Polynomial striction algorithms in the detection and determination of the characteristics of non-stationary phenomena

The effectiveness of the algorithm of polynomial striction of the data is examined, and the selection of an algorithm is carried out, according to the results of measurements of the components of the permanent magnetic field in communication sequences from the Venera-9 space vehicle, where the shock waves were recorded. It is shown that the most effective algorithm, according to the coefficient of striction, is the algorithm of the zero order interpolator. Also examined is the increase in effectiveness with the introduction of a variable threshold of comparison. The root-mean-square deviation of the error of regeneration of the data with various thresholds is calculated, and qualitative analysis of the distortions is carried out, having shown a considerable change in the form of the small discontinuities, which may be interpreted as potential interplanetary shock waves

Symmetries of Electrostatic Interaction between DNA Molecules

We study a model for pair interaction $U$ of DNA molecules generated by the discrete dipole moments of base-pairs and the charges of phosphate groups, and find noncommutative group of eighth order ${\cal S}$ of symmetries that leave $U$ invariant. We classify the minima using group ${\cal S}$ and employ numerical methods for finding them. The minima may correspond to several cholesteric phases, as well as phases formed by cross-like conformations of molecules at an angle close to $\rm{90}^{o}$, "snowflake phase". The results depend on the effective charge $Q$ of the phosphate group which can be modified by the polycations or the ions of metals. The snowflake phase could exist for $Q$ above the threshold $Q_C$. Below $Q_C$ there could be several cholesteric phases. Close to $Q_C$ the snowflake phase could change into the cholesteric one at constant distance between adjacent molecules.Comment: 13 pages, 4 figure

Economic freedom and democracy: determinant factors in increasing macroeconomic stability

Головна мета статті - проаналізувати роль та вплив економічної свободи на макроекономічну стабільність. З цією метою автори використовували інтегрований показник економічної свободи, який розраховується Фондом Heritage та Індексом демократії. Відзначається, що цей показник індексу був розрахований експертами зі Світового банку з використанням індексу голосу та підзвітності. У роботі автори використовували мультинаціональний набір даних для 11 країн ЄС з метою перевірки співвідношення економічної свободи, демократії та макроекономічної стабільності. Слід зазначити, що згадані 11 країн пов'язані з коливанням економічного зростання протягом процесу трансформації (1996-2016 рр.) Від комуністичної партії до демократії та політичного плюралізму. Крім того, автори запропонували додати показники політичної стабільності та відкритості торгівлі, що дозволило врахувати впровадження гнучких макроекономічних інструментів, включаючи грошово-кредитну політику, спрямовану на підвищення економічного зростання, зайнятості та фінансового розвитку країн. Висновки, отримані з використанням рівняння регресії з фіксованими та випадковими ефектами, показали високий рівень відповідності моделі, використаної з оригінальними спостереженнями. Незважаючи на обраний підхід до оцінки макроекономічної стабільності, результати показали, що існує позитивний та статистично значущий вплив економічної свободи та демократії на макроекономічну стабільність.Основная цель статьи - проанализировать роль и влияние экономической свободы на макроэкономическую стабильность. С этой целью авторы использовали интегрированный индекс экономической свободы, рассчитанный Фондом наследия и индексом демократии. Отмечается, что этот индексный показатель был рассчитан экспертами Всемирного банка с использованием индекса голоса и отчетности. В статье авторы использовали набор многонациональных панельных данных для 11 стран ЕС с целью проверки взаимосвязи между экономической свободой, демократией и макроэкономической стабильностью. Следует подчеркнуть, что вышеупомянутые 11 стран связаны с колебаниями экономического роста в процессе трансформации (1996-2016 гг.) От коммунистической партии до демократии и политического плюрализма. Кроме того, авторы предложили добавить индикаторы политической стабильности и открытости торговли, что позволило учитывать внедрение гибких макроэкономических инструментов, в том числе денежно-кредитной политики, которые направлены на увеличение экономического роста, занятости и финансового развития стран. Полученные результаты получены с использованием уравнения регрессии с фиксированными и случайными эффектами, что свидетельствует о высоком уровне соответствия модели, используемой с исходными наблюдениями. Несмотря на выбранный подход к оценке макроэкономической стабильности, полученные результаты показали, что существует положительное и статистически значимое влияние экономической свободы и демократии на макроэкономическую стабильность.The main goal of the article is to analyze the role and influence of economic freedom on macroeconomic stability. For this purpose, the authors used the integrated index of economic freedom, calculated by the Heritage Foundation and Democracy Index. It is noted that this index indicator was calculated by the experts from the World Bank using the index of voice and accountability. In the paper, the authors used the multinational panel dataset for 11 countries of the EU for the purpose of checking the correlation between economic freedom, democracy and macroeconomic stability. It should be highlighted that the abovementioned 11 countries are related by the fluctuation of economic growth during the transformation process (1996–2016) from communist party to the democracy and political pluralism. In addition, the authors proposed to add the indicators of political stability and trade openness, which allowed to take into account implementation of flexible macroeconomic instruments, including monetary policy, which towards increasing the economic growth, employment and financial development of the countries. The findings are directed received using the regression equation with fixed and random effects showed the high level of correspondence of the model used with the original observations. Despite the chosen approach to estimate the macroeconomic stability, the findings showed that there is a positive and statistically significant impact of economic freedom and democracy on macroeconomic stability

