МОДЕЛЮВАННЯ СТРУКТУРИ ТА ДИНАМІКИ СВІТОВОГО ЕНЕРГОРИНКУ

Краткое описание

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ
ДЕРЖАВНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД
«КИЇВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ІМЕНІ ВАДИМА ГЕТЬМАНА»

На правах рукопису

Рибчинська Олена Михайлівна

УДК 330.46-047.58:339.166.2-032.32(043.3)

МОДЕЛЮВАННЯ СТРУКТУРИ ТА ДИНАМІКИ СВІТОВОГО ЕНЕРГОРИНКУ

Спеціальність
08.00.11 - математичні методи, моделі
та інформаційні технології в економіці

ДИСЕРТАЦІЯ

на здобуття наукового ступеня
кандидата економічних наук

Науковий керівник:
Соловйов Володимир Миколайович,
доктор фізико-математичних наук, професор

Київ – 2012

З М І С Т

ВСТУП………………………………………………………………………. 4

РОЗДІЛ 1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГІЧНІ ЗАСАДИ, ОСОБЛИВОСТІ ТА МАТЕМАТИЧНІ МОДЕЛІ ФУНКЦІОНУВАННЯ СВІТОВОГО ЕНЕРГЕТИЧНОГО РИНКУ……………………………………………………………………… 12
1.1. Місце та роль ринку енергетичних ресурсів у світовому господарстві та основні тенденції його розвитку…………………………………………………………...…… 13
1.2. Аналіз існуючих підходів дослідження та прогнозування розвитку світового ринку енергоресурсів………………………………………. 37
1.3. Концептуальні положення моделювання структури та динаміки світового енергоринку………………….………….……….............…. 52
Висновки до розділу 1…………………...…………………………………. 62

РОЗДІЛ 2. СИСТЕМА МОДЕЛЕЙ ОЦІНЮВАННЯ СТРУКТУРИ ТА ДИНАМІКИ СВІТОВОГО РИНКУ ЕНЕРГОРЕСУРСІВ……………………………………………………….. 64
2.1. Модель таксономічних властивостей енергоринку з використанням кластерного аналізу………………………………….. 65
2.2. Модель незворотності процесів на енергоринку на базі використання індексу асиметрії часових рядів …...………………… 72
2.3. Модель динаміки світового енергоринку з використанням мультифрактального аналізу….………………………………………. 83
2.4. Модель рівня можливих збитків на основі вейвлет-варіації.....................………………………………………………….. 92
Висновки до розділу 2……………………………………………………… 104

РОЗДІЛ 3. ПРИКЛАДНІ АСПЕКТИ МОДЕЛЮВАННЯ СТРУКТУРНИХ ТА ДИНАМІЧНИХ ВЛАСТИВОСТЕЙ СВІТОВОГО ЕНЕРГОРИНКУ………………………………………… 107
3.1. Аналіз структурно-динамічних характеристик світового енергоринку………….............……………………………………… 107
3.2. Дослідження необоротності процесів на ринку енергоресурсів у взаємозв’язку з коливаннями світової кон’юнктури ..........……… 134
3.3. Кількісне оцінювання ризиків світового енергоринку з використанням методології VaR на базі вейвлет-варіації ..……… 147
3.4. Інформаційні технології моделювання структури та динаміки світового енергоринку………………………………………………… 154
Висновки до розділу 3……………………..……………………………….. 161

ВИСНОВКИ………………………………………………………………... 163
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ……………………………...... 167
ДОДАТКИ………………………………………………………………….. 185

