Academic literature on the topic 'Розмах крила'

У статті розкривається зміст концептів «криза» і «стабільнсть» у контексті соціально­політичного розвитку. Поняття «криза» і «стабільність» є контроверсивними, взаємовиключними. Криза – це нестабільність, а стабільність – це відсутність кризи. Показано, що місцем розгортання політичної кризи є політична система, яка є нелінійною системою, що динамічно розвивається. Поняття кризи позначає нестабільний стан системи, який характеризується невизначеністю та непередбаченістю. По відношенню до зовнішнього середовища системи криза – це розлад взаємовідносин системи з середовищем внаслідок переходу системи на інші фази її розвитку. Визначається, що рівновага і стійкість, з одного боку, і кризова втрата рівноваги сил між основними акторами, що веде до нестійкості інститутів, з іншого боку утворюють два потенційні «полюси», які і обумовлюють «енергетику» політичного процесу, вектори його змін. На цей процес впливають тип країни та її інституційна організація. У цілому політична криза проявляється в дисфункціях політичних інститутів, а також характеризується втратою легітимності інституційних та змістовних елементів політичної системи. Легітимність можуть втрачати лідери, політичні еліти, політичні лідери та навіть основний закон країни (у випадку революції, наприклад). Індикаторами політичної кризи слугують параметри політичної системи, які відповідають за відновлення політичної системи. Порушення в системоутворюючих параметрах означають, що в системі назріває криза.

У статті дослідженню піддаються правові та дипломатичні труднощі в розбудові українсько-угорських двосторонніх зв’язків, що мали місце на межі 1980–90-х рр. Складності, перш за все, випливали з того, що на відносини двох вказаних сторін практично необмежений вплив мав Радянський Союз, його система, а згодом – системна криза та розпад цієї ж системи, у результаті чого на мапі Європи з’явилося чимало самостійних, незалежних держав. У статті пропонується порівняльний аналіз Конституції СРСР 1977 р. та Конституції УРСР 1978 р. Окремо висвітлюється роль Декларації «Про державний суверенітет України» у розбудові українсько-угорських двосторонніх відносин. Спираючись на архівні матеріали та приклади, автор статті намагається вказати на те, за яких обставин розвивалися двосторонні відносини між Будапештом та Києвом, які були їх спільні цілі та інтереси. Особливий акцент робиться у статті на думках політичних і дипломатичних еліт двох країн щодо розбудови безпосередніх двосторонніх відносин між країнами, котрі й самі представляють.

Мета дослідження полягає у компаративному зіставленні фактів, оцінок, почерпнутих з української та російської періодики, матеріалів інтернет-видань стосовно причин початку російсько-молдовського конфлікту 1992 р. Методологія дослідження базована на принципах історизму, системності, науковості, верифікації, авторської об’єктивності, а також на історичному методі та методах аналізу, синтезу та узагальнення. Історичний метод застосовувався при дослідженні подій, які відбувалися на території Молдови у 1992 р. Завдяки методу аналізу і синтезу були виокремлені причини виникнення самого конфлікту та їх доведення науковими засобами. Методом узагальнення було сформоване загальне бачення проблеми, отримані результати наукових студій стали основою висновків. Наукова новизна полягає у тому, що вперше здійснено сукупний аналіз інформації та наукових розвідок в українській та російській історіографії на тему російсько-молдовського конфлікту 1992 р., а також з’ясовано і названо основні причини, які сприяли розгортанню та дії вищезазначеного конфлікту. Висновки. Основними причинами виникнення російсько-молдовського конфлікту, який фактично став першим гібридним протистоянням між країнами, сусідніми з Україною, в українському та російському історіографічному дискурсі вважають низку чинників, серед яких: розпад Союзу Радянських Соціалістичних Республік (СРСР) та ліквідація Варшавського договору відкрили багато нових вибухонебезпечних ситуацій на територіях колишніх республік, включаючи Молдову; криза політичної системи світу; мовний і геополітичний чинники; економічний чинник. Загалом російсько-молдовський конфлікт на сучасному етапі розвитку міжнародних відносин як через небажання чвинної влади у Молдові радикально врегулювати означену ситуацію, так і через втручання тарозпалення конфлікту представниками інших держав, зацікавлених у подальшому його існуванні, вважається “замороженим” та незавершеним. Ключові слова: Україна, Молдова, історіографія, причини конфлікту, пострадянський простір, Придністров’я.

