|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Криптовалюты - валюты «Королевств кривых зеркал»книга
- Автор: Антропов А.А.
- Год издания: 2019
- Место издания: LAP LAMBERT Academic Publishing LAP LAMBERT Academic Publishing RU Saarbrücken
- Объём: 554 страниц (25,523 печатных листов)
- ISBN: 978-620-0-21975-6
- Монография
- Аннотация: Монография состоим из следующих разделов: 1). Предисловие; 2). Введение; 3). Раздел 1. Биткоин и родственные ему мошенничества XVII века начало XXI века: 3.1). Глава 1. Природа биткоина и динамика его роста за 2015-2017 года. 3.2). Глава 2. Запрограммированные спецслужбами США и Великобритании среднемесячные курсы долл. США к биткоину (долл./биткоин) за период декабрь 2017 г. - март 2018 г. (три варианта - гипотеза автора). 3.3). Глава 3. Неполный набор показателей плана президента РФ В.В. Путина по колоссальному рывку РФ в технике, технологиях, социально-экономическому развитию РФ на 2018-2023 годы, соприкасающиеся с проблемами биткоина. 3.4). Глава 4. Неполный набор вариантов аналогичных биткоину мошенничеств XVII века начало XXI века и компетентные критики криптовалют. 4). Раздел 2. Основы авторской математизированной теории экономических (хозяйственных) циклов и их применение для прогнозирования среднемесячного промышленного индекса Dow DJIA (США, в пунктах) DDJIA(t) и среднемесячной цены золота (долл./тройская унция): 4.1). Глава 5. Основы авторской математизированной теории экономических (хозяйственных) циклов. 4.2). Глава 6. Философия вопроса прогнозирования нового класса экономических показателей и новые показатель качества прогнозов при фиксируемом базисном периоде за фиксируемый прогнозный период. 4.3). Глава 7. По одной экономико-математической модели прогнозирования среднемесячного промышленного индекса Dow DJIA (США, в пунктах) DDJIA(t) и среднемесячной цены золота (долл./тройская унция). 5). Раздел 3. Три варианта конкретных экономико-математических моделей прогнозирования среднемесячного курса долл./биткоин: 5.1). Глава 8. Первый вариант конкретной экономико-математической модели прогнозирования среднемесячного курса долл./биткоин (база данных - апрель 2014 г. - февраль 2018 г.). 5.2). Глава 9. Второй вариант конкретной экономико-математической модели прогнозирования среднемесячного курса долл./биткоин (база данных - апрель 2014 г. - июнь 2018 г.). 5.3). Глава 10. Третий вариант конкретной экономико-математической модели прогнозирования среднемесячного курса долл./биткоин (база данных: апрель 2014 г. - декабрь 2018 г. (… март 2019 г.)). Автор монографии, как в свое время великий, немецкий, духовный реформатор Мартин Лютер, выдвинул против биткоина 9 тезисов: 1). За счет чего растет так быстро его курс? 2). Где и в чем его ресурсы роста? 3). Кто (юридическое лицо/юридические лица) является,/являются ответчиком/ответчиками за курс биткона и его фиаско? 4). Где и как это зафиксировано? 5). Какими ресурсами (драгоценные металлы, ценные бумаги, движимое и недвижимое имущества и т. д.) они ответят? 6). Ответят, ли? 7). На основании, каких законов и прецедентов будут вестись эти судебные процессы? 8). В каких судах будут рассматриваться эти уголовные дела? 9). В каждом, настоящем государстве должно существовать единое, нераздельное финансовое, хозяйственное, юридическое и политическое пространство. Если, например, Татарстан, Якутия и т. д. заведут свои криптовалюты, то это будет началом развала Великой России, а вот этого никак допустить нельзя ни при каких условиях. И те, кто ратует за свободное, широчайшее применение криптовалют на территории РФ являются или идиотами, или же тайными, скрытными агентами иностранных разведок и их истинными целями являются: 1). Полномасштабный развал Великой России, 2). Разорение российского народа, например, губернатор Калининградской области Антон Алиханов и ему подобные в «коридорах власти», а так же так называемые экономисты-теоретики в разных ВУЗах РФ. Автор монографии также выдвинул гипотезу о том, что курс биткоина сначала резко взлетит вверх, а затем рухнет, как раз, перед 18.03.2018 года (дата выборов президента РФ), чтобы: 1). Дестабилизировать политико-экономико-социальную ситуацию в РФ, 2). Сделать В.