Динамика цен на недвижимость саратов: Стоимость квартир в Саратове, динамика цен на квартиры вторичного жилья

Содержание

Стоимость квартир в Саратове, графики изменения цен квадратного метра в новостройках и вторичке

недвижимостьаналитика и цены

Мы представляем наш аналитический проект, основанный на нашей базе данных. Наглядно, доступно и максимально просто мы знакомим вас с реальной ситуацией на ценовом рынке недвижимости. Вы сможете всегда быть в курсе того, как развиваются цены на первичном и вторичном рынке. Графики познакомят вас с динамикой изменения стоимости за комнаты, однокомнатные, двухкомнатные, трехкомнатные квартиры, как в новостройках, так и на вторичном рынке. Вы сможете проследить рост или падение цен в Саратове на аренду комнат, однушек, двушек и трешек. Конечно, данные могут не совпадать с официальной статистикой, т.к. наши графики строятся исходя только из ваших объявлений. Разработчики МетрСаратова каждый день работают над улучшением качества сервиса и логикой необычного исследования. Мы будем стремиться к наиболее объективному отражению динамики изменения цен за квадратный метр в Саратове. Данная аналитика является ежемесячной и обновляется первого числа каждого месяца.

Рынок недвижимости в Саратове динамично развивается, расширяя с каждым днем сферу влияния. Люди, относящие себя к этому широкому бизнес-пласту, должны быть всегда в курсе тенденций развития цен на квартиры в Саратове. Знание средней стоимости квадратного метра позволит максимально выгодно продать, купить или снять заветный объект недвижимости. Статистические данные не менее интересны и для собственников. Средняя цена за квадратный метр – это то центральное звено, которое становится ключевым в процессе генерации цены за квартиру в Саратове. Инфраструктура, тип постройки, этажи и даже наличие хороших соседей лишь корректируют среднюю стоимость, увеличивая ее или уменьшая.

Цена на квадратный метр недвижимости весьма динамичный параметр, который можно сравнить с колебаниями валюты. Стоимость квартир в Саратове постоянно меняется, а данный раздел призван помочь людям не теряться на этом непростом рынке — рынке недвижимости.

ЕМИСС

Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС) разрабатывалась в рамках реализации федеральной целевой программы «Развитие государственной статистики России в 2007-2011 годах».

Целью создания Системы является обеспечение доступа с использованием сети Интернет государственных органов, органов местного самоуправления, юридических и физических лиц к официальной статистической информации, включая метаданные, формируемой в соответствии с федеральным планом статистических работ.

ЕМИСС представляет собой государственный информационный ресурс, объединяющий официальные государственные информационные статистические ресурсы, формируемые субъектами официального статистического учета в рамках реализации федерального плана статистических работ.

Доступ к официальной статистической информации, включенной в состав статистических ресурсов, входящих в межведомственную систему, осуществляется на безвозмездной и недискриминационной основе.

Система введена в эксплуатацию совместным приказом Минкомсвязи России и Росстата от 16 ноября 2011 года
№318/461.

Координатором ЕМИСС является Федеральная служба государственной статистики.

Оператором ЕМИСС является Министерство связи и массовых коммуникаций РФ».

Контактная информация

В случае возникновения проблем при работе с системой пишите нам:
[email protected]
или звоните:

Цены

 Потребительские цены

Краснова Виктория
Викторовна 

Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-101

Управление статистики цен и финансов

Потребительские цены

Трамова Алевтина
Долхатовна

Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-447

 

Индексы потребительских цен

Гершов Сергей Александрович
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-456

Сутугин Антон Юрьевич
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-454

 

Средние потребительские цены на отдельные виды товаров и услуг

Воробьева Светлана Игоревна

Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-452

 

Стоимость и изменение стоимости фиксированного набора     потребительских товаров и услуг, стоимость и изменение стоимости условного (минимального) набора продуктов питания

Васильченко Елена Юрьевна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-375

 

Базовая структура потребительских расходов населения для расчета ИПЦ

Васильченко Елена 
Юрьевна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-375

 

Структура розничных цен на отдельные товары

Воробьева Светлана Игоревна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-452

Сутугин Антон Юрьевич
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-454

 

Цены на рынке жилья

Рогова Елена Валентиновна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-104

Гершов Сергей Александрович
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-456

 

Цены производителей

Тимофеева Анна Владимировна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-096

Цены производителей строительной и сельскохозяйственной продукции

Бызалова Елена Александровна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-446

 

Цены производителей сельскохозяйственной продукции, реализованной сельскохозяйственными организациями и населением

Сергеева Гульнара
Бабакулыевна

Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-576

 

Цены на промышленные товары и услуги, приобретенные     сельскохозяйственными организациями

Дрокова Елена Александровна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-097

 

Индексы цен строительной продукции

Цены на приобретенные строительными организациями     основные материалы, детали и конструкции

Рошка Татьяна Ивановна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-226

 

Цены на приобретенное промышленными организациями зерно

Шанина Юлия Николаевна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-631

Устинова Марина Николаевна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-458

 

Индексы тарифов на грузовые перевозки

Поливанова Светлана Владимировна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-459

 

Цены производителей промышленной продукции и тарифов на грузовые перевозки

Рябова Ольга Владимировна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-747

 

Цены производителей промышленных товаров

Чернышова Олеся Васильевна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-451

 

Тарифы на услуги связи для юридических лиц

Лазарева Олеся Сергеевна

Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-461

 

Цены на приобретенные промышленными организациями отдельные виды товаров

Титарова Ольга Андреевна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-457

 

Цены производителей на минеральные удобрения

Свиридова Елена Михайловна
Тел.: (495) 607-4141, доб. 99-098

Цены на недвижимость опрокинули все прогнозы, квартиры в Москве «рванули»

+ A —

Аналитики рассказали об итогах первого полугодия на рынке жилья

Итоги первого полугодия 2021 года на рынке жилья стали неожиданными даже для опытных аналитиков. В прошлом декабре одни специалисты прогнозировали, что цены больше не будут расти, «ибо некуда». Другие полагали, что квадратный метр все же немного подорожает — «по инерции». На самом деле спрос на новостройки с марта по июль-2021 был настолько высоким, что цены взметнулись еще на 15%.

Вместе с экспертами мы выделили основные тенденции, которые повлияли и продолжат влиять на рынок жилья.

Ажиотажная осень 2020 года, когда квартиры сметались, не успевая выходить на рынок, привела к серьезным последствиям. «Объем предложения на рынке вторичной недвижимости Москвы истощен. Если до пандемии, в феврале-марте 2020 года, на рынке Москвы насчитывалось 55 тысяч квартир, то теперь — лишь 40 тысяч, — говорит главный аналитик МИЭЛЬ Екатерина Бережнова. — Стоимость, по которой выставляются квартиры, необоснованно завышена. Продавец, выходя на рынок, смотрит на «витрину» и завышает цену. В итоге каждая четвертая сделка происходит со скидкой».

— Безусловно, главная тенденция первой половины 2021 года — продолжающийся рост цен на недвижимость, — говорит управляющий партнер компании «Метриум» (участник партнерской сети CBRE) Мария Литинецкая. — По итогам мая средняя стоимость квадратного метра в массовых новостройках «старой» Москвы увеличилась на 2,1% за месяц, на 15% — с начала года и на 27,1% — за прошедшие 12 месяцев.

— Ускорение темпов роста цен, — одна из характерных тенденций, — соглашается с коллегой директор департамента проектного консалтинга Est-a-Tet Роман Родионцев . — Если в первом квартале года рост стоимости квадратного метра замедлился, то во втором цены вновь рванули вверх. За квартал средняя цена предложения выросла на 11,5%. Один из факторов, который это вызвал, — изменения условий льготной ипотеки. Предложение сокращается из-за существенного спроса, в том числе инвестиционного.

По данным директора по продукту компании MR Group Вадима Иванова, интерес со стороны инвесторов достигает от 30-35% до 50%, в зависимости от этапа реализации дома. «Основные тенденции полугодия — это, во-первых, высокий спрос на новостройки, который был особенно активным в период с марта по июнь, — говорит Вадим Иванов. — Даже май с десятидневными каникулами в этом году был для застройщиков периодом активного спроса.

Вопреки прогнозам существенный рост цен (на 20-25% за год) не остановил спрос на первичном рынке Москвы и области. Основные причины этого — завершение ипотечной госпрограммы в действующем виде с 1 июля (многие покупатели поторопились воспользоваться прежними условиями) и стремление сохранить средства в квадратных метрах в период нестабильности».

Из-за подорожания недвижимости и снижения уровня доходов населения увеличился спрос на квартиры площадью до 30 квадратных метров. За первые пять месяцев 2021 года на первичном рынке Москвы (с учетом Троицкого и Новомосковского административных округов) было заключено на 104% больше договоров долевого участия на такие варианты, чем за тот же период прошлого года, и на 60% больше, чем в январе-мае 2019 года.

Тенденция к минимизации метражей квартир и, соответственно, их стоимости наметилась еще в 2020 году, напоминает генеральный директор VSN Realty Яна Глазунова: «Если в первом квартале 2019 года средняя площадь в комфорт-классе была 55,5 кв. метра, то по итогам первого квартала 2021-го она составляла всего лишь 39,9 кв. метра». Еще один тренд в этой ценовой нише, нетипичный для покупателей недорогого жилья, — высокий спрос на готовые объекты.

Однако безвременно почившая ипотека под 6,5% недаром стала претенденткой на роль «первой скрипки» в интересе покупателей жилья. «Если в конце 2020 года рост доли ипотечных сделок составил 60%, то по итогам мая 2021-го при помощи жилищных займов было куплено 67% квартир», — продолжает Мария Литинецкая. Впрочем, вместе с увеличением спроса продолжилось сокращение предложения: в последние три месяца оно снизилось на 16,5%, за год — на 32,5%, — приводит цифры Роман Родионцев.

Коммерческий директор группы компаний «Страна Девелопмент» Александр Гуторов отмечает, что на рынке жилья наблюдается постепенное восстановление баланса между спросом и предложением: «Думаем, что эта тенденция наберет обороты во второй половине года. Нужно сформировать долгосрочную стратегию стимулирующих мер как в части спроса и предложения, так и доступности ипотеки». 

Вице-президент Becar Asset Management Ольга Шарыгина полагает, что лето и осень удивят нас еще больше: «С учетом ухудшающейся ситуации с коронавирусом основные изменения на рынке недвижимости придутся на вторую половину года».

Инвестиции в недвижимость. Подходит ли новостройка?

Недвижимость заслуженно считается надежным способом приумножить капитал. Купил квартиру — сдавай в аренду, получай ежемесячный доход. Инвестировал в новостройку — дождись завершения объекта и продай с заметным повышением цены.

Поделимся с основными рекомендациями при подборе квартиры:

1. Надежность Застройщика. Опытный ли это игрок или новичок? Сколько осуществленных проектов есть в активе этого застройщика? Если девелопер уже завершил какие-то проекты, можно съездить и посмотреть на то, как сейчас себя чувствуют возведенные им дома.

2. Месторасположение. Даже идеальная квартира за умеренную цену не найдет покупателя, если находится в неудачном месте. Например, далеко от остановок общественного транспорта или в необжитом районе без магазинов и школ поблизости. Поэтому при выборе объекта для инвестирования в первую очередь стоит смотреть на локацию. Легко ли добраться до жилого дома из других районов? Есть ли поблизости школы и детсады? Насколько перспективен район с точки зрения дальнейшего развития?