ВСТУП

Актуальність теми. Енергетична безпека будь-якої країни базується на діяльності із забезпечення стабільного функціонування національного господарства. Основоположною умовою цього стає забезпечення економіки різними видами ресурсів у достатньому обсязі. Одним із важливих і необхідних елементів надійної роботи підприємств є енергетичні ресурси. Усі показники, пов’язані з їх використанням, тією чи іншою мірою впливають на собівартість продукції, рентабельність виробництва залежить від забезпеченості країни цими ресурсами та їх вартості.
Велике значення енергоресурсів у світовій політиці викликає загострення як латентного, так і відкритого протиборства між провідними державами за контроль над ними, адже світові запаси нафти й газу вкрай обмежені, непоновлювані й нерівномірно розподілені по земній кулі.
Україна на світовому ринку енергетичних ресурсів відіграє важливу роль як значний споживач енергоресурсів і як країна, через територію якої здійснюється транзит енергоресурсів з Росії до Європи. Нафта й газ в енергетичному забезпеченні України, як і більшості країн світу, відіграють беззаперечно важливу роль. Видобуток власних ресурсів нафти і газу в країні є доволі незначним. Тому збільшення обсягів внутрішнього видобування нафти і газу, а також забезпечення ефективної імпортної політики держави у нафтогазовій сфері відіграє важливу роль для розвитку національної економіки і від її успішного проведення буде залежати розвиток економіки в цілому. Формуванню зваженої імпортної політики має передувати ретельне всебічне дослідження структурних та динамічних властивостей світового енергоринку.
Аналізу коротко- і довгострокової динаміки світового ринку нафти, перспектив його розвитку та впливу на світову та вітчизняну економіку присвячено дослідження багатьох вітчизняних і зарубіжних авторів. Серед них можна виокремити праці А.А. Акаєва, О.І. Амоші, І.Б. Барабаш, А.Д. Бородіна, В.І. Гавриша, А.М. Галуши, В.М. Гейця, М.М. Гончара, В.І. Кузьміної, С.В. Плотнікова, І.О. Подколзіної, Р.З. Подолець, О.М. Проніної, О.П. Суслова, В.В. Тарнавського, О.В. Тодійчука, М.К. Хабберта, К.В. Швандера.
Разом з тим, ознайомлення з науковими публікаціями у цій галузі дозволяє окреслити ряд питань і проблем, що потребують додаткового вивчення і вирішення. Зокрема, було виявлено, що в проведених раніше наукових дослідженнях недостатньо уваги приділено аналізу світового енергоринку як складної економічної системи, яка характеризується нестаціонарністю, нелінійністю цінової динаміки, розгалуженою структурою, незворотністю та фрактальністю процесів, а також знаходиться в стані постійного розвитку та взаємодії з іншими системами.
Актуальність описаної проблеми зумовила вибір теми дисертації, її цільову спрямованість та методи дослідження. Робота присвячена створенню концептуальних положень та розбудові відповідної системи математичних моделей і методів для вивчення структурних та динамічних властивостей світового енергоринку як складної економічної системи.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконана за підтримки Державного фонду фундаментальних досліджень у безпосередньому зв’язку з планом науково-дослідних робіт кафедри економіко-математичного моделювання ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана» (тема «Математичне моделювання економічних систем і процесів в умовах невизначеності та конфлікту: проблеми теорії та практики», номер державної реєстрації 0106U001804) та кафедри економічної кібернетики Черкаського національного університету імені Богдана Хмельницького (тема: «Використання методів теорії складних систем при дослідженні соціально-економічних процесів», номер державної реєстрації 0107U010947). У межах зазначених тем автором досліджено проблеми моделювання методами нелінійної динаміки структурних, спектральних і динамічних властивостей світового енергоринку, порівняння їх із властивостями вітчизняного ринку нафти та газу, а також здійснення короткострокового прогнозного оцінювання динаміки світового ринку енергоресурсів та довгострокових тенденцій його розвитку.
Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є розроблення та поглиблення теоретичних положень і практичних рекомендацій стосовно підвищення ефективності діяльності державних та приватних вітчизняних компаній у нафтогазовій сфері в умовах глобалізації та ускладнення світового енергоринку шляхом застосування економіко-математичних моделей та методів до аналізу та оцінювання структури та динаміки світового енергоринку. Для досягнення зазначеної мети було поставлено та вирішено такі завдання:
 аналіз сучасного стану, існуючих тенденцій і можливих сценаріїв розвитку світового енергоринку, встановлення основних чинників, які визначають його розвиток, оцінювання впливу таких міжнародних організацій, як Організація країн-експортерів нафти (ОПЕК) та Міжнародна енергетичної агенції (МЕА) на формування структурних та динамічних властивостей світового енергоринку з метою врахування особливостей об’єкту моделювання та вибору адекватних моделей і методів його дослідження;
 аналітичний огляд, систематизація та узагальнення існуючого досвіду моделювання коротко-, середньо- і довгострокової динаміки світового ринку нафти та газу, виявлення притаманних існуючим моделям недоліків, окреслення актуальних проблем та розбудова концептуальних положень моделювання світового енергоринку як складної економічної системи;
 обґрунтування можливості застосування методу визначення незворотності часових рядів у моніторингу формування кризових явищ і рецесійних процесів на світовому енергоринку, а також коливань світової кон’юнктури у взаємозв’язку з довгостроковою динамікою цін на енергоресурси;
 вибір групи методів, за допомогою яких доцільно вивчати структурні та динамічні властивості світового енергоринку, як складної економічної системи з урахуванням наявних баз даних;
 порівняльний аналіз динамічних властивостей світового та вітчизняного енергетичних ринків;
 розроблення комплексу економіко-математичних моделей та створення на його основі автоматизованої підсистеми підтримки прийняття рішень шляхом застосування індексу незворотності економічних процесів, мультифрактального аналізу, кластерного аналізу, методології Value at Risk (VaR) на основі варіації вейвлет-коефіцієнтів;
 формування практичних рекомендацій для державних та приватних вітчизняних компаній, інвестиційних фондів та інших суб’єктів економічної діяльності в нафтогазовій сфері з використання створеного в дисертаційній роботі комплексу економіко-математичних моделей з метою підвищення ефективності прийняття рішень при здійсненні операцій на світовому енергоринку.
Об’єктом дослідження є динамічні властивості та структурна організація світового енергоринку.
Предметом дослідження є концептуальні положення та інструментарій економіко-математичного моделювання властивостей світового енергоринку як складної економічної системи.