В. Путина «политическим трупом» и «козлом отпущения». В этой погано-подло-грязной, но заведомо проигрышной игре очень активно участвуют спецслужбы Запада (в первую очередь США и Великобритании), финансисты Запада и КНР (на нашем секции конференции 06.12.08.12.2017 года два наших соотечественника, сейчас работающие в КНР (Шанхай), яростно рекламировали биткоин). Биткоин из серии мошенничества, но на гораздо более солидной технико-технологической основах и изощреннейшей системы «промывки мозгов и душ». В Таблице № 1_1 приведены темпы роста и прироста среднемесячных курсов долл./биткоин декабря к январю фиксированного года. Таких дико-сумасшедших темпов роста и ежемесячных процентных ставок мировая, реальная экономика никогда не знала, и знать не могла в принципе: 1). Даже голландская Ост-Индская компания в «лихой» XVII век имели максимальную среднюю годовую рентабельность 20%; 2) Акции компании матерого, хищного, но цивильного спекулянта-провидца, миллиардера Уоррена Баффетта «Berkshire Hathaway» за период 1965-2016 годы дорожали в среднем на 21%/год. На наш взгляд, эти «безумно» высокие сюрреалистические темпы роста и ежемесячные процентные ставки (данные столбцов 3-4 табл. 1_1) являются злачной приманкой для российских, китайских и иных мультимиллионеров и миллиардеров, чтобы потом их вчистую ограбить, как заодно и их страны. Данные столбцов №№ 3-4 табл. № 1_2 за 2016-2017 годы доказывают, что темпы роста запрограммированы, ибо если была бы настоящая рыночная стихия, то за 2016-2017 годы количество месяцев с темпами роста среднемесячного курса долл./биткоин текущего месяца к предыдущему месяцу 1 должно быть в пределах 4-6, а не 11. Не надо забывать того факта, что объем теневого банковского сектора превышает 45 трлн долл. Если предположить, что они бросили 10% от своего объема в махинации по биткоину, то это будет 4,5 трлн долл. Им «мелкая рыбешка» не нужна; они играют «по очень крупному». В Таблице № 2_1_1 приведены первый вариант запрограммированные среднемесячные курсы долл. США к биткоину (долл./биткоин) за период декабрь 2017 г. - март 2018 г. Сравним данные 3-го, 5-го и 6-го столбцов Таблице № 2_1_1: 1): 1). Что стало бы с политико-экономико-социальной ситуацией в РФ и КНР, если бы был реализован этот вариант запрограммированного спецслужбами США и Великобритании среднемесячных курсов долл. США к биткоину (долл./биткоин) за январь 2018 года – март 2018 года? 2). Что стало бы с великим вождем-спасителем Великой России президентом РФ В.В. Путиным? 3). Случайно ли, президент РФ В.В. Путин выступил с «Посланием Президента Федеральному Собранию» именно 01.03.2018 года, а не в период 10.03.-15.03.2018 года? 4). Случайно ли, президент РФ В.В. Путин выступил именно с этим Посланием (первая и особенно – вторая часть Послания)? 5). Что мы знаем и узнаем ли о тайной, сверхсекретной, многоходовой, многоплановой работы президента РФ В.В. Путина и его команды по уничтожению всех опасностей, связанных с 100% нейтрализацией этого варианта запрограммированного спецслужбами США и Великобритании среднемесячных курсов долл. США к биткоину (долл./биткоин) за январь 2018 года – март года? В Таблице № 2_1_2 приведены второй вариант запрограммированные среднемесячные курсы долл. США к биткоину (долл./биткоин) за период декабрь 2017 г. - март 2018 г. Сравним данные 3-го, 5-го и 6-го столбцов Таблице № 2_1_2 и зададим те же вопросы, как сравнивая данные 3-го, 5-го и 6-го столбцов Таблице № 2_1_1. В Таблице № 2_1_3 приведены третий вариант запрограммированные среднемесячные курсы долл. США к биткоину (долл./биткоин) за период декабрь 2017 г. - март 2018 г. Сравним данные 3-го, 5-го и 6-го столбцов Таблице № 2_1_2 и зададим те же вопросы, как сравнивая данные 3-го, 5-го и 6-го столбцов Таблице № 2_1_1. Данные таблиц №№ 1_1, 1_2, 2_1_1-2_1_3 полностью несовместимы с планом президента РФ В.В. Путина по колоссальному рывку РФ в технике, технологиях, социально-экономическому развитию РФ на 2018-2023 годы (все пункты 1-15). Все вышеуказанное напоминают мошенничества XVII века начало XXI века с различными вариациями и новыми техническими средствами (всемирный Интернет, всемирная мобильная связь и т. д.): 1. Тюльпановая махинация в Голландской Республике (16361637 годы); 2. Система Джона Лоу во Франции (1710-е годы); 3. «Компания южных морей» в Великобритании (1710-е годы); 4. Афера Баруха Хирша Штроусберга в Кайзеровской Германии (1870-е годы); 5. Всевозможные МММ в РФ (1990-е годы): Само «МММ», «Властилина», «Русский дом Селенга», «Тибет (фирма)», «Хопёр-Инвест», «Чара (банк)», МММ образца начала 2010-х годов (Евгений Марков), и т. д. и т. п.; 6. «Nasdaq Composite Index» (конец 1990-х годов начало 2000-х годов). Теперь наступила очередь биткоина и ему подобных криптовалют со всеми жутко разрушительными политико-экономико-социальными последствиями для многих народов мира, в том числе для миллионов россиян. Автор монографии в лихие 1990-е годы неоднократно наблюдал мошенничества «со стаканчиками». Там все роли были заранее расписаны и автоматически выполнялись, чтобы заманить в ловушки как можно больше «лохов» с большими и толстыми кошельками. Приведен список компетентных критиков криптовалют (политики, бизнесмены, ученые, духовные лица, государственные и иные организации, ведомства стран Европы, США и Азии): ФСБ РФ, патриарх Московский и всея Руси Кирилл, «Большая двадцатка» («G20»), руководство МВФ, Руководство