3. Анализ цен. Сравниваем цены на рынке, где выгоднее сдавать квартиру, или перепродать со сдачи ЖК. Динамика цен на рынке в большинстве зависят от спроса на недвижимость.

После всех пунктов принимаем решение, выбираем конкретную квартиру в строящемся комплексе. Традиционно самыми выгодными лотами по типу комнатности считаются студии и однокомнатные квартиры, так как их проще всего сдать в аренду. Если же цель не аренда, а перепродажа, то более выгодными будут одно- и двухкомнатные квартиры. Именно такие лоты пользуются популярностью при покупке «для себя».

 

Компания ООО «Союз Застройщиков» поможет  в кратчайшие сроки выбрать квартиру, осуществить ее показ, подать заявку на ипотеку по сниженной %-ой ставке и полностью сопроводить сделку.

Наш адрес: г. Саратов, ул. Вавилова, д. 6, офис 101, 1 этаж тел 89272258274 Эксперт по недвижимости  Марина

 

Аналитика рынка | ДОМ.РФ

Условия обработки персональных данных

Я даю согласие АО «ДОМ.РФ», адрес 125009, г. Москва, ул. Воздвиженка, д. 10 (далее – Агент), а также банкам-партнерам и другим контрагентам Агента (далее – Партнер/Партнеры):

На обработку всех моих персональных данных, указанных в заявке, любыми способами, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение, обработку моих персональных данных с помощью автоматизированных систем, посредством включения их в электронные базы данных, а также неавтоматизированным способом, в целях продвижения Агентом и/или Партнером товаров, работ и услуг, получения мной информации, касающейся продуктов и услуг Агента и/или Партнеров.

На получение от Агента или Партнера на мой номер телефона, указанный в настоящей заявке, СМС-сообщений и/или звонков с информацией рекламного характера об услугах АО «ДОМ.РФ», АКБ «РОССИЙСКИЙ КАПИТАЛ» (АО) (их правопреемников, а также их надлежащим образом уполномоченных представителей), Партнеров, в том числе путем осуществления прямых контактов с помощью средств связи. Согласен (-на) с тем, что Агент и Партнеры не несут ответственности за ущерб, убытки, расходы, а также иные негативные последствия, которые могут возникнуть у меня в случае, если информация в СМС-сообщении и/или звонке, направленная Агентом или Партнером на мой номер мобильного телефона, указанный в настоящей заявке, станет известна третьим лицам.

Указанное согласие дано на срок 15 лет или до момента отзыва мной данного согласия. Я могу отозвать указанное согласие, предоставив Агенту и Партнерам заявление в простой письменной форме, после отзыва обработка моих персональных данных должна быть прекращена Агентом и Партнерами.

Параметры кредита для расчета ставки:

при первоначальном взносе 30%, срок — 15 лет.

Обязательное страхование недвижимости, личное — по желанию (при отсутствии ставка повышается). Доход подтверждается справкой 2-НДФЛ.

161 Федеральный закон

Федеральный закон от 24.07.2008 № 161-ФЗ «О содействии развитию жилищного строительства» регулирует отношения между Единым институтом развития в жилищной сфере, органами государственной власти и местного управления и физическими и юридическими лицами.

Закон направлен на формирование рынка доступного жилья, развитие жилищного строительства, объектов инженерной, социальной и транспортной инфраструктуры, инфраструктурной связи. Содействует развитию производства строительных материалов, конструкций для жилищного строительства, а также созданию парков, технопарков, бизнес-инкубаторов для создания безопасной и благоприятной среды для жизнедеятельности людей.

161-ФЗ устанавливает для ДОМ.РФ полномочия агента Российской Федерации по вовлечению в оборот и распоряжению земельными участками и объектами недвижимого имущества, которые находятся в федеральной собственности и не используются.

Динамика цен на недвижимость

Автор

Включено в список:
  • Кейс, Брэдфорд
  • Куигли, Джон М.

Реферат

В нескольких исследованиях тенденций цен на жилье рекомендуется комбинировать статистический анализ с повторными продажами жилой недвижимости. В последнее время индексы цен, полученные с помощью этих методов, легли в основу выводов об «эффективности» рынков жилья. В этом документе представлена ​​усовершенствованная методология, которая объединяет инфляцию при повторных продажах неизменной собственности, при повторных продажах улучшенной собственности и единичных продажах, и все это в одной совместной оценке.Эмпирические данные, основанные на обширной выборке сделок с домами на одну семью в одном районе, указывают на явные преимущества предлагаемой методологии, по крайней мере, в одном типичном приложении. Авторское право 1991 г., MIT Press.

Рекомендуемое цитирование

  • Кейс, Брэдфорд и Куигли, Джон М., 1991. « Динамика цен на недвижимость ,» Обзор экономики и статистики, MIT Press, vol. 73 (1), страницы 50-58, февраль.
  • Дескриптор: RePEc: tpr: restat: v: 73: y: 1991: i: 1: p: 50-58

    Скачать полный текст от издателя

    Поскольку доступ к этому документу ограничен, вы можете поискать его другую версию.

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите дескриптор этого элемента: RePEc: tpr: restat: v: 73: y: 1991: i: 1: p: 50-58 . См. Общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, заголовка, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь:.Общие контактные данные провайдера: https://www.mitpressjournals.org/ .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь. Это позволяет привязать ваш профиль к этому элементу. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которого мы не уверены.

    У нас нет библиографических ссылок на этот товар. Вы можете помочь добавить их, используя эту форму .

    Если вам известно об отсутствующих элементах, цитирующих этот элемент, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылочного элемента.Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, поскольку там могут быть некоторые цитаты, ожидающие подтверждения.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: Энн Олсон (адрес электронной почты указан ниже). Общие контактные данные провайдера: https://www.mitpressjournals.org/ .

    Обратите внимание, что исправления могут занять пару недель, чтобы отфильтровать различные сервисы RePEc.

    Недвижимость омска — каталог новостроек омска с актуальными ценами

    .

    Новостройки Омска

    Город на карте

    Омск — один из крупнейших городов России, расположенный на юге Западно-Сибирской равнины в месте слияния рек Иртыш и Омь.

    Почему в Омске выгодно покупать квартиру у застройщиков?

    Это крупный транспортный узел, где пересекаются маршруты воздушного, речного, железнодорожного, автомобильного и трубопроводного транспорта. Расположение на пересечении Транссибирской магистрали и крупного водного пути — реки Иртыш, наличие аэропорта обеспечивают динамичное, разностороннее развитие города.

    Город расположен в умеренном климатическом поясе с континентальным климатом лесостепи Западно-Сибирского пояса.Его особенность — большое количество солнечных дней. Средняя температура воздуха в январе -19,2 ° C, в июле +18,3 ° C.

    Омск — центр обрабатывающей промышленности: здесь работают предприятия топливно-энергетической, химической и нефтехимической промышленности, машиностроения, пищевой промышленности; финансовые институты представлены широко: есть филиалы всех крупных российских банков, а также брокерские, лизинговые и факторинговые компании. Инфраструктура города хорошо развита и продолжает совершенствоваться.

    Омск — центр образования и науки Сибирского региона. Высшее образование представлено более чем 20 вузами, которые известны высоким уровнем подготовки специалистов. Омская высшая школа традиционно считается одной из лучших в России, поэтому учиться сюда приезжают со всей страны.

    Новые дома в Омске возводятся в значительном количестве. Купить квартиру в Омске в новостройках можно по доступной цене и есть из чего выбрать, что интересно покупателям и инвесторам.Позитивные ожидания подкрепляются тем, что Омск с его исторически самыми низкими ценами и ростом спроса на жилье по этому показателю по-прежнему отстает от большинства мегаполисов, то есть потенциал роста цен еще не исчерпан. Однако нестабильная и непредсказуемая экономическая ситуация в стране, растущий ценник на стройматериалы и ослабление рубля неминуемо отразятся на цене квадратного метра. Учитывая, что реальные денежные доходы омичей значительно снижаются, безработица растет, эти процессы на фоне роста цен и ослабления экономики могут негативно сказаться на спросе.При этом даже продвигаемые государством ипотечные программы не смогут его стимулировать.

    Квартиры в Омске от застройщиков предлагаются в рассрочку, кроме того, инвесторы-покупатели получают новые коммуникации и более продуманную планировку. Вложения также приносят пассивный доход (аренда, перепродажа).

    Жилые комплексы в Омске — жилье, построенное с соблюдением строительных норм. У разработчиков есть положительные качественные отзывы.

    По данным поисковой системы GEOLN.COM, минимальная цена квадратного метра квартиры в состоянии черного каркаса — 620 долларов, что совсем недорого.

    Покупка квартиры иностранцами

    Иностранцы могут приобрести недвижимость в Омске в новостройках. Обсуждения ужесточения требований к иностранцам активно инициируют отдельные представители силовых структур страны. Однако на данный момент решений или законопроектов нет.

    Некоторые достопримечательности города:

    • Успенский собор;
    • Тарские ворота;
    • набережная Иртыша;
    • Омский академический драматический театр;
    • Музыкальный театр;
    • Музей имени М.А. Врубель;
    • Литературный музей имени Ф. Достоевский;
    • Особняк купца Батюшкина;
    • Пожарная каланча;
    • Арена «Омск»;
    • Птичья гавань.

    Что и в каких регионах покупать?

    Новостройки Омска от застройщиков возводят по всему городу. Особое внимание уделяется Кировскому району. Продажа квартир от застройщиков пользуется спросом у жителей района и у многих приезжих, так как здесь находятся самые высокие, современные новостройки.Район расположен на левом берегу Иртыша. Практически все крупные торговые центры расположены в Кировском. Это настоящий торговый центр. На Кировский район приходится значительная доля сделок.

    Есть спрос на недвижимость, расположенную в зеленых насаждениях, у рек, где также есть автомагистрали и остановки общественного транспорта. В частности, это новостройки по ул. Красный Путь и некоторые комплексы Левобережья, которые также отличаются удобной инфраструктурой для семей с детьми (школы, детские сады).

    Покупка квартир в новостройках Омска — инвестиционный проект с потенциалом развития, учитывая масштабность и сохраняющуюся хорошую динамику строительства. При этом эксперты осторожно обращают внимание на некоторые риски для инвесторов в ближайшем будущем, связанные с общим состоянием российского рынка. Однако «отечественный» покупатель по-прежнему желает приобретать здесь первичное жилье для проживания.

    Район Цены, от
    Куйбышевский 640 $ / м 2
    Кристалл 720 $ / м Кировск м 2

    Новостройки в районах Омска

    Насколько полезной была эта информация:

    Средний рейтинг: 4.57 . Голосов: 93

    FAQ

    Можно ли купить квартиру в Омске удаленно?

    Да. Возможны удаленные покупки без вашего личного присутствия в омске

    Могут ли иностранцы приобретать недвижимость в Омске?

    Да.Иностранцы имеют право приобрести недвижимость в Омске

    Доступна ли в Омске рассрочка платежа?

    Да. В омске очень много девелоперов, которые предлагают рассрочку. Чтобы получить список застройщиков, предлагающих рассрочку в Омске, откройте фильтр «Цена».

    Сколько новостроек предлагают застройщики в Омске?

