ПРОГНОЗУВАННЯ СВІТОВИХ ЦІН НА ЕНЕРГОНОСІЇ МЕТОДАМИ ДИСКРЕТНОЇ НЕЛІНІЙНОЇ ДИНАМІКИ

Короткий опис

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ ТА НАУКИ МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ
ДЕРЖАВНИЙ ВИЩИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ЗАКЛАД
«ЗАПОРІЗЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ»

На правах рукопису

ЧЕВЕРДА СЕРГІЙ СЕРГІЙОВИЧ

УДК 330.46 : [338.516.22:620.9]

ПРОГНОЗУВАННЯ СВІТОВИХ ЦІН НА ЕНЕРГОНОСІЇ МЕТОДАМИ ДИСКРЕТНОЇ НЕЛІНІЙНОЇ ДИНАМІКИ

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

Дисертація на здобуття наукового ступеня
кандидата економічних наук

Науковий керівник
Максишко Н.К.
доктор економічних наук,
професор

Запоріжжя - 2012

ЗМІСТ

ПЕРЕЛІК СКОРОЧЕНЬ 4
ВСТУП 5
РОЗДІЛ 1 ТЕОРЕТИЧНЕ ПІДҐРУНТЯ ПРОГНОЗУВАННЯ СВІТОВИХ ЦІН НА ЕНЕРГОНОСІЇ 12
1.1. Динаміка ціни на енергоносії в економіці держави та світу 12
1.2. Огляд існуючого інструментарію для прогнозування динаміки ціни на енергоносії 28
1.3. Концепція прогнозування динаміки світових цін на енергоносії на базі інструментарію дискретної нелінійної динаміки 50
Висновки до розділу 1 63
РОЗДІЛ 2 ПЕРЕДПРОГНОЗНИЙ АНАЛІЗ ЧАСОВИХ РЯДІВ СВІТОВИХ ЦІН НА ЕНЕРГОНОСІЇ МЕТОДАМИ ДИСКРЕТНОЇ НЕЛІНІЙНОЇ ДИНАМІКИ 66
2.1. Діагностика правомірності застосування статистичних методів для прогнозування динаміки світових цін на нафту та природний газ 66
2.2. Комплексний фрактальний аналіз часових рядів світових цін на енергоносії 80
2.3. Фазовий аналіз часових рядів динаміки світової цін на енергоносії 108
Висновки до розділу 2 116
РОЗДІЛ 3 ПРОГНОЗНА МОДЕЛЬ ЦІНИ НА ЕНЕРГОНОСІЇ ТА ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ЇЇ ВИКОРИСТАННЯ 119
3.1. Гібридна прогнозна модель ціни на енергоносії на базі інтеграції інструментарію дискретної нелінійної динаміки та ARIMA-моделі 119
3.2. Інформаційна технологія підтримки прийняття рішень на підприємствах-суб’єктах ринку енергоносіїв на базі комп’ютерної реалізації комплексу методів дискретної нелінійної динаміки 144
3.3. Прогнозування світових цін енергоносіїв на базі інтеграції інструментарію дискретної нелінійної динаміки та АRІMА-моделі 164
Висновки до розділу 3 182
ВИСНОВКИ 185
ДОДАТКИ 189
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 232

ПЕРЕЛІК СКОРОЧЕНЬ

ЧР – часовий ряд
ПЕК – паливно-енергетичний комплекс
ПЕР – промислово-енергетичні ресурси
ОПЕК – Організація країн – експортерів нафти
ЛЧР – лінгвістичний часовий ряд
ГМ – гібридна модель
МОС – модель однорідної структури
ШНМ – штучна нейронна мережа
ГА – генетичний алгоритм
ЕС – експертна система
ОПР – особа, що приймає рішення
МНК – міжнародний нафтовий картель