Методи дослідження. Підґрунтям вибору методології дослідження стали роботи провідних сучасних економістів з вивчення особливостей функціонування складних економічних систем, їх критичне осмислення відповідно до специфіки структури та динаміки розвитку світового енергоринку.
Використано ряд методів дослідження. Зокрема, при моделюванні структурної організації світового ринку нафти використовувався кластерний аналіз у частині побудови кластерних дерев у поєднанні з характеристикою волатильності енергоринку. При вивченні динамічних властивостей світового ринку енергоресурсів був застосований мультифрактальний аналіз, який опосередковано характеризує ще й структурну організацію ринку. Для моніторингу світового ринку та особливостей формування кризових явищ на енергоринку, коливань світової кон’юнктури у взаємозв’язку з довгостроковою ціновою динамікою енергоринку була використана властивість незворотності процесів у складних економічних системах. Короткостроковий прогноз величини максимально можливих збитків при здійсненні операцій купівлі-продажу на енергоринку здійснюється з використанням методології VaR на основі вейвлет-варіації.
Основними джерелами інформації при виконанні дослідження були: дані МЕА, щорічні звіти ОПЕК, Першої фондової торгівельної системи (ПФТС), української фондової біржі (УБ) та інших фондових ринків (зокрема Росії – РТС, США – New York Stock Exchange (NYSE)), енциклопедичні видання, монографічні дослідження та публікації вітчизняних і зарубіжних авторів.
Наукова новизна одержаних результатів. У дисертації здійснено подальший розвиток теоретичних засад та інструментарію моделювання структури та динаміки світового енергоринку, зокрема:
вперше:
 обґрунтовано ефективність та доцільність застосування кумулятивного індексу незворотності часових рядів для моніторингу формування кризових та післякризових явищ, а також коливань світової кон’юнктури у взаємозв’язку з ціновою динамікою світового енергоринку;
удосконалено:
– концептуальні положення та інструментарій моделювання структури та динаміки світового енергоринку шляхом комплексного застосування мультифрактального аналізу, кумулятивного індексу незворотності часових рядів, кластерного аналізу та методології Value-at-Risk (VaR) на основі вейвлет-варіації, що дозволяє більш глибоко дослідити емерджентні властивості світового енергоринку;
– інструментарій дослідження змін у структурі світового ринку енергоресурсів на основі кластерного аналізу в поєднанні з результатами оцінювання волатильності ринку, що дає змогу виявляти періоди, в які можливість диверсифікації ризиків фінансових втрат при здійсненні операцій на світовому енергоринку знижується;
дістали подальшого розвитку:
– методи обчислення короткострокової прогнозної оцінки VaR на основі вейвлет-варіації з базисним вейвлетом Хаара, що дозволяє більш точно визначати величину максимально можливих прибутків (збитків) при здійсненні операцій купівлі-продажу на світовому енергоринку;
– інструментарій оцінювання властивостей світового енергоринку на базі використання фрактального аналізу для виявлення переважаючих тенденцій ринку з метою надання рекомендацій щодо застосування методів коротко-, середньо- або довгострокового прогнозування.
Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що на основі розроблених теоретичних положень щодо моделювання світового енергоринку як складної економічної системи сформовані практичні рекомендацій, які дозволять підвищити ефективності діяльності державних, приватних вітчизняних компаній, інвесторів та інших суб’єктів економічної діяльності у нафтогазовій сфері в умовах глобалізації та ускладнення світового ринку енергоресурсів.
Результати проведеного наукового дослідження впроваджені у практичну діяльність Міністерства фінансів України (довідка № 08300-101208/1 від 08.06.2012 р.), Державної геологічної служби Міністерства охорони навколишнього природного середовища України (довідка № 28/11-2-71 від 25.01.2012 р.), а також використані у навчальному процесі Криворізького економічного інституту ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана» на кафедрі економічної кібернетики при викладанні дисциплін «Нелінійні моделі економічних процесів» та «Моделювання системних характеристик в економіці» (довідка № 01-821 від 13.12.2011 р.), Черкаського національного університету імені Богдана Хмельницького при викладанні дисциплін «Моделювання економіки» та «Моделювання економічної динаміки» на кафедрі економічної кібернетики (довідка № 491/03 від 17.11.11 р.).
Апробація результатів. Основні результати досліджень, включені до дисертації, доповідалися, обговорювалися й одержали позитивну оцінку на 8 міжнародних та 6 всеукраїнських науково-практичних конференціях, зокрема:
- Міжнародній науково-практичній конференції «Проблеми освіти і науковий прогрес» (Кривий Ріг, КТУ, 24 листопада 2006 р.);
- V Всеукраїнській конференції молодих науковців «Інформаційні технології в освіті, науці і техніці» (Черкаси, ЧНУ ім. Б. Хмельницького, 3-5 травня 2006 р.);
- VIІ, VIII Всеукраїнських науково-практичних конференціях “Комп’ютерне моделювання та інформаційні технології в науці, економіці та освіті” (Кривий Ріг, КЕІ КНЕУ ім. Вадима Гетьмана, 24-25 квітня 2007 р., Черкаси-Одеса, 25-27 травня 2011 р.);
- ІІ Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих науковців «Інформаційні технології та моделювання в економіці» (Черкаси, ЧНУ ім. Б. Хмельницького, 15-17 травня 2007 р.);
- І, ІІ Міжнародних науково-практичних конференціях «Моніторинг, моделювання та менеджмент емерджентної економіки» (Черкаси, ЧНУ ім. Б.Хмельницького, 13-15 травня 2008 р., Черкаси-Одеса, ОДЕУ, 8-10 вересня 2010 р);
- Міжнародній науково-практичній конференції «Дні науки» (Запоріжжя, КПУ, 23-24 жовтня 2008 р.);
- І, ІІ Міжнародних науково-практичних конференціях «Інформаційні технології та моделювання в економіці» (Черкаси, ЧНУ ім. Б. Хмельницького, 19-21 травня 2009 р. та 19-21 травня 2010 р.);
- XIV Всеукраїнській науково-методичній конференції «Проблеми економічної кібернетики» (Харків, ХНУ, 8-9 жовтня 2009 р.);
- ІІ Всеукраїнській науково-практичній конференції «Сучасні проблеми моделювання складних економічних систем» (Кривий Ріг, КЕІ КНЕУ ім. Вадима Гетьмана, 22-23 квітня 2010 р.);
- V Міжнародній науково-практичній конференції «Трансформаційні процеси в економіці держави та регіонів» (Запоріжжя, ЗНУ, 13-14 жовтня 2010 р.);
- ІІ Міжнародній науково-практичній конференції «Соціально-економічний розвиток України та регіонів» (Запоріжжя, 20-21 жовтня 2011 р.)
Автор неодноразово виступала на Всеукраїнському науковому семінарі „Моделювання та ризикологія в економіці”, що проводиться кафедрою економіко-математичних методів ДВНЗ «КНЕУ імені Вадима Гетьмана» та міжвузівському науковому семінарі «Моделювання складних систем», що проводиться кафедрою економічної кібернетики Черкаського національного університету ім. Богдана Хмельницького.
Публікації. За темою дисертації опубліковано 23 наукові праці загальним обсягом 6,47 друк. арк., з них 9 – у наукових фахових виданнях, 14 – в інших виданнях (особисто автору належить 4,9 друк. арк.).