    В каталоге 6

    новостройки Омска.

    Какая минимальная цена квадратного метра в новостройке Омска

    Самая низкая цена квадратного метра в новостройках Омска 620 $

    Какие новостройки в Омске самые популярные?

    ТОП-3 самых популярных новостройки Омска:

    (PDF) Разнообразие, динамика распространения и структура сообществ бентосных чужеродных видов в Саратовском водохранилище

    РОССИЙСКИЙ ЖУРНАЛ БИОЛОГИЧЕСКИХ ИНВАЗИЙ Vol.8 № 1 2017

    РАЗНООБРАЗИЕ, ДИНАМИКА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ 67

    Биологические инвазии в водных и наземных экосистемах

    , Алимов А.Ф., Богутская, Н.Г.

    Москва: КМК, 2004.

    Бородич Н.Д. Представители понто-каспийской фауны

    водоемов Среднего и Нижнего Поволжья

    регионов в 1971–1974 гг. // Биол. Внутр. Вод.1976. 29,

    с.35–36.

    Buchan, L.A.J. и Падилла, Д.К., Оценка вероятности распространения

    водных видов на большие расстояния по суше // Ecol. Appl., 1999, т. 9. С. 254–265.

    Буторин Н.В. Особенности гидрологических процессов на мелководных участках

    низинных водоемов // Вод. Журн. Ресур.,

    1986, вып. 2. С. 3–10.

    Байерс, Дж. Э., Райхард, С., Рэндалл, Дж. М., Паркер, И. М.,

    Смит, К.С., Лондонскейл, В.М., Аткинсон, И.А.,

    Ситед, Т. Биол.2002. 16, нет. 3. С. 630–640.

    Чумак В.К., Перспективы использования Саратовского водохранилища —

    voir Рыболовство, Пути рационального рыболовства —

    Ного использования волжских водохранилищ.

    р.), Тр.ГосНИОРХ.1989. 303. С. 63–67.

    Динамика биологического разнообразия и биоресурсов конти-

    Динамика биоразнообразия и

    биологических ресурсов континентальных водоемов, Али-

    мов, А.Ф., Голубков С.М., Ред., Санкт-Петербург:

    Наука, 2012.

    Jongman, RHG, ter Braak, SJF, and van Tongeren, OFR,

    Анализ данных в экологии сообщества и ландшафтов, Mos-

    cow: Ross.Акад. С-кх. Наук, 1999.

    Эверетт Р.А. Паттерны и пути биологических инвазий.

    сий // Trends Ecol. Evol., 2000, т. 15. С. 177–178.

    Филинова Е.И., Малинина Ю.А., Шляхтин Г.В. Инвазии Био-

    в макрозообентос Волгоградского водохранилища-

    voir // Физиология растений. J. Ecol., 2008, т. 39, нет. 3. С. 193–197.

    Гидрометеорологический режим озера и водохранилища

    СССР. Куйбышевское и Саратовское водохранилище

    (Гидрометеорологический режим озер и водохранилищ

    СССР: Куйбышевское и Саратовское водохранилища), Лен-

    инград: Гидрометеоиздат, 1978.

    Гиляров А.М. Мнимые и реальные проблемы биоразнообразия. Совр. Биол.1996. 16, нет. 4. С. 493–506.

    Gollasch, S. и Nehring, S., Национальный контрольный перечень водных видов

    чужеродных видов в Германии, Aquat. Вторжения, 2006,

    т. 1, вып. 4. С. 245–269.

    Гудолл Д.В., Объективные методы классификации

    растительности. III. Очерк использования факторного анализа,

    Aust. J. Bot., 1954, т. 2, стр.304–324.

    Кирпиченко М.Я., Проблема плотности в гидробиологии, Тольятти:

    Ин-т. Биол. Внутренние воды. Акад. Наук, 1997.

    Котляр С.Г. Влияние загрязнения на гидрохимический режим Саратовского водохранилища // Тр. Сарат. Отд., Гос.

    Научно-исслед. Inst. Озерн. Речн. Рыбн. Хоз., 1978,

    т. 16. С. 26–38.

    Малинина Ю.А., Далечина И.Н., Джаяни Э.А., и др.,

    Характеристика гидробиоценозов поймы мелководья

    впадин Саратовского водохранилища (на примере поймы Безен-

    чук) // Матер. межд. науч.-практ. конф.

    «Состояние, охрана, воспроизводство и устойчивое

    использование биологических ресурсов внутренних

    водоемов» (Материалы Международной научно-практической конференции «Статус, обеспечение устойчивого воспроизводства, использования и воспроизводства»

    ).

    кал. Ресурсы внутренних вод », Волгоград: Волго-

    град.Отд., Гос. Научно-исслед. Inst. Озерн. Речн.

    Рыбн. Хоз., 2007. С. 187–189.

    Методика изучения биогеоценозов внутренних водоемов

    М .: Наука, 1975.

    Минеева Н.М. Растительные пигменты в воде волжских водохранилищ

    . Волжские воды

    водохранилищ. М .: Наука, 2004.

    Миркин Б.М. , Наумова Л.Г. Адвентизация растительности: инвазионные виды и инвазионность сообществ // Успехи химии.Совр. Биол.2001. 121, нет. 6. С. 550–562.

    Нечваленко С.П. Донная фауна первых четырех лет

    после заполнения водохранилища, в Саратовском водохранилище-

    че (Саратовское водохранилище), Яковлев А.Н., Вьюшков В.П.,

    и Небольсин Т.К. , Ред., Тр. Саратов. Отд. Гос-

    НИОРХ, 1973.

    Николс С.Дж., Вариации репродуктивного цикла Dreis-

    sena polymorpha в Европе, России и Северной Америке,

    Am.Зоол., 1996, т. 36. С. 311–325.

    Номоконова В.И. Ю., Паутова В.Н. Первичная продукция

    фитопланктона в Куйбышевском и Саратовском водохранилищах —

    водоемов в летние сезоны 2009–2011 гг. // Изв.

    Саратов. Науч. Центр, Росс. Акад. Наук.2013. 15,

    нет. 3. С. 185–193.

    Орлова М.И. Биологические инвазии моллюсков в континентальных водах Голарктики: Автореф. Дис.

    докт. Биол.СПб, 2010.

    Орлова М.И. Биологические инвазии — тигель эволюции // Экология. Genet. Человек, 2011, т. 9, вып. 3. С. 33–46.

    Орлова, М.И., Мюрхед, JR, Антонов, П.А., Щербина, GH,

    Старобогатов, Ю.И., Биочино, Г.И., Террио, TW,

    и MacIsaak, HJ, Расширение ассортимента quagga mus-

    селей Dreissena rostriformis bugensis в Волге

    и бассейне Каспийского моря, Aquat.Экология, 2005, т. 38,

    с. 561–573.

    Попченко, И.И., Видовой состав и динамика фитопланктона

    Саратовского водохранилища, Тольятти, 2001.

    Ruesink, JL Parker , и Карейва, PM,

    Снижение рисков интродукции некоренных видов —

    tions, BioScience, 1995, vol. 45, нет. 7. С. 465–477.

    Руководство по методам гидробиологического анализа пов-

    Руководство по методам гидробиологического анализа поверхностных вод и донных отложений

    .

    Руководство по гидробиологическому мониторингу пресноводных экосистем. Ю., Селезнев В.А. Опыт экологического регулирования биогенной нагрузки

    на примере Саратовского водохранилища

    // Изв. Саратов. Науч. Центр, Росс.

    Акад. Наук.2011. 13, вып. 5. С. 26–31.

    Шеннон К.Э. и Уивер У., Математическая теория

    коммуникации, Урбана: Illinois Univ. Press, 1949.

    Frontiers | Моделирование динамики кровообращения в состоянии бодрствования и различных стадиях сна с использованием неавтономной математической модели с временной задержкой

    Введение

    Изучение динамики системы кровообращения во время сна привлекает большое внимание (de Zambotti et al., 2018; Tall, Jelic, 2019; Kontos et al., 2020; Nano et al., 2020). Было показано, что масштабирующие свойства сердечной динамики различаются во время сна и бодрствования (Иванов и др., 1999). Характеристики сна с быстрым движением глаз (REM) коррелируют с обострением ишемической болезни сердца, иногда даже приводящим к инфаркту миокарда (Schumann et al., 2010). Эти явления наиболее часто встречаются у пациентов с ишемической болезнью сердца (Nowlin et al., 1965). Особое значение имеет изменение динамики петель автономного контроля кровообращения из-за влияния на них высших нервных центров (van Roon et al., 2004; Иванов, 2006). В экспериментальных исследованиях (Nowlin et al., 1965; King et al., 1973) было показано, что у животных со стенозом аорты активация симпатической нервной системы может приводить к снижению перфузии миокарда. Развитие таких патологий, как апноэ, связано с дисфункцией вегетативного контроля сердечно-сосудистой системы (Aydin et al., 2004; Khoo, Blasi, 2013; Roder et al., 2018).

    Несмотря на многочисленные исследования, функционирование сердечно-сосудистой системы (ССС) во время сна, по сути, составляет terra incognito .Это связано со сложностью CVS, включающей большое количество взаимодействующих нелинейных элементов, а также с техническими трудностями и этическими ограничениями экспериментальных исследований. Поэтому разработка математических моделей, основанных на «первых принципах», т.е. использующих законы физики и физиологии, имеет большое значение (Wolkenhauer, 2014). Такие модели позволяют моделировать сложную динамику CVS и генерировать стационарные временные ряды любой длины (Караваев и др., 2019). С помощью моделей можно моделировать различные патологии (Караваев и др., 2016), эффекты лекарств (Караваев и др., 2016), физиологические тесты (Ишбулатов и др., 2020), изменения физиологических условий (van Roon et al., 2004) и влияние активности мозга (van Roon et al. al., 2004) и дыхания (Wessel et al., 2009; Cheng et al., 2010). Разработка таких моделей перспективна для решения задач персонализированной медицины, когда некоторые параметры модели могут быть оценены непосредственно из экспериментальных данных конкретного пациента. Использование персонализированных математических моделей расширяет возможности медицинской диагностики и терапии, позволяя прогнозировать течение заболеваний и моделировать реакцию пациента на лекарства.

    Известен ряд математических моделей ССС, учитывающих динамику контуров вегетативного контроля кровообращения (Guyton et al., 1972; Ivanov et al., 1998; Seidel, Herzel, 1998; Ursino, 1998). ; Оттесен, 2000; Котани и др., 2005). Однако лишь несколько исследований направлены на моделирование динамики вегетативных контуров управления и сердечно-сосудистой системы во время сна (van Roon et al., 2004). Наиболее известной моделью ССС во время сна является PNEUMA (Cheng et al., 2010). Это система одиннадцатого порядка, которая содержит более 80 алгебраических терминов и более 200 параметров, большинство из которых оцениваются эмпирически и не имеют физического или физиологического значения.Модель PNEUMA показала свою адекватность и важность (Khoo et al., 2013). Однако его сложность затрудняет интерпретацию результатов. Более того, модель слишком громоздка, чтобы ее можно было персонализировать и подогнать под конкретного пациента.