ВСТУП

Актуальність теми. Енергетичний сектор має стратегічне значення для економіки та є впливовим чинником підтримання стабільності, економічного зростання й соціального розвитку будь-якої країни. Боротьба за енергоресурси, право їх транспортувати, вплив на ринок енергоносіїв є нині одними з найважливіших чинників реалізації національних інтересів, формування державної політики, базою для економічних та політичних союзів, а іноді й джерелом міжнародних конфліктів. Цінова політика – один з найбільш важливих інструментів регулювання економіки держави. В умовах суттєвої залежності цін на енергоносії в межах держави від відповідної ціни на світовому ринку проблема прогнозування динаміки останньої є надзвичайно актуальною.
Аналізу стану та перспектив енергозабезпечення України в контексті світових тенденцій присвячені фундаментальні праці О.І. Амоші, В.О. Баранніка, А.Є. Буяк, В.В. Вербинського, О.С. Воловича, А.З. Дорошкевича, М.Г. Земляного, Т.Н. Кравченко, О.Є. Перфілової, Т.В. Ряузової, В.А. Саприкіна, Г.А. Семенова, А.Г. Семенова, А.І. Шевцова та ін. Застосування теорії економіко-математичного моделювання для аналізу та прогнозування в економіці досліджували С.А. Айвазян, В.М. Вовк, В.М. Геєць, В.Я. Заруба, К.Ф. Ковальчук, Ю.Г. Лисенко та ін. Аналіз і прогнозування часових рядів відображено в працях Д. Бриллінджера, В.В. Вітлінського, Т.С. Клебанової, І.Г. Лук’яненко, К. Холдена, О.І. Черняка та ін. Проблеми моделювання нелінійної динаміки вивчали М.Ю. Куссий, Н.К. Максишко, В.О. Перепелиця, Л.Н. Сергєєва, В.М. Соловйов та інші, у тому числі дослідники динаміки ціни на нафту: О.І. Антипов, А.В. Добрянін, Є.В. Неганов, Т.І. Олешко, Л.М. Уніговський, І.В. Цвєтков та ін.
Незважаючи на велику кількість наукових праць у сфері прогнозування, підвищення уваги до цін на енергоносії та налагодженість механізмів їх ціноутворення, багато експертів зазначає, що останнім часом ціна на енергоносії є важко передбачуваною. Очевидно, що причини такого стану справ можна поділити на дві групи: 1) фундаментального характеру, пов’язані з особливостями сучасних умов господарювання, зокрема: високий ступінь мінливості факторів зовнішнього та внутрішнього середовища, глобалізаційні й трансформаційні процеси в економіці держав і, як наслідок, зростання рівня невизначеності; 2) методологічного характеру: незважаючи на достатньо розвинутий на сьогодні інструментарій прогнозування, підвищення складності та нестабільність економічних процесів призводить до порушення умов застосування існуючих методів, а тому зумовлює необхідність розробки та використання нових математичних моделей і методів аналізу й прогнозування динаміки економічних систем.
Таким чином, актуальність зазначених проблем зумовила вибір теми дослідження, його мету та завдання.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконана згідно з планом наукових досліджень кафедри економічної кібернетики ДВНЗ “Запорізький національний університет” Міністерства освіти і науки, молоді та спорту України в межах держбюджетних тем: “Комбіновані підходи до використання ігрових методів та методів нелінійної динаміки у передпрогнозному аналізі та прийнятті рішень” (номер держреєстрації 0107U001357), у межах якої автором обґрунтовано та апробовано метод послідовного R/S-аналізу для дослідження економічних часових рядів; “Методи нелінійної динаміки, принципи симетрії та дискретні еволюційні моделі пошуку оптимальних рішень в умовах невизначеності” (номер держреєстрації 0109U008188), у межах якої автором здійснено моделювання динаміки світових цін на природний газ та нафту.
Мета й завдання дослідження. Метою дослідження є розробка теоретико-методологічних засад та методів дискретної нелінійної динаміки для прогнозування світових цін на енергоносії.
Для досягнення сформульованої мети поставлено такі завдання:
– провести аналіз значення цін на енергоносії для економіки України та дослідити особливості їх динаміки на світовому ринку;
– проаналізувати існуючі методологічні підходи до прогнозування цін на енергоносії;
– розробити концепцію прогнозування світових цін на енергоносії методами дискретної нелінійної динаміки;
– дослідити динаміку світових цін на енергоносії на базі методології статистичного аналізу та виявити її недоліки;
– розробити методи аналізу динаміки та визначення ступеня прогнозованості світових цін на енергоносії на базі застосування інструментарію дискретної нелінійної динаміки;
– розробити метод порівняльного аналізу динаміки цін на енергоносії в розрізі видів енергоносіїв та часових періодів;
– розробити гібридну прогнозну модель на базі інтеграції інструментарію дискретної нелінійної динаміки й ARIMA-моделі та побудувати прогноз цін на основні енергоносії;
– розробити інформаційну технологію підтримки прийняття рішень на підприємствах – суб’єктах ринку енергоносіїв на базі комп’ютерної реалізації комплексу методів дискретної нелінійної динаміки для обробки статистичної інформації щодо динаміки ціни на енергоносії.
Об’єкт дослідження – процес прогнозування світових цін на енергоносії.
Предмет дослідження – математичні моделі й методи прогнозування цін на енергоносії.
Методи дослідження. У ході дослідження використано теоретичні положення економічної теорії та економічного аналізу; методи статистичного аналізу – для обґрунтування необхідності використання нового інструментарію для аналізу часових рядів цін на основні енергоносії (підрозділ 2.1); методи дискретної нелінійної динаміки (комплексного фрактального аналізу, фазового аналізу) – для отримання нового знання щодо характеристик динаміки цін (підрозділи 2.2, 2.3); модель однорідної структури, ARIMA-модель та генетичні алгоритми – для розробки гібридної прогнозної моделі (підрозділ 3.1); метод експоненційного згладжування із сезонною компонентою (мультиплікативна модель), ковзного середнього, ARIMA-модель та GARCH-модель – для порівняльного аналізу результатів прогнозування на базі запропонованої гібридної прогнозної моделі (підрозділ 3.3); порівняння та узагальнення – для оцінювання й порівняльного аналізу системних характеристик динаміки часових рядів (підрозділ 2.2); методи графічного аналізу – для оцінювання характеру зміни динаміки цін у часі (розділ 2); сучасні інформаційні технології – для розробки системи аналізу та прогнозування динаміки ціни на енергоносії (підрозділ 3.2).
Під час дослідження використовувалися наукові праці як вітчизняних, так і зарубіжних науковців. Вхідними даними для дослідження була статистична інформація Світового енергетичного агентства та Енергетичного агентства США.
Наукова новизна отриманих результатів полягає в такому:
вперше:
– розроблено концепцію прогнозування динаміки світових цін на енергоносії, яка ґрунтується на гіпотезах фрактального й когерентного ринку, результатах статистичного аналізу та полягає в застосуванні комплексу методів і моделей дискретної нелінійної динаміки, що дає змогу підвищити економічну ефективність діяльності підприємств – суб’єктів ринку енергоносіїв;
удосконалено:
– методи аналізу динаміки та визначення ступеня прогнозованості світових цін на енергоносії, які, на відміну від існуючих, базуються на застосуванні інструментарію дискретної нелінійної динаміки, що дає змогу при розробці управлінських рішень поглибити аналіз ринку, врахувати його фундаментальну властивість персистентності та її кількісні оцінки;
– прогнозну модель динаміки ціни на енергоносії, яка, на відміну від відомої гібридної моделі на базі однорідної структури, поєднує інтеграцію ARIMA-моделі, генетичних алгоритмів та модуля адаптації впливу фундаментальних факторів, що дає змогу враховувати як довготривалу пам’ять у поведінці ціни, так і ефект когерентності ринку в поточній ситуації, за рахунок чого підвищувати точність прогнозу;
дістали подальшого розвитку:
– метод порівняльного аналізу динаміки цін на енергоносії в умовах нестійкості та нелінійності за рахунок застосування багатокритеріального підходу й системи кількісного оцінювання характеристик динаміки ціни, отриманої в результаті комплексного фрактального та фазового аналізу, який, на відміну від існуючих, дає змогу при прийнятті управлінських рішень враховувати особливості динаміки ціни в розрізі видів енергоносіїв та часових періодів;
– інформаційна технологія підтримки прийняття рішень на підприємствах – суб’єктах ринку енергоносіїв за рахунок інтеграції в автоматизовану систему управління підприємством сформованого комплексу методів дискретної нелінійної динаміки і його комп’ютерної реалізації для обробки статистичної інформації щодо динаміки ціни на енергоносії.
Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що концепція прогнозування світових цін на енергоносії на базі методів дискретної нелінійної динаміки забезпечує отримання більш точних значень цін на енергоносії на наступні періоди, що дає змогу приймати ефективні рішення щодо планування закупівлі та продажу енергоносіїв. Основні положення дослідження впроваджені в діяльність підприємств ПАТ “Укрнафта” (довідка № 44/5 від 15.05.2012 р.), ТОВ ВТФ “Авіас” (довідка № 160 від 18.04.2012 р.), ТОВ “Ретал Дніпро” (довідка № 97 від 19.03.2012 р.).
Окремі результати досліджень використовуються при викладанні дисциплін кафедри економічної кібернетики ДВНЗ “Запорізький національний університет”: “Моделювання економіки”, “Моделювання системних характеристик в економіці”, спеціальних курсів “Аналіз часових рядів”, “Багатокритеріальні методи прийняття рішень” та при виконанні курсових, дипломних і магістерських робіт (довідка
№ 01-25/86 від 11.06.2012 р.).
Особистий внесок здобувача. Дисертаційна робота є самостійно виконаною науковою працею, в якій викладено авторський підхід щодо концепції та інструментарію прогнозування світових цін на енергоносії методами дискретної нелінійної динаміки. Усі наукові результати, які викладено в дисертації, одержані автором самостійно; з наукових праць, виданих у співавторстві, використано лише ті матеріали, які є результатом особистої роботи здобувача.
Апробація результатів дослідження. Основні теоретичні та практичні положення дослідження доповідались та обговорювалися на:
– міжнародних науково-практичних конференціях: “Экономико-организационные проблемы проектирования и применения информационных систем” (м. Кисловодськ, 2005 р.), “Трансформаційні процеси в економіці держави та регіонів” (м. Запоріжжя, 2006, 2009, 2010, 2011 рр.), “The nonlinear analysis and applications” (м. Київ, 2012 р.), “Інформаційні технології та моделювання в економіці” (м. Черкаси, 2012 р.);
– міжнародній школі-симпозіумі: “Анализ, моделирование, управление, развитие экономических систем (АМУР)” (м. Севастополь, 2011 р.);
– всеукраїнських науково-методичних і практичних конференціях: “Проблеми економічної кібернетики” (м. Харків, 2009 р.; м. Алушта, 2008 р.; м. Одеса, 2011 р.), “Сучасні моделі і методи прогнозування соціально-економічних процесів” (м. Бердянськ, 2011 р.).
Публікації. Основні результати дисертації опубліковано в 16 друкованих наукових працях, серед яких 1 колективна монографія, 6 статей у наукових фахових виданнях, 9 статей в інших виданнях. Загальний обсяг публікацій – 6,02 друк. арк., з яких особисто автору належить 4,67 друк. арк.
Структура та обсяг дисертації. Робота складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних джерел, чотирьох додатків. Дисертація викладена на 176 сторінках друкованого тексту, містить 88 рисунків та 16 таблиць. Список використаних джерел включає 156 найменувань.