Economic freedom and democracy: determinant factors in increasing macroeconomic stability

Головна мета статті - проаналізувати роль та вплив економічної свободи на макроекономічну стабільність. З цією метою автори використовували інтегрований показник економічної свободи, який розраховується Фондом Heritage та Індексом демократії. Відзначається, що цей показник індексу був розрахований експертами зі Світового банку з використанням індексу голосу та підзвітності. У роботі автори використовували мультинаціональний набір даних для 11 країн ЄС з метою перевірки співвідношення економічної свободи, демократії та макроекономічної стабільності. Слід зазначити, що згадані 11 країн пов'язані з коливанням економічного зростання протягом процесу трансформації (1996-2016 рр.) Від комуністичної партії до демократії та політичного плюралізму. Крім того, автори запропонували додати показники політичної стабільності та відкритості торгівлі, що дозволило врахувати впровадження гнучких макроекономічних інструментів, включаючи грошово-кредитну політику, спрямовану на підвищення економічного зростання, зайнятості та фінансового розвитку країн. Висновки, отримані з використанням рівняння регресії з фіксованими та випадковими ефектами, показали високий рівень відповідності моделі, використаної з оригінальними спостереженнями. Незважаючи на обраний підхід до оцінки макроекономічної стабільності, результати показали, що існує позитивний та статистично значущий вплив економічної свободи та демократії на макроекономічну стабільність.Основная цель статьи - проанализировать роль и влияние экономической свободы на макроэкономическую стабильность. С этой целью авторы использовали интегрированный индекс экономической свободы, рассчитанный Фондом наследия и индексом демократии. Отмечается, что этот индексный показатель был рассчитан экспертами Всемирного банка с использованием индекса голоса и отчетности. В статье авторы использовали набор многонациональных панельных данных для 11 стран ЕС с целью проверки взаимосвязи между экономической свободой, демократией и макроэкономической стабильностью. Следует подчеркнуть, что вышеупомянутые 11 стран связаны с колебаниями экономического роста в процессе трансформации (1996-2016 гг.) От коммунистической партии до демократии и политического плюрализма. Кроме того, авторы предложили добавить индикаторы политической стабильности и открытости торговли, что позволило учитывать внедрение гибких макроэкономических инструментов, в том числе денежно-кредитной политики, которые направлены на увеличение экономического роста, занятости и финансового развития стран. Полученные результаты получены с использованием уравнения регрессии с фиксированными и случайными эффектами, что свидетельствует о высоком уровне соответствия модели, используемой с исходными наблюдениями. Несмотря на выбранный подход к оценке макроэкономической стабильности, полученные результаты показали, что существует положительное и статистически значимое влияние экономической свободы и демократии на макроэкономическую стабильность.The main goal of the article is to analyze the role and influence of economic freedom on macroeconomic stability. For this purpose, the authors used the integrated index of economic freedom, calculated by the Heritage Foundation and Democracy Index. It is noted that this index indicator was calculated by the experts from the World Bank using the index of voice and accountability. In the paper, the authors used the multinational panel dataset for 11 countries of the EU for the purpose of checking the correlation between economic freedom, democracy and macroeconomic stability. It should be highlighted that the abovementioned 11 countries are related by the fluctuation of economic growth during the transformation process (1996–2016) from communist party to the democracy and political pluralism. In addition, the authors proposed to add the indicators of political stability and trade openness, which allowed to take into account implementation of flexible macroeconomic instruments, including monetary policy, which towards increasing the economic growth, employment and financial development of the countries. The findings are directed received using the regression equation with fixed and random effects showed the high level of correspondence of the model used with the original observations. Despite the chosen approach to estimate the macroeconomic stability, the findings showed that there is a positive and statistically significant impact of economic freedom and democracy on macroeconomic stability