    Ряд исследований предполагает, что адекватное моделирование динамики ССС на разных стадиях сна требует учета эффектов, связанных с вегетативным контролем. В экспериментальных исследованиях было показано, что медленный сон (особенно стадия 4) характеризуется пониженным тонусом симпатической активности, снижением частоты сердечных сокращений и среднего уровня артериального давления, а также уменьшением вариабельности артериального давления (Sommers et al. ., 1993). В других исследованиях сообщалось о выраженной респираторной синусовой аритмии, вызванной парасимпатической активностью (Zemaityte et al., 1984).

    Сон с быстрым движением глаз характеризуется более сложной динамикой, для которой характерны эпохи резкого повышения симпатической активности, чередующиеся с интервалами снижения симпатической активности (Sommers et al., 1993). Как показали прямые измерения симпатических нервов, в среднем наблюдается увеличение симпатической активности, что приводит к увеличению вариабельности артериального давления, но частота сердечных сокращений соответствует бодрствующему человеку в состоянии покоя.Эти результаты были подтверждены в активных экспериментах с блокированием симпатического или парасимпатического вегетативного контроля, что компенсировало соответствующие изменения в динамике ССС (Zemaityte et al., 1984).

    Известно, что переход в сон связан с деятельностью высшей нервной системы. В модельных исследованиях (van Roon et al., 2004) и (Cheng et al., 2010) представлены потенциальные пути влияния высших нервных центров на вегетативный контроль во время сна.

    В данной статье мы предлагаем более компактную модель, описывающую динамику ССС на разных стадиях сна и во время бодрствования. В отличие от наших более ранних моделей, новая модель впервые учитывает влияние коры головного мозга на кровообращение в состоянии бодрствования и во сне. Предлагаемая модель состоит из четырех дифференциальных уравнений с запаздыванием по времени. Модель имеет 55 параметров, 39 из которых имеют физиологический смысл и могут быть оценены экспериментально.Несмотря на относительно простую структуру, модель учитывает нелинейные свойства вегетативного контроля и моделирует с хорошей точностью временные ряды реального артериального давления и интервалов между ударами здоровых отдыхающих субъектов. Как и наши предыдущие модели, он воспроизводит патологические изменения, приводящие к артериальной гипертензии (Караваев и др., 2016), реакцию на пассивный ортостатический тест (Ишбулатов и др., 2018) и реакцию на вегетативную блокаду из-за введения Арфонада (Караваев и др., 2016). Более того, модель имитирует хаотическую динамику частоты сердечных сокращений (Караваев и др., 2019) и фазовую синхронизацию между вегетативными контурами управления (Ишбулатов и др., 2017), которая наблюдается у людей (Bartsch et al., 2012) и важен для диагностики и понимания некоторых заболеваний системы кровообращения (Прохоров и др., 2003; Киселев и др., 2016а, б, 2020).

    Работа посвящена описанию предложенной модели и изучению ее динамики в состоянии бодрствования, во время быстрого сна и во время медленного сна.Мы также сравнили смоделированные данные с экспериментальными данными из известной базы данных SIESTA (Klösch et al., 2001).

    Материалы и методы

    Участники исследования

    Наше исследование включало запись 20 здоровых субъектов, которые соответствовали следующим критериям: отсутствие регулярной сменной работы, обычное время отхода ко сну до полуночи и отсутствие острых депрессивных или тревожных симптомов. За каждым субъектом наблюдали с помощью актиграфов на запястье (Actiwatch, Cambridge Neurotechnology, Англия) за одну неделю до и через одну неделю после сеанса записи.Контроль качества гарантировал, что в окончательном наборе данных нет выбросов, и все сигналы были записаны без нарушений протокола.

    Для каждого субъекта мы проанализировали набор из трех 20-минутных сигналов ЭКГ, один из которых был записан в состоянии бодрствования, один во время быстрого сна и один во время стадии 4 медленного сна. Каждый сигнал регистрировался с частотой дискретизации 200 Гц. Частота среза высоких частот была установлена ​​в диапазоне от 1,6 Гц до 16 Гц.

    Математическая модель

    Для модификации ранее предложенной модели (Караваев и др., 2019), мы использовали идеи, предложенные в Cheng et al. (2010) и van Roon et al. (2004). В уравнения вегетативного контроля кровообращения мы добавили восемь параметров, характеризующих влияние высших нервных центров. Эти параметры были установлены равными нулю для состояния бодрствования, но они принимали ненулевые значения во время быстрого и не-быстрого сна, чтобы имитировать увеличение и уменьшение активности вегетативного контроля. На рисунке 1 изображена схема модели, где места добавления параметров показаны красным цветом.

    Рисунок 1. Структура модели. Элементы вегетативного контроля показаны черным. Красным цветом показаны входы из высших нервных центров.

    Для моделирования сердечного ритма мы использовали модель «интегрировал и выстрелил»:

    d⁢φ⁢ (t) d⁢t = 1 (T0 + ξ) ⁢fs⁢ (t) ⁢fp⁢ (t), (1)

    , где φ ( t ) — фаза синоатриального узла, T 0 = 1,5 с — частота сердечных сокращений, f с ( t ) и f p ( t ) — симпатический и парасимпатический факторы соответственно, которые модулируют T 0 , а ξ — шум 1/ f (Иванов и др., 1998), который добавлен для моделирования миокардиального и гуморального контроля. Спектральные свойства шума были выбраны в соответствии с экспериментальными сигналами (Безерианос и др., 1995; Голдбергер, 1996). При отсутствии шума или вегетативного контроля синоатриальный узел генерирует периодические пилообразные импульсы с периодом T 0 .

    В течение первого T sys секунда (0,125 с) после начала сердечного цикла артериальное давление быстро растет и описывается следующим уравнением:

    ps⁢y⁢s⁢ (t) = Di-1 + S⁢ (t) ⁢ (ti-Ti-1) Ts⁢y⁢s⁢exp⁡ ((ti-Ti-1) Ts⁢y⁢s) + kpB⁢B⁢ (т), (2)

    , где D i – 1 — систолическое давление в конце предыдущего сердечного цикла, T i – 1 — момент окончания предыдущего сердечного цикла, T sys — продолжительность текущей систолической фазы, t i — время с начала текущего сердечного цикла, B ( t ) — дыхательный сигнал, kpB — это безразмерная амплитуда дыхания, а S ( t ) — сократимость сердца (Wessel et al.- сократимость сердца в состоянии покоя, n c — подгоночный параметр, а S′⁢ (t) = S0 + kSc⁢cc⁢ (t) + kSv⁢cv⁢ (t) + kSt⁢Li-1 , где S 0 — сократимость денервированного сердца, c c ( t ) — концентрация норадреналина в крови, которая циркулирует в сердце, c v ( t ) — концентрация норадреналина в сосудах, kSc и kSv — параметры, характеризующие чувствительность сократимости к изменениям концентрации норадреналина, kSt — параметр, характеризующий чувствительность сократимости к изменениям частоты сердечных сокращений, и L i – 1 — продолжительность предыдущего сердечного цикла.Значения всех параметров модели, использованных для моделирования, представлены в таблице 1.

    Таблица 1. Параметры модели и их описание.

    Дыхательный сигнал B ( т ) определяется следующим образом:

    B⁢ (t) = sin⁡ (2⁢π⁢tTb⁢r + ζ) (4)

    , где T br — это средняя продолжительность дыхательного цикла, а ζ — это некоррелированный гауссовский шум с нулевым средним значением, который используется для модуляции частоты дыхания после каждого цикла.

    После T sys секунда, систолическая фаза сердечного цикла заканчивается, и артериальное давление начинает медленно снижаться в соответствии с моделью Виндкесселя (Франк, 1899):

    d⁢pd⁢i⁢a⁢ (t) d⁢t = -pd⁢i⁢a⁢ (t) R⁢ (t) ⁢C, (5)

    , где C — параметр, отражающий эластические свойства аорты, а R ( t ) — периферическое сопротивление, которое модулируется симпатической активностью:

    R⁢ (t) = R0⁢ (1 + kRv⁢cv⁢ (t)), (6)

    где R 0 — сопротивление ненапряженных сосудов, а kRv — параметр, описывающий чувствительность периферического сопротивления к изменению концентрации норадреналина в стенках сосудов c v ( t ).

    Абсолютное значение и скорость изменения артериального давления (Warner, 1958) воспринимаются двумя барорецепторными узлами, расположенными в каротидном синусе и в крупных сосудах нижней части тела. Активность этих барорецепторных узлов [ v b ( t ) и vbl⁢ (t), соответственно] определяется следующим образом:

    vb⁢ (t) = k1⁢ (p⁢ (t) -p0) + k2⁢d⁢p⁢ (t) d⁢t, (7)

    vbl⁢ (t) = k1l⁢ (p⁢ (t) -p0l) + k2l⁢d⁢p⁢ (t) d⁢t, (8)

    , где p 0 и p0l — наименьшее давление, на которое реагируют барорецепторы, а k 1 , k 2 , k1l и k2l — чувствительность артериальных барорецепторов к артериальное кровяное давление и скорость его изменения.

    Высшие нервные центры обрабатывают сигналы барорецепторов и регулируют активность вегетативного контроля сердечного ритма v s ( t ) и вегетативного контроля тонуса сосудов vsl⁢ (t). Для описания их активности мы использовали уравнения с запаздыванием по времени и сигмоидальными нелинейностями, как в Ringwood and Malpas (2000):

    vs⁢ (t) = as⁢th⁢ ((bs + Csb) ⁢ (vb⁢ (t)) — Csv-vs0) + ys + ksr⁢B⁢ (t), (9)

    vsl⁢ (t) = asl⁢th⁢ ((bsl + Csl⁢b) ⁢ (vbl⁢ (t)) — Csl⁢v-vsl⁢0) + ysl + ksl⁢r⁢B⁢ (t), (10 )

    где Csb, Csl⁢b, Csv и Csl⁢v — параметры, характеризующие влияние высших нервных центров, a s , b s , y s , asl, bsl и ysl — параметры нелинейной передаточной функции в контурах обратной связи управления барорефлексом, vs0 — афферентный тон покоя симпатического регулятора ЧСС, vsl⁢0 — афферентный тон покоя. симпатического контроля сосудистого тонуса, а ksr и ksl⁢r — параметры, характеризующие влияние дыхания.Активность парасимпатического вегетативного контроля v p ( t ) описывается следующим образом:

    vp⁢ (t) = max⁡ (0, Cpv + vp0 + (Cpk + kpb) ⁢vb⁢ (t) + kpr⁢ | B⁢ (t) |), (11)

    где vs0, vsl⁢0 и vp0 — симпатическая и парасимпатическая активность в условиях покоя, Cpv и Cpk — параметры, отражающие влияние высших нервных центров на парасимпатический контроль частоты сердечных сокращений, kpb характеризует влияние активности барорефлекса, а кпр характеризует влияние дыхания.Изменения уровней симпатической активации влияют на концентрацию норадреналина в сердце c c ( t ) и сосудистую концентрацию норадреналина c v ( t ):

    d⁢cc⁢ (t) d⁢t = -cc⁢ (t) τc + kcS⁢vs⁢ (t-θc), (12)

    d⁢cv⁢ (t) d⁢t = -cv⁢ (t) τv + kvS⁢ (vsl⁢ (t-θv) + kv), (13)

    , где τ c и τ v — постоянные времени, θ c и θ v — временные задержки, вызванные конечной скоростью нейронного перехода и секреции норадреналина, и kcS, kvS и k v — коэффициенты передачи.p, n p — безразмерные коэффициенты. Не было введено отдельного уравнения для моделирования изменений концентрации ацетилхолина (парасимпатического передатчика), потому что скорость его секреции выше, чем динамика, на которую сфокусирована модель. Кривая фазовой эффективности представляет изменения чувствительности синоатриального узла к парасимпатическому контролю на протяжении сердечного цикла:

    F⁢ (φ) = φ1.3⁢ (φ-0.45) ⁢ (1-φ) 30.008+ (1-φ) 3, (16)

    где φ — фаза сердечного цикла.