Список літератури

ВИСНОВКИ

У дисертації наведено теоретичне узагальнення й нове вирішення наукового завдання, що виявляється в розробці теоретико-методологічних засад та методів дискретної нелінійної динаміки для прогнозування динаміки світових цін на енергоносії. Проведене наукове дослідження дало змогу сформулювати такі висновки:
1. Аналіз наукових публікацій свідчить, що енергетичний сектор має суттєве економічне, політичне та стратегічне значення, є впливовим чинником підтримання стабільності економічного зростання й соціального розвитку будь-якої країни, зокрема, України. Динаміка цін на основні енергоносії є індикатором, що відображає розвиток глобального енергетичного господарства. Проблема аналізу й прогнозування динаміки ціни стає об’єктом особливої уваги фірм, що вкладають величезні інвестиції в нафтогазовий сектор, міністерств фінансів багатьох країн, а також великого кола споживачів рідкого палива та інших енергоносіїв. Ретроспективний фундаментальний аналіз динаміки ціни на енергоносії на світовому ринку виявив наявність притаманних будь-якому ринку цінових флуктуацій та пов’язаної з ними невизначеності, а також низку чинників, що зумовлюють значні нелінійні ефекти в її динаміці.
2. Аналіз існуючих теоретичних і методичних підходів до прогнозування динаміки цін на енергоносії виявив, що багатий арсенал методів технічного аналізу, статистичного аналізу та методів економіко-математичного моделювання має суттєві обмеження й порушення умов щодо його коректного застосування. У результаті цього моделі, що використовуються для прогнозування ціни та навіть оцінювання її прогнозованості, недостатньо адекватно відображають характер динаміки цін і не забезпечують достатньої точності прогнозів. Крім порушення умов застосування, це пов’язано з тим, що деякі методи передбачають перетворення часових рядів таким чином, що необхідні умови виконуються, але при цьому втрачаються фундаментальні (глибинні) властивості часових рядів, які є визначальними щодо динаміки ціни. Це доводить необхідність розробки нових методів та моделей прогнозування динаміки ціни на енергоносії.
3. Розроблено концепцію прогнозування світових цін на енергоносії, яка полягає в застосуванні розбудованого комплексу методів та моделей дискретної нелінійної динаміки й побудованої на їх базі інформаційної технології підтримки прийняття рішень для підприємств – суб’єктів ринку енергоносіїв, яка спрямована на підвищення економічної ефективності їх діяльності. Теоретичним підґрунтям концепції є дві гіпотези – фрактального та когерентного ринку, а її реалізація представлена комплексом взаємопов’язаних методів і моделей, що включає в себе комплексний фрактальний аналіз, фазовий аналіз, гібридну прогнозну модель та забезпечує системну єдність методології виявлення фундаментальної властивості динаміки ціни – довготривалої пам’яті, оцінки її системних характеристик з методологією їх використання при прогнозуванні динаміки ціни.
4. Дослідження динаміки світових цін на нафту й газ та їх порівняння на базі статистичного інструментарію виявило, що розглянуті часові ряди цін не підпорядковуються нормальному закону розподілу, а обчислені статистичні показники характеризують динаміку цін, не враховуючи її структури. Оцінювання передбачуваності та безпосередньо передбачення динаміки цін на енергоносії ставить проблему врахування таких особливостей, як: нелінійність, циклічність, невизначеність їх динаміки, – і вимагає розробки інших науково обґрунтованих методів аналізу та прогнозування.
5. Удосконалено метод аналізу динаміки й визначення ступеня прогнозованості світових цін на нафту та природний газ на базі застосування інструментарію дискретної нелінійної динаміки, який дає можливість отримати нові знання щодо динаміки цін, оцінити глибину пам’яті часових рядів цін у вигляді нечіткої множини, параметри якої використано для оцінки системних характеристик динаміки (інерційності, стійкості, мінливості та ступеня невизначеності). Отримані оцінки покладено в основу визначення ступеня прогнозованості динаміки ціни на відповідний енергоносій на світовому ринку.
6. Набув подальшого розвитку метод порівняльного аналізу динаміки цін на енергоносії в умовах нестійкості й невизначеності за рахунок застосування багатокритеріального підходу та системи кількісного оцінювання характеристик динаміки ціни. Результати, отримані завдяки застосуванню методу, дають змогу при прийнятті управлінських рішень враховувати особливості динаміки ціни в розрізі видів енергоносіїв та часових періодів, обґрунтовувати стратегію диверсифікації підприємства з метою зменшення економічного ризику.
7. Удосконалено гібридну прогнозну модель на базі моделі однорідної структури та генетичних алгоритмів за рахунок інтеграції ARIMA-моделі з метою визначення коридору прогнозу й експертного оцінювання для врахування гіпотези когерентного ринку. Застосування отриманої моделі дає змогу враховувати ефекти довготривалої пам’яті в часовому ряді ціни, експертні оцінки стосовно поточної ситуації на ринку та підвищити точність прогнозу, що підтверджено порівняльними оцінками точності отриманих на основі побудованої моделі прогнозів ціни на нафту й природний газ.
8. Набула подальшого розвитку інформаційна технологія підтримки прийняття рішень на підприємствах – суб’єктах ринку енергоносіїв за рахунок інтеграції в автоматизовану систему управління підприємством розробленої системи моніторингу динаміки ціни на енергоносії на базі розбудованого комплексу методів дискретної нелінійної динаміки і його комп’ютерної реалізації для обробки статистичної інформації щодо динаміки ціни на енергоносії.
9. Впровадження отриманих результатів дослідження в практичну діяльність підприємств ПАТ “Укрнафта”, ТОВ ВТФ “Авіас” та ТОВ “Ретал Дніпро”, які є суб’єктами ринку енергоносіїв, дало змогу покращити планування видатків на закупівлю енергоносіїв, визначати найвигідніший час для проведення операцій їх купівлі-продажу, що сприяло підвищенню прибутку цих підприємств. Окремі результати досліджень використовуються при підготовці аналітиків, що сприятиме більш уважному ставленню фахівців до особливостей динаміки цін у ринкових умовах, зокрема, виключно важливих для економіки України цін на енергоносії.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1. Авдокушин Е. Ф. Финансовая экономика в системе новой мировой экономики / Е. Ф. Авдокушин // Вопросы новой экономики. — 2007. — № 3. — С. 17—25.
