Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ http://cyberleninka....arrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

Прогнозирование объема реализованной инновационной продукции с использованием экстраполяционных методов и экспертных оценок

Прогнозирование объема реализованной инновационной продукции с использованием экстраполяционных методов и экспертных оценок

Abstract

Предметом дослідження є аналіз результатів інноваційної діяльності вітчизняних підприємств. Метою роботи є здійснення прогнозування показника, що відображає обсяг реалізованої інноваційної продукції в Україні. Завдання дослідження отримання результатів прогнозу, що сприятиме формуванню ефективних інноваційних стратегій із наступним їх впровадженням у практику діяльності підприємств. Методологія проведення роботи. У статті використано адаптивні методи прогнозування та судження експертів. Результати роботи. Визначено необхідність прогнозування часових рядів завдяки можливості поєднання статистичних методів та суджень експертів. Особливо важливим є таке поєднання за умови різких змін у економіці внаслідок непередбачених подій (кризи, зміна політичного чи економічного курсу тощо). Використання експертних оцінок здебільшого призводить до підвищення точності прогнозу. Комбінування екстраполяційних й експертних прогнозних оцінок проводиться з врахуванням того, що довіра до цих оцінок різна й змінюється зі зміною величини упередження. Виконання комбінування повинне бути влаштоване так, щоб ступінь довіри комбінованим прогнозним оцінкам залишалася на максимально можливому рівні. Вирішення цієї проблеми насамперед пов’язане з формулюванням екстремальної задачі, у функціоналі якої передбачалася б можливість побудови адаптивного механізму, що забезпечує одержання комбінованої прогнозної траєкторії з необхідною властивістю. Аналіз результатів розрахунків свідчить, що від параметра рівня довіри в значній мірі залежать прогнозні оцінки. У випадку l = 0,85 прогнозні оцінки перехідних процесів доволі швидко досягають тенденції розвитку, передбаченої експертами, водночас у разі l = 0,95 у комбінованій траєкторії продовжує домінувати екстраполяційна тенденція. Залежність прогнозних оцінок від l очевидна. Тому питанням визначення значення цього параметра варто приділяти пильну увагу. Галузь застосування результатів: система управління підприємствами на основі формування та реалізації стратегій розвитку, формування основних напрямків державної інноваційної політики. Висновки. У перспективі варто очікувати скорочення обсягу реалізованої інноваційної продукції. Адаптивність комбінованої моделі дає змогу ефективно реалізувати процедуру одержання прогнозних оцінок для тих перспективних періодів, в яких очікується зміна тенденцій. Отримані результати прогнозу сприятимуть формуванню ефективних інноваційних стратегій із наступним їх впровадженням у практику діяльності підприємств. Система прогнозування повинна займати одне із важливих місць під час обґрунтування дій і заходів реалізації стратегії розвитку та системи управління загалом.Предметом исследования является анализ результатов инновационной деятельности отечественных предприятий. Цель работы осуществление прогнозирования показателя, отражающего объем реализованной инновационной продукции в Украине. Задача исследования получение результатов прогноза, что будет способствовать формированию эффективных инновационных стратегий с последующим их внедрением в практику деятельности предприятий. Методология проведения работы. В статье использованы адаптивные методы прогнозирования и суждения экспертов. Результаты работы. Определена необходимость прогнозирования временных рядов благодаря возможности сочетания статистических методов и суждений экспертов. Особенно важным является такое сочетание при условии резких изменений в экономике в результате непредвиденных событий (кризиса, изменение политического или экономического курса и т.п.). Использование экспертных оценок в основном приводит к повышению точности прогноза. Комбинирование экстраполяционных и экспертных прогнозных оценок проводится с учетом того, что доверие к этим оценкам различна и изменяется с изменением величины предубеждения. Выполнение комбинирования должно быть устроено так, чтобы степень доверия комбинированным прогнозным оценкам оставалась на максимально возможном уровне. Решение этой проблемы прежде всего связано с формулировкой экстремальной задачи, в функционале которой предусматривалась бы возможность построения адаптивного механизма, что обеспечивает получение комбинированной прогнозной траектории с необходимым свойством. Анализ результатов расчетов свидетельствует, что от параметра уровня доверия в значительной степени зависят прогнозные оценки. В случае l = 0,85 прогнозные оценки переходных процессов достаточно быстро достигают тенденции развития, предусмотренной экспертами, в то же время в случае l = 0,95 в комбинированной траектории продолжает доминировать екстраполяційна тенденция. Зависимость прогнозных оценок от l очевидна. Поэтому вопросам определения значения этого параметра стоит уделять пристальное внимание. Область применения результатов: система управления предприятиями на основе формирования и реализации стратегий развития, формирования основных направлений государственной инновационной политики. Выводы. В перспективе стоит ожидать сокращения объема реализованной инновационной продукции. Адаптивность комбинированной модели позволяет эффективно реализовать процедуру получения прогнозных оценок для тех перспективных периодов, в которых ожидается смена тенденций. Полученные результаты прогноза будут способствовать формированию эффективных инновационных стратегий с последующим их внедрением в практику деятельности предприятий. Система прогнозирования должна занимать одно из важных мест во время обоснования действий и мероприятий реализации стратегии развития и системы управления в целом.

Keywords

ОБСЯГ РЕАЛіЗОВАНОї іННОВАЦіЙНОї ПРОДУКЦії,ПРОГНОЗУВАННЯ,АДАПТИВНі МЕТОДИ,ЕКСПЕРТНі СУДЖЕННЯ,іННОВАЦіЙНА ДіЯЛЬНіСТЬ ПіДПРИєМСТВ,ОБЪЕМ РЕАЛИЗОВАННОЙ ИННОВАЦИОННОЙ ПРОДУКЦИИ,ПРОГНОЗИРОВАНИЕ,АДАПТИВНЫЕ МЕТОДЫ,ЭКСПЕРТНЫЕ СУЖДЕНИЯ,ИННОВАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЙ

  • BIP!
    Impact byBIP!
    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
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
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).
BIP!Citations provided by BIP!
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.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average