Анотація. Економічний розвиток підприємств у світі та в Україні 2020 року та на майбутнє дедалі більше залежатиме від урахування нових економічних ризиків, серед яких уже сьогодні доцільно виділити такі: кліматичні, епідеміологічні (передусім — коронавірусні), деглобалізаційні, протекціоністські, популістські, нерівність у доходах. На тлі коронавирусної пандемії і породженої нею економічної кризи найбільше постраждав сектор вітчизняного малого та середнього бізнесу, орієнтований на надання офлайн-послуг. Фактично попит на послуги індустрій громадського харчування, розваг, туризму, гостинності, а також beauty-індустрії і непродовольчого ритейлу в умовах карантину впав у рази. При цьому необхідність платити заробітну плату, податки, соціальні внески, орендні платежі, кредити банкам і контрагентам за постачання та інші послуги зберіглася. Водночас усі види бізнесів, які не встигли перейти на надання товарів і послуг в онлайн-форматі або дотримуються бізнес-моделей, пов’язаних виключно з наданням персональних офлайн-послуг, схильні до ризику банкрутства в майбутньому. Наслідком карантину стане економічна криза, а значить і скорочення купівельної спроможності, зміна споживчої поведінки. Загалом, відбулося порушення традиційної сезонності продажів, змінюються тенденції внаслідок падіння доходів споживача. Водночас прискореного розвитку дістають цифрові послуги: електронна комерція, платіжні системи та послуги замовлення і доставки он-лайн. Також серед інших економічних ризиків у діяльності підприємств особливої уваги набуває необхідність визначення та оцінка фінансово-кліматичних ризиків, які виникають унаслідок обмежень, що накладаються міжнародними організаціями та окремими країнами на бізнес. Відповідно, підприємства, які здійснюють кліматично небезпечну діяльність, повинні розраховувати свої фінансові втрати на перспективу, якщо вони будуть продовжувати подібний бізнес. Проблемою є й той факт, що поки фінансово-кліматичні ризики та інші нові економічні ризики достатньо не вивчені та не систематизовані, а також не досліджено їхній вплив на фінансовий стан підприємств як у світі, так і в Україні. Ключові слова: нові економічні ризики, підприємство, деглобалізація, протекціонізм, економічний популізм, економічна нерівність, Україна. Формул: 0; рис.: 2; табл.: 0; бібл. 14.

Наукові дослідження стають ефективними тоді, коли природу подій чи явищ можна розглядати з єдиних позицій, виробити універсальний підхід до них, сформувати загальні закономірності. Більшість сучасних фундаментальних наукових проблем і високих технологій тісно пов’язані з явищами, які лежать на границях різних рівнів організації. Природничі та деякі з гуманітарних наук (економіка, соціологія, психологія) розробили концепції і методи для кожного із ієрархічних рівнів, але не володіють універсальними підходами для опису того, що відбувається між цими рівнями ієрархії. Неспівпадання ієрархічних рівнів різних наук – одна із головних перешкод для розвитку дійсної міждисциплінарності (синтезу різних наук) і побудови цілісної картини світу. Виникає проблема формування нового світогляду і нової мови.Теорія складних систем – це одна із вдалих спроб побудови такого синтезу на основі універсальних підходів і нової методології [1]. В російськомовній літературі частіше зустрічається термін “синергетика”, який, на наш погляд, означує більш вузьку теорію самоорганізації в системах різної природи [2].Мета роботи – привернути увагу до нових можливостей, що виникають при розв’язанні деяких задач, виходячи з уявлень нової науки.На жаль, теорія складності не має до сих пір чіткого математичного визначення і може бути охарактеризована рисами тих систем і типів динаміки, котрі являються предметом її вивчення. Серед них головними є:– Нестабільність: складні системи прагнуть мати багато можливих мод поведінки, між якими вони блукають в результаті малих змін параметрів, що управляють динамікою.– Неприводимість: складні системи виступають як єдине ціле і не можуть бути вивчені шляхом розбиття їх на частини, що розглядаються ізольовано. Тобто поведінка системи зумовлюється взаємодією складових, але редукція системи до її складових спотворює більшість аспектів, які притаманні системній індивідуальності.– Адаптивність: складні системи часто включають множину агентів, котрі приймають рішення і діють, виходячи із часткової інформації про систему в цілому і її оточення. Більш того, ці агенти можуть змінювати правила своєї поведінки на основі такої часткової інформації. Іншими словами, складні системи мають здібності черпати скриті закономірності із неповної інформації, навчатися на цих закономірностях і змінювати свою поведінку на основі нової поступаючої інформації.