CC BY
140
со^ально-економмчних зв'язкiв i вщносин, через якi за-довольняються потреби за допомогою обмiну.
Висновки. Дослщження предмету маркетингу як об'екта наукового тзнання дозволило нам провести систематизацию iснуючих визначень предмета маркетингу в сучаснм спецiалiзованiй лiтературi, встановити та розкрити сутнють основних характеристик та атрибупв (структура) предмета маркетингу, видтити особливостi визначення предмета маркетингу у вузькому i широкому значены слова. Дано авторське визначення предмета маркетингу, в тому чи^ в межах процесного та системного пiдходiв з урахуванням встановлених характеристик та атрибупв, що вщбивають вс можливi види об'ек^в пiзнання в маркетингу. Подальшi дослiдження будуть спрямованi на вивчення парадигми та методу сучасного маркетингу.
Список використаних джерел
1. Калиниченко М.П. Проблема демаркацп в маркетингу / М.П. Ка-линиченко // Проблемы экономического и социального развития в условиях мирового кризиса. - Донецк, ДонНТУ, 2009. - С. 22-27.
2. Займан С. Конец маркетинга, каким мы его знаем / пер. с англ. П. А. Самсонов. - Мн. : ООО "Попурри", 2003. - 400 с. - (Серия "Бизнес нестандартно!").
3. Голубков Е.П. Теория и методология маркетинга: настоящее и будущее / Е. П. Голубков. - М. : Дело и Сервис, 2008. - 208 с.
4. О'Шонесси Джон. Конкурентный маркетинг : стратег. подход / Дж. О'Шонесси; пер. с англ. под ред. Д.О. Ямпольской. - СПб. : Питер, 2001. - 257 с.
М. Калиниченко, канд. экон. наук, доц. Донецкий национальный университет, Донецк
5. Маркетинг: пщручник / А.Ф. Павленко, 1.Л. Решетшкова, А.В. Вой-чак та iH.; за наук. ред. А.Ф. Павленка; К. : КНЕУ, 2008. - 600 с.
6. Дорошев В.И. Введение в теорию маркетинга / В.И. Дорошев. -М. : ИНФРА-М, 2001. - 284 с.
7. Нацюнальна економiчна енциклопедiя [Електронний ресурс]. -Режим доступу : http://vocable.ru/dictionary/536/word/predmet-marketinga.
8. Юлдашева О.У. Промышленный маркетинг: теория и практика / Юлдашева О.У. - СПб. : СпбГУЭФ, 1998. -157 с.
9. Оснач О.Ф. Промисловий маркетинг / О.Ф. Оснач, В.П. Пилипчук, Л.П. Коваленко. - К. : Центр учбовоТ лп"ератури,2009. - 364 с.
10. Бердышев С.Н. Информационный маркетинг / С.Н. Бердышев.
- 2-e изд. М. : Дашков и К, 2013. - 216 с.
11. Акимов Д. Социальный маркетинг: предмет и основные типы / Д.Акимов // Социология: теория, методы, маркетинг. - 2009. - №1. -С. 186-203.
12. Ковальчук С.В. Маркетинг: [навч. поабник] / С.В. Ковальчук,
B.Л. Карпенко, Л.М. Коваль, Р.В. Бойко, Л.А. Бичкова та н - Львiв : Новий Свгг-2000, 2011. - 679 с.
13. Ламбен Жан-Жак. Менеджмент, ориентированный на рынок : стратегический и операционный маркетинг / Ж.-Ж. Ламбен ; пер. с англ. под ред. В.Б. Колчанова. - СПб. : Питер, 2004. - 800 с.
14. Теория маркетинга / под ред. М. Бейкера. - СПб. : Питер, 2002.
- 462 с.
15. Андреев С.Н. Маркетинг некоммерческий субъектов /
C.Н. Андреев. - М. : Финпресс, 2002. - 463 с.
16. Баудер Е. Социальный маркетинг: особенности развития социального маркетинга в сфере малого бизнеса / Е. Баудер. - LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012. - 272 с.
17. Репьев А.П. Маркетинговое мышление, или Клиентомания / А.П. Репьев. - М. : Изд-во Эксмо, 2006. - 384 с. - (Профессиональное издание для бизнеса).
Надшшла до редколегп 05.01.14
МУЛЬТИАТРИБУТИВНАЯ КОНСТРУКЦИЯ ПРЕДМЕТА СОВРЕМЕННОГО МАРКЕТИНГА
В статье представлены результаты исследования предмета маркетинга как объекта научного познания. В ходе исследования была проведена систематизация существующих определений предмета маркетинга в специализированной литературе, установлена и раскрыта сущность основных характеристик и атрибутов (структура) предмета, отражающих все возможные виды объектов познания в маркетинге, выделены особенности определения предмета маркетинга в узком и широком смысле слова. Дано авторское определение предмета маркетинга, в том числе в рамках процессного и системного подходов с учетом установленных характеристик и атрибутов.