Список литературы

ВИСНОВКИ

У дисертації наведене теоретичне узагальнення і нове вирішення наукового завдання щодо розроблення і поглиблення концептуальних положень та економіко-математичних методів моделювання структурних та динамічних властивостей світового енергоринку як складної економічної системи. При проведені наукового дослідження та узагальненні отриманих результатів були сформульовані наступні висновки:
1. У ході аналізу сучасного стану, існуючих тенденцій і можливих сценаріїв розвитку світового енергоринку, встановлення основних чинників, які визначають його розвиток, та оцінювання впливу таких міжнародних організацій, як Організація країн-експортерів нафти (ОПЕК) та Міжнародна енергетичної агенції (МЕА) виявлено, що світовий енергоринок є складною економічною системою, яка демонструє нелінійну поведінку і потребує застосування економіко-математичних методів, здатних її інтерпретувати.
2. У результаті аналітичного огляду, систематизації та узагальнення існуючих підходів дослідження світового ринку нафти та газу встановлено, що рівень застосування економіко-математичного моделювання показників функціонування світового енергоринку є недостатнім, а основою більшості наявних робіт є лінійна парадигма. При побудові моделей враховують такі фактори, як реальний дохід, ціна та попит попередніх періодів. Ряд відомих моделей енергоринку в якості вхідних даних використовують прогнози, отримані при використанні інших моделей. Наприклад, OFC-модель (модель короткострокового прогнозу цінової кон’юнктури на світовому ринку нафти сорту «Юралс») серед вхідних даних має прогноз цін на нафту сорту WTI, складений на основі моделі «Світового нафтового ринку» (WOM). В той же час WOM отримує необхідні дані на основі таких моделей, як STIFS (модель короткострокового прогнозу енергетичного балансу), NEMS (модель внутрішніх балансів по різних типах енергії) та WEPS (модель довгострокової чутливості попиту до ціни й доходу для всіх країн-виробників енергії). Отже, поява помилкових результатів у одній з моделей може призвести до недостовірних прогнозів в інших моделях. Також у значній кількості досліджень розглядаються існуючі шляхи транспортування енергоресурсів, їх можливі зміни та подальший вплив на цінову динаміку.
Разом з цим виявлено, що методи дослідження світового енергоринку як економічної системи зі складною внутрішньою структурою, з нестаціонарною, нелінійною динамікою цін, незворотністю процесів залишаються недостатньо розвиненими і потребують подальших досліджень.
3. Встановлено, що найбільший прямий економічний вплив на світовий енергоринок здійснюється з боку ОПЕК. Політика даної організації носить кластероутворюючий характер для динаміки цін підконтрольних їй марок нафти. Роль МЕА обмежується наданням рекомендацій щодо забезпечення енергетичної безпеки розвинених країн світу та реалізації міжнародних енергетичних програм і прямого впливу на економічну ситуацію не має.
4. У дисертації розроблено концептуальні положення та метод незворотності часових рядів у моніторингу формування деструктивних явищ і рецесійних процесів на світовому енергоринку, а також коливань світової кон’юнктури у взаємозв’язку з довгостроковою ціновою динамікою енергоринку.
5. На фоні існуючої динаміки змін в структурі споживання енергоресурсів, припущень щодо наявних запасів нафти, а також результатів розрахунку індексу незворотності та підтвердження переходу глобальної економіки до стадії спадання за циклами М.Кондратьєва, окреслено можливі сценарії подальшого розвитку світового енергоринку, серед яких найбільшого обговорення отримали можливість настання глобальної енергетичної кризи та зміни світового енергетичного укладу з нафтового на газовий.
6. З урахуванням наявної інформаційної бази розроблено інструментарій для комплексного дослідження структурних та динамічних властивостей світового енергоринку, як складної економічної системи. Так, структура ринку нафти досліджується інструментами кластерного аналізу, незворотність процесів на енергоринку визначається за допомогою індексу асиметрії часових рядів, мультифрактальний аналіз за методом максимумів модулів вейвлет-перетворення з використанням рухомого ковзного вікна дозволив оцінити динаміку змін фрактальних ринків нафти та газу, а прогноз величини можливих збитків здійснено методом VaR на основі вейвлет-варіації.
7. Проведено порівняльний аналіз динамічних властивостей світового та вітчизняного енергоринків та встановлено, що ці ринки демонструють наявність ефектів довгої пам’яті, волатильність вітчизняного енергоринку ринку в середньому менша, але характеризується непередбачуваними коливаннями значної амплітуди.
8. Розроблено автоматизовану систему підтримки прийняття рішень на базі математичної лабораторії MatLab шляхом застосування оцінки незворотності економічних процесів. Дана система дозволяє визначати міру нерівноважності процесів у середньому для системи, а також відстежувати формування критичних явищ у складних економічних системах, розвиток і закінчення рецесійних процесів, визначати періодичність коливань світової кон’юнктури.
9. Наведено практичні рекомендації з використання сформованого комплексу економіко-математичних моделей, які дозволяють підвищити ефективність прийняття рішень державним, приватним вітчизняним компаніям, інвесторам та іншим суб’єктам економічної діяльності при здійсненні операцій на світовому енергоринку.
Запропонований комплекс методів дає можливість отримати якісно нові результати при моделюванні структури та динаміки світового енергоринку.
Отримані в дисертації результати відкривають перспективи щодо подальшого впровадження методів нелінійної динаміки для аналізу структурних та динамічних властивостей світового енергоринку і використання одержаних результатів при прийнятті економічних рішень.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1. Амоша О.І. Світовий паливно-енергетичний комплекс: сучасний стан та тенденції розвитку [Текст] /О.І. Амоша // Економіка промисловості. — 2006. — № 4. — С. 3—16.
2. Директиви та рекомендації для органів нагляду держав-членів Базельського комітету по банківському надзору [Електронний ресурс] — Режим доступу: http://www.bis.org/bcbs/index.htm.
3. Бараннік В.О. Енергетика України на шляху до європейської інтеграції: Монографія / В.О. Бараннік, В.В. Вербинський, А.З. Дорошкевич та ін.; за заг. ред. А.І. Шевцова. — Д.: НІСД, 2008. — 264 с.
4. Буняк О.В. Використання вейвлет-перетворення для задач обробки сигналу / О. В. Буняк, Ю. М. Бойко // Вісн. Хмельниц. нац. ун-ту. Техн. науки. — 2009. — № 2. — С. 153—155.
5. Вітлінський В. В. Моделювання економіки: навч.-метод. посібник для самост. вивч. дисц. / Вітлінський В. В., Великоіваненко Г.І. — К.: КНЕУ, 2004. — 333 с.
6. Гавриш В.І. Довгострокові тенденції світового ринку нафти та їх вплив на використання енергетичних ресурсів в аграрному секторі економіки / В.І. Гавриш // Економіка АПК. — 2008. — №5. — С.121—127.
7. Газові ринки ЄС і України: проблеми розвитку та інтеграції (Аналітична доповідь Центру Разумкова) // Центр Разумкова. Національна безпека і оборона — 2008 — №8 — С.2—39.
8. Гальчинський А.С. Методологія складних систем / А.С. Гальчинський // Економіка України. — 2007. — №8. — С.4—18.
9. Ганчук А.А. Дослідження глобалізаційних процесів на ринку цінних парерів / Ганчук А.А., Соловйов В.М., Рибчинська О.М. // Держава та регіони, сер. «Економіка та підприємництво». — 2005. — т.8. — №6 — С.175 — 185