Банка Англии, третий по богатству миллиардер Уоррен Баффетт (англ. Warren Buffett), лауреат Нобелевской премии по экономике Роберт Шиллер (англ. Robert James Shiller), миллиардер Джордж Сорос (англ. George Soros; венг. Soros Görgy), Комиссия по ценным бумагам и биржам США (англ. The United States Securities and Exchange Commission, SEC), Налоговое управление США (англ. Internal Revenue Service, IRS «Служба внутренних доходов»), «Bank of America», «Facebook», «Google», «Twitter», государство Южной Кореи, государство Таиланд, многие другие субъекты и организации. В современных математических теориях идеализированный объект выступает в виде математической модели или совокупности таких моделей. Проведенный автором монографии за 1977-1978 гг., 1990-1991 гг., 1993-1996 гг., 1998-2001 гг., 2004-2007 гг., 2014-2018 гг. анализ динамики нескольких десятков важнейших экономических показателей Великобритании, США, Франции, СССР, РФ и мировых показателей за XIX-XXI (XVII-XIX) веков показал, что для того, чтобы выделить из них необходимые для наших исследований (см. ниже) составляющие базовые теоретические циклические кривые (достаточно чистые), предварительно обязательно необходимо выделить из первых следующие составляющие: • Вековую тенденцию; • Влияния исторических событий (войны, революции, международные кризисы, например, Фашодский (1898 г.), Марокканские: 1-й (1905 г.) и 2-й (1911 г.), Суэцкий (1956 г.), Карибский (1962 г.); • Влияния социально-экономических событий (например, крупнейшие по времени и масштабам забастовки и стачки) на динамику рост данного экономического показателя на каждый год действия данных событий; • Повышение (понижение) таможенных тарифов; • Влияния государственного программирования; • Других мероприятий: 1. В правлении каждого президента США (на базовые годы) на каждый год президентства (для экономических показателей США и мировых); 2. В руководстве каждого генсека КПСС (на базовые годы) на каждый год руководства СССР (для экономических показателей СССР; 3. В руководстве каждого президента РФ (на базовые годы) на каждый год руководства РФ (для экономических показателей РФ. В вышеуказанных принципах и в шести первых пунктах научной новизны настоящей монографии заложена философия вопроса циклической динамики автора. Дана классификация экономических циклов и их фаз по: 1. Средней продолжительности (см. Табл. 5_2_1); 2. Территориальному разрезу (см. Табл. 5_2_2); 3. Отраслевому разрезу (см. Табл. 5_2_3). Дана классификация фаз экономических циклов: Продолжительность цикла автор монографии всегда измеряет от вершины до вершины (от 1-го кризиса в специальном значении до 2-го кризиса в специальном значении для i-ой части циклической кривой). На языке математики кризис в специальном значении - это точка максимума циклической кривой Yt (Yt* > Y(t*-1) и Yt* > Y(t*+1)) в t*-й год, а оживление в специальном значении - это точка минимума циклической кривой Yt (Yt** < Y(t**-1) и Yt** < Y(t**+1)) в t**-й год. Для лаконичности изложения введены следующие понятия и термины: 1. i-й кризис в специальном значении. Это есть 1-й (начальный) кризис в специальном значении для i-ой части циклической кривой; 2. i-й спад (фаза депрессии). Это есть спад (фаза депрессии) для i-ой части циклической кривой; 3. i-ое оживление в специальном значении. Это есть оживление в специальном значении для i-ой части циклической кривой; 4. i-й спад (фаза депрессии) в расширительном значении. Это есть часть i-й циклической кривой, охватывающей 1-й (начальный) кризис в специальном значении, спад (фаза депрессии) и оживление в специальном значении. Экономические циклы: 1) Спекулятивных, фальшивых экономических показателей, начиная с 16361637 годов и по март 2019 года: 1.1) Среднемесячного курса долл. США к биткоину, долл./биткоин; 1.2) Среднемесячного курса долл. США к любой криптовалюте за исключением биткоина, долл./криптовалюта; 1.3) Среднемесячного курса долл. США к «Nasdaq Composite Index» (конец 1990-х годов - начало 2000-х годов); 1.4) Индекс цен на луковицы тюльпанов (Тюльпановая махинация в Голландской Республике (1636-1637 годы)); 1.5) Индекс цен на акции компаний «Системы» Джона Лоу во Франции (1710-е годы); 1.6) Индекс цен на акции «Компании южных морей» в Великобритании (1710-е годы); 1.7) И т. д. и т. п. 2) Реальных, нефальшивых экономических показателей (мировых и США): 2.1) Среднемесячного промышленного индекса Доу-Джонса (США, в пунктах), ; 2.2) Среднемесячной цены золота, долл./тройская унция, коренным образом отличаются от циклов экономических показателей: • Великобритании, Кайзеровской Германии, США, Франции, СССР, обработанных в предыдущней, авторской монографии «Междисциплинарные методы обобщения методик определения циклических кривых. Циклы Китчина—Крума—Митчелла, Жуглара, Мура, Кузнеца, Кондратьева