Ключевые слова: предмет маркетинга; характеристики и атрибуты предмета маркетинга; содержание и структура предмета маркетинга.
M. Kalynychenko, PhD in Economics, Associate Professor Donetsk National University, Donetsk
THE MULTIATTRIBUTE CONSTRUCTION OF THE SUBJECT OF MODERN MARKETING
The paper presents the results of research marketing subject as an object of scientific knowledge. Existing definitions of the subject marketing in modern specialized literature were systematized. The essence of the main characteristics and attributes (structure) of the subject of marketing is determined; the features of marketing are highlighted in the narrow and broad sense. The author's definition of marketing subject is given including within the process and system approaches. It considers also the set of characteristics and attributes which reflect all possible objects of knowledge in marketing.
Keywords: marketing subject; characteristics and attributes of the subject of marketing; content and structure of the subject of marketing.
Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Economics, 2014; 160: 48-53
УДК 330.46
JEL: С 00, С 12, С 43
К. Крицун, асп.
КиТвський нацюнальний ужверситет iMeHi Тараса Шевченка, КиТв
ПЕРСПЕКТИВИ ЗАСТОСУВАННЯ ФРАКТАЛЬНОГО АНАЛ1ЗУ НА ВАЛЮТНОМУ РИНКУ УКРА1НИ
У статт/' описано апробацю монофрактального аналiзу для визначення показника Херста за методом Мандельб-рота на прикладi котирувань валютних Kypcie на фiнансовому ринку Укра/ни. Здiйснено оцнку адекватностi резуль-татiв отриманих вна^док розрахунку показникв Херста для обрано/ вибiрки даних. Аргументовано доцтьн/'сть використання R/S аналiзy для отримання даних про стан валютного ринку Укра/ни.
Ключовi слова: ндекс Херста; ндикатор; фрактальний анал'/з; валютний ринок; фнансовий ринок; фрактальна теорiя; валютнi курси; R/S анал'/з.
Постановка проблеми та зв'язок и з науковими та практичними завданнями. Зростання ктькост фь нансових криз та зростання невизначеност1, зменшення довiри учаснигав фшансового ринку зумовлюе Ытерес у науков^в щодо дослщження та розробки ново! системи
iндикаторiв, як здатн сигналiзувати про змши, що вщ-буваються в свт. Тага системи iндикаторiв використову-ються в реальному час як суб'ектами ринково! економь ки, так i державними установами для розробки та впро-вадження методiв регулювання фшансово! пол^ики.
© Крицун К., 2014
Тому е необхiднiсть у розробц системи фiнансових iндикаторiв, що здатн попереджати про настання нега-тивних явищ та процесiв на ринку каппамв, а також яга б сприяли забезпеченню фiнансовоí стабтьностк Така система iндикаторiв повинна включати не тiльки гальга-снi, але i якiснi показники. У зв'язку з тим, що фЫансо-во-економiчна криза 2007-2008 рокiв спростувала до-сконалiсть уже iснуючоí системи фЫансових Ыдикато-рiв, що попереджали про настання кризи, а також об-межила можпивють визначити розмiр кризи та швид-кiсть ii розповсюдження.
Потреба у дослiдженнi полягае у зв'язку iз зростан-ням учаснигав валютних, бiржових та iнших фЫансових органiзацiй в Украíнi, тому постала необхщнють розро-бки i моделювання нових фiнансових iндикаторiв.
Аналiз, дослщження iснуючих та розробка i моделювання динамки нових фЫансових iндикаторiв сприя-тимуть вдосконаленню фiнансово-грошовоí полiтики держави, а також торгiвлi на фшансовому ринку.
Аналiз ocTaHHix дослщжень та nублiкацiй. Сучаснi процеси в рiзних сферах людсько!' дiяльностi у зв'язку iз розвитком науки та технки можна вiдтворити за допомо-гою математичних методiв та моделей. Проте обрана модель не завжди може бути адекватною. Це пов'язано iз тим, що кожне явище чи процес мае свою специфку переб^, а також тюноту чи глибину зв'язгав, якi важко вщобразити математично. Крiм того не завжди можна отримати повну та достг^рну Ыформацю, яку можна використати для побудови моделк Тому зазвичай певний процес чи явище описуеться лише частково, за певних умов, але це призводить до того, що модель е неповною i у випадках, коли задан умови не виконуються, модель стае непридатною для застосування.