– Емерджентність (від існуючого до виникаючого): складні системи продукують неочікувану поведінку; фактично вони продукують патерни і властивості, котрі неможливо передбачити на основі знань властивостей їх складових, якщо розглядати їх ізольовано.Ці та деякі менш важливі характерні риси дозволяють відділити просте від складного, притаманного найбільш фундаментальним процесам, які мають місце як в природничих, так і в гуманітарних науках і створюють тим самим істинний базис міждисциплінарності. За останні 30–40 років в теорії складності було розроблено нові наукові методи, які дозволяють універсально описати складну динаміку, будь то в явищах турбулентності, або в поведінці електорату напередодні виборів.Оскільки більшість складних явищ і процесів в таких галузях як екологія, соціологія, економіка, політологія та ін. не існують в реальному світі, то лише поява сучасних ЕОМ і створення комп’ютерних моделей цих явищ дозволило вперше в історії науки проводити експерименти в цих галузях так, як це завжди робилось в природничих науках. Але комп’ютерне моделювання спричинило розвиток і нових теоретичних підходів: фрактальної геометрії і р-адичної математики, теорії хаосу і самоорганізованої критичності, нейроінформатики і квантових алгоритмів тощо. Теорія складності дозволяє переносити в нові галузі дослідження ідеї і підходи, які стали успішними в інших наукових дисциплінах, і більш рельєфно виявляти ті проблеми, з якими інші науки не стикалися. Узагальнюючому погляду з позицій теорії складності властиві більша евристична цінність при аналізі таких нетрадиційних явищ, як глобалізація, “економіка, що заснована на знаннях” (knowledge-based economy), національні і світові фінансові кризи, економічні катастрофи і ряд інших.Однією з інтригуючих проблем теорії є дослідження властивостей комплексних мережеподібних високотехнологічних і інтелектуально важливих систем [3]. Окрім суто наукових і технологічних причин підвищеної уваги до них є і суто прагматична. Справа в тому, що такі системи мають системоутворюючу компоненту, тобто їх структура і динаміка активно впливають на ті процеси, які ними контролюються. В [4] наводиться приклад, коли відмова двох силових ліній системи електромережі в штаті Орегон (США) 10 серпня 1996 року через каскад стимульованих відмов призвели до виходу із ладу електромережі в 11 американських штатах і 2 канадських провінціях і залишили без струму 7 млн. споживачів протягом 16 годин. Вірус Love Bug worm, яких атакував Інтернет 4 травня 2000 року і до сих пір блукає по мережі, приніс збитків на мільярди доларів.До таких систем відносяться Інтернет, як складна мережа роутерів і комп’ютерів, об’єднаних фізичними та радіозв’язками, WWW, як віртуальна мережа Web-сторінок, об’єднаних гіперпосиланнями (рис. 1). Розповсюдження епідемій, чуток та ідей в соціальних мережах, вірусів – в комп’ютерних, живі клітини, мережі супермаркетів, актори Голівуду – ось далеко не повний перелік мережеподібних структур. Більш того, останнє десятиліття розвитку економіки знань привело до зміни парадигми структурного, функціонального і стратегічного позиціонування сучасних підприємств. Вертикально інтегровані корпорації повсюдно витісняються розподіленими мережними структурами (так званими бізнес-мережами) [5]. Багато хто з них замість прямого виробництва сьогодні займаються системною інтеграцією. Тому дослідження структури та динаміки мережеподібних систем дозволить оптимізувати бізнес-процеси та створити умови для їх ефективного розвитку і захисту.Для побудови і дослідження моделей складних мережеподібних систем введені нові поняття і означення. Коротко опишемо тільки головні з них. Хай вузол i має ki кінців (зв’язків) і може приєднати (бути зв’язаним) з іншими вузлами ki. Відношення між числом Ei зв’язків, які реально існують, та їх повним числом ki(ki–1)/2 для найближчих сусідів називається коефіцієнтом кластеризації для вузла i:. Рис. 1. Структури мереж World-Wide Web (WWW) і Інтернету. На верхній панелі WWW представлена у вигляді направлених гіперпосилань (URL). На нижній зображено Інтернет, як систему фізично з’єднаних вузлів (роутерів та комп’ютерів). Загальний коефіцієнт кластеризації знаходиться шляхом осереднення його локальних значень для всієї мережі. Дослідження показують, що він суттєво