/ru/content/sbornik-tezisov, accessed 30.05.2015 (In Russ.).
14. Novik, O. B., Smirnov, F. A. (2012) Vliyanie magnitnyih bur na elektricheskie potentsi-alyi koryi golovnogo mozga cheloveka [The influence of magnetic storms on the electric potentials of the human cerebral cortex], in: Sbornik tezisov dokladov mezhdunarodnoy konferentsii
«Vliyanie kosmicheskoypogodyi na cheloveka v kosmose i na Zemle» (Moskva, iyun 2012 g.) [Abstracts of the international conference «The influence of space weather on the man in space and on Earth »], pp. 65-66. available at: http://swh2012.cosmos.ru/sites/new.swh2012.cosmos. ru/files/shw2012_abstr.pdf, accessed 30.05.2015 (In Russ.).
15. Ragulskaya, M. V., Habarova, O. V., Obridko, V. N., Dmitrieva, I. V. (2010) Vliyanie solnechnyih vozmuscheniy na funktsionirovanie i sinhronizatsiyu chelovecheskogo organizma [Influence of solar disturbances on the operation and synchronization of the human body], in: Zhurnalradioelektroniki [Radio Electronics Magazine], no. 10, available at: http://jre.cplire.ru/ jre/oct00/index.html, accessed 30.05.2015 (In Russ.).
16. Svalgaard Leif, ETK, Cliver Ed W., AFRL Cycle 24: Smallest in 100 years or «What we think we know about the sun,s polar fields», available at: http://www.leif.org/research/Polar Fields and Cycle 24.pdf, accessed 30.05.2015
Белкин Владимир Алексеевич - доктор экономических наук, Челябинский филиал Института экономики УрО РАН, ведущий научный сотрудник, доцент по специальности «Экономическая теория».
belkin5986@mail.ru