Фiнансовi ринки зазвичай аналiзуються за допомо-гою лiнiйних моделей, проте вони не можуть описати змЫи яга можуть вщбуватись на ринку. Методи нелУй-но' динамки можуть представити ринок складною системою, яка здатна змшюватись в часк
Зростання галькост дослiджень Ыоземних та укра'н-ських вчених у фЫансовш сферi зумовлено зростанням галькост фiнансових потрясiнь за останнi 30 рогав.
Значний внесок у розвиток дослщжень зробив Е. Петерс, який у сво'й книзi "Хаос та порядок на ринках катталу. Новий аналiтичний погляд на цикли, цши та мiнливiсть ринку" описав та проаналiзував особли-востi фшансового ринку, проблеми прогнозування на ньому, а також застосування фрактального аналiзу, нелЫшно' динамiки, теорií кпiтинних автоматв, нечт ко' логiки та нейромереж у дослщженш розвитку та мшливост ринку капiталiв [1].
Дослiдження портфельних ризигав викладено у нау-кових роботах Г. МарковЩа [2]. Внесок вченого полягае у тому, що рiвень ризику може зменшитись шляхом поеднання ризикованих активiв у Ывестицмному порт-фелi. Проте науковець не уточнюе iснування взаемо-зв'язку мiж рiвнем ризику та очiкуваним доходом. Тому розроблена модель В. Шарпом Capital Asset Pricing Model (CAMP), яка конкретизуе цей взаемозв'язок [3].
Значний внесок у дослщження зробили й ^i шозе-мн науковцк Д. Мерфi [5], Дж. ЛЫтнер один iз ствавто-рiв моделi цiноутворення капiтальних активiв (CAPM) [6, 13], Ю. Лукашин "Адаптивн методи короткостроко-вого прогнозування часових рядiв", Ч. Киндлбергер [7], Д. Сорнет [8], а також вп"чизняш: Т. Смовженко, О. Три-дiд, В. Вовк [10], В. Мщенко [11, 50], О. Бторуса [12, 474], М. Туган-Барановський [13], А. КамЫський [14], О. Черняк [15], М. Кондратьев [16], Г. Хаберлер [17] здмснюють дослщження фЫансових криз та ix причини.
Т. Кравець за допомогою вейвлет-аналiзу дослiджуe тривалiсть та масштабнють криз на фондовому ринку [20].
У своТх роботах А. КамЫський зосереджуе основну увагу на дослщження ризигав на фiнансових ринках.
A. Ставицький у сво'й науковм працi зазначае, що для бтьш точного економi-математичного прогнозування в у мовах св^овоТ фiнансово-економiчноí кризи, важливим фактором впливу е пол^ичний фактор [21].
B. Вiтлiнський зазначае, що е потреба у застосуван-н вiдповiдного економiко-математичного Ыструмента-рю: топологи, теорiТ нечiтких множин, функционального аналiзу та залучення для дослщження Ыформацмних технологiй. За його словами це дозволить здмснити якiсний та гальгасний опис отриманоТ iнформацiТ про дослщжуваш об'екти та процеси. За допомогою вище перерахованого можна враховувати ентропю в даних, ефект синерпзму, ризики, суб'ективнiсть у прийняттi ршень тощо, що забезпечить вищу ягасть та надiйнiсть побудованоТ моделi [22].
Ще одним методом дослiдження динамки фЫансо-вих часових рядiв рядiв е фрактальний аналiз. Даний шструментарш був використаний Мандельбротом у 1959 роц [23].
О. Змескаль у своТй роботi вказуе на те, що основною перевагою фракталiв е можпивють описати склады природы явища (розгалуження плок дерева, капiлярiв, хмар, кора головного мозку тощо) за умови невеликого набору даних. Також у статт описано, що фрактали застосовуються i в змЫах форми зубноТ коронки, при аналiзi ракових клiтин, а також в Ыших галузях науки: хiмiТ, фiзицi, географiТ, соцiологiТ тощо [24].
У статп Каноненком В., Бехом О. та Мезенцевим О. проведено дослщження функцп за допомогою фракта-льноТ теори. Отримано функцiю, що е Ыдикатором ло-кальноТ стабiльностi фЫансового ряду [25].
Отже, проаналiзувавши роботи науков^в, можна зробити висновок, що фрактальний аналiз е хорошим iнструментарiем у дослiдженнi динамiки фiнансових рядiв. Проте варто перевiрити доцiльнiсть використан-ня фрактального аналiзу у дослщженш динамки коти-рування курсу валют на фЫансовому ринку УкраТни. В результат отримаемо вщповщь на питання чи мае цей метод е застосовним для фЫансового ринку нашоТ кра-Тни i чи е вЫ перспективним у майбутньому.