и Шумпетера»; • Великобритании, США, Франции, СССР и РФ, обработанных в других авторских работах, начиная с 1977 года и по май 2019 года. Набор коренных отличий новых экономико-математических моделей от старых экономико-математических моделей имеет три признака: 1) Экономические показатели все месячные; 2) Здесь нет никакой информации об эталонных кризисов в специальном значении или спадов (фаз депрессии) в расширительном значении в экономических циклах за базовые периоды; 3) На расчетные периоды каждый месяц, начиная с января 2018 года, начинают работать факторы влияния внешних сил (различных госструктур разных государств), одной из многочисленных целей которых является максимальное снижение уровней Doll_USA/BTC[t] и иных криптовалют. Поэтому нельзя вычислить: 1) На базовые периоды: 1.1) Индексы качества для i-го спада (фазы депрессии) в расширительном значении или для i-го кризиса в специальном значении; 1.2) Общие цепные индексы качества для всех (n) кризисов в специальном значении, плюс (n) спадов (фаз депрессий), плюс (n) оживлений в специальном значении; 1.3) Меру точности прогноза цепных индексов качества для базовых теоретических циклических кривых; 2) На расчетные периоды: 2.1) Отличные и хорошие прогнозы (APE(Y(t))), более чем на 2-4 месяцев вперед. С таким обстоятельством автор монографии ранее никогда не сталкивался, начиная с IV квартала 1977 года. Где же выход из этой тупиковой ситуации? Автор монографии нашел многомерный спасительный вариант: 1) Максимально использовать наработки в предыдущей, авторской монографии «Междисциплинарные методы обобщения методик определения циклических кривых. Циклы Китчина—Крума—Митчелла, Жуглара, Мура, Кузнеца, Кондратьева и Шумпетера», а также в ряде статье: На базовые месяцы и прогнозные периоды используем: 1.1) Формулу (5.1) расщепим; 1.2) Понятие и формула вековой тенденции в момент времени (t), ; 1.3) Понятие и формулу (5.2) кривой экономического равновесия в момент времени (t); 1.4) Понятие сводной циклической кривой в момент времени (t), ; 1.5) Понятие аналога расстояния (длины пути) в физике. Качественно аналог расстояния - это расстояние сводной циклической кривой от кривой экономического равновесия в момент времени (t)%; 1.6) Понятие (понятия) главных периода (периодов) сводной циклической кривой: T (T1, T2,…, Tn), определяемые коэффициентом (коэффициентами) корреляции: нециклическим - и/или циклическим - ) для базовой сводной теоретической циклической кривой; 1.7) Понятия нециклического и циклического коэффициентов автокорреляции являются одними из своеобразных «рычагов Архимеда» в исследованиях сводных циклических кривых - базовых теоретических циклических кривых. На их основе находятся: (частный период цикла для sin(2kt*/T) = sin(2t*/(T/k)) и cos(2kt*/T) = cos(2t*/(T/k)) при k/k [1, q] ; - общий, главный период для всех гармоник сразу; q = ((T/2) - 1) ; 1.8) R(k) - коэффициент множественной корреляции с учетом степеней свободы, безразмерная величина: R(k) (0.6, 0.999); 1.9) MSE(k) - средний квадрат ошибки; 1.10) (N - (k+1)) 1. 2. Новые наработки автора монографии: 2.1) Среднеабсолютная процентная ошибка (mean absolute percent error) прогнозируемого экономического показателя Y(t), MAPE(Y(t)) на прогнозный период [1, n] N (форм. 6.1.1.4); 2.2) Абсолютная процентная ошибка (absolute percent error) прогнозируемого экономического показателя Y(t), APE(Y(t)) конкретного, фиксируемого периода (t) (форм. 6.1.1.5); Неожиданно «всплыла» новая проблема. Автор монографии построил четыре общих экономико-математических моделей прогнозирования среднемесячного курса долл./биткоин, каждая из которых состоит из 7-8 конкретных экономико-математических подмоделей прогнозирования среднемесячного курса долл./биткоин. В каждой вышеуказанных экономико-математических подмоделей при фиксируемом базисном периоде за фиксируемый прогнозный период разное количество APE(Y(t)) (см. формулу (6.1.1.5)): с высокой точностью, с хорошей точностью, с удовлетворительной точностью, с неудовлетворительной точностью. Какая из 7-8 вышеуказанных экономико-математических подмоделей в целом при фиксируемом базисном периоде за фиксируемый прогнозный период является: С высокой точностью? С хорошей точностью? С удовлетворительной точностью? С неудовлетворительной точностью? Лучшей? Худшей? Промежуточным вариантом? Этот новый фундаментальный показатель автор монографии назвал синтетическим показателем качества прогнозов при фиксируемом базисном периоде за фиксируемый прогнозный период (synthetic indicator of the quality of forecasts for a fixed base period for a fixed forecast period - ): 1). Первый вариант синтетического показателя качества прогнозов при фиксируемом базисном периоде за фиксируемый прогнозный период - Многомерная степенная зависимость (форм. 