    Для моделирования стадий сна и бодрствования мы устанавливаем соответствующие значения параметров и генерируем длинные временные ряды с фиксированными параметрами. Чтобы исключить переходный процесс, мы не анализировали первые 1000 с временного ряда. Длина модельного временного ряда была равна длине экспериментального временного ряда из базы данных SIESTA.

    Методы

    Данные модели сравнивались с экспериментальными данными из базы данных SIESTA с использованием статистических мер, спектрального анализа и вычисления наибольшего показателя Ляпунова.Спектральный анализ проводился для временных рядов интервала между ударами, которые были извлечены из сигналов ЭКГ путем определения длительности временных интервалов между последовательными R-пиками. Поскольку динамика сердца в нашей модели описывается простым уравнением «интегрировать и запустить». 1, на котором момент возбуждения синоатриального узла соответствует сбросу фазы сердечного цикла до нуля, расположение R-пиков определялось путем определения момента такого сброса фазы. Мы проанализировали спектральную мощность в диапазонах 0.05–0,15 Гц и 0,15–0,4 Гц для расчета индексов низкой частоты (LF) и высокой частоты (HF), которые отражают активность симпатического и парасимпатического органов управления, соответственно (Heart Rate and Variability., 1996).

    Сложность — еще одна важная характеристика динамики CVS (Porta et al., 2017). Чтобы оценить сложность, мы вычислили наибольший показатель Ляпунова (Rosenstein et al., 1993) из временных рядов между импульсами, отфильтрованных в диапазоне 0,05–0,4 Гц. Наибольший показатель Ляпунова оценивался с помощью алгоритма Розенштейна (Rosenstein et al., 1993), который хорошо подходит для анализа коротких временных рядов. Первым шагом было найти ближайшего соседа для каждой точки реконструированного фазового пространства, но близкие по времени соседи были исключены из анализа (Rosenstein et al., 1993). В динамических системах средняя скорость расхождения траекторий ближайших соседей подчиняется следующему выражению:

    ln⁡ (L) ≈ln⁡ (L0) + λ0⁢t, (17)

    , где L 0 — начальное расстояние между ближайшими соседями, λ 0 — наибольший показатель Ляпунова, а t — время расчета.Тогда λ 0 определяется следующим образом:

    λ0 = ⟨ln⁡ (L) ⟩t. (18)

    Для восстановления фазового пространства использовался метод временных задержек. Размерность фазового пространства равнялась 13. Временные ряды анализировались в окнах длиной 1000 с. Подробное объяснение выбора этого набора параметров представлено у Караваева и др. (2019).

    Результаты

    Математическая модель была использована для моделирования здоровых субъектов в состоянии бодрствования, во время быстрого сна и на стадии 4 медленного сна.Параметры вегетативного контроля были постоянными на всех этапах. Мы только изменили значения тех параметров, которые были введены с учетом входов от высших нервных центров. Значения этих параметров для каждого исследуемого этапа представлены в таблице 1.

    На рис. 2 показаны модельные и экспериментальные временные ряды артериального давления и интервалов между ударами. Из рисунка 2 видно, что вариабельность артериального давления и вариабельность интервалов между ударами наиболее выражены в состоянии бодрствования.Эти результаты хорошо согласуются с данными литературы (Zemaityte et al., 1984; Heart Rate and Variability., 1996) и отражают более высокую активацию симпатического контроля во время бодрствования.

    Рисунок 2. Модельные временные ряды артериального давления и интервалов между ударами. (A) Артериальное давление в состоянии бодрствования (жирная черная линия) и в фазе быстрого сна (тонкая красная линия). (B) Артериальное давление в состоянии бодрствования (жирная черная линия) и в медленном сне (тонкая синяя линия). (C) Промежуточные интервалы в состоянии бодрствования (жирная черная линия) и в фазе быстрого сна (тонкая красная линия). (D) Промежуточные интервалы в состоянии бодрствования (жирная черная линия) и в не-быстром сне (тонкая синяя линия).

    Спектры мощности модельных и экспериментальных интервалов между биениями показаны на рисунке 3. В модельных спектрах мощности пики на частотах около 0,1 и 0,29 Гц значительно более узкие, резкие и выраженные. Это объясняется тем, что наша модель не учитывает гуморальный контроль ССС.Однако модель качественно моделирует разницу между экспериментальными спектрами во время бодрствования и на разных стадиях сна. Мощность спектрального компонента 0,1 Гц, связанного с активацией симпатической нервной системы, имеет наибольшее значение в состоянии бодрствования. Мощность компонента 0,29 Гц, связанного с парасимпатическим контролем, принимает наибольшее значение во время стадии 4 медленного сна. Эти результаты хорошо согласуются с известными результатами других исследований (Zemaityte et al., 1984; Соммерс и др., 1993).

    Рис. 3. Логарифмические спектры мощности , рассчитанные на основе модели (A) и экспериментальной (B) интервалов между импульсами в состоянии бодрствования (жирная черная линия), в фазе быстрого сна (тонкая красная линия) и на стадии 4. медленного сна (тонкая синяя линия).

    Спектральные и статистические показатели, рассчитанные по модельным и экспериментальным данным, представлены в таблице 2.

    Таблица 2. Спектральные и статистические показатели, полученные из модельных и экспериментальных данных (среднее ± стандартная ошибка среднего).

    Обсуждение

    PNEUMA — одна из самых известных моделей, моделирующих влияние высших нервных центров на динамику вегетативного контроля во время стадий сна и бодрствования (Cheng et al., 2010). Модель PNEUMA учитывает многие факторы, такие как дыхание, хеморецепторы и гидродинамику крови. В результате модель PNEUMA является многомерной и сложной, что затрудняет интерпретацию результатов модельных исследований и наблюдаемых эффектов. Высокий порядок модели делает практически невозможным восстановление параметров модели на основе данных конкретного пациента и индивидуальную подгонку модели.Сами авторы заявили, что нет доступной базы данных, которая могла бы использоваться для проверки их модели, и многие параметры не имеют физиологического значения (Cheng et al., 2010).

    Предложена математическая модель, позволяющая моделировать вариабельность сердечного ритма и колебания артериального давления под действием дыхательных и вегетативных контуров управления. Ранее было показано, что учет нелинейных свойств и автоколебательной динамики этих петель позволяет объяснить экспериментально наблюдаемую сложную хаотическую динамику частоты сердечных сокращений и процессов синхронизации внутри ССС (Ringwood, Malpas, 2000; Прохоров и др., 2003; Караваев и др., 2009, 2016, 2019; Киселев и др., 2016а, 2020). В данной статье предлагается модифицированная модель, учитывающая влияние активности коры головного мозга на вегетативный контроль в состояниях сна и бодрствования. Дыхательный процесс и некоторые другие факторы включены в модель в упрощенном виде. Тем не менее, предложенная модель позволяет моделировать сложную колебательную динамику межбакальных интервалов, связанную с вегетативным контролем кровообращения.

    Для простоты модели мы приняли ряд ограничений: модель не учитывает гуморальный контроль (Ganten, Stock, 1978; Chopra et al., 2011), гидродинамику крови и механизмы местного контроля (Clifford, 2011; Hong et al., 2020), например эффект Боудитча (Usman et al., 2020). Это объясняет меньшее значение λ 0 в модели по сравнению с экспериментальными данными. Аналогичным образом можно объяснить более узкие пики в модельном спектре мощности по сравнению с экспериментальным (рис. 3).Причем модель является стационарной, а реальная CVS — нет.

    Несмотря на вышеупомянутые ограничения, мы считаем модель адекватным представлением динамики вегетативного контроля во время сна и бодрствования. Для экспериментальных интервалов между сокращениями LF-индекс, который связан с активностью симпатического вегетативного контроля, обычно принимает большее значение в состоянии бодрствования, чем в REM-сне, и меньшее значение в не-REM-сне, чем в REM-сне (Kantelhardt et al. ., 2002). Предлагаемая модель демонстрирует аналогичные свойства индекса LF. Модельный индекс HF, связанный с активацией парасимпатического контроля, принимает наибольшее значение в 4-й стадии медленного сна. Мы получили аналогичные результаты для многих экспериментальных сигналов.

    Наши экспериментальные данные не содержали записей об артериальном давлении, но известные результаты (Sommers et al., 1993) сообщают, что как систолическое, так и диастолическое артериальное давление во время быстрого сна немного ниже или такое же, как в состоянии бодрствования, в то время как во время отсутствия сна. -REM сон, артериальное давление значительно ниже.Результаты нашей модели хорошо согласуются с этим экспериментальным наблюдением.

    Оценки наибольшего показателя Ляпунова λ 0 по модельным и экспериментальным данным как для быстрого, так и для не-быстрого сна хорошо согласуются. Однако в активном состоянии оценки λ 0 различаются для модельных и экспериментальных данных. Это расхождение связано с простотой модели по сравнению с реальной системой.

    Некоторые более компактные модели используют стохастические компоненты для моделирования элементов кровообращения (Иванов и др., 1998; Kantelhardt et al., 2003). Такие подходы могут иметь преимущества в компактности уравнений, но они не позволяют изучать нелинейную динамику кровообращения и строить персонализированные модели.

    В дальнейших исследованиях мы планируем разработать метод восстановления параметров нашей модели по экспериментальным сигналам ЭКГ, артериального давления и дыхания. Например, времена запаздывания уравнений модели могут быть оценены с использованием различных методов (Прохоров и др., 2005; Сысоев и др., 2016). Однако, чтобы предложить такую ​​технику, необходимо хорошо понимать возможности и ограничения модели. В настоящем исследовании мы сделали шаг в этом направлении, приняв во внимание влияние активности мозга на ССС во время сна и бодрствования. Такая персонализированная математическая модель может быть использована в будущем для развития персонализированной медицины и станет новым инструментом для изучения вегетативного контроля.

    Заключение

    Предложена математическая модель автономного управления в виде системы неавтономных дифференциальных уравнений четвертого порядка с запаздыванием по времени.Несмотря на свою компактную структуру, модель способна моделировать динамику вегетативного контроля во время фаз сна и в состоянии бодрствования и связанные с этим изменения в интервалах между ударами. Адекватность предложенной модели демонстрируется путем сравнения ее временных рядов с экспериментальными записями здоровых субъектов в базе данных SIESTA.

    Заявление о доступности данных

    Данные, проанализированные в этом исследовании, подлежат следующим лицензиям / ограничениям: Это данные, которые принадлежат медицинским факультетам и не являются общедоступными.Запросы на доступ к этим наборам данных следует направлять на TP ([email protected]), он предоставит ссылку людям в группе SIESTA в Вене, Австрия.

    Заявление об этике

    Для тестирования модели ее сравнивали с сигналами экспериментальной электрокардиограммы (ЭКГ) из базы данных SIESTA (Klösch et al., 2001). Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены этическим комитетом Klinikum der Philipps-Universität Marburg, Германия. Все участники исследования старше 18 лет дали письменное информированное согласие на участие в исследовании.

