Включен в перечень ВАК по специальностямЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:5.2.1. Экономическая теория 5.2.3. Региональная и отраслевая экономика Реферирование и индексированиеРИНЦReferativny Zhurnal VINITI RAS Worldcat Google Scholar Электронные версии в PDFEastvieweLIBRARY.RU Biblioclub  |
|
Модели прогнозирования основных показателей инновационной деятельности промышленных предприятий
Доступна онлайн: 04.08.2014 Рубрика: Экономико-математическое моделирование Страницы: 52-57
Повышение конкурентоспособности предприятий российской промышленности на современном этапе возможно только через развитие их инновационной деятельности. В качестве основных показателей инновационной деятельности предприятий выступают значения объема отгруженной инновационной продукции и произведенные затраты на определенные технологические инновации. Для эффективного управления инновационной деятельностью и развитием предприятия весьма актуальными являются вопросы, связанные с разработкой моделей количественных прогнозов и прогнозных сценариев, направленных на оценку факторов, определяющих инновационное развитие. В статье анализируются динамика и прогнозирование инновационной деятельности промышленных предприятий Российской Федерации в производстве машин и оборудования. На основании собранных и обработанных статистических данных за 2002-2012 гг. разработаны математико-статистические модели, позволяющие выполнить количественный прогноз объема отгруженной инновационной продукции промышленных предприятий в данном виде экономической деятельности. Модели прогнозирования выполнены на основе анализа временных рядов. Рассмотрены такие методы прогнозирования, как анализ трендовой компоненты и прогнозирование на основе авторегрессионных моделей. Показано, что полиномиальная модель тренда не эффективна для прогнозирования, так как не обеспечивает достаточной точности прогноза. Полученные результаты исследования, направленные на построение и анализ авторегрессионных моделей временных рядов, позволяют сделать вывод о том, что достаточную точность прогноза обеспечивает авторегрессионная модель, разработанная с применением метода инструментальных переменных. Введение новой инструментальной переменной позволяет оценить параметры построенной регрессионной динамической модели, применяя стандартные методы эконометрики. Полученная модель является статистически значимой и характеризуется незначительной автокорреляцией в остатках (случайных отклонениях). При построении инструментальной переменной использовался временной ряд, отражающий динамику произведенных затрат на технологические инновации. Ошибка прогнозирования по предложенной модели не превышает 9,5%, что определяет возможность ее использования для анализа и прогнозирования значений основных показателей инновационной деятельности предприятий. Ключевые слова: инновационная деятельность, производство машин и оборудования, модели динамики, прогноз, временные ряды Список литературы:
Посмотреть другие статьи номера » |
ISSN 2311-8725 (Online)
|
|