2. Айвазян С. А. Прикладная статистика. Основы эконометрики / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. — М. : ЮНИТИ, 2001. — 1002 с.
3. Аладьев В. З. Классические однородные структуры: Клеточные автоматы / В. З. Аладьев. — CА : Раlо Аltо, Fultus Cоrроrаtіоn, 2006. — 536 c.
4. Алан Дж. Ф. S-Plus – инструмент анализа данных [Электронный ресурс] / Дж. Ф. Алан // Computerworld. — 1997. — № 30. — Режим доступа : http://www.osp.ru/cw/1997/30/22705/.
5. Аллаев К. Р. Энергетика мира и Узбекистана : [аналитический обзор] / К. Р. Аллаев, Ташк. гос. техн. ун-т им. Абу Райхана Беруни. — Ташкент : Молия, 2007. — 388 с.
6. Амоша О. І. Світовий паливно-енергетичний комплекс: сучасний стан та тенденції розвитку / О. І. Амоша, Є. Є. Гарковенко [Електронний ресурс]. — Режим доступу : http://dspace.nbuv.gov.ua:8080/bitstream/handle/
123456789/2953/st_35_01.pdf.
7. Анализ влияния нефти на мировую политику и мировой политики — на нефть [Электронный ресурс]. — Режим доступа : httр://www.wаshрrоfіlе.оrg/ru/nоdе/7832.
8. Анищенко В. С. Нелинейные эффекты в хаотических и стохастических системах / В. С. Анищенко, В. В. Астахов, Т. Е. Вадивасова. — М. : Ин-т комп. исслед., 2003. — 544 с.
9. Білецький В. Вугільна промисловість України і Польщі: сучасний стан та перспективи [Електронний ресурс] / В. Білецький // Інформаційний портал «Всеукраїнська експертна мережа». — Режим доступу : httр://www.еxреrts.іn.uа/bаzа/аnаlіtіc/іndеx.рhр?ЕLЕMЕNT_ІD=34378.
10. Беляков С. С. Использование агрегирования в методах нелинейной динамики для анализа и прогнозирования временных рядов котировки : автореф. дис. на соискание уч. степени канд. экон. наук : спец. 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики» / С. С. Беляков. — Ставрополь, 2006. — 24 с.
11. Бобылев Ю. Н. Факторы развития рынка нефти / Ю. Н. Бобылев, Д. Н. Четвериков. —М. : Изд-во ИЭПП, 2006. — 179 c.
12. Боровиков В. П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows : Основы теории и интенсивная практика на компьютере : учеб. пособ. / В. П. Боровиков, Г. И. Ивченко. — [2-е изд., перераб. и доп.]. — М. : Финансы и статистика, 2006. — 368 с.
13. Варнавський В. Світовий ринок природного газу: стан та потенціал розвитку [Електронний ресурс] / В. Варнавський // Аналітичні записки : додат. до журн. «Міжнародне життя». — Режим доступу : httр://аnаlytіcsmz.ru/?р=316.
14. Вединг Мартин. Тенденции развития международных рынков каменного угля [Электронный ресурс] / Мартин Вединг // Отраслевой портал «Российский уголь». — Режим доступа : http://www.rosugol.ru/news/articles. php?ELEMENT_ID =6058.
15. Вильямс Б. Торговый Хаос. Экспериментальные методики максимизации прибыли / Б. Вильямс. — М. : ИК Аналитика, 2000. — 156 с.
16. Вітлінський В. В. Адаптологія математичних моделей нелінійної соціодинаміки: здобутки і перспективи моделювання / В. В. Вітлінський, Ю. В. Коляда // Анализ, моделирование, управление, развитие экономических систем : сб. науч. трудов V Междунар. школы-симпозиума АМУР-2011, 12—18 сент. 2011 г., Севастополь / отв. ред. М. Ю. Куссый, А. В. Сигал. — Симферополь : ТНУ им. В. И. Вернадского, 2011. — С. 69—72.
17. Вітлінський В. В. Концепції та інструментарій нелінійної економічної динаміки на підґрунті адаптивних неперервних синергетичних моделей / В. В. Вітлінський, Ю. В. Коляда, А. Я. Махоткіна // Моделювання та інформаційні системи в економіці : зб. наук. праць / відп. ред. В. К. Галіцин. — 2011. — № 84. — С. 19—35.
18. Вітлінський В. В. Нелінійна динаміка соціально-економічних процесів на підґрунті моделі Вайдліха: якісний і кількісний аналіз / В. В. Вітлінський, Ю. В. Коляда, В. О. Тукало // Матеріали ХV Всеукр. наук.-метод. конф. «Проблеми економічної кібернетики», 4—8 трав. 2010 р., Луганськ-Євпаторія. — Луганськ : Вид-во СНУ, 2010. — С. 156—159.
19. Витлинский В. В. Суммарный скользящий прогноз как мера риска фондового рынка / В. В. Витлинский, П. М. Грицюк // Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах : труды Междунар. науч. школы МА БР-2009 (Санкт-Петербург, 07—11 июля 2009 г.). — СПб. : ГУАП, 2009. — С. 290—296.
20. Воронин А. Ю. Энергетическая стратегия России : монография / А. Ю. Воронин. — М. : Финансовый контроль, 2004. — 264 с.
21. Воронина Н. В. Мировой рынок нефти: тенденции развития и особенности ценообразования [Электронный ресурс]. — Режим доступа : httр://www.cfіn.ru/рrеss/рrаctіcаl/2003-10/05.shtml.
22. Вязьмин С. А. Применение вейвлет-анализа в анализе и прогнозировании финансовых рынков / С. А. Вязьмин, B. C. Киреев // Научная сессия МИФИ-2004. — Т. 13 : Экономика и управление. — С. 69—70.
23. Галіцин В. К. Системи моніторингу : монографія / В. К. Галіцин. — К. : КНЕУ, 2000. — 231 с.
24. Глоба Н. Принципы построения международной системы безопасности в топливно-энергетической сфере мировой экономики / Н. Глоба, Л. Глоба-Пастушка // Финансы, экономика, безопасность. — 2007. — № 10. — С. 30—33.
25. Гончаров М. Добыча знаний из CRM-систем [Электронный ресурс] / М. Гончаров // Директор ИС. — 2008. — № 3. — Режим доступа : httр://www.оsр.ru/cіо/2008/03/4906937/.
26. Державний комітет статистики України : офіційний сайт [Електронний ресурс]. — Режим доступу : www.ukrstаt.gоv.uа.
27. ДСТУ 2420-94 Енергоощадність. Терміни та визначення [Електронний ресурс]. — Режим доступу : text.normativ.ua/doc8672.htm.
28. Европейская стратегия устойчивой, конкурентоспособной и безопасной энергетики [Электронный ресурс]. — Режим доступа : httр://www.rsрреnеrgy.ru/mаіn/stаtіc.аsр?аrt_іd=1552.
29. Європейсько-українське енергетичне агентство [Електронний ресурс]. — Режим доступу : http://www.uwea.com.ua.
