ЕКОНОМІЧНА БЕЗПЕКА ЧЕРЕЗ ПРИЗМУ НЕЛІНІЙНОЇ ДИНАМІКИ: АТРАКТОРИ, ПЕРСИСТЕНТНІСТЬ, РАННІ СИГНАЛИ
Анотація
Стаття присвячена питанням дослідження економічної безпеки країн з урахуванням нелінійності складних макроекономічних процесів. Традиційні лінійні моделі не завжди адекватно відображають нестабільність і довготривалу пам’ять економічних показників. У роботі обґрунтовано використання фазового аналізу та реконструкції атракторів для виявлення прихованих динамічних структур у часових рядах валового внутрішнього продукту (ВВП), інфляції та валютних курсів. Проведено емпіричний аналіз для України, Аргентини, Венесуели, Туреччини та Німеччини на основі даних Світового банку. Здійснено побудову фазових портретів і розрахунок показників Херста для вказаних країн. Проведено порівняльний аналіз отриманих результатів і зроблено висновки щодо ефективності застосування методів нелінійної динаміки для аналізу макроекономічних ризиків та стану економічної безпеки країн.
Посилання
Hurst H. E. Long-Term Storage Capacity of Reservoirs. Transactions of the American Society of Civil Engineers. 1951. Vol. 116. P. 770–799. DOI: https://doi.org/10.1061/TACEAT.0006518
Kříž R. Chaotic analysis of the GDP time series. Nostradamus 2013: Prediction, Modeling and Analysis of Complex Systems. Advances in Intelligent Systems and Computing. Cham: Springer, 2013. Vol. 210. P. 353–362. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-00542-3_36
Santos E. Regional Disparities in Inflation Persistence: Unpacking the Dynamics of Price Growth in Portugal. Economic Analysis Letters. 2023. № 2(3). P. 45–53. DOI: https://doi.org/10.58567/eal02030006
Takens F. Detecting Strange Attractors in Turbulence. Lecture Notes in Mathematics. Berlin: Springer, 1981. Vol. 898. P. 366–381.
Theiler J., Eubank S., Longtin A., Galdrikian B., Farmer J. D. Testing for Nonlinearity in Time Series: The Method of Surrogate Data. Physica D: Nonlinear Phenomena. 1992. Vol. 58. P. 77–94. DOI: https://doi.org/10.1016/0167-2789(92)90102-S
Werner A. Outlook for the Americas: A Tougher Recovery. IMF Blog. 23.07.2018. URL: https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2018/07/23/blog-outlook-for-the-americas-a-tougher-recovery
Грабчук О. М. Прогнозування рівня інфляції в Україні: індетерміністський погляд. Економічний вісник Дніпровської політехніки. 2020. № 3. С. 27–34. DOI: https://doi.org/10.33271/ebdut/71.027
Кладченко І. С. Фазовий портрет динаміки розвитку національної економіки. Бізнес Інформ. 2017. № 1. С. 79–88.
Книшенко Т. М.; Гізатулін А. М. Виявлення зони атракції в економічній системі на основі оцінювання форм розподілу показників структурних елементів. Ефективна економіка. 2014. № 4. URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=2943 (дата звернення: 12.08.2025).
Світовий банк. World Development Indicators: FP.CPI.TOTL.ZG Inflation, consumer prices (annual %). URL: https://data.worldbank.org/indicator/FP.CPI.TOTL.ZG (дата звернення: 12.08.2025).
Скалозуб В. В.; Клименко І. В. Розвиток процедур аналізу та прогнозування недетермінованих технолого-економічних процесів на основі показників хаотичної динаміки. Економіка: реалії часу. 2016. № 4(26). С. 149–154.
Hurst, H. E. (1951). Long-term storage capacity of reservoirs. Transactions of the American Society of Civil Engineers. vol. 116, pp. 770–799. DOI: https://doi.org/10.1061/TACEAT.0006518
Kříž, R. (2013). Chaotic analysis of the GDP time series. In I. Zelinka (Ed.), Nostradamus 2013: Prediction, Modeling and Analysis of Complex Systems. Advances in Intelligent Systems and Computing. vol. 210, pp. 353–362. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-00542-3_36
Santos, E. (2023). Regional disparities in inflation persistence: Unpacking the dynamics of price growth in Portugal. Economic Analysis Letters. vol. 2(3), pp. 45–53. DOI: https://doi.org/10.58567/eal02030006
Takens, F. (1981). Detecting strange attractors in turbulence. In D. A. Rand & L.-S. Young (Eds.), Lecture Notes in Mathematics. vol. 898, pp. 366–381.
Theiler, J., Eubank, S., Longtin, A., Galdrikian, B., & Farmer, J. D. (1992). Testing for nonlinearity in time series: The method of surrogate data. Physica D: Nonlinear Phenomena. vol. 58, pp.77–94. DOI: https://doi.org/10.1016/0167-2789(92)90102-S.
Werner, A. (2018, July 23). Outlook for the Americas: A tougher recovery. IMF Blog. URL: https://www.imf.org/en/Blogs/Articles/2018/07/23/blog-outlook-for-the-americas-a-tougher-recovery
Hrabchuk O. M. (2020). Prohnozuvannia rivnia infliatsii v Ukraini: indeterministskyi pohliad [Forecasting the inflation level in Ukraine: The indeterministic view]. Ekonomichnyi Visnyk Dniprovskoi Politekhniky [Economic Bulletin of Dnipro University of Technology]. vol. 3, pp. 27–34. — DOI: https://doi.org/10.33271/ebdut/71.027 (in Ukrainian)
Kladchenko, I. S. (2017). Fazovyi portret dynamiky rozvytku natsionalnoi ekonomiky [Phase portrait of the dynamics of the national economy]. Biznes Inform - Business Inform. vol. 1, pp. 79–88. (in Ukrainian)
Knyshenko, T. M., Hizatulin, A. M. (2014). Vyiavlennia zony atraktsii v ekonomichnii systemi na osnovi otsiniuvannia form rozpodilu pokaznykiv strukturnykh elementiv [Identification of the attraction zone in an economic system based on distribution-form assessment]. Efektyvna Ekonomika - Effective Economics, vol. 4. Available at: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=2943 (in Ukrainian)
World Bank. (2025). World Development Indicators. Inflation, consumer prices (annual %) [FP.CPI.TOTL.ZG]. Available at: https://data.worldbank.org/indicator/FP.CPI.TOTL.ZG
Skalozub, V. V., & Klymenko, I. V. (2016). Rozvytok protsedur analizu ta prohnozuvannia nedeterminovanykh tekhnoloho-ekonomichnykh protsesiv na osnovi pokaznykiv khaotychnoi dynamiky [Development of analysis and forecasting procedures for non-deterministic techno-economic processes based on chaotic-dynamics indicators]. Ekonomika: Realii Chasu - Economics: Realities of the times, vol. 4(26), pp. 149–154. (in Ukrainian)