відрізняється від одержаних для випадкових графів Ердаша-Рені [4]. Ймовірність П того, що новий вузол буде приєднано до вузла i, залежить від ki вузла i. Величина називається переважним приєднанням (preferential attachment). Оскільки не всі вузли мають однакову кількість зв’язків, останні характеризуються функцією розподілу P(k), яка дає ймовірність того, що випадково вибраний вузол має k зв’язків. Для складних мереж функція P(k) відрізняється від розподілу Пуассона, який мав би місце для випадкових графів. Для переважної більшості складних мереж спостерігається степенева залежність , де γ=1–3 і зумовлено природою мережі. Такі мережі виявляють властивості направленого графа (рис. 2). Рис. 2. Розподіл Web-сторінок в Інтернеті [4]. Pout – ймовірність того, що документ має k вихідних гіперпосилань, а Pin – відповідно вхідних, і γout=2,45, γin=2,1. Крім цього, складні системи виявляють процеси самоорганізації, змінюються з часом, виявляють неабияку стійкість відносно помилок та зовнішніх втручань.В складних системах мають місце колективні емерджентні процеси, наприклад синхронізації, які схожі на подібні в квантовій оптиці. На мові системи зв’язаних осциляторів це означає, що при деякій критичній силі взаємодії осциляторів невелика їх купка (кластер) мають однакові фази і амплітуди.В економіці, фінансовій діяльності, підприємництві здійснювати вибір, приймати рішення доводиться в умовах невизначеності, конфлікту та зумовленого ними ризику. З огляду на це управління ризиками є однією з найважливіших технологій сьогодення [2, 6].До недавніх часів вважалось, що в основі розрахунків, які так чи інакше мають відношення до оцінки ризиків лежить нормальний розподіл. Йому підпорядкована сума незалежних, однаково розподілених випадкових величин. З огляду на це ймовірність помітних відхилень від середнього значення мала. Статистика ж багатьох складних систем – аварій і катастроф, розломів земної кори, фондових ринків, трафіка Інтернету тощо – зумовлена довгим ланцюгом причинно-наслідкових зв’язків. Вона описується, як показано вище, степеневим розподілом, “хвіст” якого спадає значно повільніше від нормального (так званий “розподіл з тяжкими хвостами”). У випадку степеневої статистики великими відхиленнями знехтувати вже не можна. З рисунку 3 видно, наскільки добре описуються степеневою статистикою торнадо (1), повені (2), шквали (3) і землетруси (4) за кількістю жертв в них в США в ХХ столітті [2]. Рис. 3. Системи, які демонструють самоорганізовану критичність (а саме такі ми і розглядаємо), самі по собі прагнуть до критичного стану, в якому можливі зміни будь-якого масштабу.З точки зору передбачення цікавим є той факт, що різні катастрофічні явища можуть розвиватися за однаковими законами. Незадовго до катастрофи вони демонструють швидкий катастрофічний ріст, на який накладені коливання з прискоренням. Асимптотикою таких процесів перед катастрофою є так званий режим з загостренням, коли одна або декілька величин, що характеризують систему, за скінчений час зростають до нескінченності. Згладжена крива добре описується формулою,тобто для таких різних катастрофічних явищ ми маємо один і той же розв’язок рівнянь, котрих, на жаль, поки що не знаємо. Теорія складності дозволяє переглянути деякі з основних положень ризикології та вказати алгоритми прогнозування катастрофічних явищ [7].Ключові концепції традиційних моделей та аналітичних методів аналізу і управління капіталом все частіше натикаються на проблеми, які не мають ефективних розв’язків в рамках загальноприйнятих парадигм. Причина криється в тому, що класичні підходи розроблені для опису відносно стабільних систем, які знаходяться в положенні відносно стійкої рівноваги. За своєю суттю ці методи і підходи непридатні для опису і моделювання швидких змін, не передбачуваних стрибків і складних взаємодій окремих складових сучасного світового ринкового процесу. Стало ясно, що зміни у фінансовому світі протікають настільки інтенсивно, а їх якісні прояви бувають настільки неочікуваними, що для аналізу і прогнозування фінансових ринків вкрай необхідним став синтез нових аналітичних підходів [8].