Динамическая структура нелинейной системы, и рынка в том числе, может быть выявлена благодаря новому научно-техническому направлению - спектроскопии пространственно-временной структуры процессов типа 1/f (1/) (или спектроскопии фликкер-шума (СФШ), поскольку на мерцающий или фликкер-шум впервые было обращено пристальное внимание в радиотехнике))[3].
В основу СФШ положен запатентованный метод обработки данных зависимости количественного параметра наблюдаемого события S() от частоты его наблюдения. Метод позволяет выявить критические частоты кр ij…k , разграничивающие процессы в области низких и ультранизких частот, и тем самым уйти от произвола в определении границ ранжирования.
Благодаря критическим частотам можно определить величину частотного интервала устойчивости процесса 
=кр(n)-кр(n-1) (n - порядковый номер интервала) и рассчитать величину характерного времени или длительность соответствующего процесса 
=
.
Знание критических частот предоставляет возможность выявить количество процессов, количество связанных с ними временных рядов, а так же интервалы изменения величин параметров связанных с соответствующими временными рядами, например, цен, ранжировать процессы, если это необходимо.
Кроме этого оказывается возможным определить действие каждого из процессов [4] (рис.1). Действие проявляет себя в виде скорости изменения параметра 
при уменьшении частоты в пределах интервала характерного времени . Действие процесса легко определяемая величина равная тангенсу угла (рис.1).
TimeBiology