
Стаття присвячена розробці моделей прогнозування економічних показників на основі моделей штучного інтелекту. В роботі представлено класифікацію сучасних систем підтримки прийняття рішень. Доведено, що сучасні системи підтримки прийняття рішень не в повній мірі враховують ризики, пов’язані з соціальними ефектами, впливом інформаційних потоків соціальних медіа на діяльність окремих підприємств та розвиток їх інноваційних продуктів. Запропоновано прогнозну модель економічних показників, пов’язаних з розробкою та впровадженням інновацій, що враховує соціальні зсуви, бізнес-оточення та інформаційне поле. В роботі обґрунтовано систему індикаторів, що впливають на сприйняття інновацій та можуть слугувати факторами для прогностичної моделі економічних показників інновацій. Проведено експеримент щодо використання моделі та наведені її характеристики точності й економії часу та даних.
Economics as a science, HF5001-6182, штучні нейронні мережі, інформаційний вплив, управління, Business, ризики, HB71-74, інновації
Economics as a science, HF5001-6182, штучні нейронні мережі, інформаційний вплив, управління, Business, ризики, HB71-74, інновації
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