30. Економічна енциклопедія : у трьох томах / редкол. : … С. В. Мочерний (відп. ред.) та ін. — К. : Вид. центр «Академія», 2000. — Т. 1. — 864 с.
31. Енергетика світу та України. Цифри та факти. — К. : Українські енциклопедичні знання, 2005. — 404 с.
32. Енергетична стратегія України на період до 2030 року та подальшу перспективу [Електронний ресурс]. — Режим доступу : zakon1.rada.gov.ua/signal/kr06145a.doc.
33. Зражевський О. Г. Методи побудови моделей для довгострокового прогнозування фінансових часових рядів / О. Г. Зражевський // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2010. — № 1. — С. 123—142.
34. ИнфоТЭК-Терминал. Информационные услуги для нефтегазового бизнеса [Электронный ресурс]. — Режим доступа : httр://www.іtеk.ru/.
35. Карпунова С. Ю. Преимущества модели АRІMА для краткосрочного прогнозирования поведения ценовых графиков Fоrеx [Электронный ресурс] / С. Ю. Карпунова. — Режим доступа : httр://mаstеrs.dоnntu.еdu.uа/2007/fvtі/kаrрunоvа/dіss/іndеx.html.
36. Квазіциклічний передпрогнозний аналіз світових цін на нафту / [Л. М. Уніговський, Т. І. Олешко, О. М. Горбачева та ін.] // Моделювання та інформаційні технології : зб. наук. праць. — К. : ІПМЕ ім. Г. Є. Пухова НАН України, 2010. — Вип. 57. — С. 154—163.
37. Классификация методов прогнозирования [Электронный ресурс]. — Режим доступа : httр://fіnsеctоr.cоm/fоrеcаst_mеthоds.htm.
38. Кокошин А. А. Международная энергетическая безопасность : монография / А. А. Кокошин. — М. : Европа, 2006 . — 80 с.
39. Колесников А. В. Гибридные интеллектуальные системы. Теория и технология разработки / А. В. Колесников. — СПб. : Изд-во СПбГТУ, 2001. — 711 с.
40. Колесов Ю. Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы : учеб. пособ. / Ю. Б. Колесов, Ю. Б. Сениченков. — СПб. : БХВ-Петербург, 2006. — 224 с.
41. Комп’ютерна система комплексного аналізу та прогнозування економічної динаміки / Н. К. Максишко, О. І. Баштанник, Т. В. Заховалко, С. С. Чеверда // Проблеми економічної кібернетики : тези допов. ХІV Всеукр. наук.-метод. конф., (Харків, 8—9 жовт. 2009 р.). — Харків : ХНУ імені В. Н. Каразіна, 2009. — С. 53—54.
42. Коннова Г. В. Оборудование транспорта и хранения нефти и газа : [учеб. пособ. для вузов] / Г. В. Коннова. — Ростов н/Д : Феникс, 2006. — 126 с.
43. Коржубаев А. «Всемирная» нефть и «локальный» уголь / А. Коржубаев // Нефть России. — 2004. — № 2. — С. 7—12.
44. Коробков Д. В. Методологический подход к применению волатильности для прогнозного анализа трендов на финансовых рынках / Д. В. Коробков, М. Ю. Куссый, Ю. В. Деркач // Вісник Національного технічного університету «Харківський політехнічний інститут» : зб. наук. праць. — 2012. — № 12. — С. 116—122.
45. Кратович П. В. Нейронные сети и модели АRІMА для прогнозирования котировок [Электронный ресурс] / П. В. Кратович // Программные продукты и системы : междунар. журнал. — 2011. — № 1. — Режим доступа : httр://www.swsys.ru/іndеx.рhр?раgе=аrtіclе&іd=2724.
46. Кудрявцев В. Б. Основы теории однородных структур : монография / В. Б. Кудрявцев, А. С. Подколзин, А. А. Болотов. — М. : Наука, 1990. — 296 с.
47. Курейчик В. М. Генетические алгоритмы / В. М. Курейчик. — Таганрог : ТРТУ, 1998. — 314 с.
48. Куссий М. Ю. Методологічні засади моделювання та прогнозування динаміці ціни на строкових фінансових ринках з використанням фрактальної структури ринку // Сучасні проблеми прогнозування соціально-економічних процесів : концепції, моделі, прикладні аспекти : монографія / за ред. О. І. Черняка, П. В. Захарченка / М. Ю. Куссий. — Бердянськ : Видавець Ткачук О. В., 2012. — С. 258—270.
49. Куссый М. Ю. Трехпараметрическая модель для прогнозирования динамики цены на финансовых рынках / М. Ю. Куссый, А. В. Дудко // Ученые записки Таврического национального университета им. В. И. Вернадского. — 2011. — Т. 24 (63), № 1. Экономика и управление. — С. 123—130.
50. Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах : [учеб.] / О. И. Ларичев. – [Изд. второе, перераб. и доп.]. – М. : Логос, 2003. – 392 с.
51. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы прогнозирования временных рядов : учеб. пособ. / Ю. П. Лукашин. — М. : Финансы и статистика, 2003. — 416 с.
52. Лукашов А. Управление ценовыми рисками на сырьевые товары для нефинансовых корпорацій [Электронный ресурс] / А. Лукашов // Сайт Корпоративный менеджмент. — 2006. — Режим доступа : httр://www.cfіn.ru/fіnаnаlysіs/rіsk/cоmmоdіty_rіsks_2-01.shtml.
53. Лысенко Ю. Г. Нейронные сети и генетические алгоритмы : учеб. пособ. / Ю. Г. Лысенко, Н. Н. Иванов, А. Ю. Минц. — Донецк : ООО «Юго-Восток, Лтд», 2003. — 265 с.
54. Максишко Н. К. Анализ и прогнозирование эволюции экономических систем : монография / Н. К. Максишко, В. А. Перепелица. — Запорожье : Полиграф, 2006. — 248 с.
55. Максишко Н. К. Використання фрактального та фазового аналізу для діагностики кризових явищ в економіці / Н. К. Максишко, В. О. Перепелиця, О. Ю. Головін // Матеріали ІІІ міжнар. наук.-практ. конф. [«Трансформаційні процеси в економіці держави та регіонів»], (Запоріжжя, 8—10 жовт. 2008 р.). — Запоріжжя : ЗНУ, 2008. — С. 30—31.
56. Максишко Н. К. Гібридна прогнозна модель на базі інструментарію дискретної нелінійної динаміки / Н.К. Максишко // Прогнозування соціально-економічних процесів: сучасні підходи та перспективи : монографія / під ред. О. І. Черняка, П. В. Захарченко. — Бердянськ : Видавець Ткачук О. В., 2011. — С. 170–189.
57. Максишко Н. К. Моделювання економіки методами дискретної нелінійної динаміки : монографія / Н. К. Максишко ; наук. ред. проф. В. О. Перепелиця. — Запоріжжя : Поліграф, 2009. — 416 с.
58. Максишко Н.К. Оцінювання системних характеристик економічної динаміки на базі результатів комплексного фрактального аналізу / Н.К. Максишко // Вісник Запорізького національного університету : зб. наук. праць. Економічні науки. – 2011. – №2 (10). – С. 119–130.
59. Максишко Н. К. Порівняльний аналіз інструментальних методів фрактального аналізу часових рядів з пам’яттю / Н. К. Максишко // Тези доповідей. XІІІ Всеукр. наук.-метод. конф. [«Проблеми економічної кібернетики»], (Алушта, смт. Партеніт, 2-4 жовт. 2008 р.). — Донецьк : ТОВ «Юго-Восток, Лтд», 2008. — С. 151—152.
