Coupled economic oscillations — synchronization dynamical model

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Purpose of this work is the research of the dynamical processes and in particular the phenomenon of the synchronization in an ensemble of coupled chaotic economic oscillators. Methods. The research methods are the qualitative and numerical methods of the theory of nonlinear dynamical systems and the theory of the bifurcations. Results. The nonlinear model of economic oscillator as the system of automatic control are considered. Such kind of general economic models are unsuitable for getting some concrete economic estimations and recommendations. But such kind models are very useful for a development the theory of the economic cycles, theory of the generation, interactions, synchronization of the cycles and so on. Our numerical experiments demonstrated a good enough qualitative similarity of an chaotic economic oscillations in our model and real economic cycles. The phenomen of the synchronization of the chaotic oscillations in the ensemble of coupled economic oscillators are considered, however the accuracy of the synchronization depends with couplings essentially.

Sobre autores

Valerij Matrosov

Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod

603950 Nizhny Novgorod, Gagarin Avenue, 23

Vladimir Shalfeev

Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod

603950 Nizhny Novgorod, Gagarin Avenue, 23

Bibliografia

  1. Самуэльсон П. Э., Нордхаус В. Д. Экономика. 16-е изд. М.: Издательский дом «Вильямс», 2000. 672 с.
  2. Вечканов Г. С., Вечканова Г. Р. Макроэкономика. СПб.: Питер, 2002. 412 с.
  3. Кузнецов Ю. А. Математическое моделирование экономических циклов: факты, концепции, результаты // Экономический анализ: теория и практика. 2011. Т. 10, № 17 (224). С. 50–61.
  4. Кузнецов Ю. А. Математическое моделирование экономических циклов: факты, концепции, результаты (окончание) // Экономический анализ: теория и практика. 2011. Т. 10, № 18 (225). С. 42–56.
  5. Лебедева А. С. Генезис теории экономического цикла // Международный научно-исследовательский журнал. 2013. № 8–3 (15). С. 31–34.
  6. Lopes A. M., Machado J. A. T., Huffstot J. S., Mata M. E. Dynamical analysis of the global business cycle synchronization // PLoS ONE. 2018. Vol. 13, no. 2. P. e0191491. doi: 10.1371/journal. pone.0191491.
  7. Oman W. The synchronization of business cycles and financial cycles in Euro area // International Journal of Central Banking. 2019. Vol. 15, no. 1. P. 327–362.
  8. Guegan D. Chaos in economics and finance // Annual Reviews in Control. 2009. Vol. 33, no. 1. P. 89–93. doi: 10.1016/j.arcontrol.2009.01.002.
  9. Volos C., Kyprianidis I., Stouboulos I. N. Synchronization phenomena in coupled nonlinear systems applied in economic cycles // WSEAS Transactions on Systems. 2012. Vol. 11, no. 12. P. 681.
  10. Матросов В. В., Шалфеев В. Д. Моделирование экономических и финансовых циклов: генерация и синхронизация // Известия вузов. ПНД. 2021. Т. 29, № 4. С. 515–537.doi: 10.18500/0869- 6632-2021-29-4-515-537.
  11. Матросов В. В., Шалфеев В. Д. Моделирование процессов синхронизации бизнес-циклов в ансамбле связанных экономических осцилляторов // Известия вузов. Радиофизика. 2021. Т. 64, № 10. С. 833–843. doi: 10.52452/00213462_2021_64_10_833.
  12. McCullen N. J., Ivanchenko M. V., Shalfeev V. D., Gale W. F. A dynamical model of decision-making behavior in a network of consumers with applications to energy choices // International Journal of Bifurcation and Chaos. 2011. Vol. 21, no. 9. P. 2467–2480. doi: 10.1142/S0218127411030076.
  13. Пономаренко В. П. Моделирование эволюции динамических режимов в автогенераторной системе с частотным управлением // Известия вузов. ПНД. 1997. Т. 7, № 5. С. 44–55.
  14. Пономаренко В. П., Заулин И. А. Динамика автогенератора, управляемого петлей автоподстройки с инвертированной характеристикой дискриминатора // Радиотехника и электроника. 1997. Т. 42, № 7. С. 828–835.
  15. Касаткин Д. В., Матросов В. В. Хаотические колебания в двух каскадно связанных осцилляторах с частотным управлением // Письма в ЖТФ. 2006. Т. 32, № 8. С. 71–77.
  16. Андронов А. А., Витт А. А., Хайкин С. Э. Теория колебаний. М.: Наука, 1981. 568 с.
  17. Беляков Л. А. O структуре бифуркационных множеств в системах с петлей сепаратрисы седло-фокуса // В кн.: IX Международная конференция по нелинейным колебаниям: Тез. докл. Киев: ИМ АН УССР, 1981. С. 57.
  18. Schuler Y. S., Hiebert P., Peltonen T. A. Characterising the financial cycle: a multivariate and time-varying approach // ECB Working Paper Series. No. 1846. Frankfurt am Main: European Central Bank, 2015. 54 p. doi: 10.2139/ssrn.2664126.
  19. Шалфеев В. Д., Матросов В. В. Нелинейная динамика систем фазовой синхронизации. Нижний Новгород: Издательство Нижегородского госуниверситета, 2013. 366 с.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».