| 
Вход на сайт
Методы естественных наук в социально-гуманитарных исследованиях
1 , Оболенская
1 
Современные гуманитарные исследования в быстроизменяющемся мире требуют новых подходов и методов решения назревающих и уже имеющихся проблем. Изучение, рынков уже невозможно без математических методов, без выявления взаимосвязей и взаимозависимостей различных факторов, экзогенного характера, влияющих на ситуацию. Изучение конкурентоспособности субъектов экономики невозможно без определения значимых механизмов роста и прямых или косвенных стимуляторов развития. Методы математической статистики и моделирования играют немаловажную роль в изучении экономических процессов. В этой связи целесообразно обратиться к естественнонаучным методам. Одним из интересных направлений является эконофизика. Неудовлетворенность традиционными объяснениями экономистов была обусловлена несоответствием финансовых наборов данных существовавшим теоретическим моделям. Прогнозы на основе временных рядов – необходимый элемент любой инвестиционной деятельности, развития производственных сил и территорий.
эконофизика, теория перколяции, конкурентоспособность, броуновское движение, прогноз развития рынка.
1. Гулд Х., Тобочник Я. Компьютерное моделирование в физике: в 2 частях. Ч. 2; пер. с англ. В.А. Панченко, А.Н. Полюдов, – М.: Мир, 1990. – 400 с.
2. Кирьянов Д.В., Кирьянова Е. Н.Вычислительная физика – М.: Полибук Мультимедиа, 2006. – 352 с.
3. Эфрос А.Л. Физика и геометрия беспорядка. – М.: Наука, 1982. – 176с.
4. Латуха О. А. Математическая модель инновационной деятельности современного вуза // Вестник НГПУ – 2011. – № 1. – C. 69–73.
5. Тарасевич Ю.Ю.Перколяция : теория, приложения, алгоритмы. – М.: 2012. – 112 с.
6. Рахаев Б.М., Карчаева Б.М., Кудалиева Л.М., Трамова М.Ш. Закономерные случайности экономического роста //TERRAECONOMICUS. – 2006. – Т. 4. – № 1. – С. 106–115.
7. Боровиков В.Statistica: искусство анализа данных на компьютере. – СПб: Питер, 2003. – 688 с.
8. Поршнев С.В., Овечкина Е.В., Мащенко М.В., Каплан А.В., Каплан В.Е. Компьютерный анализ и интерпретация эмпирических зависимостей. – М.: ООО «Бином-Пресс», 2009. – 336 с.