Теорія складних систем вводить нові для фінансових аналітиків поняття, такі як фазовий простір, атрактор, експонента Ляпунова, горизонт передбачення, фрактальний розмір тощо. Крім того, все частіше для передбачення складних динамічних рядів використовуються алгоритми нейрокомп’ютинга [9]. Нейронні мережі – це системи штучного інтелекту, які здатні до самонавчання в процесі розв’язку задач. Навчання зводиться до обробки мережею множини прикладів, які подаються на вхід. Для максимізації виходів нейронна мережа модифікує інтенсивність зв’язків між нейронами, з яких вона побудована, і таким чином самонавчається. Сучасні багатошарові нейронні мережі формують своє внутрішнє зображення задачі в так званих внутрішніх шарах. При цьому останні відіграють роль “детекторів вивчених властивостей”, оскільки активність патернів в них є кодування того, що мережа “думає” про властивості, які містяться на вході. Використання нейромереж і генетичних алгоритмів стає конкурентноздібним підходом при розв’язанні задач передбачення, класифікації, моделювання фінансових часових рядів, задач оптимізації в галузі фінансового аналізу та управляння ризиком. Детермінований хаос пропонує пояснення нерегулярної поведінки і аномалій в системах, котрі не є стохастичними за природою. Ця теорія має широкий вибір потужних методів, включаючи відтворення атрактора в лаговому фазовому просторі, обчислення показників Ляпунова, узагальнених розмірностей і ентропій, статистичні тести на нелінійність.Головна ідея застосування методів хаотичної динаміки до аналізу часових рядів полягає в тому, що основна структура хаотичної системи (атрактор динамічної системи) може бути відтворена через вимірювання тільки однієї змінної системи, фіксованої як динамічний ряд. В цьому випадку процедура реконструкції фазового простору і відтворення хаотичного атрактора системи при динамічному аналізі часового ряду зводиться до побудови так званого лагового простору. Реальний атрактор динамічної системи і атрактор, відтворений в лаговому просторі по часовому ряду при деяких умовах мають еквівалентні характеристики [8].На завершення звернемо увагу на дидактичні можливості теорії складності. Розвиток сучасного суспільства і поява нових проблем вказує на те, що треба мати не тільки (і навіть не стільки) експертів по деяким аспектам окремих стадій складних процесів (професіоналів в старому розумінні цього терміну), знадобляться спеціалісти “по розв’язуванню проблем”. А це означає, що істинна міждисциплінарність, яка заснована на теорії складності, набуває особливого значення. З огляду на сказане треба вчити не “предметам”, а “стилям мислення”. Тобто, міждисциплінарність можна розглядати як основу освіти 21-го століття.

Національна економіка - словосполучення, яке лунає кожний день в усіх засобах масової інформації та, водночас системна компонента, що безпосередньо впливає на рівень життя населення, розвиток підприємств, доходи та витрати Державного бюджету України та місцевих бюджетів. Ступінь розвитку національної економіки впливає на рівень оплати праці, показник інноваційного розвитку підприємств та державних органів, рівень кваліфікації працівників, соціальну забезпеченість населення, тощо. Національна економіка будь-якої країни світу постійно протистоїть виникаючим проблемам, тому першочерговим завданням уряду для забезпечення розвитку національної економіки є зменшення впливу негативних чинників, впровадження міжнародних стандартів та програм у діяльність державних підприємств, державна підтримка соціально-значущих сфер економіки, тощо. Упродовж років незалежності перед українською економікою поставали різнопланові проблеми, серед яких: гіперінфляція, світова економічна криза 2008 року, анексія Криму, військовий конфлікт на Сході України. На сьогоднішній день національна економіка зіткнулася з коронакризою, яка однозначно вплинула на рівень державного боргу, валового внутрішнього продукту, доходів та видатків Державного бюджету України. Актуальність питань подолання зазначених викликів є безумовною. У статті проаналізовано рівень державного боргу, валового внутрішнього продукту, доходів, видатків Державного бюджету України та рівень державної підтримки сфер охорони здоров’я та оборони. Аналіз показав, що фінансування збільшилось по обидвом сферам; це відобразилось на обороноздатності та рівні укомплектованості медичних закладів необхідними медикаментами та медичними засобами. В свою чергу, розмір дефіциту бюджету до 2019 року критично не змінювався і становив ±65000 млн. грн., однак у 2020 році він досягнув максимальної відмітки за останні 12 років. Головними чинниками даного явища стали продовження військового конфлікту на Сході України та епідемія коронавірусу. У статті досліджено вплив даних чинників на розвиток національної економіки та, відповідно, розроблено рекомендації для покращення фінансової ситуації в цілому.