10. Геєць В.М. Економіка України: стратегія і політика довгострокового розвитку: Монографія. / В.М. Геєць — К: Інститут економіки та прогнозування, Фенікс, 2003. — 1008 с.
11. Гілецький Й. Р. Економічна і соціально географія / Й. Р. Гілецький, Р.P. Сливка, М.М. Богович; pа ред. Гілецького Й. Р. — Львів: ВНТЛ-Класика, 2005. — 400 с.
12. Гончар М. Диверсифікація джерел постачання нафти до України/ Михайло Гончар / Центр Разумкова. Національна безпека і оборона. — 2009. — №6 — С. 54—58.
13. Гончар М. Реалізація перспективних енергетично-транспортних проктів у чорноморському регіоні в контексті корекції політики європейського союзу в галузі енергетики та транспорту // Економічний часопис – ХХІ. — 2002. —№11-12. — С. 28—30.
14. Дербенцев В.Д. Синергетичні та еконофізичні методи дослідження динамічних та структурних характеристик економічних систем: Монографія / В.Д. Дербенцев, О.А. Сердюк, В.М. Соловйов, О.Д. Шарапов. — Черкаси: Брама - Україна, 2010. — 287 с.
15. Енергетична стратегія України на період до 2030 року схвалена розпорядженням Кабінету Міністрів України від 15 березня 2006 р. № 145-р . — Офіц. вид. — К. : ГРІФРЕ: М-во палива та енергетики України, 2006. — 129 с.
16. Єрмілов С.Ф. Енергоефективність як ресурс інноваційного розвитку: Національна доповідь про стан та перспективи реалізації державної політики енергоефективності у 2008 році / С.Ф. Єрмілов, В.М. Геєць, Ю.П Ященко, В.В. Григоровський, В.Е. Лір та ін. — К., НАЕР, 2009. — 93 с.
17. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний / Н.Г. Загоруйко — Новосибирск: изд. Института математики, 1999. — 270 с.
18. Земляний М. Проблеми транзиту та постачання нафти в Україну [аналітична ]/ М. Земляний, Т. Ряузова — Регіональний філіал НІСД у м. Дніпропетровську— [Електронний ресурс] — Режим доступу: http://old.niss.gov.ua/Monitor/mart2009/29.htm.
19. Луцишин З.O. Фінансові стратегії на світовому енергетичному ринку / З.O. Луцишин, О.І. Дікарєв // Світ фінансів. — 2009. — № 3. — С. 40—55.
20. Максишко Н.К. Моделювання економіки методами дискретної нелінійної динаміки: Монографія / Н.К. Максишко — Запоріжжя: Поліграф, 2009. — 416 с.
21. Ніколенко Ю.В. Основи економічної теорії. Суспільне виробництво. Ринкова економіка: підруч.[ у 2-х книгах. кн.1 ] / Ніколенко Ю.В., Демківський А.В., Євтушевський В.А. — Київ: Либідь, 1998, — 272 с.
22. Подолець Р. Газовий ринок у контексті геополітичних балансів / Р.Подолець // Віче — 2009 — №4 — С.8—12.
23. Постанова Кабінету Міністрів “Програма диверсифікації джерел постачання нафти в Україну на період до 2015р.”/ № 1572 від 8 листопада 2006 р.
24. Рибчинська О.М. Вплив коливань світової кон’юнктури на динаміку світового енергоринку / О.М. Рибчинська // Вісник Криворізького економічного інституту КНЕУ. — Кривий Ріг: КЕІ КНЕУ, 2011. — №4(28) — С.48—51.
25. Рибчинська О.М. Дослідження взаємних кореляцій між фондовим та нафтовим ринками / І.Ю. Кудренко, О.М. Рибчинська // Економіка: проблеми теорії і практики: Збірник наукових праць праць.— Дніпропетровськ: ДНУ, 2005. — В.199. — С.1132—1141.
26. Рибчинська О.М. Дослідження глобалізаційних процесів на ринку цінних парерів / А.А. Ганчук, В.М. Соловйов, О.М. Рибчинська // Держава та регіони: серія Економіка та підприємництво. — 2005. — Т.8, №6. — С.175—185.
27. Рибчинська О.М. Кількісний метод оцінки довжини рецесії за даними незворотності фондових індексів / В.М. Соловйов, О.М. Рибчинська // Вісник Криворізького економічного інституту КНЕУ. — Кривий Ріг: КЕІ КНЕУ, 2010. — №2 — С.52—56.
28. Рибчинська О.М. Моніторинг змін у структурі світового ринку нафти / О.М. Рибчинська // Вісник Криворізького економічного інституту КНЕУ. — Кривий Ріг: КЕІ КНЕУ, 2011. — №2 — С.74—78.
29. Рибчинська О.М. Незворотність економічних процесів у передкризові періоди / О.М. Рибчинська // Економіка: проблеми теорії та практики: Збірник наукових праць. – Дніпроперовськ: ДНУ, 2008. — В.241,Т.ІІІ. — С.645—653.
30. Рибчинська О.М. Новий методологічний підхід до моделювання динаміки світового ринку енергоресурсів / О.М. Рибчинська // Вісник Криворізького економічного інституту КНЕУ. — Кривий Ріг: КЕІ КНЕУ, 2010. — №1. — С.72—75.
31. Рибчинська О.М. Оцінка довжини рецесії за індексом незворотності процесів на прикладі криз світового енергоринку/ В.М. Соловйов, О.М. Рибчинська // Культура народов Причерноморья. — Симферополь: Межвузовский центр «Крым», 2011 — №205 — С.206—208.
32. Рибчинська О.М. Порівняльний аналіз динаміки розвитку нафтогазового ринку України і світу / О.М. Рибчинська // Вісник Криворізького економічного інституту КНЕУ. — Кривий Ріг: КЕІ КНЕУ, 2007. — №4. — С53—59.
33. Світовий ринок товарів та послуг [підруч., ч. 1] / А.А. Мазаракі, Є.М. Воронова, В.В. Юхименко та ін. — К.: Нац. торг.-екон. ун-т, 2005. — 320 с.
34. Структура споживання первинної енергії в Україні: інформація національної акціонерної компанії «Нафтогаз України» — [Електронний ресурс] — Режим доступу: http://www.naftogaz.com/www/2/nakweb.nsf.
35. Указ Президента України №716/2008 Про рішення Ради національної безпеки і оборони від 28 липня 2008 року „Про невідкладні заходи щодо забезпечення роботи нафтопроводу „Одеса-Броди” за проектним напрямом”
36. Указ Президента України №82/2009 Про рішення Ради національної безпеки і оборони України від 11 лютого 2009 року „Про невідкладні заходи щодо забезпечення енергетичної безпеки України” / Спільна заява Президентів Азербайджанської республіки, Грузії, Литовської республіки, республіки Польща та України щодо проекту Євро-Азіатського нафтотранспортного коридору. — м.Київ, 22травня 2008 року.
37. Шарапов О. Д.Системний аналіз: навч.-метод. посібник для самост. вивч. дисц. / О. Д. Шарапов, В. Д. Дербенцев, Д. Є. Семьонов — К.: КНЕУ, 2003. — 154 с.
38. Айвазов А. Почему растут цены на нефть?Перспективы глобальной экономики сквозь призму больших кондратьевских циклов / А. Айвазов //Журнал «Золотой Лев» — № 153-154 — издание русской консервативной мысли —[Електронний ресурс] — http://www.zlev.ru/153/153_34.htm
39. Агасандян Г.А. Финансовая инженерия и критерий допустимых потерь VaR./ Г.А. Агасандян — М.: ВЦ РАН, 2001. — 34 с.
40. Айвазян С.А. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин — М.: Финансы и статистика, 1989. — 450 с.
41. Анищенко В.C. Нелинейные эффекты в хаотических и стохастических системах / В.С. Анищенко, В.В. Астахов, Т.Е. Вадивасова и др. — под. ред. В.С. Анищенко Москва – Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003 г. 535 с.
42. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: Основы теории и примеры применения / Н.М. Астафьева // Успехи физических наук. — 1996. — Т. 166. — № 11. — С. 1145—1170.
43. Бакулин А. Некоторые вопросы статистической механики российских финансовых рынков / А. Бакулин, М. Басова, А. Гревцев/ "Математика. Компьютер. Образование". Cб. трудов XI международной конференции. под общ. ред. Г.Ю. Ризниченко — Ижевск: Научно-издательский центр "Регулярная и хаотическая динамика", 2004. — Том 2.—С. 718—729.
44. Балацкий Е. В. Понятие времени в экономической науке / Е. В. Балацкий // Российский внешнеэкономический вестник. – 2007. – № 1. – С. 21—31.
45. Барабаш И. Прогноз изменения грузопотоков нефти в мире / И. Барабаш // Економічний часопис – ХХІ 2002. — №11-12. — С.30—33.
46. Бериков В.С. Современные тенденции в кластерном анализе / В.С. Бериков, Г.С. Лбов // Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы», 2008. — 26 с. Режим доступа: http://www.ict.edu.ru/ft/005638/62315e1-st02.pdf
