All issues
- 2024 Vol. 16
- 2023 Vol. 15
- 2022 Vol. 14
- 2021 Vol. 13
- 2020 Vol. 12
- 2019 Vol. 11
- 2018 Vol. 10
- 2017 Vol. 9
- 2016 Vol. 8
- 2015 Vol. 7
- 2014 Vol. 6
- 2013 Vol. 5
- 2012 Vol. 4
- 2011 Vol. 3
- 2010 Vol. 2
- 2009 Vol. 1
-
В настоящей статье изложен научный подход Дмитрия Сергеевича Чернавского к вопросам моделирования экономических процессов. Излагается история работы Дмитрия Сергеевича на экономическом направлении, представлены ее основные этапы и достижения. Одним из важнейших достижений в области экономического анализа стало предсказание группой ученых, возглавляемых Д. С. Чернавским, основных кризисов, произошедших в нашей стране за последние 20 лет, а именно дефолта 1998 года, кризиса промышленного производства второй половины 2000-х, кризиса 2008 года и последовавшей за ним рецессии. В качестве примера динамического анализа мировых макроэкономических процессов приведена модель функционирования доллара в качестве мировой валюты. На данном конкретном примере показана возможность сеньёража за счет эмиссии доллара и рассчитано «окно возможностей», которое позволяет эмитировать доллары в качестве мировой валюты без ущерба для собственной экономики.
Как пример динамического анализа экономики отдельного государства рассматривается модель развития закрытого общества (без внешних экономических связей) в однопродуктовом приближении. Модель основана на принципах рыночной экономики, то есть динамика цены определяется балансом спроса и предложения. Показано, что в общем случае состояние рыночного равновесия не единственно. Возможно несколько стационарных состояний, отличающихся уровнем производства и потребления. Рассмотрен эффект адресной денежной эмиссии в низкопродуктивном состоянии. Показано, что в зависимости от ее размера и адреса она может привести к переходу в высокопродуктивное состояние и просто вызвать инфляцию без перехода. Обсуждается связь этих результатов с кейнсианским и монетаристским подходами.
Ключевые слова: экономика, кризисы, динамический анализ, доллар, сеньёраж, математическая модель, эмиссия, инфляция, цифровая экономика.The present article sets out the scientific approach of Dmitry Sergeevich Chernavskii to the modelling of economic processes. It recounts the history of works of Dmitry Sergeyevich on the economic front, its milestones and achievements. One of the most important advances in the economic analysis was the prediction by a team of scientists headed by D. S. Chernavskii, the major crises that have occurred in our country over the last 20 years, namely, the default of 1998, the crisis of industrial production in the second half of the 2000s, the 2008 crisis and the ensuing recession. As an example, the dynamic analysis of the global macroeconomic processes shows the model of functioning of the dollar as the world currency. On this particular example shows the possibility of seigniorage due to the issue of the dollar and the calculated “window of opportunity” that allows you to issue dollars as the global currency, without prejudice to its own economy.
A model for the development of a closed society (without external economic relations) in the one-product approach is considered as an example of dynamic analysis of the economy of a separate state. The model is based on the principles of market economy, i.e. the dynamics of prices is determined by the balance of supply and demand. It is shown that in the general case, the state of market equilibrium is not unique. Several steady states with different levels of production and consumption are possible. Effect of addressed emission of money in underproductive state is considered. It is shown that, depending on its size it can lead to the transition to a highly productive condition, and just cause inflation without transition. The relationship of these results with the “Keynesian” and “monetarist” approaches is discussed.
Keywords: the economy, crises, dynamic analysis, dollar, seigniorage, mathematical model, emission, inflation, the digital economy.Views (last year): 5. Citations: 2 (RSCI). -
О некоторых свойствах коротковолновой статистики временных рядов FOREX
Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 4, с. 657-669Финансовая математика является одним из наиболее естественных приложений для статистического анализа временных рядов. Действительно, финансовые временные ряды являются порождением одновременной деятельности большого числа различных экономических агентов, что дает основания ожидать, что к ним могут быть применимы методы статистической физики и теории случайных процессов.