6.1.1.1.1.1); Нижний и верхний пределы (форм. (форм. 6.1.1.1.1.2). Натуральный логарифм от обеих частей формулы (6.1.1.1.1.1): (форм. 6.1.1.1.1.3) годится для реальных и быстрых расчётов в пакетах LOTUS 1-2-3, Quattro.pro и в других электронных таблицах; 2). Второй вариант синтетического показателя качества прогнозов при фиксируемом базисном периоде за фиксируемый прогнозный период – Многомерная линейная зависимость (форм. 6.1.1.1.2.1). Нижний и верхний пределы (форм. 6.1.1.1.2.2). Анализ данных Схемы 1 показывает, что из семи критериев и свойств удовлетворяют семи критериям и свойствам только вариант многомерной степенной зависимости, причем он удовлетворяет полностью трем критериям, не соответствие хотя бы одному из них, автоматически забраковывает вариант. Поэтому автор монографии, в своих расчетах, выбрал вариант многомерной степенной зависимости. В Таблице № 6_1_1_3_1 приведены варианты ценностных показателей для определения качества прогнозов расчетных сводных кривых отдельного экономического показателя. Самым лучшим вариантом является вариант № 5 с показателями: = 0,603698246, = 0,364633741, = 0,029311736, = 0,002356276. Возникает законный вопрос: зачем нужны экономико-математические модели: 1. Прогнозирования среднемесячного промышленного индекса Dow DJIA (США, в пунктах) DDJIA(t)? 2. Прогнозирования среднемесячной цены золота (долл./тройская унция) ? Ведь в науке существует «Бритва Оккама» (иногда «Лезвие Оккама»): • «Не следует множить сущее без необходимости», • Либо «Не следует привлекать новые сущности без крайней на то необходимости»). Они нужна только для создания двух вариантов экономико-математической подмодели прогнозирования среднемесячного курса долл./биткоин Doll_USA/BTC(t). Конкретные экономико-математические подмодели: 1. Прогнозирования среднемесячного промышленного индекса Dow DJIA (США, в пунктах) DDJIA(t)? 2. Прогнозирования среднемесячной цены золота (долл./тройская унция) ? строго рассчитаны по методике, приведенной в главе 5 и пп.6.1. данной монографии. Автор монографии построил три общих экономико-математических моделей прогнозирования среднемесячного курса долл./биткоин, каждая из которых состоит из семи конкретных экономико-математических подмоделей прогнозирования среднемесячного курса долл./биткоин. Их особенностями являются: 1). Ввиду того, что на расчетные периоды каждый месяц, начиная с января 2018 года, начинают работать факторы влияния внешних сил (различных госструктур разных государств), одной из многочисленных целей которых является максимальное снижение уровней всех криптовалют, то качество прогнозов на 1 - 24 месяца резко ухудшается, так как заранее в вышеуказанных моделях, применяющих эконометрические методы в принципе нельзя их учесть. 2) Они смоделированы на четырех базовых периодах: 2.1) На апрель 2014 года - февраль 2018 года, 2.2) На апрель 2014 года - апрель 2018 года, 2.3) На апрель 2014 года - июнь 2018 года, 2.4) На апрель 2014 года - декабрь 2018 года. Автор монографии выбросил из данной монографии выполненную экономико-математическую модель за период апрель 2014 года - апрель 2018 года ввиду двух причин: она ничего нового, существенного не дает; перегрузки монографии. Максимально были использованы все идеи, критерии и формулы глав 5-6 настоящей монографии. В Таблице № 8_3_9_1_1 приведены степени точности абсолютных процентных ошибок прогнозируемых среднемесячных курсов долл. США к биткоину (долл./биткоин) (№№ 12_1_1 - 12_1_1_7 за период февраль 2017 года - декабрь 2018 года. № подваранта экономико-математической модели Период февраль 2018 года – декабрь 2018 года Период февраль 2018 года - март 2018 года Период апрель 2018 года – декабрь 2018 года Февраль 2018 года Март 2018 года 1 2 3 4 12_1_1 Хорошая точность Хорошая точность Удовлетворительные и неудовлетворительные точности 12_1_1_1 Высокая точность Высокая точность Удовлетворительные и неудовлетворительные точности 12_1_1_2 Высокая точность Хорошая точность Удовлетворительные и неудовлетворительные точности 12_1_1_3 Высокая точность Удовлетворительная Точность Неудовлетворительные точности 12_1_1_4 Высокая точность Высокая точность Высокая точность (апрель 2018 года - июль 2018 года, ноябрь 2018 года); Удовлетворительные точности (август 2018 года - октябрь 2018 года, декабрь 2018 года) 12_1_1_5 Высокая точность Высокая точность Удовлетворительные и неудовлетворительные точности 12_1_1_6 Высокая точность Высокая точность Удовлетворительные и неудовлетворительные точности 12_1_1_7 Высокая точность Хорошая точность Хорошая точность (апрель 2018 года – май 2018 года); Удовлетворительные и неудовлетворительные точности (июнь 2018 года – декабрь 2018 года) В Таблице № 8_3_9_1_2 приведены варианты синтетического показателя качества прогнозов расчетных сводных циклических кривых