47. Божокин С.В. Фракталы и мультифракталы / С.В. Божокин, Д.А. Паршин. – Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». — 2001. — 128 с.
48. Бородкин Л. И. «Порядок из хаоса»: концепции синергетики в методологии исторических исследований / Л. И. Бородкин // Новая и новейшая история. —2003. — № 2. — С. 98–118.
49. Гринин Л. Е. Математическая модель среднесрочного экономического цикла и современный глобальный кризис / Л. Е. Гринин, С. Ю. Малков, А.В. Коротаев; под ред. А.В. Коротаева — М: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010. — C. 233—284.
50. Гринин Л.Е. Глобальный кризис в ретроспективе. Краткая история подъёмов и кризисов от Ликурга до Алана Гринспена. / Л.Е. Гринин, А.В. Коротаев; отв. ред. С. Ю. Малков. — М.: Издательство ЛКИ, 2009. — 352 с.
51. Гурвич В. Призрак энергетической революции / Владимир Гурвич // Политический журнал. — 19 июня 2006. — № 22 (117). — С .27—28.
52. Демин Д. Рынок спекулянтов /Д. Демин //Рынок ценных бумаг. — 2008 — №18 — С. 38—41.
53. Дмитриева Н. А. Русское неокантианство: « Марбург» в России [ историко-философские очерки ] / Н.А. Дмитриев. — М.: Российская политическая энциклопедия (РОССПЭН), 2007. — 512 с.
54. Дубовский С.В. Цикл Кондратьева как инновационно-экономический маятник с социальными последствиями / С.В. Дубовский // Экономика и математические методы. — 1994. — т. 30. — Вып. 1. — С. 119—123.
55. Евин И.А. Введение в теорию сложных сетей / И.А. Евин // Компьютерные исследования и моделирование. — 2010. — Т. 2. — №2. — С. 121—141.
56. Занг В.Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории / В.Б. Занг. — М.: Мир, 1999. — 335 с.
57. Ивашов Л.Г. Что стоит за планами войны США против Ирака / Л.Г. Ивашов // Журнал теории и практики Евразийства. — 2003. —№ 22. — С.33—42.
58. Каримова 3. Мировой рынок нефти / 3. Каримова, Н. Рябенко // Экономика и статистика. Агенство Республики Казахстан по статистике. — 2007. —№ 4. — С.55—69.
59. Кириченко Л.О. Мультифрактальный анализ нестабильных финансовых рядов / Л.О. Кириченко, О.А. Кузьмина, С.Г. Удовенко / Системи обробки інформації. — 2010 — випуск 6 (87) — С. 194—198.
60. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения [избранные труды] / Н.Д. Кодратьев ; под ред. Яковец Ю.В., Абалкин Л.И. и др. — М.: Экономика, 2002. — 768 с.
61. Конопляник А.А. Эволюция механизмов ценообразования на мировом рынке нефти: проблемы и риски движения от рынка физической к рынку бумажной энергии [Электронный ресурс]/ А.А.Конопляник - выступление с обзорным докладом на Первом Российском Нефтяном Конгрессе, Москва, Центр Международной Торговли, 14-16 марта 2011 г. — 39 с. — Режим доступа: www.konoplyanik.ru/speeches/6-2011.pdf
62. Кузьмин В.И. Долгосрочные тенденции мировой добычи нефти и ее текущих цен / В.И. Кузьмин, Е.Н. Пронина, Н.А. Галуша // Энергосбережение. — 2005. — №4. — С. 66—68.
63. Кулаков А.Е. Волатильность доходности как интегральный показатель риска / А.Е. Кулаков // Финансы и кредит. — 2004. — №16(154). — С. 25—30.
64. Ливень О. Рынок сжиженного газа Украины: проблемы и тенденции [Электронный ресурс] / О. Ливень // UAEnergy – 28.10.2010— Режим доступу: http://www.uaenergy.com.ua/c225758200614cc9/0/cb9027f87ba1daf6c22577c8004f2209
65. Лукашов А.В. Риск-менеджмент и количественное измерение финансовых рисков в нефинансовых корпорациях / А.В. Лукашов // Управление корпоративными финансами. — 2005 — №5 — С. 58—76.
66. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы / Б. Мандельброт. — М.: Институт компьютерных исследований, 2002. — 656 с.
67. Нелинейность и финансовые системы. Идеи И. Пригожина в экономике. / В.Р. Евстегнеев и др. // Общественные науки и современность. — 1998. — №1. — С.112—121.
68. Павлов А.Н. Мультифрактальный анализ сложных сигналов / Павлов А.Н., Анищенко В.С. // Успехи физических наук. — 2007. — Т. 177. — № 8. — С. 859—876.
69. Петерс Э. Фрактальный анализ финансовых рынков / Э. Петерс. — М.: Интернет-трейдинг, 2004. — 333 с.
70. Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала / Э. Петерс – М.: Мир, 2000. — 333 с.
71. Подколзина И. Какие факторы воздействуют на динамику нефтяного рынка? / И. Подколзина // Вопросы экономики. — 2009. — № 2. — С. 90—104.
72. Полтерович В. М. Институциональные ловушки и экономические реформы / В.М. Полтерович // Экономика и математические методы. — 1999. — т. 35. — Вып. 2. — С. 3—20.
73. Полтерович В.М. Трансплантация экономических институтов /В.М. Полтерович // Экономическая наука современной России . — 2001. — №3. — С. 24—50.
74. Пригожин И. Введение в термодинамику необратимых процессов / Илья Пригожин. — Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001 — 160 с.
75. Пригожин И. Конец неопределенности. Время, хаос и новые законы природы / Илья Пригожин. — Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2000 — 208 с.
76. Пригожин И. Познание сложного / И. Пригожин, Г. Николис — М: Мир, 2008 — 512 с.
77. Пригожин И. Порядок из хаоса / Илья Пригожин, Изабелла Стенгерс [пер. с.англ. Ю.А. Данилова] — М.: Прогрес, 1986 — 213 с.
78. Сергеев П. Углеводородная «бомба» / Павел Сергеев // Берг-Привилегии. — 2009. —№ 1. — С. 33—34.
79. Тарнавский В. Европейские модели для газового рынка Украины / В. Тарнавский // ТЭК: Топливно-энергетический комплекс — 2008 — №12 — С. 56—67.
80. Тарнавский Виктор Украина и транскаспийский газопровод /Виктор Тарнавский/ UAEnergy – 23.04.2012 [Электронный ресурс] — Режим доступу http://www.uaenergy.com.ua/c225758200614cc9/0/79043f54c0acd8a3c22579e400501fba .
81. Цена энергии: международные механизмы формирования цен на нефть и газ. [Электронный ресурс]/ [Р.Дикель, Г. Гунул, Т. Гулдом, Дж. Дженсен, М.Канаи, А. Конопляник, Ю.Селиванова и др.] // Секретариат Энергетической Хартии, Брюссель, 2007. — 277 с. — Режим доступа к докладу: http://www.encharter.org /fileadmin/ user_upload/ document/ Oil_and_Gas_Pricing_2007_RUS.pdf.
82. Швандер К.М. Возможности моделирования при прогнозировании конъюнктуры мировых товарных рынков (на примере рынка нефти) / К.В. Швандер, С.В. Плотников, А.Д. Бородин // Деньги и кредит — 2010 — №4 — С. 63—69.
83. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под ред. А.А. Лобанова, А.В.Чугунова. — 2-е изд. — М.:Альпина Бизнес Букс, 2003. — 877 с.
84. Anishchenko V.S. Nonlinear Dynamics of Chaotic and Stochastic Systems / V.S. Anishchenko et al. — Berlin: Springer-Verlag New York, 2007 — 429 р.
85. Arneodo A. Wavelet based multifractal formalism: Application to DNA sequences, satellite images of the cloud structure and stock market data. In The Science of Disasters: Climate Disruptions, Heart Attacks, and Market Crashes / A. Arneodo, B. Audit, N. Decoster, J-F. Muzy, and C. Vaillant — Berlin: Springer Verlag The Science of Disasters, 2002— P. 26-102.
86. Arneodo A. The thermodynamics of fractals revisited with wavelets/ A. Arneodo, E. Bacry, and J. Muzy // Physica A — 1995 — vol. 213 — P. 232—275.
87. Arneodo A. Characterizing long-range correlations in DNA sequences from wavelet analysis. / A. Arneodo, E. Bacry, P. V. Graves, and J. F. Muzy //Physical Review Letters. — 1995 — vol. 74 — P. 3293—3296.
88. Arneodo A. Wavelet transform of fractals. In Wavelets and Applications /A. Arneodo, F. Argoul, E. Bacry, J. Elezgaray, E. Freysz, G. Grasseau, J.-F. Muzy & B. Pouligny / (Y. Meyer, ed.) — Berlin: Springer Verlag — P.286—352.