Роль фискальной и монетарной политики во время и после последнего кризиса

Автор рассматривает различные подходы к роле фискальной и монетарной политики в истории экономической мысли. Проанализировано основополагающие особенности использования фискальной и монетарной политики во времена экономического кризиса. Проанализирован опыт использования фискальной и монетарной политики различными странами во время текущего кризиса. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24514Different views on the role of fiscal and monetary policy are discussed in terms of history of economic thought. Fundamental features of fiscal and monetary policy are identified and analyzed with respect to recent financial and economic crisis. Lessons from variety of fiscal and monetary stimulus used by different countries to overcome recent crisis are summarized. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/2451

Методи та моделі Data Mining в задачах прогнозування соціально-економічних процесів

Developing social and economic systems and ensuring efficiency of social and economic processes is one of the major tasks for the government of any country. Forecasting models used for analyzing large data sets allow more efficient enterprise management. Big Data is a key resource that provides a competitive advantage to many businesses. The widespread use of Data Mining in retail, marketing, finance, healthcare, industrial production, and other areas suggests that gathered and processed information not only provides useful business information, but also allows more accurate evaluation and development of detailed business plans and development strategies. The use of Data Mining methods and models in forecasting tasks of socio-economic processes provides more accurate predictive calculations. To select the best method for solving prediction problems it is necessary to clearly understand whether the macro series is stationary or non-stationary. We must clearly understand whether our macro series is a clear trend or seasonality. For prediction of stationary time series, the most popular models are autoregression and moving average models. ARIMA models cover a sufficiently wide range of time series, and small modifications of these models allow seasoning time series to be more accurately described. This article discusses the role of Data Mining in social and economic processes, as well as the potential of using Big Data in a business environment. This article demonstrates procedures for using Data Mining methods for practical implementation of Data Mining algorithms to forecast Ukraine’s GDP with Python codes, using the statsmodels package. This article analyzes the possibilities of using ARIMA model and uses a double exponential smoothing model for forecasting Ukraine’s GDP.Повышение уровня развития социально-экономических систем, обеспечение эффективности процессов, которые в них происходят – одна из главных задач для руководства любой страны. Модели прогнозирования, используемые для анализа больших массивов данных, позволяют более эффективно управлять предприятиями. Достаточно широкое применение методов Data Mining в розничной торговле, маркетинге, финансах, здравоохранении, промышленном производстве и других областях свидетельствует о том, что добытая и обработанная информация не только предоставляет полезную информацию о бизнесе, но и дает возможность более точно оценить работу и составить детальные бизнес-планы и стратегии развития. Использование методов и моделей Data Mining в процессах прогнозирования социально-экономических процессов обеспечивает более точные прогнозные расчеты. Для подбора метода решения задач прогнозирования необходимо четко понимать является ли макроряд стационарным или нестационарным. Для прогнозирования стационарных временных рядов самыми популярными являются модели авторегрессии, скользящего среднего. ARIMA-модели охватывают достаточно широкий спектр временных рядов, а небольшие модификации этих моделей позволяют достаточно точно описывать и временные ряды с сезонностью. В статье рассматривается роль, значение и содержание методов Data Mining в социально-экономических процессах, потенциал использования Big Data в бизнес среде. Выполнены процедуры применения методов Data Mining для практической реализации алгоритмов Data Mining и создания прогнозного ВВП Украины на языке программирования Python с использованием статистического пакета statsmodels. Выполнен прогноз ВВП Украины с помощью модели двойного экспоненциального сглаживания. Проведен анализ возможностей использования модели ARIMA для прогноза ВВП Украины.Підвищення рівня розвитку соціально-економічних систем, забезпечення ефективності процесів, що в них відбуваються – одна з головних задач для керівництва будь-якої країни. Моделі прогнозування, що використовуються для аналізу великих масивів даних, дозволяють більш ефективно управляти підприємствами. Досить широке застосування методів Data Mining в роздрібній торгівлі, маркетингу, фінансах, охороні здоров’я, промисловому виробництві та інших областях свідчить про те, що видобута та оброблена інформація не тільки надає корисну інформацію про бізнес, а й дає змогу більш точно оцінити свою роботу та розробити детальні бізнес-плани та стратегії розвитку. Використання методів та моделей Data Mining у процесах прогнозування соціально-економічних процесів забезпечує більш точні прогнозні розрахунки. Для підбору методу вирішення задач прогнозування необхідно розуміти чи є макроряд стаціонарним чи нестаціонарним, чи характеризується макроряд чітким трендом або сезонністю. Для прогнозування стаціонарних часових рядів найпопулярнішими моделями є модель авторегресії та рухомого середнього. ARIMA-моделі охоплюють достатньо широкий спектр часових рядів, а невеликі модифікації цих моделей дозволяють достатньо точно описувати і часові ряди з сезонністю. У статті розглядається роль, значення і зміст методів Data Mining в соціально-економічних процесах, потенціал використання Big Data в бізнес середовищі. Виконано процедури застосування методів Data Mining для практичної реалізації алгоритмів Data Mining і створення прогнозного ВВП України на мові програмування Python з використанням статистичного пакета statsmodels. Виконано прогноз ВВП України за допомогою моделі подвійного експоненціального згладжування. Проведено аналіз можливостей використання моделі ARIMA для прогнозу ВВП України