среднемесячного курса долл. США к биткоину (долл./биткоин) № № вариантов экономико-математических подмоделей Синтетический показатель качества прогнозов № варианта величины синтетического показателя качества прогнозов по понижению от высшего к низшему 1 2 3 4 5 12_1_1_4 0,100505 1 2 12_1_1_1 0,005106 4 3 12_1_1_2 0,003708 6 1 12_1_1 0,003166 7 4 12_1_1_3 0,002513 8 6 12_1_1_5 0,005106 3 7 12_1_1_6 0,004838 5 8 12_1_1_7 0,007653 2 Анализ данных столбца № 4 таблицы № 8_3_9_1_2 показывает, что лучшим вариантом по синтетическому показателю качества прогнозов является вариант № 12_1_1_4 с SIQ_FFBP_FFP(12_1_1_4) = 0,100505. В Таблице № 9_3_8_1 приведены степени точности абсолютных процентных ошибок прогнозируемых среднемесячных курсов долл. США к биткоину (долл./биткоин) (№№ 13_2_5 - 13_2_5_6 за период февраль 2017 года - декабрь 2018 года № подварианта экономико-математической модели Период: июнь 2018 г. – декабрь 2018 г. Период: июнь 2018 г. - июль 2018 г. Период: август 2018 г. - декабрь 2018 г. Июнь 2018 г. Июль 2018 г. 1 2 3 4 13_2_5 Высокая точность Высокая точность Высокая точность: август 2018 года, октябрь 2018 года; Хорошая точность: сентябрь 2018 года; Неудовлетворительная точность: ноябрь 2018 года – декабрь 2018 года. 13_2_5_1 Высокая точность Хорошая точность Хорошая точность: октябрь 2018 года; Удовлетворительная точность: август 2018 года – сентябрь 2018 года, ноябрь 2018 года; Неудовлетворительная точность: декабрь 2018 года. 13_2_5_2 Высокая точность Высокая точность Высокая точность: октябрь 2018 года; Удовлетворительная точность: ноябрь 2018 года; Неудовлетворительная точность: декабрь 2018 года. 13_2_5_3 Высокая точность Высокая точность Высокая точность: август 2018 года, октябрь 2018 года; Хорошая точность: сентябрь 2018 года; Удовлетворительная точность: ноябрь 2018 года; Неудовлетворительная точность: декабрь 2018 года. 13_2_5_4 Высокая точность Хорошая точность Хорошая точность: июль 2018 года - август 2018 года, октябрь 2018 года; Удовлетворительная точность: сентябрь 2018 года, ноябрь 2018 года; Неудовлетворительная точность: декабрь 2018 года. 13_2_5_5 Высокая точность Высокая точность Высокая точность: октябрь 2018 года; Хорошая точность: август 2018 года - сентябрь 2018 года; Удовлетворительная точность: ноябрь 2018 года; Неудовлетворительная точность: декабрь 2018 года. 13_2_5_6 Высокая точность Высокая точность Высокая точность: октябрь 2018 года; Хорошая точность: август 2018 года - сентябрь 2018 года; Удовлетворительная точность: ноябрь 2018 года; Неудовлетворительная точность: декабрь 2018 года. В Таблице № 9_3_8_2 приведены варианты синтетического показателя качества прогнозов расчетных сводных циклических кривых среднемесячного курса долл. США к биткоину (долл./биткоин) №№ 13_2_5 - 13_2_5_6. № № вариантов экономико-математических подмоделей Синтетический показатель качества прогнозов, SIQ_FFBP_FFP № варианта величины синтетического показателя качества прогнозов по понижению от высшего к низшему 1 2 3 4 1 13_2_5 0,236514 3 3 13_2_5_2 0,308594 1 4 13_2_5_3 0,242976 2 6 13_2_5_5 0,191311 4 7 13_2_5_6 0,19131 5 5 13_2_5_4 0,084813 6 2 13_2_5_1 0,060650 7 Анализ данных 4-го столбца таблицы № 9_3_8_2 показывает, что лучшим вариантом по синтетическому показателю качества прогнозов является вариант № 13_2_5_2 с SIQ_FFBP_FFP(13_2_5_2) = 0,308594. В процессе проведения настоящей научной работы постоянно и внезапно «выплывают» «подводные камни». Четырьмя новыми «подводными камнями», являются: 1. Классификация номеров отдельно взятого экономического показателя (варианты оценок теоретических кривых экономического равновесия); 2. Острая необходимость применения темпа роста среднемесячного курса долл./биткоин ; 3. Острая необходимость, для успешного завершения монографии, разработки и применения формул S-кривых; 4. Качественная интерпретация формул S-кривых конкретно для наших задач. В Таблице № 10_1 приведены классификация номеров отдельно взятого экономического показателя (варианты оценок теоретических кривых экономического равновесия) Оценки Вековой тенденции Оценки влияния деятельности Администраций 5-и президентов США Оценки влияния внешних, экзогенных «сил» (различных госструктур разных государств) на динамику среднемесячного курса долл./биткоин в момент времени (t) Оценки влияния темпа роста среднемесячного курса долл./биткоин на динамику в момент времени (t) Оценки влияния S-кривой на динамику в момент времени (t) 1 2 3 4 5 1.1) 4-е фактора 2.1) Начиная с 41-го президента США Дж.Г.У. Буша-Старшего 3.1) Начиная с января 2018 года и кончая ноябрем 2020 года 4.1) 0 (нет его) 5.1) 0 (нет его) 1.2) 3-и фактора 2.2) Начиная с 42-го президента США Б. Клинтона … 4.2) 1 (есть, но имеется лаг) 5.2) 1 (есть подвариант № 1) 1.3) 2-а фактора 2.3) Начиная с 43-го президента США Дж.