89. Arneodo A. Wavelet transform analysis of fractals: application to nonequilibrium phase transitions. In Nonlinear Dynamics (G. Turchetti, ed.) / A. Arneodo, F. Argoul, J. Elezgaray & G. Grasseau / World Scientific, Singapore — 1989 — P. 130—180.
90. Arneodo A. Intermittency, log-normal statistics, and multifractal cascade process in high-resolution satellite images of cloud structure / A. Arneodo, N. Decoster & S. G. Roux // Phys. Rev. — Lett. 83 — P. 1255—1258.
91. Arneodo A. Revealing a lognormal cascading process in turbulent velocity statistics with wavelet analysis. / A. Arneodo, S. Manneville, J.-F. Muzy & S. G. Roux // Phil. Trans. R. Soc. Lond. 1999 — A 357 — P. 2415-2438.
92. Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K / R. Engle et al // Econometrica. — 1982. — Vol. 50. — P. 987—1008.
93. Bacry E. Singularity spectrum of fractal signals from wavelet analysis: exact results/ E. Bacry, J.-F. Muzy & A. Arneodo //J. Stat. Phys. — 1993. — Vol. 70 — P. 635—674.
94. Berkowitz J. How accurate are value-at-risk models at commercial banks / Jerry Berkowitz and James O'Brien // Journal of Finance. — 2002. — Vol. 57 — P. 1093—1111.
95. Bezdek J.C. Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms / J.C. Bezdek. – NY: Plenum Press, 1982.
96. Bonanno G. Topology of correlation-based minimal spanning trees in real and model markets / Giovanni Bonanno, Guido Caldarelli, Fabrizio Lillo, Rosario N. Mantegna // Phys.Rev.E.— 2003.— Vol.68. (046130) — P. 1—4.
97. Bonanno G. Taxonomy of stock market indices / G. Bonanno, N. Vandewalle, R.N. Mantegna / Phys.Rev.E. — 2000.— Vol.62. (0001268) — P. 1—4.
98. Box G. E. P. Time Series Analysis: Forecasting and Control. / G. E. P. Box, G. M. Jenkins and G. C. Reinsel / 3rd ed. Upper Saddle River — NJ: Prentice-Hall, 1994.
99. Brealey R. "Principles of Corporate Finance," / R. Brealey, S. Myers, F. Allen / McGraw-Hill, New York, NY, 10th edition, 2010 —ch. 1. — P. 485—486.
100. Brief History of OPEC [Електронний ресурс] — Режим доступу: http://www.opec.org/opec_web/en/about_us/24.htm
101. Brock W. A test for independence based on correlation dimension / W. Brock, W. Dechert, J. Scheinkman, B. LeBaron // Econometric Reviews. – 1996. – Vol. 15. – Р. 197-235.
102. Calvet L. Large deviation and the distribution of price changes / L. Calvet, A. Fisher, B. Mandelbrot // Cowles Foundation Discussion Paper. – Yale University. — 1997. — №1165. — P. 1—28.
103. Chen Y. Testing time irreversibility without moment restrictions. / Y. Chen, R. Chou and C. Kuan // Journal of Econometrics. — 2000 — Vol. 95. —P. 199–218.
104. Cootner P. H. The random character of stock market prices / Paul H. Cootner // Cambrige: M.I.T. Press. — 1964. — P. 17—78.
105. Costa M. Broken asymmetry of the human heartbeat: loss of time irreversibility in aging and disease / M. Costa, A.L. Goldberger, C.-K. Peng / Phys Rev Lett. — 2005 — Vol. 95(198102) — P. 1—4.
106. Costa M. Multiscale entropy analysis of complex physiologic time series / M. Costa, A.L. Goldberger, C.-K. Peng // Phys Rev Lett – 2002 — 89(068102) —P. 1—4.
107. Crude Oil Futures Prices – NYMEX [Електронний ресурс] — 2012 — Режим доступу: http://www.wtrg.com/daily/crudeoilprice.html
108. Deffeyes K. Hubbert’s Peak: The Impending World Oil Shortage / K. Deffeyes / NJ, Princeton: Princeton Univ. Press, 2008. — 232 p.
109. Directorate of Energy Markets and Security (EMS) [Электронный ресурс] — Режим доступу: http://www.iea.org/about/ems.asp
110. Energy Market Reform - [Электронный ресурс] — Режим доступу http://www.iea.org/subjectqueries/keyresult.asp?KEYWORD_ID=4148
111. Fleming BJW. Wavelet-based detection of coherent structures and self-affinity in financial data // BJW Fleming, D Yu, RG Harrison, D Jubb / European Physical Journal B. — 2001. — Vol.20. — P. 543-546.
112. Gilles Z. Time reversal invariance in finance / Zumbach Gilles // Quantitative Finance Papers. — 2001. — arXiv:0708.4022v1 — P. 1—23.
113. Goupillaud P. Cycle-octave and related transforms in seismic signal analysis / P. Goupillaud, A. Grossmann, J. Morlet // Geoexploration. — 1984/85. — V.23 — P. 85—102.
114. Grabmeier J. Techniques of cluster algorithms in data mining / J. Grabmeier, A. Rudolph // Data Mining and Knowledge Discovery. — October 2002. — Vol. 6, № 4. — P. 303—360.
115. Hamburger Y. Wavelet-based risk analysis for Value at Risk estimation, a multi-resolution approach / Yuri Hamburger; supervision by dr. ir. J. van den Berg and dr. ir. U. Kaymak — Erasmus University Rotterdam, 2003. — 104 p.
116. Hamburger Y. Wavelet-based adaptation of value at risk estimation to different time horizons. / Yuri Hamburger, Uzay Kaymak and Jan van den Berg. / Fourth European Symposium on Intelligent Technologies and their implementation on Smart Adaptive Systems — Aachen, Germany, June 2004. — P. 195—208.
117. Hong Y. To combine steady-state genetic algorithm and ensemble learning for data clustering / Y. Hong, S. Kwong — Pattern Recognition Letters, 2008. — V. 29 (9). — P. 1416—1423.
118. Central European Gas Hub [Электронный ресурс] — Режим доступу: http://www.ceghex.com
119. European Energy Exchange AG [Электронный ресурс] — Режим доступу: http://www.eex.com/en/
120. Annual Oil Market. Chronology [Электронный ресурс] — Режим доступу: http://www.eia.doe.gov/emeu/cabs/AOMC/0009.html#a2000
121. International Energy Module [Электронный ресурс] — Режим доступу: http://www.eia.doe.gov/oiaf/aeo/overview/international.html
122. The U.S. Energy Information Administration (EIA) [Электронный ресурс] — Режим доступу: http://www.eia.gov
123. World Crude Oil Prices [Электронный ресурс] — Режим доступу: http://www.eia.gov/dnav/pet/pet_pri_wco_k_w.htm
124. International Energy Outlook 2011 [Электронный ресурс] — Режим доступу: http://www.eia.gov/oiaf/ieo/index.html
125. The International Energy Agency (IEA) [Электронный ресурс] — Режим доступу: http://www.iea.org/
126. MSCI Risk Management [Электронный ресурс] — Режим доступу: http://www.msci.com/insights/risk_management/
127. Annual Statistical Bulletin of the Organization of the Petroleum Exporting Countries [Электронный ресурс] — Режим доступу: http://www.opec.org/opec_web/en/publications/202.htm
128. Hubbert K. Nuclear Energy and the Fossil Fuels. Drilling and Production Practice / M. King Hubbert — American Petroleum Institute & Shell Development Co. Publication. — 1956. — No. 95 — P. 9—22.
129. International Energy Outlook 2010 [Електронний ресурс] — 2010. — 338 с.— Режим доступу: http://www.eia.gov/forecasts/ archive/ieo10/index.html
130. Jaffard S. Wavelet leaders in multifractal analysis. / S. Jaffard, B. Lashermes & P. Abry / Wavelet Analysis and Applications (T. Qian, M. I. Vai & Y. Xu, eds.), Basel, Switzerland: Birkhauser Verlag, 2006 — P. 219–264.
131. Jain A. K. Data clustering: a review / A. K. Jain, M. N. Murty, P. J. Flynn. — ACM Comput. Surv. — 1999. — №31. — 60 p.
132. Jain A. K. Artificial neural networks: A tutorial / Anil K. Jain, Jianchang Mao, K.M. Mohiuddin. // IEEE Computer. — 1996. — V. 29. — P. 31—44.
133. Jou D. Extended Irreversible Thermodynamics / D. Jou, J. Casas-Vazquez, G. Lebon — Springer, 2001. — 462 p.
134. Key World Energy Statistics 2010: Energy Publications — International Energy Agency: [електронний ресурс] — Режим доступу: http://www.iea.org/textbase/nppdf/free/2010/key_stats_2010.pdf
135. Key World Energy Statistics 2011: Energy Publications — International Energy Agency: [електронний ресурс] — Режим доступу: http://www.iea.org/textbase/nppdf/free/2010/key_stats_2011.pdf