Towards a conversion factor for soil microbial phosphorus

The available methods of microbial phosphorus (P) analysis do not allow full cell lysis during fumigation and complete P extraction. Consequently, a correction of microbial P (Pmic) extraction efficiency (Kp factor) is always necessary. Here we evaluated possible under- or overestimation of microbial P by comparing the direct determination of Kp for various soils with the Kp values obtained from the literature. We determined a soil-specific Kp value for Cambisol by coupling 33P labeling, anion exchange membranes (AEM) water extraction and liquid fumigation with CHCl3. The measured Kp for the Cambisol (0.69) was much higher than the Kp commonly used in the literature over the last 35 years (0.4). Experimentally measured Kp avoided overestimation of microbial P by more than 1.7 times. Therefore, a soil-specific Kp correction of extractability is a prerequisite for microbial P analysis. To improve Pmic accuracy without direct Kp determination, we conducted stepwise regression analysis between soil-specific Kp values from the literature and soil parameters. The Kp increased linearly with decreasing total P. An exponential increase of Kp with decreasing organic C (R2 = 0.45–0.76) revealed a threshold of 10 g Corg kg−1. Combining three soil parameters in multiple regression – Kp = 0.76–0.007*Corg - 0.56*Ptot + 0.004*Clay – enables an excellent Kp prediction (R2 = 0.99). We conclude that the Kp value of 0.4 commonly used for estimating microbial biomass P cannot be accepted as a constant. Thus, in the absence of soil-specific Kp, we recommend using the regression models considering the basic soil properties. © 2018 Elsevier Masson SA

Towards a conversion factor for soil microbial phosphorus

The available methods of microbial phosphorus (P) analysis do not allow full cell lysis during fumigation and complete P extraction. Consequently, a correction of microbial P (Pmic) extraction efficiency (Kp factor) is always necessary. Here we evaluated possible under- or overestimation of microbial P by comparing the direct determination of Kp for various soils with the Kp values obtained from the literature. We determined a soil-specific Kp value for Cambisol by coupling 33P labeling, anion exchange membranes (AEM) water extraction and liquid fumigation with CHCl3. The measured Kp for the Cambisol (0.69) was much higher than the Kp commonly used in the literature over the last 35 years (0.4). Experimentally measured Kp avoided overestimation of microbial P by more than 1.7 times. Therefore, a soil-specific Kp correction of extractability is a prerequisite for microbial P analysis. To improve Pmic accuracy without direct Kp determination, we conducted stepwise regression analysis between soil-specific Kp values from the literature and soil parameters. The Kp increased linearly with decreasing total P. An exponential increase of Kp with decreasing organic C (R2 = 0.45–0.76) revealed a threshold of 10 g Corg kg−1. Combining three soil parameters in multiple regression – Kp = 0.76–0.007*Corg - 0.56*Ptot + 0.004*Clay – enables an excellent Kp prediction (R2 = 0.99). We conclude that the Kp value of 0.4 commonly used for estimating microbial biomass P cannot be accepted as a constant. Thus, in the absence of soil-specific Kp, we recommend using the regression models considering the basic soil properties. © 2018 Elsevier Masson SA

Sensing biological effectors through the response of bridged nucleic acids and polynucleotides fixed in liquid-crystalline dispersions

The formation of three-dimensional structures of double-stranded nucleic acid and polynucleotide molecules, fixed in the structure of liquid-crystalline dispersions and bridged by polymeric chelate complexes is described. The bridging elements consist of alternating daunomycin molecules and copper ions. It is shown that these bridges between nucleic acid molecules stabilize cholesteric structures of the DNA liquid-crystalline dispersion. The formation of polymeric chelate bridges is accompanied by a remarkable increase of the intense circular dichroism (CD) band characteristics of the DNA-daunomycin cholesterics. These bridges are destabilized by a number of biologically relevant compounds and macromolecules, such as ascorbic acid, homocarnosine, bovine serum albumin and lysozyme. The dramatic change in the optical activity of the liquid-crystalline dispersions upon addition of these compounds makes them easily detectable. The sensitivity of the method, in the range of analyte concentration 10 124 12 10 128M, depends on the nature of the compound being tested. The response of bridged DNA structures to biological effectors observed here foresees their further development as biosensor devices for detecting the presence of biologically and pharmacologically relevant compounds