У. Буша-Младшего 3.6) Начиная с июня 2018 года и кончая ноябрем 2020 года 4.3) 2 (есть, но нет лага) 5.3) 2 (есть подвариант № 2) 1.4) 3-и фактора 2.4) Начиная с 44-го президента США Б. Обамы … 5.4) 3 (есть подвариант № 3: среднеарифметическая подвариантов № 1 и № 2) 1.5) 2-а фактора 2.5) Кончая 45-м президентом США Д. Трампом 3.12) Начиная с декабря 2018 года и кончая ноябрем 2020 года 1.6) 2-а фактора 3.13) Начиная с января 2019 года и кончая ноябрем 2020 года 3.14) Начиная с февраля 2019 года и кончая ноябрем 2020 года 3.15) Начиная с марта 2019 года и кончая ноябрем 2020 года 3.15) Начиная с апреля 2019 года и кончая ноябрем 2020 года В Таблице № 10_2 приведены прогнозируемые данные экономического равновесия среднемесячного курса долл. США к биткоину №№ 14_4_4_12_0_0 , 15_4_4_13_0_0 за период январь 2019 года - август 2019 года – ноябрь 2020 года, долл./биткоин № Период № 14_4_4_12_0_0 № 15_4_4_13_0_0 Числовые значения Числовые значения 1 2 3 4 1 Январь 2019 г. 3844,262 3769,227 2 Февраль 2019 г. 3978,378 3906,606 3 Март 2019 г. 4112,352 4043,842 4 Апрель 2019 г. 4246,189 4180,941 5 Май 2019 г. 4379,891 4317,906 6 Июнь 2019 г. 4513,463 4454,740 7 Июль 2019 г. 4646,907 4591,447 8 Август 2019 г. 4780,228 4728,030 … …. … … 23 Ноябрь 2020 г. 6767,068 6763,805 Внимание привлекает данные последней строки табл. 10_2. С учетом вышесказанного (пп. 10.1), качественно понятно, что первый и второй варианты конкретных экономико-математических моделей прогнозирования среднемесячного курса долл./биткоин (база данных - апрель 2014 г. - февраль 2018 г.; апрель 2014 г. - июнь 2018 г.), рассчитанных в главах 8 и 9 данной монографии, не могут быть применены далее. Нужны прорывы! В Таблице № 10_3 приведены прогнозируемые данные экономического равновесия среднемесячного курса долл. США к биткоину №№ 16_4_4_14_1_0 , 16_4_4_14_2_0 , 20_6_4_15_2_0 за период январь 2019 года - август 2019 года – ноябрь 2020 года, долл./биткоин № Период № . 16_4_4_14_1_0 № 16_4_4_14_2_0 № 20_6_4_15_2_0 Числовые значения Числовые значения Числовые значения 1 2 3 4 5 1 Январь 2019 г. 3756,913 3756,913 3756,913 2 Февраль 2019 г. 3547,200 3547,200 3702,600 3 Март 2019 г. 3516,169 3053,501 3975,000 4 Апрель 2019 г. 3309,581 3399,610 4244,835 5 Май 2019 г. 3706,191 3244,720 4036,993 6 Июнь 2019 г. 4028,454 3197,253 3931,395 7 Июль 2019 г. 3733,196 2968,895 3653,247 8 Август 2019 г. 4052,001 3652,915 4244,590 … … … … … 23 Ноябрь 2020 г. 6002,689 4247,568 3891,435 Внимание привлекает данные последней строки табл. 10_3. Это уже несомненный прогресс, но нужны кардинальные, фундаментальные прорывы. Анализ графика среднемесячного курса долл./биткоин за период: апрель 2014 года – январь 2019 года показывает, что кривая туманно схожа с двумя S-кривыми для двух дополняющих друг друга периодов: 1. Первая, начальная S-кривая «взвивающаяся» вверх (период: апрель 2014 года – декабрь 2017 года); 2. Вторая, конечная S-кривая «пикирующаяся» вниз (период: декабрь 2017 года – февраль 2019 года). Автор монографии создал свои варианты S-кривых для обоих вышеуказанных случаев в силу двух причин: 1. Надо успешно и быстро завершить данную монографию; 2. S-кривые должны быть не очень сложными, но очень результативными. S-кривые в виде законов: • Роста организмов и популяций Р. Перла слишком примитивные и поэтому не соответствуют двум вышеуказанным критериям. Но, тем не менее, автор монографии в своих исследованиях «оттолкнулся» именно от S-кривой Р. Перла; • Поведения уровней смертности Б. Гомперца совсем не подходят к нашим конкретным задачам. Первая, начальная S-кривая «взвивающаяся» вверх (период: апрель 2014 года – декабрь 2017 года) вычисляется по формулам (10.3.1.1.1)-(10.3.1.1.2). Вторая, конечная S-кривая «пикирующаяся» вниз (период: декабрь 2017 года – ноябрь 2020 года) вычисляется по формулам (10.3.2.1.1)-(10.3.2.1.2). С учетом вышеуказанного необходимо использовать в одном столбце: 1. На период: апрель 2014 года – декабрь 2017 года – формулу (10.3.1.1.2); 2. На период: декабрь 2017 года – ноябрь 2020 года – формулу (10.3.2.1.2). Для наших задач эффект применения формул S-кривых является колоссальный кумулятивный эффект от одновременного применения внешних, экзогенных «сил» (действия различных госструктур разных государств) на динамику конкретного экономического показателя — среднемесячного курса долл./биткоин в момент времени (t) одной из многочисленных целей, которых является максимальное снижение уровней всех криптовалют: 1) Начиная с января 2018 года и кончая ноябрем 2020 года, 2) Начиная с февраля 2018 года и кончая ноябрем 2020 года, 3) Начиная с марта 2018 года и кончая ноябрем 2020 года, 4) Начиная с апреля 2018 года и кончая ноябрем 2020 года, 5) Начиная с мая 2018 года и кончая ноябрем 2020 года, 6) Начиная с июня 2018 года и кончая