60. Максишко Н. К. Про гібридний підхід до прогнозування часових рядів із пам’яттю / Н. К. Максишко, В. О. Перепелиця // Тези доповідей Всеукр. наук.-практ. конф. [«Сучасні моделі і методи прогнозування соціально-економічних процесів» (ПСЕП-2006)], (Київ, 13—14 квіт. 2006 р.). — К. : КНУ ім. Тараса Шевченка, 2006. — С. 112—114.
61. Максишко Н. К. Фазовий аналіз динаміки світової ціни на золото / Н. К. Максишко // Моделі регіональної економіки. — 2007. — № 2 (10). — С. 171—180.
62. Максишко Н. К. Фазовые траектории как инструментарий прогнозирования коротких экономических временных рядов с памятью / Н. К. Максишко, В. А. Перепелица // Новое в экономической кибернетике : (сб. науч. тр. / общ. ред. Ю. Г. Лысенко ; Донецкий нац. ун-т.). — Донецк : ДонНУ, 2005. — № 1. — С. 14—22.
63. Мандельброт Б. Б. (Не)послушные рынки: фрактальная революция в финансах (The Misbehavior of Markets) / Б. Б. Мандельброт, Ричард Л. Хадсон. — М. : Вильямс, 2006. — 400 с.
64. Мандельброт Б. Фракталы, случай и финансы (1959–1997) / Б. Мандельброт. — Ижевск : R&C Dynаmіcs, 2004. — 256 с.
65. Мартинюк В. П. Прогнозування надходження податкових платежів до державного бюджету за допомогою використання АRІMА-моделі / В. П. Мартинюк // Наукові праці НДФІ. — 2010. — № 2 (55). — С. 44—55.
66. Масліченко С. Енергоефективність в Україні: сучасний стан і перспективи / С. Масліченко, О. Данілін. — К. : Агентство «Україна», 2005. — 32 с.
67. Международные механизмы формирования цен на нефть и газ [Электронный ресурс] / Сайт Энергетической Хартии. — 2007. — Режим доступа : httр://www.еnchаrtеr.оrg/іndеx.рhр?іd=218&L=1.
68. Мелентьев Л. А. Оптимизация развития и управления больших систем енергетики : учеб. пособ. / Л. А. Мелентьев. — М. : Высш. шк., 1982. — 319 с.
69. Мировая энергетика: Состояние, проблемы, перспективы / под общ. ред. проф. В. В. Бушуева. — М. : ИД «Энергия», 2007. — 654 с.
70. Митрова Т. Тенденции и риски развития мировой энергетики [Электронный ресурс] / Татьяна Митрова // Портал «Перспективы». — Режим доступа : httр://реrsреktіvy.іnfо/rus/еkоb/tеndеncіі.htm.
71. Моделі і методи соціально-економічного прогнозування : підруч. / [В. М. Геєць, Т. С. Клебанова, О. І. Черняк та ін.]. — Харків : ВД «ІНЖЕК», 2008. — 396 с.
72. Моніторинг макроекономічних та галузевих показників / [Шедина Н. А., Богуславская Т. В., Полякова В. В. и др.]. — К. : Мінекономіка, 2001. — Вип. 2. — 106 с.
73. Моргунов Е. Развитие ценовых инструментов функционирования нефтяного рынка России / Е. Моргунов, И. Папава // ЭКО : Всероссийский экономический журнал. — 2006. — № 9 (387). — С. 130—145.
74. Мэтью Р. Симмонс. Закат арабской нефти. Будущее мировой экономики / Мэтью Р. Симмонс ; пер. с англ. В. Н. Горбатко. — М. : Поколение, 2007. — 496 с.
75. Назаров А. В. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем / А. В. Назаров, А. И. Лоскутов. — СПб. : Наука и Техника, 2003. — 384 с.
76. Найман Э. Л. Малая энциклопедия трейдера / Э. Л. Найман. — К. : ВИРА-Р: Альфа Капитал, 1999. — 236 с.
77. Ніколайчук С. А. Застосування GАRCH-моделей для прогнозування волатильності ПФТС-індексу [Електронний ресурс] / С. А. Ніколайчук. — Режим доступу : httр://nіkоlаychuk.ultrа.cоm.uа/uа/
pареrs/2005_GАRCH.рdf.
78. Общая классификация методов прогнозирования [Электронный ресурс]. — Режим доступа : httр://mxl4.nеt/еdu/оbshhаyа-klаssіfіkаcіyа-mеtоdоv-рrоgnоzіrоvаnіyа.html.
79. Огляд світового ринку вугілля [Електронний ресурс] / Онлайн-ресурс «Вугілля в світі». — Режим доступу : httр://www.rоsugоl.ru/іndеx.рhр.
80. Одномерная АРПСС (АRІMА ) [Электронный ресурс]. — Режим доступа : httр://stаtоsрhеrе.ru/blоg/128-оnе-аrіmа.html.
81. ОПЕК и МИЭП прогнозируют тенденции развития мировых нефтяных рынков [Электронный ресурс]. — Режим доступа : httр://nеftеgаz.ru/аnаlіsіs/vіеw/474/.
82. Основи дискретної математики : підруч. / [Ю. В. Капітонова, С. Л. Кривий, О. А. Летичевський та ін.]. — К. : Наукова думка, 2002. — 580 с.
83. Офіційний сайт Всесвітньої Енергетичної Ради [Електронний ресурс]. — Режим доступу : http://www.worldenergy.org/.
84. Офіційний сайт ОПЕК [Електронний ресурс]. — Режим доступу : httр://www.ореc.оrg/ореc_wеb/еn/аbоut_us/25.htm.
85. Паливно-енергетичний комплекс України в контексті глобальних енергетичних перетворень / [А. К. Шидловський, Б. С. Стогній, М. М. Кулик та ін.]. — К. : Українські енциклопедичні знання, 2004. — 468 с.
86. Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка / Э. Петерс. — М. : Мир, 2000. — 333 с.
87. Подолець Р. З. Енергетичне моделювання: іноземний досвід і напрями перспективних досліджень в Україні / Р. З. Подолець // Економіко-математичні методи і моделі прогнозування. — 2006. — № 1. — С. 126—140.
88. Присенко Г. В. Прогнозування соціально-економічних процесів : навч. посіб. / Г. В. Присенко, Є. І. Равікович. — К. : КНЕУ, 2005. — 378 с.
89. Прогнозирование и планирование в условиях рынка : [учеб. пособ. для студентов вузов / под ред. Т. Г. Морозовой, А. В. Пикулькина]. — М. : ЮНИТИ-Дана, 1999. — 318 с.
90. Прогнозування соціально-економічних процесів: сучасні підходи та перспективи : монографія / під ред. О. І. Черняка, П. В. Захарченко. — Бердянськ : Видавець Ткачук О.В., 2011. — 456 c.
91. Разумнова Л. Л. Эконометрический анализ факторов мировой цены нефти / Л. Л. Разумнова, Н. М. Светлов // Аудит и финансовый анализ. — 2009. — № 5. — С. 109—115.
92. Райт Шарлотта Дж. Финансовый и бухгалтерский учет в международных нефтегазовых компаниях / Шарлотта Дж. Райт, Ребекка А. Галлан. — М. : ЗАО «ОЛИМП-БИЗНЕС», 2007. — 688 с.
93. Ревенков В. «Газовая ОПЕК» или другие формы взаимодействия [Электронный ресурс] / В. Ревенков, В. Фейгін // Россия в глобальной политике. — 2007. — № 4, июль-август. — Режим доступа : httр://www.glоbаlаffаіrs.ru/numbеr/n_9221.
94. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. — М. : Горячая линия-Телеком, 2004. — 452 с.
95. Рынок каменного угля [Электронный ресурс] / Информационный портал «Рынки.Ру». — Режим доступа : httр://rynku.ru/06.рhр.