    Авторские взносы

    AK и TP завершили рукопись для подачи. Все авторы участвовали в написании и обсуждении рукописи.

    Финансирование

    Работа поддержана грантом Российского научного фонда № 19-12-00201 (разработка математической модели кровообращения) и проектом Правительства РФ, грант № 075-15-2019-1885 (исследования сна и физиологические исследования). интерпретация результатов).

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Благодарности

    Мы выражаем признательность за поддержку Немецкому исследовательскому фонду (DFG) и Фонду публикаций открытого доступа Charité — Universitätsmedizin Berlin.

    Список литературы

    Айдын, М., Алтин, Р., Озерен, А., Карт, Л., Бильге, М., и Уналакак, М. (2004). Вегетативная активность сердца при обструктивном апноэ во сне зависит от времени и спектрального анализа вариабельности сердечного ритма с использованием 24-часовых холтеровских электрокардиограмм. Tex. Heart Inst. J. 31, 132–136.

    Google Scholar

    Bartsch, R. P., Schumann, A. Y., Kantelhardt, J. W., Penzel, T., Ivanov, and PCh. (2012). Фазовые переходы в физиологическом взаимодействии. Proc. Natl. Акад. Sci. США. 109, 10181–10186. DOI: 10.1073 / pnas.1204568109

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Безерианос, А., Пападимитриу, С., и Алексопулос, Д. (1995). Нейронные сети с радиальной базисной функцией для характеристики динамики вариабельности сердечного ритма. Artif. Intell. Med. 15, 215–234. DOI: 10.1016 / S0933-3657 (98) 00055-4

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ченг, Л., Иванова, О., Фан, Х.-Х., Ху, М.С.К. (2010). Интегративная модель респираторного и сердечно-сосудистого контроля при нарушениях дыхания во сне. РЕСПНБ 174, 4–28. DOI: 10.1016 / j.resp.2010.06.001

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    де Замботти, М., Триндер, Дж., Сильвани, А., Колрен, И.М., и Бейкер Ф.С. (2018). Динамическая связь между центральной и вегетативной нервными системами во время сна: обзор. Neurosci. Biobehav. Ред. 90, 84–103. DOI: 10.1016 / j.neubiorev.2018.03.027

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Франк, О. (1899). Die Grundform des Arteriellen Pulses. Zeitsc. Für Biol. 37, 483–526.

    Google Scholar

    Частота сердечных сокращений и вариабельность. (1996). Рабочая группа Европейского общества кардиологов Североамериканское общество кардиостимулирующей электрофизиологии. Вариабельность сердечного ритма. Стандарты измерения, физиологической интерпретации и клинического применения . Тираж 93, 1043–1065. DOI: 10.1161 / 01.CIR.93.5.1043

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хонг, К. С., Ким, К., и Хилл, М. А. (2020). Регуляция кровотока в мелких артериях: механосенсорные события, лежащие в основе миогенной вазоконстрикции. J. Exerc. Rehabil. 16, 207–215. DOI: 10.12965 / jer.2040432.216

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ишбулатов, Ю.М., Караваев А.С., Киселев А.Р., Симонян М.А., Прохоров М.Д., Пономаренко В.И. и др. (2020). Математическое моделирование вегетативного контроля сердечно-сосудистой системы у здоровых испытуемых во время теста с пассивным наклоном головы. Sci. Отчет 10: 16525. DOI: 10.1038 / s41598-020-71532-7

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ишбулатов Ю.М., Караваев А.С., Пономаренко В.И., Киселев А.Р., Сергеев С.А. и др. (2017). Фазовая синхронизация элементов вегетативного управления в математической модели сердечно-сосудистой системы. Рус. J. Nonlin. Дин. 13, 381–397. DOI: 10.20537 / nd1703006

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ишбулатов Ю.М., Киселев А.Р., Караваев А.С. (2018). Численное моделирование динамики ЧСС и артериального давления при пассивной ортостатической пробе. Proc. SPIE 10717: 1071726. DOI: 10.1117 / 12.2315181

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Иванов, ПЧ, Амарал, Л. А., Голдбергер, А. Л., и Стэнли, Х. Э. (1998).Стохастическая обратная связь и регуляция биологических ритмов. Europhys. Lett. 43, 363–368. DOI: 10.1209 / epl / i1998-00366-3

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Иванов, ПЧ, Бунде, А., Амарал, Л.А.Н., Хавлин, С., Фрич-Йелле, Дж. И др. (1999). Различия между сном и бодрствованием в масштабирующем поведении сердцебиения человека: анализ данных наземных и долгосрочных космических полетов. Europhys. Lett. 48, 594–600. DOI: 10.1209 / epl / i1999-00525-0

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Кантельхардт, Дж.W., Ashkenazy, Y., Иванов, PCh, Bunde, A., Havlin, S., et al. (2002). Характеристика стадий сна по корреляции величины и знака прироста сердцебиения. Phys. Ред. E 65: 051908. DOI: 10.1103 / PhysRevE.65.051908

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Kantelhardt, J. W., Hablin, S., and Ivanov, P. C. (2003). Моделирование временных корреляций в динамике сердцебиения во время сна. Europhys. Lett. 62, 147–153. DOI: 10.1209 / epl / i2003-00332-7

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Караваев А.С., Ишбулатов Ю.М., Пономаренко В.И., Прохоров М.Д., Гриднев В.И., Безручко Б.П. и др. (2016). Модель сердечно-сосудистой системы человека с петлей вегетативной регуляции среднего артериального давления. г. J. Hypertens. 10, 235–243. DOI: 10.1016 / j.jash.2015.12.014

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Караваев, А.С., Ишбулатов Ю.М., Пономаренко В.И., Безручко Б.П., Киселев А.Р., Прохоров М.Д. (2019). Вегетативный контроль — источник динамического хаоса в сердечно-сосудистой системе. Хаос 29: 121101. DOI: 10,1063 / 1,5134833

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Караваев А.С., Прохоров М.Д., Пономаренко В.И., Киселев А.Р., Гриднев В.И., Рубан Э.И. и др. (2009). Синхронизация низкочастотных колебаний сердечно-сосудистой системы человека. Хаос 19: 033112. DOI: 10.1063 / 1.3187794

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ху, М. К. К., и Блази, А. (2013). Связанные со сном изменения вегетативного контроля при обструктивном апноэ во сне: модельная перспектива. Респир. Physiol. Neurobiol. 188, 267–276. DOI: 10.1016 / j.resp.2013.05.017

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ху, М. К. К., Оливейра, Ф. М. Г. С. и Ченг, Л. (2013). Понимание метаболического синдрома: перспективы моделирования. IEEE Rev. Biomed. Англ. 6, 143–155. DOI: 10.1109 / RBME.2012.2232651

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Кинг, М. Дж., Зир, Л. М., Кальтман, А. Дж., И Фокс, А. С. (1973). Вариант стенокардии, связанный с ангиографически продемонстрированным спазмом коронарной артерии и быстрым сном. г. J. Med. Sci. 265, 419–422. DOI: 10.1097 / 00000441-197305000-00009

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Киселев, А.Р., Боровкова Е. И., Шварц В. А., Сказкина В. В., Караваев А. С., Прохоров М. Д. и др. (2020). Низкочастотная изменчивость фотоплетизмографической формы волны и частоты сердечных сокращений во время кардиохирургических операций с помпой с кардиоплегией или без нее. Sci. Отчет 10: 2118. DOI: 10.1038 / s41598-020-58196-z

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Киселев А.Р., Караваев А.С., Гриднев В.И., Прохоров М.Д., Пономаренко В.И., Боровкова Е.И. и др. (2016a). Метод оценки силы синхронизации низкочастотных колебаний вариабельности сердечного ритма и вариабельности фотоплетизмографической формы волны. RusOMJ. 5: e0101. DOI: 10.15275 / rusomj.2016.0101

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Киселев А.Р., Миронов С.А., Караваев А.С., Кульминский Д.Д., Сказкина В.В., Боровкова Е.И. и др. (2016b). Комплексная оценка вегетативного контроля сердечно-сосудистой системы с использованием фотоплетизмограмм, записанных с мочки уха и пальцев. Physiol. Измер. 37, 580–595. DOI: 10,1088 / 0967-3334 / 37/4/580

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Клёш, Г., Кемп Б., Пензель Т., Шлогль А., Раппельсбергер П. и Тренкер Э. (2001). Полиграфическая и клиническая база данных проекта SIESTA. конф. Proc. IEEE Eng. Med. Биол. Soc. 20, 51–57. DOI: 10.1109 / 51.932725

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Контос, А., Баумерт, М., Лашингтон, К., Кеннеди, Д., Колер, М., Чикуа-Наварро, Д. и др. (2020). Непостоянный характер вариабельности сердечного ритма во сне у нормальных детей и подростков. Фронт. Кардиоваск.Med. 7:19. DOI: 10.3389 / fcvm.2020.00019

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Котани К., Струзик З. Р., Такамасу К., Стэнли Х. Э. и Ямамото Ю. (2005). Модель сложной динамики сердечного ритма при здоровье и болезни. Phys. Ред. E 72: 041904. DOI: 10.1103 / PhysRevE.72.041904

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Нано, М., Фонсека, П., Оверим, С., Вуллингс, Р., и Аартс, Р. М. (2020). Ночное бодрствование: вегетативная активность сердца в отношении начала и поддержания сна. Фронт. Neurosci. 13: 1405. DOI: 10.3389 / fnins.2019.01405

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Nowlin, J. B., Troyer, Wg Jr., Collins, W. S., Silverman, G., Nichols, C. R., et al. (1965). Связь ночной стенокардии со сновидениями. Ann. Междунар. Med. 63, 1040–1046. DOI: 10.7326 / 0003-4819-63-6-1040

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Оттесен, Дж. Т. (2000). Моделирование динамического управления барорефлексной обратной связью. Mathe. Comput. Модель. 31, 167–173. DOI: 10.1016 / S0895-7177 (00) 00035-2

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Порта, А., Бари, В., Рануцци, Г., де Мария, Б., и Базелли, Г. (2017). Оценка многомасштабной сложности коротких рядов вариабельности сердечного ритма с помощью линейного подхода на основе модели. Хаос 27: 093901. DOI: 10.1063 / 1.4999353

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Прохоров М.Д., Пономаренко В.И., Гриднев В.И., Бодров М.Б., Беспятов А.Б. (2003). Синхронизация основных ритмических процессов сердечно-сосудистой системы человека. Phys. Ред. E 68: 041913. DOI: 10.1103 / PhysRevE.68.041913

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Прохоров М. Д., Пономаренко В. И., Караваев А. С., Безручко Б. П. (2005). Реконструкция систем обратной связи с запаздыванием по временным рядам. Phys. Д 203, 209–223. DOI: 10.1016 / j.physd.2005.03.013

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Рингвуд, Дж. В., и Мальпас, С. С. (2000). Медленные колебания артериального давления с помощью нелинейной модели обратной связи. г. J. Physiol. Regul. Интегр. Комп. Physiol. 280, R1105 – R1115. DOI: 10.1152 / ajpregu.2001.280.4.R1105