ноябрем 2020 года, 7) Начиная с июля 2018 года и кончая ноябрем 2020 года, 8) Начиная с августа 2018 года и кончая ноябрем 2020 года, 9) Начиная с сентября 2018 года и кончая ноябрем 2020 года, 10) Начиная с октября 2018 года и кончая ноябрем 2020 года, 11) Начиная с ноября 2018 года и кончая ноябрем 2020 года, 12) Начиная с декабря 2018 года и кончая ноябрем 2020 года, 13) Начиная с января 2019 года и кончая ноябрем 2020 года, 14) Начиная с февраля 2019 года и кончая ноябрем 2020 года, 15) Начиная с марта 2019 года и кончая ноябрем 2020 года. 3.16) Начиная с апреля 2019 года и кончая ноябрем 2020 года. В Таблице № 10_4_1_6_1 приведены сводные прогнозируемые данные экономического равновесия среднемесячного курса долл. США к биткоину №№ 14_6_4_12_0_3 , 16_4_4_14_0_1 , 18_6_4_15_0_2 , 19_*** , 19_** за период январь 2019 года - август 2019 года – ноябрь 2020 года, долл./биткоин № Период № 14_6_4_12_ _0_3 № 16_4_4_14_ _0_1 № 18_6_4_15_ _0_2 № 19_*** № 19_** Числовые значения Числовые значения Числовые значения Числовые значения Числовые значения 1 2 3 4 5 6 7 1 Январь 2019 г. 3596,852 3756,913 3756,913 3685,455 3756,913 2 Февраль 2019 г. 3483,933 3547,200 3702,600 3668,711 3624,900 3 Март 2019 г. 3371,235 1994,941 3975,000 2783,978 2984,971 4 Апрель 2019 г. 3258,751 446,100 2985,758 1901,021 1715,929 5 Май 2019 г. 3146,473 1998,212 1053,115 499,386 6 Июнь 2019 г. 3034,395 1012,312 173,539 7 Июль 2019 г. 2922,511 28,011 8 Август 2019 г. 2810,814 … … … … … … … 23 Ноябрь 2020 г. 1154,500 В Таблице № 10_4_2_8_1 приведены сводные прогнозируемые данные экономического равновесия среднемесячного курса долл. США к биткоину №№ 14_6_4_0_2_3 , 14_6_4_12_2_3 , 16_4_4_14_2_1 , 16_6_4_14_2_2 , 17_6_4_15_2_2 за период январь 2019 года - август 2019 года – ноябрь 2020 года, долл./биткоин № Период № 14_6_4_0_ _2_3 № 14_6_4_ _12_2_3 № 16_4_4_ _14_2_1 № 16_6_4_ _14_2_2 № 17_6_4_ _15_2_2 Числовые значения Числовые значения Числовые значения Числовые значения Числовые значения 1 2 3 4 5 6 7 1 Январь 2019 г. 5610,644 5046,063 3756,913 3756,913 3756,913 2 Февраль 2019 г. 5333,061 4651,594 3547,200 3547,200 3702,600 3 Март 2019 г. 4957,828 3928,224 1502,651 2345,014 3975,000 4 Апрель 2019 г. 4919,239 4335,404 268,134 1880,908 3433,276 5 Май 2019 г. 4839,430 4603,362 978,332 2453,081 6 Июнь 2019 г. 4415,472 3714,152 171,131 1568,262 7 Июль 2019 г. 4334,199 3975,858 525,803 8 Август 2019 г. 4111,364 3761,216 284,992 … … … … … … … 23 Ноябрь 2020 г. 1392,441 2572,298 Самые «крутые» мошенники всего мира по криптовалютам и теневого банковского сектора (объем превышает 45 трлн долл. США) перебрались на территорию Объединенных Арабских Эмиратов (ОАЭ) — последний рубеж (ареал) бесконечно глупых, бесконечно жадных, бесконечно некомпетентных и бесконечно легкомысленных богачей. Конечной, заветной целью самых «крутых» мошенников всего мира по криптовалютам и теневого банковского сектора является «раскулачивание» арабских шейхов всего Персидского залива через проверенные на практике многоходовые, многомерные трюки. Остро азартная игра уже началась: 1). Первый акт игры — Повышение уровня курса BTC к долл. США: 1.1). Данные столбцов №№ 3-4 табл. № 10_4_2_9_1 за 2016-2017 годы и 2019 год доказывают, что темпы роста запрограммированы на рост, ибо если была бы настоящая рыночная стихия, то: 1.1.1). За 2016-2017 годы количество месяцев с темпами роста среднемесячного курса долл./биткоин текущего месяца к предыдущему месяцу 1 должно быть в пределах 4-6, а не 11; 1.1.2). За 2019 год количество месяцев с темпами роста среднемесячного курса долл./биткоин текущего месяца к предыдущему месяцу 1 в пределах 3, а не 5. 2). Второй акт игры — «Кидание». Самые «крутые» мошенники всего мира по криптовалютам и теневого банковского сектора, могут несколько месяцев поиграть с арабскими шейхами всего Персидского залива в «кошки-мышки» и «искусственно» довести уровень курса BTC к долл. США до 9000—15000—20000 долл./биткоин и тем самым заманить как можно больше арабских шейхов всего Персидского залива в капкан-ловушку, а затем внезапно, резко и оперативно довести уровень курса BTC к долл. США до ≈ 0—150 (0—1500) долл./биткоин (уровень «плинтуса»). Наконец-то наступит «Finita la commedia» «Финита ля комедия!»: «Игра окончена, теперь все встанет на свои места, и истина откроется». Тем самым, тема криптовалют будет окончательно закрыта. Лет через 20-30 возможно появятся новые схемы мошенничеств, так как: 1). Не переведутся; 1.1). Мошенники, 1.2). Мировой теневой банковский сектор, 1.3). Бесконечно глупые, бесконечно жадные, бесконечно некомпетентные и бесконечно легкомысленные богачи; 2). Будет существовать мировой интернет необходимое подспорье для мошенников и мирового теневого банковского сектора.
- Добавил в систему: Антропов Анатолий Александрович