Невиршеш частини загальноТ проблеми, яким присвячуеться дана стаття. Фрактальний аналiз на сьогодн е недостатньо вiдомою теорiею серед втчиз-няних та шоземних дослiдникiв та науковцiв. Тому не-обхiдно розшири межi знань про даний Ыструментарм, який використовуеться у рiзних галузях науки.
Дослiдження перспективи та доцтьност викорис-тання фрактальноТ теорiТ для аналiзу фiнансових рядiв на прикладi даних УкраТни. Пщ фiнансовими рядами будемо розглядати валюты курси евро та долар США.
Мета статт полягае у вивченн перспективи застосування R/S аналiзу, як шструменту дослiдження мо-нофрактальних часових рядiв, дослiдження динамiки валютного курсу евро та долара США на фЫансовому ринку УкраТни.
Виклад основного матерiалу дослiдження з об-фунтуванням отриманих результатiв. 1снують рiзнi пiдходи щодо аналiзу фiнансових рингав, проте найчас-тiше застосовуються два основних: фундаментальний та техычний аналiз. Перший ^рунтуеться на традицй них теорiях, що пояснюють ринок, проте на фЫансових ринках виникають ситуацп через якi теорiя не може пе-редбачити та описати процеси яга вщбуваються. Технь чний аналiз являе собою емпiричний досвiд, проте без ч^кого теоретичного обфунтування. У зв'язку з тим, що
фiнансовi ринки почали дослщжувати як просторовi та часовi фрактали, це дозволило розширити Ыструмен-тарш технiчного аналiзу. Учасниками ринку все частше використовувались такi методи та теори як: синергiТ, хаосу, фрактальноТ геометрiТ.
Фрактальний аналiз доцiльно використовувати в тих випадках, коли процеси на ринках не можна представи-ти у виглядi класичних моделей, тому що вони можуть розвиватись хаотично.
Метод R/S аналiзу дослщжуе фрактальнiсть часових рядiв. Ця методика запропонована Б. Мандельбротом i фунтуеться на дослiдженнях, що були проведен Херстом.
На сьогоднi вiдомо багато методiв розрахунку по-казника Херста. Цей показник вщображае максималь-ний розмах котирувань валют чи цш на акци за визна-чений перюд.
У роботi наведений приклад розрахунку показника Херста за методикою Мандельброта. Цей показник використовуеться як мiрило довготривалоТ пам'ят часових рядiв, а його значення яке знаходиться в межах вщ 0,5 до 1.
Розраховувати показник Херста варто на основы не менше 128 спостережень.
RS(x) = anH, (1)
де RS - розмах розкиду змЫноТ х, що е часовим рядом з ктькютю спостережень n, a - константа.
Розмах розкиду це дiапазон (максимальне значення мшус мiнiмальне) сум чи часткових сум х (пюля вираху-вання вибiркового середнього) i подiлено на стандартне вщхилення вибiрки.
Якщо х - бтий шум (нульове середне, нульова стй кiсть), тодi дiапазон сукупностей збурень, що формуе випадю^ блукання, масштабуеться на стандартне вщхилення, зростае як квадратний корЫь розмiру ряду, даючи очiкуване значення показника Херста 0,5.
Якщо отримане значення перевищуе 0,5, тод можна зробити висновок про персистентнють, тобто ряд являе собою узагальнений броуывський рух i характеризуемся довготривалою пам'яттю. Це означае, що те, що вщ-буваеться сьогоднi - впливае на майбутне.
Якщо значення Херста знаходиться в межах вщ 0 до 0,5, тодi можна зробити висновок про антиперсистент-нють. Такий часовий ряд е значно молившим за випад-ковий ряд, тому що поспйно коливаеться. Якщо ми спо-стерiгаемо спад у попередньому перюд^ тодi у наступ-ному варто очiкувати зростання i навпаки.
При Н=0,5 - вщповщае звичайному бiлому гауавсь-кому шуму, випадковому броушвському блуканню, тобто процессу, що позбавленний пам'ят [26].
Такий пщхщ був застосований для дослщження ди-намiки валютних курав на фiнансовому ринку УкраТни.
На рис.1. Показано динамку котирувань валютних курав на фЫансовому ринку УкраТни.