В настоящей работе проведен статистический анализ временных рядов для пар валют на рынке FOREX. Особый интерес представляет сравнение поведения временного ряда как функции, с одной стороны, физического времени и, с другой стороны, условного торгового времени, измеряемого в числе элементарных актов изменения цены (тиков). Экспериментально наблюдаемая статистика рассмотренных временных рядов (пар валют «евро–доллар» для первых половин 2007 и 2009 годов и «британский фунт–доллар» для 2007 года) радикально отличается в зависимости от выбора способа измерения времени. Так, при измерении времени в единицах тиков распределение приращений цены может быть хорошо описано нормальным распределением уже на масштабе порядка десяти тиков. При этом при измерении приращений цены как функции реального физического времени распределение приращений продолжает радикально отличаться от нормального, вплоть до масштабов порядка минут и даже часов.
Для объяснения этого явления нами исследованы статистические свойства элементарных приращений по цене и по времени. В частности, показано, что распределение времени между тиками для всех трех рассмотренных временных рядов имеет длинные (1-2 порядка по времени) степенные хвосты с экспоненциальным обрезанием на больших временах. Получены приближенные выражения для распределений времен ожидания для всех трех рассмотренных случаев. Другие статистические характеристики временного ряда (распределение элементарных изменений цены, парные корреляционные функции для приращений цены и для времен ожидания) демонстрируют достаточно простое поведение. Таким образом, именно аномально широкое распределение времен ожидания играет наиболее важную роль в наблюдаемом отклонении распределения приращений от нормального. В связи с этим результатом мы обсуждаем возможность применения модели случайного процесса с непрерывным временем (continuous time random walk, CTRW) для описания временных рядов FOREX.
Ключевые слова: временной ряд FOREX, распределение времен ожидания, распределение вероятностей с тяжелыми хвостами, корреляционный анализ временных рядов, случайное блуждание в непрерывном времени.
On some properties of short-wave statistics of FOREX time series
Computer Research and Modeling, 2017, v. 9, no. 4, pp. 657-669Views (last year): 10.Financial mathematics is one of the most natural applications for the statistical analysis of time series. Financial time series reflect simultaneous activity of a large number of different economic agents. Consequently, one expects that methods of statistical physics and the theory of random processes can be applied to them.
In this paper, we provide a statistical analysis of time series of the FOREX currency market. Of particular interest is the comparison of the time series behavior depending on the way time is measured: physical time versus trading time measured in the number of elementary price changes (ticks). The experimentally observed statistics of the time series under consideration (euro–dollar for the first half of 2007 and for 2009 and British pound – dollar for 2007) radically differs depending on the choice of the method of time measurement. When measuring time in ticks, the distribution of price increments can be well described by the normal distribution already on a scale of the order of ten ticks. At the same time, when price increments are measured in real physical time, the distribution of increments continues to differ radically from the normal up to scales of the order of minutes and even hours.
To explain this phenomenon, we investigate the statistical properties of elementary increments in price and time. In particular, we show that the distribution of time between ticks for all three time series has a long (1-2 orders of magnitude) power-law tails with exponential cutoff at large times. We obtained approximate expressions for the distributions of waiting times for all three cases. Other statistical characteristics of the time series (the distribution of elementary price changes, pair correlation functions for price increments and for waiting times) demonstrate fairly simple behavior. Thus, it is the anomalously wide distribution of the waiting times that plays the most important role in the deviation of the distribution of increments from the normal. As a result, we discuss the possibility of applying a continuous time random walk (CTRW) model to describe the FOREX time series.
Indexed in Scopus
Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU
The journal is included in the Russian Science Citation Index
The journal is included in the RSCI
International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"