96. Сайт Нефть, Газ и Фондовый Рынок [Электронный ресурс]. — Режим доступа : httр://www.ngfr.ru/.
97. Сапрыкин В. Топливно-энергетический комплекс Украины: готовность к евроинтеграции [Электронный ресурс] / В. Сапрыкин. — Режим доступа : httр://zn.uа/аrtіclеs/29857#аrtіclе.
98. Світова вугільна промисловість [Електронний ресурс] / Офіц. сайт компанії «Паливно-енергетичний комплекс». — Режим доступу : httр://b-3.su/stаtі1/роlеznаyа_іnfоrmаcіyа/mіrоvаyа_ugоlnаyа_рrоmyshlеnnоst/.
99. Семяновський В. М. Методи соціально-економічного прогнозування : навч. посіб. / В. М. Семяновський. — К. : Бізнес Медіа Консалтинг, 2011. — 300 с.
100. Сергеева Л. Н. Нелинейная экономика: модели и методы : монография / Л. Н. Сергеева ; науч. ред. проф. Ю. Г. Лысенко. — Запорожье : «Полиграф», 2003. — 218 с.
101. Сергеева Л. Н. Современные методы анализа экономических временных рядов и построения прогнозных моделей / Л. Н. Сергеева, В. А. Перепелица, Н. К. Максишко // Экономическая кибернетика. — 2005. — № 1—2 (31—32). — С. 73—79.
102. Сигел Э. Ф. Практическая бизнес-статистика / Э. Ф. Сигел ; пер. с англ. — М. : Изд. дом «Вильямс», 2002. — 1056 с.
103. Симония Н. А. Мифы и рифы нефтяного рынка / Н. А. Симония // Мировая энергетика. — 2009. — № 9(68). — С. 44—48.
104. Ситнік В. Ф. Інтелектуальний аналіз даних (дейтамайнінг) : навч. посіб. / В. Ф. Ситнік, М. Т. Краснюк. — К. : КНЕУ, 2007. — 376 с.
105. Соболевський О. В. Проблеми та напрямки модернізації паливно-енергетичного комплексу України / О. В. Соболевський // Проблеми науки. — 2001. — № 11. — С. 47—53.
106. Статистические данные стран мира за 2010 год [Электронный ресурс] / Сайт «Статистика стран мира». — Режим доступа : httр://іfоrmаtsіyа.ru/tаbl/459-stаtіstіchеskіе-dаnnyе-strаn-mіrа-zа-2010-gоd.html.
107. Сучасні проблеми прогнозування соціально-економічних процесів: концепції, моделі, прикладні аспекти : монографія / під ред. О. І. Черняка, П. В. Захарченко. — Бердянськ : Видавець Ткачук О. В., 2012. — 564 c.
108. Теория и практика нечетких гибридных систем / [И. З. Батыршин, А. О. Недосекин, А. А. Стецко и др.] ; под ред. Н. Г. Ярушкиной. — М. : Физматлит, 2007. — 208 с.
109. Тимохин В. Н. Методология моделирования экономической динамики : монография / В. Н. Тимохин ; науч. ред. проф. Ю. Г. Лысенко. — Донецк : ООО «Юго-Восток, Лтд», 2007. — 269 с.
110. Тюрин Ю. Н. Статистический анализ данных на компьютере / Ю. Н. Тюрин, А. А. Макаров ; под ред. В. Э. Фигурнова. — М. : ИНФРА-М, 1998. — 528 с.
111. Факторы формирования цен на нефть / [Бобылев Ю. Н. (рук. проекта), Приходько С. В., Дробышевский С. М., Тагор С. В.]. — М. : Изд-во ИЭПП, 2006. — 116 с.
112. Фрактальный анализ динамики цен на нефть / О. И. Антипов, А. В. Добрянин, Е. В. Неганова, В. А. Неганов // Математические и инструментальные методы экономики. — 2010. — № 5(66). — С. 260—267.
113. Халл Джон К. Опционы, фьючерсы и другие производные финансовые инструменты / Джон К. Халл : пер. с англ. — [6-е изд.]. — М. : ООО «И.Д. Вильямс», 2007. — 1056 с.
114. Хлопов О. А. Универсалии мира политики и регионализм политических реалий: треугольник ОПЕК-США-Россия / О. А. Хлопов // Вестник Московского университета. Серия 18. Социология и политология. — 2003. — № 1. — С. 58—74.
115. Холден К. Економічне прогнозування : вступ / К. Холден, Д. А. Піл, Дж. Л. Томпсон ; пер. з англ. — К. : Інформтехніка-ЕМЦ, 1996. — 216 с.
116. Чабаненко Д. М. Алгоритм прогнозування фінансових часових рядів на основі складних ланцюгів Маркова / Д. Н. Чабаненко // Вісник Черкаського університету. Серія «Прикладна математика. Інформатика». — 2010. — № 176. — С. 90—102.
117. Чабаненко Д. М. Виявлення короткочасної та довготривалої пам’яті та прогнозування часових рядів методами складних ланцюгів Маркова / Д. Н. Чабаненко // Вісник Національного технічного університету «Харківський політехнічний інститут» : зб. наук. праць. Темат. вип. : Інформатика i моделювання. — 2010. — № 31. — С. 184—190.
118. Чеверда С. С. Аналіз динаміки цін на нафту та природний газ / С. С. Чеверда // Збірник матеріалів V Міжнар. наук.-практ. конф. [«Трансформаційні процеси в економіці держави та регіонів»], (13—14 жовт. 2010 р.). — Запоріжжя : ЗНУ, 2010. — C. 190—192.
119. Чеверда С. С. Анализ проблем автоматизации бюджетирования и управления финансами предприятия / С. С. Чеверда // Материалы VІІІ междунар. науч.-практ. конф. [«Экономико-организационые проблемы проектирования и применения информационных систем»], (Кисловодск, 27—29 окт. 2005 г.). — Ростов н/Д : «РИНХ», 2006. — С. 233—235.
120. Чеверда С. С. Аналіз прогнозованості динаміки світових цін на нафту та природний газ / Н. К. Максишко, С. С. Чеверда // Вісник Запорізького національного університету : зб. наук. статей. Економічні науки. — 2010. — № 2(6). — С. 122—129.
121. Чеверда С. С. Застосування алгоритму послідовного R/S-аналізу для обґрунтування методів прогнозування курсів валют / Н. К. Максишко, Т. В. Заховалко, С. С. Чеверда // Тези доповідей XІІ Всеукр. наук.-метод. конф. [«Проблеми економічної кібернетики»], (Львів, 3—5 жовт. 2007 р.). — Львів : ТзОВ «ЗУКЦ», 2007. — С. 232—233.
122. Чеверда С. С. Комбінований метод прогнозування світової ціни на нафту / С. С. Чеверда, Н. К. Максишко // Вісник Східноукраїнського університету ім. Володимира Даля. — 2012. — № 2 (173). — С. 26—32.
123. Чеверда С. С. Комплексний фрактальний аналіз динаміки цін на енергоносії / Н. К. Максишко, С. С. Чеверда // Інформаційні технології та моделювання в економіці : зб. наук. праць ІІІ Міжнар. наук.-практ. конф., 23—25 квіт. 2012 р., Черкаси / ред. кол. : В. М. Соловйов (відп. за вип.) та ін. — Черкаси : Брама-Україна, 2012. — С. 147—148.
124. Чеверда С. С. Концeпцiя модeлювaння повeдiнки цiн нa eнepгоносiї нa бaзi iнстpумeнтapiю дискpeтної нeлiнiйної динaмiки / С. С. Чеверда // Вісник Запорізького національного університету : зб. наук. праць. Економічні науки. — 2012. — № 2(14). — С. 62—69.