Рис.1. Котирування евро та долара на фшансовому ринку УкраТни з 2006 по 2014, щом1сячно
* Джерело: Побудовано автором на основi даних Нацюнального банку УкраТни за допомогою програмного пакету Gretl
Рис. 2. Динамка котирування курсу евро та долара США на м1жбанк1вському валютному ринку, щоденно
* Джерело: Побудовано автором на основi даних Нацюнального банку УкраТни за допомогою MS Excel
Щодо динамiки курсу долара США можна зробити припущення, що в KpaïHi застосовувалась стримуюча полiтика та втручання у регулювання котирування ва-люти на фiнансовому ринку Украши.
Тому будемо для дослщження будемо використовувати дан щодо котирування евро на валютному ринку УкраТни.
Таблиця 1. Результати розрахунку показника Херста для котирування часового ряду euro
Rescaled range figures for euro (логарифми мають основу 2) Роз1^р Rs(avg) log(Розмiр) log(RS) 100 42,961 6,6439 5,4249 50 16,382 5,6439 4,0340 25 9,7258 4,6439 3,2818 12 4,9013 3,5850 2,2932 Результати регресп (n = 4) коеф. Ст. похибка Константа -1,3516 0,47994 Кутов. коеф. 0,99630 0,091350 Оцшка моделi експонента Херста = 0,996297
* Джерело: Побудовано автором на основ! даних Нацюнального банку УкраТни за допомогою програмного пакету ОгеИ
У таблиц 1 значення показника Херста дорiвнюе 0,996, що свщчить про персистентнють часового ряду. Отже, ряд являе собою узагальнений броушвський рух i характеризуеться довготривалою пам'яттю. Останш дат для розрахунку показника були взят за кв^ень 2014 року. Так як перюдичнють вибiрки щомiсячна, то можна спрогнозувати, що в травн рiзких змш не передбачаеться, а тому котирування валютного курсу буде зберiгати тенденцiю. Порiвнявши значення в
квiтнi, де 100 евро = 1 576,38 грн та на початок червня сума становить 1602,8126 грн, можна зробити висно-вок проте, що за допомогою показника Херста ми ви-явили яким е часовий ряд вщповщно можна зробити прогноз на майбутне [27].
Проте дослщжуваний ряд внаслщок перевiрки на стацонарнють виявився нестацюнарним i для подаль-шого дослiдження було взято першi рiзницi. Внаслiдок чого було отримано результати наведет у таблиц 2.
Таблиця 2. Результати розрахунку показника Херста для перших рiзниць котирування часового ряду euro
Rescaled range figures for d_euro (логорифми мать основу 2) Роз1^р RS(avg) ^(Роз!^) log(RS) 99 12,224 6,6294 3,6117 49 8,0234 5,6147 3,0042 24 5,1549 4,5850 2,3659 12 3,7412 3,5850 1,9035 Результати регресп (n = 4) коеф. Ст. похибка Константа -0,17347 0,12925 Кутов. коеф. 0,56722 0,024721 Оцшка моделi експонента Херста = 0,567219
* Джерело: Побудовано автором на основ! даних Нацюнального банку УкраТни за допомогою програмного пакету ОгеИ
Зважаючи на те, що показник Херста у таблиц 2 все ще знаходиться в межах 0,5<Н<1 свщчить про персистентнють часового ряду, проте наближаеться до значення 0,5. Тому варто зробити дослщження для що-денноТ вибiрки котирування, як евро так i долара США.
На рис.2 можна помiтити, що евро та долар збер^а-ють схожу тенденцю. Розрахувавши показник Херста отримали результати у таблиц 3.
Таблиця 3. Результати розрахунку показника Херста для котирування часового ряду dollar, щоденж дат
Rescaled range figures for dollar (логорифми мають основу 2) Po3Mip RS(avg) log(Po3Mip) log(RS) 337 115,09 8,3966 6,8466 168 50,005 7,3923 5,6440 84 22,787 6,3923 4,5101 42 11,290 5,3923 3,4970 21 6,1293 4,3923 2,6157 10 3,4079 3,3219 1,7689 Результати perpeciï (n = 6) коеф. Ст. похибка Константа -1,7489 0,24740 Кутов. коеф. 1,0025 0,040362 Оцшка моделi експонента Херста = 1,00249
* Джерело: Побудовано автором на основ1 даних Нацюнального банку УкраТни за допомогою програмного пакету ОгеИ
Значення показника Херста не може бути бтьше одини|Д а тому скорше за все причина в нестацюнар-ност дослщжуваного ряду. За допомогою теста Дккь Фуллера було виявлено, що вибiрка е нестацюнарним
процесом i варто для подальших дослщжень використовувати першi рiзницi. Проаналiзуемо отриман результати у таблиц 4.