136. Key World Energy Statistics 2011: Energy Publications — International Energy Agency: [електронний ресурс] — Режим доступу: http://www.iea.org/textbase/nppdf/free/2011/key_world_energy_stats.pdf
137. Kohonen T. Self-Organization and Associative Memory / Kohonen T. 3-rd ed. - New York: Springer-Verlag, 1989.
138. Kuznets S. Secular Movements in Production and Prices. Their Nature and their Bearing upon Cyclical Fluctuations / Kuznets S. Boston: Houghton Mifflin, 1930.
139. LeBaron B. A Fast Algorithm for the BDS Statistic / B. LeBaron // Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics. — 1997. — Vol. 2. – P. 53—59.
140. Lee Y. Universal Features in the Growth Dynamics of Complex Organizations / Y. Lee, L. A. N. Amaral, D. Canning, M. Meyer and H.E. Stanley // Phys. Rev. Lett. — 1998. —Vol. 81 — P. 3275—3278.
141. Liu Y. Quantification of Correlations in Economic Time Series / Y. Liu, P. Cizeau, M. Meyer, C.-K. Peng and H. E. Stanley // Physica A. — 1997 — Vol. 245. — P. 437—440.
142. Longin F.M. Beyond the VaR. The Journal of Derivatives / Francois M. Longin // The University of Michigan. — Summer 2001.— Vol. 8. — № 4 — P. 36—48.
143. Lorentsen L. The World Oil Market (WOM) Model: An Assessment of the Crude Oil Market Through 2000 / Lorents Lorentsen, Kjell Roland // The Energy Journal. — January 1986. — Vol. 7. — №. 1. — P. 23—34
144. Los C.A. Financial Market Risk: Measurement and Analysis, Routledge International Studies in Money and Banking / Cornelis A. Los — London: Taylor & Francis Books Ltd, 2003. — 460 p.
145. Los C.A. Multi-Fractal Spectral Analysis of the 1987 Stock Market Crash / Cornelis A. Los, and Rossitsa M. Yalamova // International Research Journal of Finance and Economics — July 2004. — P. 105—132.
146. Los C.A. Financial Market Risk: Measurement & Analysis / Cornelis A. Los — London and New Yokr: Routledge International Studies in Money and Banking, 2003 — 493 p.
147. Los C.A. Wavelet multiresolution analysis of high-frequency Asian FX rates. / Cornelis A. Los and Teyanthi Karuppiah // International review of financial analysis. — 2005. — Vol. 14. — P. 211—246.
148. Mandelbrot B.B. Negative Fractal Dimensions and Multifractals / B.B. Mandelbrot // Physica A. — 1990. — vol. 163. — №. 1. — P. 306—315.
149. Mandelbrot B. B. (1991) Random Multifractals: Negative Dimensions and the Resulting Limitations of the Thermodynamic Formalism, / B.B. Mandelbrot // Proceedings of the Royal Society of London A. — 1990. — vol. 434. — P. 79—88.
150. Mandelbrot B.B. A Multifractal Model of Asset Returns / B.B. Mandelbrot, A. Fisher and L. Calvet // Yale University, Cowles Foundation Discussion Paper. — 1997. —Vol. 1164. — P. 1—33.
151. Mantegna R.N. An Introduction to Econophysics: Correlations and Complexity in Finance / R.N. Mantegna and H.E. Stanley // Cambridge: Cambridge University Press, 2000. — 145 p.
152. Mantegna R.N. Hierarchical structure in financial markets / R.N. Mantegna // Eur. Phys. J. B. — 1999. — Vol. 25. — pp. 193—197.
153. Mathews K.M. Why study the complexity sciences in the social sciences / K.M. Mathews, M.C. White, R.G. Long // Human relations 1999. — Vol. 52(4). — P. 439—462.
154. Muzy J.F. The multifractal formalism revisited with wavelets / J.F. Muzy, E. Bacry, A. Arneodo // Int. J. Bifurcation Chaos. — 1994. — V.4. — P. 245—302.
155. Muzy J.F. Wavelets and multifractal formalism for singular signals: Application to turbulence data / J.F. Muzy, E. Bacry, A. Arneodo // Phys. Rev. Lett. — 1991. — V. 67. — P. 3515—3518.
156. Muzy J.F. Multifractal formalism for fractal signals: The structure-function approach versus the wavelet-transform modulus-maxima method / J.F. Muzy, E. Bacry, A. Arneodo // Phys. Rev. E. — 1993. — V.47. — P. 875—884.
157. Muzy J.F. The multifractal formalism revisited with wavelets / J.F. Muzy, E. Bacry, A. Arneodo // International Journal of Bifurcation and Chaos. — 1994. — Vol. 4, — №. 2. — P. 245—302.
158. Nelson D. Inequality constraints in the univariate GARCH model / D. Nelson. & C. Cao // Journal of Business & Economic Statistics. — 1992. — Vol. 10. — P. 229-235.
159. Nelson. D. Filtering and Forecasting with Misspecified ARCH Models II: Making the Right Forecast with the Wrong Model / D. Nelson. & D. Foster // Journal of Econometrics. — 1995. — Vol. 67. — P. 303—335.
160. Newman M. E. J. The Physics of Networks. / M. E. J. Newman // Physical Today. — November 2008, — P. 33—38.
161. Norsworthy J. (2000). Wavelet-based analysis of time series: An export from engineering to finance. / J. Norsworthy, D. Li, & Gorener — Proceedings of the 2000 IEEE International Engineering Management Society Conference.— Albuquerque, New Mexico — August 10–13, 2000.
162. OPEC Annual Statistical Bulletin 2010/2011— 108 с. —[Електронний ресурс] — Режим доступу: http://www.opec.org/opec_web/ static_files_project/media/downloads/publications/ASB2010_2011.pdf
163. Palm F.C. GARCH models of volatility / F.C. Palm // Open Access publications from Maastricht University — 1996. — № 27-5761. — P. 209—240.
164. Parisi G. Fully developed turbulence and intermittency. In Turbulence and Predictability in Geophysical Fluid Dynamics and Climate Dynamics / G. Parisi & U. Frisch // North-Holland, Amsterdam: Proc. of Int. School. — 1985 — P. 84—88.
165. Pavlov A.N. Scaling features of multimode motions in coupled chaotic oscillators / A.N. Pavlov, O.V. Sosnovtseva, E. Mosekilde // Chaos, Solitons & Fractals. — 2003. —vol. 16. — P. 801—810.
166. Pavlov A.N. Multifractal characterization of blood pressure dynamics: stress-induced phenomena / A.N. Pavlov, A.R. Ziganshin, O.A. Klimova // Chaos, Solitons and Fractals. — 2005. — vol. 24. — P. 57—63.
167. Rammal R. Ultrametricity for physicists / R. Rammal, G. Toulose, M.A. Virasoro // Rev. Mod. Phys. — 1986. — V.58. — P. 765—788.
168. Ramsey J. Decomposition of economic relationships by time scale using wavelets / J. Ramsey and C. Lampart // Money and income, Macroeconomic Dynamics. — 1998. — Vol.2. — P. 49—71.
169. Ramsey J. Regression over Time Scale Decompositions: A Sampling Analysis of Distributional Properties / Ramsey J. // Economic Systems Research. — 1999. — Vol.11. — №. 2. — P. 163—183.
170. Shiller R. Market Volatility / Shiller R — The M.I.T Press, 1990. — 478 p.
171. Struzik Z. Wavelet methods in (financial) time-series / Struzik Z. // Physica A. — 2001. — Vol. 296. — P. 307–319.
172. Sturges H.A. The choice of a class interval. / H. A. Sturges // Journal of the American Statistical Association. — 1926. — Vol. 21. — P. 65—66.
173. The Economy as an Evolving Complex System: The Proceedings of the Evolutionary Paths of the Global Economy Workshop / Philip W. Anderson, David Pines, Kenneth Arrow (Editor) et al. / September, 1987 (Santa Fe, New Mexico) — Addison Wesley Publishing Company, 1988 — P. 195—204.
174. The Global Liquefied Natural Gas Market: Status and Outlook (2008) — International Energy Agency: [електронний ресурс] — Режим доступу: http://www.eia.gov/oiaf/analysispaper/global/pdf/eia_0637.pdf
175. World Energy Outlook 2010 — International Energy Agency: [електронний ресурс] — Режим доступу: http://www.worldenergyoutlook.org/2010.asp
176. Zahn C.T. Graph-theoretical methods for detecting and describing gestalt clusters / C.T. Zahn // IEEE Trans. Comput. — 1971. — P. 68—86.