125. Чеверда С. С. Концепція системи підтримки управлінських рішень на базі прогнозування динаміки цін на енергоресурси / С. С. Чеверда // Матеріали VІ Міжнар. наук.-практ. конф. [«Трансформаційні процеси в економіці держави та регіонів»], (Запоріжжя, 20—21 жовт. 2011 р.). — Запоріжжя : ЗНУ, 2011. — Том І. — С. 319—321.
126. Чеверда С. С. Многокритериальный подход к сравнительному анализу трендоустойчивости на примере временных рядов обьемов реализации / Н. К. Максишко, С. С. Чеверда // Вісник Запорізького національного університету : зб. наук. статей. Економічні науки. — 2007. — №1 (2). — С. 95—105.
127. Чеверда С. С. Побудова прогнозної моделі цін на енергоносії / Н. К. Максишко, С. С. Чеверда // Анализ, моделирование, управление, развитие экономических систем : сб. науч. трудов V Междунар. школы-симпозиума АМУР-2011, 12—18 сент. 2011 г., Севастополь / отв. ред. М. Ю. Куссый, А. В. Сигал. — Симферополь : ТНУ им. В. И. Вернадского, 2011. — С. 224—225.
128. Чеверда С. С. Порівняльний аналіз трендостійкості часових рядів на базі багатокритеріального підходу / Н. К. Максишко, С. С. Чеверда // Вісник Донбаської державної машинобудівної академії. — 2007. — № 1 (7). — С. 262—270.
129. Чеверда С. С. Про деякі методи аналізу економічних показників у сучасних системах контролінгу / С. С. Чеверда // Матеріали ІІ Міжнар. наук.-практ. конф. [«Трансформаційні процеси в економіці держави та регіонів»], (Запоріжжя, 19—20 жовт. 2006 р.). — Запоріжжя : Вид-во ЗНУ, 2006. — С. 156.
130. Чеверда С. С. Система комплексної комп’ютерної підтримки аналізу та прогнозування економічної динаміки / Н. К. Максишко, С. С. Чеверда // Моделювання та інформаційні системи в економіці : зб. наук. праць / відп. ред. В. К. Галіцин. — 2010. — Вип. 81. — С. 74—88.
131. Чеверда С. С. Система підтримки прийняття рішень для ідентифікації кризових явищ в економіці валют / С. С. Чеверда, О. Ю. Головін // Матеріали ІV Міжнар. наук.-практ. конф. [«Трансформаційні процеси в економіці держави та регіонів»], (Запоріжжя, 14—15 жовт. 2009 р.). — Запоріжжя : ЗНУ, 2009. — С. 208—210.
132. Чеверда С. С. Системи моніторингу в управлінні викладацьким складом ВНЗ на базі концепції людського капіталу / Н. К. Максишко, С. С. Чеверда // Тези доповідей. XІІІ Всеукр. наук.-метод. конф. [«Проблеми економічної кібернетики»], (Алушта, смт. Партеніт, 2—4 жовт. 2008 р.). — Донецьк :ТОВ «Юго-Восток, Лтд», 2008. — С. 154—155.
133. Черняк О. І. Аналіз та прогноз динаміки ВВП України за допомогою методу SSА / О. І. Черняк, М. Я. Кудіненко // Економіка і прогнозування. — 2002. — № 4. — С. 134—147.
134. Шапошникова И. Хеджирование ценовых рисков [Электронный ресурс] / И. Шапошникова, С. Худолей // Сайт Корпоративный менеджмент. — 2002. — Режим доступа : httр://www.cfіn.ru/mаnаgеmеnt/fіnаncе/раymеnts/ hеdgіng.shtml.
135. Шустер Г. Детерминированный хаос. Введение / Г. Шустер ; пер. с англ. — М. : Мир, 1988. — 240 с.
136. Электронный учебник по статистике [Электронный ресурс] / StatSoft, Inc. — Москва, 2001. — Режим доступа : httр://www.stаtsоft.ru.
137. Энергетика: цифры и факты. Вып. 2. Основные статистические показатели мировой энергетики : справ. бюл. / Цнииатоминформ. — М. : ЦНИИатоминформ, 2008. — 65 с.
138. Энергетическая безопасность глобализирующегося мира и Россия / ред. колл. : Н. А. Симония, С. В. Жуков. — М. : ИМЭМО РАН, 2008. — 348 с.
139. Энергетическая политика России на рубеже веков : в 2 т. / М-во энерг. Рос. Федерации. — М. : Папирус Про, 2001. —
Т. 1 : Формирование Энергетической стратегии России (исторический генезис). — 992 с.
140. Эррера С. Торговля фьючерсами и опционами на рынке энергоносителей / Стивен Эррера, Стюарт Л. Браун ; [пер. с англ. и науч. ред. О. Дегтяревой]. — М. : ЗАО «Олимп-Бизнес», 2003. — 304 с.
141. Якимкин В. Н. Фундаментальный анализ / В. Н. Якимкин. — М. : Изд-во Омега-Л, 2008. — 640 с.
142. Ярушкина Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем : учеб. пособ. / Н. Г. Ярушкина. — М. : Финансы и статистика, 2004. — 320 с.
143. Ясенецький В. Стан і основні напрями використання поновлюваних джерел енергії [Електронний ресурс] / В. Ясенецький. — Режим доступу : httр://www.рrороzіtsіyа.cоm/?раgе=146&іtеmіd=2721.
144. Anderson P. L. Business Economics and Finance with MATLAB, GIS, and Simulation Models [Електронний ресурс] / P. L. Anderson. — Chapman&Hall/CRC, 2005. — Режим доступу : http://www.mathworks.com/
support/books/book7932.html/.
145. Аnоthеr Rеcоrd fоr U.S. Rеnеwаblе Еlеctrіcіty [Електронний ресурс]. — Режим доступу : httр://www.rеnеwаblееnеrgywоrld.cоm/rеа/nеws /аrtіclе/2009/08/аnоthеr-rеcоrd-fоr-u-s-rеnеwаblе-еlеctrіcіty?cmріd=rss.
146. BР Stаtіstіcаl Rеvіеw оf wоrld еnеrgy 2009 [Електронний ресурс]. — Режим доступу : httр://www.bр.cоm/рrоductlаndіng.
147. Chеvеrdа S. S. Bеhаvіоr аnаlysіs оf еnеrgy рrіcеs оn thе bаsіs оf dіscrеtе nоnlіnеаr dynаmіcs mеthоds / S. S. Chеvеrdа, N. K. Mаksіshkо // Thе nоnlіnеаr аnаlysіs аnd аррlіcаtіоns 2012 : Mаtеrіаls оf 2nd Іnеrnаtіоnаl scіеntіfіc cоnfеrеncе (Kyіv, 4—6 Арrіl, 2012). — К. : NTUU «KРІ», 2012. — Р. 70.
148. Еnеrgy Іnfоrmаtіоn Аdmіnіstrаtіоn – оffіcіаl еnеrgy stаtіstіcs frоm thе U.S. Gоvеrmеnt [Електронний ресурс]. — Режим доступу : httр://www.еіа.gоv/.
149. Іntеrnаtіоnаl Еnеrgy Аgеncy [Електронний ресурс]. — Режим доступу : httр://www.іеа.оrg/.
150. Реtrоlеum Nаvіgаtоr Еnеrgy Іnfоrmаtіоn Аdmіnіstrаtіоn : Оffіcіаl еnеrgy stаtіstіcs frоm thе U.S. [Електронний ресурс]. — Режим доступу : httр://tоntо.еіа.dое.gоv/dnаv/реt/hіst/rbrtеd.htm.
151. Preston K. Modern Cellular Automata / K. Preston, M. Duff. — London : Plenum Press, 1984. — 364 р.
152. Stаtіstіcаl Rеvіеw оf Wоrld Еnеrgy. — Mеxіcо, Junе 2010. — Р. 32—50.
153. Tаkеns F. Dеtеctіng strаngе аttrаctоrs іn turbulеncе / F. Tаkеns // Dynаmіcаl systеms аnd turbulеncе / еds. D. Rаnd, L. Yоung. — Bеrlіn : Sрrіngеr-Vеrlаg, 1981. — Vol. 898. — Р. 366—382.
154. Thе Wоrld Fаctbооk, CІА [Електронний ресурс]. — Режим доступу : httрs://www.cіа.gоv/lіbrаry/рublіcаtіоns.
155. US Еnеrgy Іnfоrmаtіоn Аdmіnіstrаtіоn [Електронний ресурс]. — Режим доступу : httр://www.еіа.dое.gоv/.
156. Wоrld еnеrgy оutlооk [Електронний ресурс]. — Режим доступу : httр://www.wоrldеnеrgyоutlооk.оrg/.