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Родер Ф., Стротманн Дж., Фокс Х., Биттер Т., Хорсткотте Д. и Ольденбург О. (2018). Взаимодействие апноэ во сне, вегетативной нервной системы и его влияние на сердечные аритмии. Curr. Sleep Med. Реп. 4, 160–169. DOI: 10.1007 / s40675-018-0117-4

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Rosenstein, M. T., Collins, J. T., and de Luca, C. J. (1993). Практический метод вычисления наибольших показателей Ляпунова из небольших наборов данных. Phys. Д 65, 117–134. DOI: 10.1016 / 0167-2789 (93) -P

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Schumann, A. Y., Bartsch, R.P., Penzel, T. Иванов, PCh, and Kantelhardt, J.W. (2010). Влияние старения на сердечную и дыхательную динамику у здоровых людей на разных стадиях сна. Сон 33, 943–955. DOI: 10,1093 / сон / 33.7.943

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Зайдель, Х. и Герцель, Х. (1998). Бифуркации в нелинейной модели барорецепторно-сердечного рефлекса. Phys. Д 115, 145–160. DOI: 10.1016 / S0167-2789 (97) 00229-7

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Соммерс, В.К., Дайкен, М. Э., Марк, А. Л., и Аббуд, Ф. М. (1993). Активность симпатического нерва во время сна у здоровых людей. N. Engl. J. Med. 328, 303–307. DOI: 10.1056 / NEJM199302043280502

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Сысоев И.В., Пономаренко В.И., Кульминский Д.Д., Прохоров М.Д. (2016). Восстановление связей и параметров элементов в сетях систем с запаздыванием по временным рядам. Phys. Ред. E 94: 052207.DOI: 10.1103 / PhysRevE.94.052207

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Урсино, М. (1998). Взаимодействие барорегуляции сонной артерии и пульсирующего сердца: математическая модель. г. J. Physiol. 275, h2733 – h2747. DOI: 10.1152 / ajpheart.1998.275.5.h2733

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Усман А., Ганди Дж. И Гупта Г. (2020). Физиология, эффект Боудича. StatPearls [Интернет]. Остров сокровищ, Флорида: StatPearls Publishing.

    Google Scholar

    ван Роон, А. М., Малдер, Л. Дж. М., Альтхаус, М., и Малдер, Г. (2004). Представляем модель барорефлекса для изучения сердечно-сосудистых эффектов умственной нагрузки. Психофизиология 41, 961–981. DOI: 10.1111 / j.1469-8986.2004.00251.x

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Уорнер, Х. Р. (1958). Частотно-зависимый характер регуляции артериального давления сонным синусом изучен с помощью электрического аналога. Circ. Res. 6, 35–40. DOI: 10.1161 / 01.res.6.1.35

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Wessel, N., Riedl, M., and Kurths, J. (2009). Является ли нормальная частота сердечных сокращений «хаотической» из-за дыхания? Хаос 19: 028508. DOI: 10.1063 / 1.3133128

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Известия Саратовского университета Новая серия Экономика Менеджмент Право

    Вступление. Социальные сети как относительно новая форма интернет-общения активно используются для создания и обмена контентом, распространения социально значимой информации, ведения бизнеса, поиска работы, обучения, создания групп единомышленников и организации их деятельности.В то же время практика последних лет показала, что значительно возросли и угрозы использования социальных сетей в противоправных целях — например, для распространения ложной или оскорбительной информации, вовлечения пользователей в преступные действия, организации общественных беспорядков. Теоретический анализ. Установлены следующие проблемы правового регулирования деятельности в социальных сетях: теоретическая непроработанность многих вопросов; обусловленность поведения пользователей свойствами, присущими социальным сетям; наличие противоречий между правилами, установленными владельцами социальных сетей, и нормами законов отдельных государств; 4) сложность регулирования поведения виртуальной личности; необходимость учета регуляторного потенциала информационных технологий.Эмпирический анализ. В исследовании рассматриваются международные акты, устанавливающие основные направления межгосударственной и национальной политики в области регулирования социальных сетей. Анализ Федерального закона от 30 декабря 2020 г. № 530-ФЗ, устанавливающий особенности распространения информации в социальных сетях, в частности, обязанности владельца социальной сети, направленные на предотвращение распространения незаконной информации. . Исследуются пользовательские соглашения наиболее известных социальных сетей ВКонтакте, Facebook, Instagram, Twitter и проводится их сравнительный анализ с нормами законодательства.Полученные результаты. Во-первых, анализ пользовательских соглашений наиболее известных социальных сетей показывает, что их владельцы уже разработали нормы, запрещающие распространение незаконного и неэтичного контента, в том числе материалов, содержащих призывы к совершению террористической деятельности или оправдывающих терроризм, экстремизм, порнографию, клевету или дискриминацию. . При этом терминологическое и содержательное определения такой информации различаются. Во-вторых, законодательные нововведения приведут к большей прозрачности во взаимоотношениях между владельцами социальных сетей и пользователями.В-третьих, принятие закона, регулирующего особенности распространения информации в социальных сетях, свидетельствует о том, что Российская Федерация, как и другие страны, принимает меры по обеспечению государственного суверенитета в информационной сфере.

    SARATOV OIL Целевая цена акций (RU: KRKNP)

    ]]>
    КРКНП — Россия Сток

    15060 руб. 60.00

    0,40%
    Прогноз цены акций SARATOV OIL REFINE — это акт определения будущей стоимости акций SARATOV OIL с использованием нескольких различных традиционных методов, таких как оценка прибыли на акцию, консенсус аналитиков или фундаментальная внутренняя оценка. Успешный прогноз будущей цены SARATOV OIL может принести значительную прибыль. Обратите внимание, что этот модуль не предназначен для использования исключительно для расчета внутренней стоимости SARATOV OIL и не учитывает все материальные или нематериальные факторы, доступные из фундаментальных данных SARATOV OIL.Мы анализируем бесшумные заголовки и недавний ажиотаж, связанный с SARATOV OIL REFINE, который может создать возможности для некоторого арбитража, если правильно рассчитать время. Пожалуйста, ознакомьтесь с базовыми моделями прогнозирования SARATOV OIL для перекрестной проверки ваших прогнозов. Вопрос о том, может ли прогноз цен на акции, основанный на информации из финансовых новостей, генерировать сильный сигнал на покупку или продажу, является предметом споров. Мы используем нашу внутреннюю методологию скрининга новостей для оценки стоимости SARATOV OIL на основе заголовков различных типов от основных новостных сетей до социальных сетей.Модуль прогнозирования цен на акции SARATOV обеспечивает анализ эластичности цен к изменениям в взглядах СМИ на SARATOV OIL в течение определенного инвестиционного горизонта. Используя прогноз, основанный на шумихе SARATOV OIL, вы можете оценить ценность SARATOV OIL REFINE с точки зрения реакции SARATOV OIL на недавно возникшую в СМИ шумиху и влияние текущих заголовков на ее конкурентов.

    Этот модуль основан на анализе настроений инвесторов относительно открытия позиции в SARATOV OIL. Этот спекулятивный подход основан исключительно на идее, что рынками движут такие эмоции, как страх инвестора и жадность.Страх упустить, то есть FOMO, может заставить потенциальных инвесторов SARATOV OIL покупать ее акции по цене, которая не имеет под собой реальных оснований. В этом случае они покупают SARATOV не потому, что акции — это хорошее вложение, а потому, что им нужно что-то делать, чтобы избежать ощущения потери. С другой стороны, инвесторы часто продают акции по ценам, значительно ниже их стоимости во время медвежьих рынков, потому что им нужно перестать чувствовать боль от потери денег.

    SARATOV OIL цена прогноз после ажиотажа

    15000.0

    Не существует единого конкретного способа измерить настроения рынка с помощью анализа ажиотажа или аналогичных методов прогнозирования. Этот метод прогнозирования следует использовать в сочетании с более фундаментальными и традиционными методами, такими как прогнозирование цен на акции, технический анализ, консенсус аналитиков, оценки прибыли и различные модели импульса. Искушенные инвесторы, которые были свидетелями многих рыночных взлетов и падений, часто считают, что рынок со временем выровняется. Эта тенденция цены SARATOV OIL с течением времени приближаться к среднему значению называется возвратом к среднему значению.Однако исторически высокие рыночные цены обычно отпугивают инвесторов, которые верят в возврат к среднему значению, к инвестированию, в то время как низкие цены рассматриваются как возможность для покупки. Воспользуйтесь приведенными ниже инструментами для анализа текущей стоимости SARATOV OIL в контексте прогнозной аналитики. Обратите внимание, недостаточно провести финансовый или рыночный анализ отдельной компании, такой как SARATOV OIL. Ваше исследование необходимо сравнить или проанализировать с аналогами SARATOV OIL, чтобы получить какие-либо практические преимущества.Если все сделано правильно, конкурентный анализ SARATOV OIL предоставит вам множество количественных и качественных данных для подтверждения ваших инвестиционных решений или разработки совершенно новой стратегии по занятию позиции в SARATOV OIL REFINE.

    SARATOV OIL Анализ плотности прогнозирования цены после обмана

    Что касается прогнозирования цены SARATOV OIL при вашем текущем отношении к риску, этот график распределения вероятностей показывает вероятность того, что прогноз окажется в пределах или в пределах определенного диапазона.Мы используем эту диаграмму, чтобы подтвердить, что ваша прибыль от инвестиций в SARATOV OIL или, в этом отношении, ваши успешные ожидания в отношении ее будущей цены не могут быть последовательно воспроизведены. Обратите внимание, что за эти годы многие умные люди потеряли большую сумму денег, которые путали симметричное распределение курсов акций, таких как цены на SARATOV OIL, с ненадежными приближениями, которые пытаются описать финансовую отдачу.
    Ожидаемая цена до следующего заголовка

    SARATOV OIL Расчетная волатильность цены после ажиотажа

    В контексте прогнозирования стоимости акций SARATOV OIL на следующий день после следующего значимого заголовка мы показываем статистически значимые границы негативные и позитивные сценарии, основанные на исторических новостях компании SARATOV OIL.Маржа SARATOV OIL после ажиотажа в сторону понижения и роста на прогнозный период составляет 14 998 и 15 002, соответственно. Мы рассмотрели ежедневную рыночную цену SARATOV OIL по отношению к заголовкам, чтобы оценить прогностическую эффективность этого метода. Помните, однако, что нет никаких научных доказательств или эмпирических доказательств того, что модели прогнозирования на основе новостей превосходят традиционные линейные, нелинейные модели или модели искусственного интеллекта, чтобы постоянно обеспечивать точные прогнозы. Текущая стоимость

    15 060

    24 августа 2021 года САРАТОВСКАЯ НЕФТЬ является очень стабильным активом.Анализ и расчет следующей цены после ажиотажа на SARATOV OIL REFINE основан на временном горизонте 3 месяца.