Таблиця 4. Результати розрахунку показника Херста для котирування часового ряду d_dollar, щоденш дат
Rescaled range figures for d_dollar (логорифми мають основу 2) Po3Mip Rs(avg) log(Po3Mip) log(RS) 336 40,154 8,3923 5,3275 168 16,615 7,3923 4,0544 84 7,3838 6,3923 2,8844 42 5,8752 5,3923 2,5546 21 3,7942 4,3923 1,9238 10 2,5593 3,3219 1,3558 Результати perpeciï (n = 6)
коеф. Ст. похибка Константа -1,3986 0,53003 Кутов. коеф. 0,75083 0,086487 Оцтка моделi експонента Херста = 0,750828
* Джерело: Побудовано автором на основi даних Нацюнального банку Укра'ши за допомогою програмного пакету Gretl
Значення показника Херста дорiвнюe 0,75 для перших рiзниць курсу долара США, а отже, дослщжува-ний часовий ряд е персистентним. Щодо рiзниць курсу евро на валютному ринку УкраТни, на основi отрима-
них результат1в при розрахунку показника Херста, можна зробити висновок про те, що виб1рка е персистен-тною, а саме з довготривалою пам'яттю i курс зберка-тиме тенденцю
Таблиця 5. Результати розрахунку показника Херста для котирування часового ряду d_euro, щоденш дат
Rescaled range figures for d_euro (логорифми мають основу 2) Розмiр RS(avg) log(Розмiр) log(RS) 336 37,648 8,3923 5,2345 168 19,173 7,3923 4,2610 84 11,948 6,3923 3,5787 42 7,5751 5,3923 2,9213 21 4,4525 4,3923 2,1546 10 2,8856 3,3219 1,5289 Результати регресп (n = 6) коеф. Ст. похибка Константа -0,96052 0,16045 Кутов. коеф. 0,72108 0,026181 ОцЫка моделi експонента Херста = 0,721077
* Джерело: Побудовано автором на основi даних Нацюнального банку Укра'ши за допомогою програмного пакету Gretl
Висновки з даного дослщження та подальш1 пе-рспективи дослщжень. Метод е перспективним для застосування у дослщженш динамки фшансових рядiв, та показник Херста може слугувати шдикатором, який здатний сигналiзувати про появу негативних тенденцм на фшансовому ринку. Пщтвердженням цього е апробация методу на даних Нацiонального банку Укра'ши щодо котирування валют.
Наступним етапом у дослщженш теори фракталiв буде мультифрактального аналiзу валютного ринку Укра'ши, Польщi та Швейцарп.
Чому варто використовувати мультифрактальний аналiз, тому що економiчнi процеси е складними i опи-сати 'х одним показником складно, можна лише сказати про загальну картину та з певною ймовiрнiстю сказати чи буде спад, чи зростання у наступних перюдах. За допомогою мультифрактального аналiзу детрендова-них флуктуацм можна бтьш повно описати поведiнку дослiджуваного об'екту.
На думку А. ^роша та Д. Семьонова використовую-чи мультифрактальний аналiз можна виявити глобальнi та локальш характеристики часових рядiв, що дозволя-тиме прогнозувати та передбачати кризовi явища на фiнансовому ринку [28].
Список використаних джерел
1. Э. Петерс. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка: [книга] /Пер. С англ. - М.: Мир. 2000. - 333 с.
2. Harry Markowitz. Portfolio Selection: [текст]/ The Journal of Finance, Vol. 7, No. 1. (Mar., 1952), pp. 77-91. - [Електронний ресурс] - режим доступу: http://www.math.ust.hk/~maykwok/courses/ma362/07F/markowitz_JF.pdf.
3. W. F. Sharp, The Journal of Finance Vol. 19, No. 3. (Sep., 1974), pp. 425431. - [Електронний ресурс] - режим доступу: http://web.cenet.org.cn/ upfile/17485.pdf.
4._Engle, R.F. and C.A.J. Granger (1987), "Co-integration and Error Correction:Representation, Estimation and Testing", Econometrica, vol. 55.
- [Електронний ресурс] - режим доступу: http://www.uta.edu/ faculty/crowder/papers/Engle_Granger_1987.pdf.
5. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика. -М.: Сокол, 1996. - 592 с. - [Електронний ресурс] - режим доступу: http://www.primex.pro/download/Джон%20Дж.Мэрфи.%20Технический%2 0анализ%20фьючерсных%20рынков^Г
6._Lintner, John. 1965. "The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets." Review of Economics and Statistics. 47:1, pp. 13-37.
7. Manias, panics, and crashes: a history of financial crises / Charles P. Kindleberger.-5th ed. - рлектронний ресурс] - режим доступу: http://www.nowandfutures.com/large/Manias,Panics,andCrashes.pdf.
8. Why stock markets crash: critical events in complex financial systems/Didier Sornette.2003. - ^о^онний ресурс] - режим доступу: http://www.realxp.com/wp-content/uploads/2012/09/SornetteWhy-Stock-Markets-Crash.pdf.
9. Black F., Scholes M. "The Pricing of Options and Corporate Liabilities" // Journal of Political Economy, 1973, №81, p. 637-659.
10. Смовженко Т.С., Тридщ О.М., Вовк В.Я. Антикризове управлшня стратепчним розвитком монографiя/ С. Смовженко, О.М. Тридщ, Вовк В.Я. - К. УБС НБУ, 2008. - 473 с.
11. Мщенко, В. I. Взаемодiя оргашв державного управлшня як фактор подолання фшансовоТ кризи/ В. 1.Мщенко, Р. С. Лисенко. - С.50-57.
12. Глобальна перспектива i сталий розвиток: (Системы маркетол. дослщж.) / О. Г. Бшорус, Ю. М. Мацейко. - К.: МАУП, 2005. - 492 с.: rn. -Бiблiогр.: с. 474-491.
13. Туган-Барановский М. И. Периодические промышленные кризисы. История английских кризисов. Общая теория кризисов. - М.: Наука-РОССПЕН, 1997.
14. Камшський А.Б. Рейтинговий пщхщ до моделювання лквщност в портфельнш теорп:[текст]/Вюник Кшвського нацюнального ушверситету iменi Тараса Шевченка. Серiя "Економка". - 2006. - Випуск 86-87.
- С. 39-43.
15. Черняк О.1., Кам1нський А.Б. 1стор1я та перспективи розвитку су-часноТ портфельноТ теор1Т: [текст] / Економ1чна к1бернетика. - 2004. -№ 3-4. - С. 21-36.
16. Кондратьев Н. Д. Избранные сочинения / Кондратьев Н. Д. - М.: Экономикс, 1993. - 523 с.
17. Хаберлер Г. Процветание и депрессия: теоретический анализ циклических колебаний: пер. с англ. - Челябинск: Социум, 2005. -475 с. - (Серия: "Бум, крах и будущее").
18. Черняк О. I. "Причини валютноТ' кризи та Ыдикатори, як сигнал1-зують про ТТ наближення". - [Електронний ресурс] - режим доступу: http://www.econom.univ.kiev.ua/articles/EC/Chernyak/Prychyny_Valutnoi_K ryzy_ta_indykatory_yki_sygnalisuyt_pro_nablyzhennya.pdf.
19. Барановський О.1. Економка "мильних бульбашок". - [Електронний ресурс] - режим доступу: http://www.ief.org.ua/Arjiv_Ep/ Baranovsk408.pdf.
20. Кравець Т. та Ситенко А. Вейвлет-аналiз шдешв фондових ри-нюв УкраТни та Польщi в перюди кризи та релаксацп. - [Електронний ресурс] - режим доступу: http://econom.univ.kiev.ua/articles/EC/Kravets/ Wavelet-analiz_%20indeksiv_fondovogo_rynku_Ukrainy_i_Polshi_v_periody_ krizy_ta_relaksatsiyi.pdf.
21. Ставицький А.В. Прогнозування в умовах свгговоТ фЫансово-економiчно'Т кризи - [Електронний ресурс] - режим доступу: http://www.andriystav.cc.ua/Downloads/Thesis/T_020.pdf.
К. Крицун, асп.
Киевский национальный университет имени Тараса Шевченко, Киев
22. ВгглЫський В. В. Актуальн питання розвитку теорп ризику / В. В. Вiтлiнський // Моделювання та Ыформацшш системи в економц - К. : КНЕУ, 2006. - Вип. 74. - С. 30-38.23. Мандельброт Б., Хадсон Р. (Не)послушные рынки: фрактальная революция в финансах. - М.: "Вильямс", 2006. - 400 с.
24. O. Zmeskal et al. / HarFA - Harmonic and Fractal Image Analysis (2001), pp. 3 - [Електронний ресурс] - режим доступу: http://www.fch.vutbr.cz/lectures/imagesci/download_ejournal/01_0.Zmeskal.pdf.
25. Каноненко В.В., Бех О.В., Мезенцев О.М. Фрактальний аналiз хаотичних часових рядiв - [Електронний ресурс] - режим доступу: http://www.rusnauka.com/5_SWMN_2011/Economics/5_79782.doc.htm
26. Allin Cottrell, Riccardo "Jack" Lucchetti. Command Reference. Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library. - [Електронний ресурс] - режим доступу: http://ricardo.ecn.wfu.edu/pub/gretl/manual/en/ gretl-ref-a4.pdf.
27. Офщшний сайт Нацюнального банку УкраТни - [Електронний ресурс] - режим доступу: http://www.bank.gov.ua/control/uk/curmetal/ detail/currency?period=daily.
28. А.В. Орош, Д. 6. Семьонов. Мультифрактальний анапв фондового ринку. - [Електронний ресурс] - режим доступу: http://modise.meximas.com/ gallery/12-4611.pdf
Надшшла до редколегм 02.06.14
ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ФРАКТАЛЬНОГО АНАЛИЗА НА ВАЛЮТНОМ РЫНКЕ УКРАИНЫ
В статье описана апробация монофрактального анализа для определения показателя Херста по методу Мандельброта на примере котировок валютных курсов на финансовом рынке Украины. Осуществлена оценка адекватности результатов полученных в результате расчета показателей Херста для выбранной выборки данных. Аргументированно целесообразность использования R/S анализа для получения данных о состоянии валютного рынка Украины.
Ключевые слова : индекс Херста; индикатор; фрактальный анализ; валютный рынок; финансовый рынок; фрактальная теория; валютные курсы; R/S анализ.
K. Krytsun, PhD student
Taras Shevchenko National University of Kyiv, Kyiv
ASPECTS OF USE FRACTAL ANALYSIS IN THE EXCHANGE MARKET OF UKRAINE
The paper describes testing of monofractal analysis for obtaining Herst's indicator by Mandelbrot's method on example of exchange rates in the financial market of Ukraine. The assessment shows an adequacy of the results generated by calculating the Hurst parameters for the selected data sample. The study highlights the relationship between the crisis in the market and obtained indicators. Argued the feasibility of using R / S analysis to obtain data on the foreign exchange in the financial market of Ukraine using a small sample volume. Grounded perspective of using this method in the study of the dynamics of financial time series.
Keywords: post index Hurst; Meter; fractal analysis; valyustock Market; finantial Market; fractal Theory; currency exchange rate; R/S analysis.
Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Economics, 2014; 160: 53-59 УДК 338.5 : 332.872.23 : 338.246.025.3 JEL G13, L95, Q 56
Е. Мороз, асист.
Нацюнальний ужверситет водного господарства та природокористування, Рiвнe
ВДОСКОНАЛЕННЯ Ц1НОУТВОРЕННЯ НА ПОСЛУГИ З ЦЕНТРАЛ1ЗОВАНОГО ВОДОПОСТАЧАННЯ ТА ВОДОВ1ДВЕДЕННЯ - ПЕРЕДУМОВА ВПРОВАДЖЕННЯ ДПП
У статт/' обфунтовуеться необх/'дн/'сть переходу до формування тарифiв на централiзоване водопостачання та водовiдведення на принципах стимулюючого регулювання, проаналiзовано доцшьшсть застосування механзму державно-приватного партнерства у сферi водопровiдно-каналiзацiйного господарства Укра/ни, наводяться переду-мови впровадження й розвитку тако/ спвпрац.
Ключов слова: водопров дно-канал зац йне господарство, метод стимулюючого регулювання, державно-приватне партнерство, концес я.
Постановка проблеми. Питання державно-приватного партнерства (надалi - ДПП) набувае в УкраТн все бтьш вагомого значення, осгальки економка держави потребуе значних Ывестицмних ресурав, як на державному, так i на галузевому рiвнi. Не е винятком й сфера житлово-комунального господарства, зокрема пщпри-емства водопровiдно-каналiзацiйного господарства (надалi - ВКГ), яга надають послуги з централiзованого водопостачання та водовщведення.
Одыею iз умов сталого розвитку нацюнальноТ економь ки УкраТни вцтому та сталого розвитку сфери ВКГ е пере-хщ пщприемств, що надають послуги з централiзованого водопостачання та водовщведення, на Ыновацмно-
Ывестицмний шлях розвитку. На сьогодн головним за-вданням пщприемств ВКГ в УкраТн е своечасне забезпе-чення ягасною водою населення i суб'еклв господарюван-ня, вщведення нормативно-очищених стогав, розв'язання водогосподарських й еколопчних проблем iз наданням безумовного прюритету збереженню, охорон та рацюна-льному використанню i вщтворенню водних ресурав.
До основних проблем пщприемств ВКГ слщ вщнести: незадов^ьний техычний стан та високий рiвень зноше-носл основних фондiв систем питного водопостачання й водовщведення; застосування застартих технолопй та обладнання у водопровiдно-каналiзацiйних системах; низький рiвень використання установлених виробничих
© Мороз Е., 2014