    Анализ прогноза цен на акции SARATOV OIL

    Вы когда-нибудь удивлялись, когда цена такой компании, как SARATOV OIL, взлетела без особой причины? Обычно это происходит потому, что многие институциональные инвесторы агрессивно торгуют SARATOV OIL между собой вперед и назад. Вы когда-нибудь замечали, что движение цен той или иной компании в значительной степени обусловлено пресс-релизами или новостями о компании, которые не имеют ничего общего с фактической прибылью? Обычно шумиха в отношении отдельных компаний выступает в качестве ценового импульса.Если не будет достаточно благоприятной огласки, цена акций в конечном итоге иссякнет. Итак, эмпирическое правило здесь заключается в том, что до тех пор, пока эта новостная шумиха не имеет ничего общего с немедленной прибылью, вам следует уделять ей больше внимания. Если вы видите эту тенденцию в отношении SARATOV OIL, возможно, что-то там происходит, и это может предоставить отличную возможность для коротких продаж.
    Ежедневная ожидаемая доходность Волатильность периода Эластичность ажиотажа Связанная эластичность ажиотажа Средняя плотность новостей Плотность связанных новостей Следующая ожидаемая ажиотаж
    0.12 1,84 0,00 0,00 0 событий в месяц 0 событий в месяц Неопределенно
    Последняя торгуемая цена Ожидаемая после доходность при следующих важных новостях Средняя волатильность после ажиотажа
    15 060 15 000 0,00

    Сроки ажиотажа SARATOV OIL

    SARATOV OIL Russia REFINE теперь торгуются на межбанковской валютной бирже на 15 060 на Московской бирже.Акции юридического лица не эластичны по отношению к своей шумихе. Средняя эластичность к рекламе конкуренции составляет 0,0. САРАТОВ прогнозирует, что не отреагирует на следующий заголовок, поскольку цена останется примерно на том же уровне, а средняя волатильность воздействия ажиотажа в СМИ составит около 0,0%. Немедленная доходность следующих новостей прогнозируется очень маленькой, тогда как дневная ожидаемая доходность сейчас составляет -0,12%. Неустойчивость относительной ажиотажной эластичности к SARATOV OIL составляет около 0,0%. Волатильность ажиотажа вокруг SARATOV OIL составляет около 0.0% с ожидаемой ценой после следующего объявления конкурса 15060.0. Соотношение цены к балансовой стоимости компании составляет 0,32. Обычно компании с сопоставимой ценой на книгу (P / B) в долгосрочной перспективе могут превзойти рынок. Следующие дивиденды SARATOV OIL REFINE должны быть выплачены 6 июля 2021 года. С учетом 90-дневного торгового горизонта следующий прогнозируемый пресс-релиз будет неопределенным. Пожалуйста, ознакомьтесь с базовыми моделями прогнозирования SARATOV OIL для перекрестной проверки ваших прогнозов.

    SARATOV OIL Дополнительные модули прогнозирования

    Большинство методов прогнозирования для изучения цены SARATOV помогают трейдерам определять, как рассчитать время на рынке.Мы предлагаем комбинацию инструментов для распознавания потенциальных точек входа и выхода для SARATOV с использованием различных технических индикаторов. Когда вы анализируете графики SARATOV, пожалуйста, помните, что формирование события может указывать на точку входа для короткого продавца, и посмотрите на другие индикаторы в разные периоды, чтобы подтвердить, что возможен пробой или разворот.

    О прогнозных индикаторах SARATOV OIL

    Успешный прогноз цены акций SARATOV OIL может принести инвесторам значительную прибыль.Но возможно ли это? Гипотеза эффективного рынка предполагает, что все опубликованные цены на акции торгуемых компаний, таких как SARATOV OIL REFINE, уже отражают всю общедоступную информацию. Это академическое утверждение является основополагающим принципом многих финансовых и инвестиционных теорий, используемых сегодня. Однако типичный инвестор обычно не соглашается с «учебной» версией этой гипотезы и постоянно пытается найти акции с неверной ценой, чтобы увеличить доходность. Мы используем разработанные внутри компании статистические методы, чтобы определить истинную ценность SARATOV OIL на основе анализа данных SARATOV OIL, социальной шумихи, общих тенденций в заголовках и широко используемых прогнозных технических индикаторов.Мы также рассчитываем подверженность SARATOV OIL рыночному риску, различным техническим и фундаментальным индикаторам, соответствующим финансовым мультипликаторам и коэффициентам, а затем сравниваем их с компаниями, связанными с SARATOV OIL. ]]>

    История событий SARATOV OIL

    Количество публикаций SARATOV OIL зависит от текущих рыночных условий и показателей SARATOV OIL с поправкой на риски с течением времени. Покрытие, которое создает наибольший шум в данный момент времени, зависит от преобладающей инвестиционной темы, к которой относится SARATOV OIL.Однако, хотя у его типичной истории может быть множество последователей в социальных сетях, быстрая заметность также может привлечь покупателей, продающих в короткие сроки, которые обычно скептически относятся к долгосрочным перспективам SARATOV OIL. Таким образом, покрытие выше среднего обычно привлекает краткосрочные интересы выше среднего, что приводит к значительной волатильности цен.

    Другие истории о макросах

    Наша аудитория включает стартапы и крупные корпорации, а также маркетинговые компании, фирмы по связям с общественностью и рекламные агентства, в том числе журналистов в области технологий и финансов.Наша платформа, а также ее новости и статьи популярны среди студентов-финансистов, трейдеров-любителей, самостоятельных инвесторов, предпринимателей, пенсионеров и бэби-бумеров, академических исследователей, финансовых консультантов, а также профессиональных управляющих деньгами — очень разнообразный и влиятельный демографический ландшафт, объединенный одной целью — построить оптимальные инвестиционные портфели

    Категории историй

    Категории, которые сейчас трендовые

    SARATOV OIL Короткие объекты недвижимости

    SARATOV OIL, прогнозируемость будущих цен обычно снижается, когда длинные трейдеры SARATOV OIL начинают ощущать давление со стороны коротких продавцов. снизить цену.Прогностический аспект SARATOV OIL REFINE часто зависит не только от будущих перспектив потенциальных инвесторов SARATOV OIL, но и от текущей динамики между инвесторами с разными стилями торговли. Поскольку индикаторы рыночного риска могут давать небольшие ложные сигналы, лучше определить подходящее время для хеджирования портфеля, используя различные длинные / короткие сигналы. Индикаторы SARATOV OIL, отражающие краткосрочное настроение, представлены в таблице ниже.
    Акции в обращении 66.34k
    Среднесуточный объем за последние 10 дней 225
    Среднесуточный объем за три месяца 488
    Для перекрестной проверки ваших прогнозов см. Базовые модели прогнозирования SARATOV OIL. Обратите внимание, что информацию SARATOV OIL REFINE на этой странице следует использовать в качестве дополнительного анализа к другим статистическим моделям SARATOV OIL, используемым для поиска правильного сочетания долевых инструментов для добавления к вашим существующим портфелям или создания совершенно нового портфеля.Вы также можете попробовать модуль Fund Screener, чтобы найти активно торгуемые фонды со всего мира, торгуемые на более чем 30 мировых биржах.

    Другие инструменты для акций SARATOV

    При выполнении анализа цен SARATOV OIL REFINE проверьте, чтобы измерить волатильность рынка, прибыльность, ликвидность, платежеспособность, эффективность, потенциал роста, финансовый рычаг и другие важные показатели SARATOV OIL. У нас есть много различных инструментов, которые можно использовать, чтобы определить, насколько хорошо SARATOV OIL работает в настоящее время.Большая часть оценки стоимости SARATOV OIL сосредоточена на изучении прошлых и настоящих ценовых движений, чтобы предсказать вероятность будущих ценовых движений SARATOV OIL. Вы можете проанализировать компанию по сравнению с ее аналогами и финансовым рынком в целом, чтобы определить факторы, влияющие на цену SARATOV OIL. Кроме того, вы можете оценить, как добавление SARATOV OIL к вашим портфелям может снизить общую волатильность вашего портфеля.

    Карта мировых рынков Получите краткий обзор состояния мирового рынка с помощью масштабируемой карты мира.Разверните, чтобы проверить мировые индексы Go
    Анализ производительности Проверьте влияние оптимизации среднего отклонения на текущее распределение активов Go
    Оптимизация списка наблюдения Оптимизируйте списки наблюдения для создания эффективного портфеля или перебалансировки существующих позиций на основе среднего алгоритм оптимизации отклонений Go
    Анализ риска и доходности Просмотр ассоциаций между доходностью, ожидаемой от инвестиций, и риском, который вы предполагаете Go
    Equity Forecasting Используйте базовые модели прогнозирования для создания прогнозов цен и определения ценовой динамики Go
    Efficient FrontierPlot и анализируйте свой портфель и позиции с точки зрения риска и доходности е рынка. Go
    Заголовки Timeline Оставайтесь на связи со всеми историями рынка и отфильтровывайте шум. Разверните, чтобы проанализировать эластичность рекламы Go

    Лучшие 15 агентов по недвижимости в Саратове, Саратовская область, Россия

    Продажа недвижимости в Саратове, Саратовская область, Россия может быть напряженным, волнующим и изнурительным опытом — часто все сразу! В одном вы можете быть уверены: успешная покупка или продажа дома почти всегда начинается с хорошего агента по недвижимости или брокера.«

    Real Estate» — это сложная и динамичная сфера деятельности, которая требует от экспертов быть в курсе норм и правил, а также рынка Саратова, Саратовская область, Россия. Как вы понимаете, агенты и брокеры различаются не меньше, чем недвижимость, которую они продают. Вам нужно быть столь же смекалистым при выборе риэлтора, как и он, чтобы предложить вам лучшую цену.

    Чем занимается агент или брокер?


    Хотя термины «агент» и «брокер» часто используются как синонимы, это не одно и то же.Как правило, брокер должен иметь более специализированное образование, а также лицензию, и в результате он юридически уполномочен совершать сделки с недвижимостью. Брокеры обычно играют более административную роль в процессе работы с недвижимостью. Агент, напротив, — это продавец, которого брокер нанимает для взаимодействия с клиентами и выполнения их повседневной работы.

    Когда вы хотите купить дом, агент покупателя представляет покупателя или продавца дома в сделке с недвижимостью. Агент покупателя найдет объявления о недвижимости в Саратове, которые соответствуют вашим потребностям, будет работать с агентом продавца, чтобы запланировать показы и сопровождать вас в поездках по дому.Если вас интересует дом, агент ведет переговоры о цене и других условиях продажи, а также координирует оформление соответствующих документов.

    Если вы занимаетесь продажей дома, агент продавца поможет вам определить листинговую цену на недвижимость в Саратове, Саратовская область, Россия, а также предложит варианты ремонта, модернизации и размещения, чтобы повысить привлекательность дома. Он или она отвечает за маркетинг дома среди потенциальных покупателей и других агентов с помощью вывесок, веб-сайтов, печатных объявлений, дней открытых дверей и других методов.Как и в случае с агентом покупателя, агент продавца представляет вас на переговорах о продаже.

    Вопросы, которые следует задать потенциальному агенту или брокеру:


    • Как долго вы в бизнесе?
    • Как долго вы проработали в этой сфере?
    • Вы работаете в этом бизнесе полный или неполный рабочий день?
    • Вы представляете исключительно покупателей или продавцов или и то, и другое?
    • Кем вы занимаетесь по профессии?
    • Продавцам: как вы будете продавать мой дом?
    • Для покупателей: Как вы найдете дома, которые могут меня заинтересовать?
    • Были ли у вас недавние распродажи в районах, которые могут меня заинтересовать?
    • Вы можете дать мне рекомендации?
    • Какие у вас есть лицензии?
    • Как вы заряжаете?
    • Что входят в ваши услуги?
    • Буду ли я работать с кем-нибудь еще?

    Найдите агента или брокера на Houzz.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *