Заказ работы

Заказать
Каталог тем

Самые новые

Значок файла Выемочно-погрузочные работы и транспортирование горной массы карьеров: Лабораторный практикум / Сост. Б.П. Караваев; ГОУ ВПО «СибГИУ». – 2003 (7)
(Методические материалы)

Значок файла Проект кислородно-конвертерного цеха. Метод. указ. / Сост.: И.П. Герасименко, В.А. Дорошенко: ГОУ ВПО «СибГИУ». – Новокузнецк, 2004. – 25 с. (7)
(Методические материалы)

Значок файла Веревкин Г.И. Программа и методические указания по преддипломной практике. Методические указания. СибГИУ. – Новокузнецк, 2002. – 14 с. (4)
(Методические материалы)

Значок файла Программа и методические указания по производственной специальной практике / Сост.: И.П. Герасименко, В.А. Дорошенко: СибГИУ. – Новокузнецк, 2004. – 19 с. (5)
(Методические материалы)

Значок файла Определение величины опрокидывающего момента кон-вертера (5)
(Методические материалы)

Значок файла Обработка экспериментальных данных при многократном измерении с обеспечением требуемой точности. Метод. указ. к лабораторной работе по дисциплине «Метрология, стандартизация и сертификация» / Сост.: В.А. Дорошенко, И.П. Герасименко: ГОУ ВПО «СибГИУ». – Новокузнецк, 2004. – 20 с. (9)
(Методические материалы)

Значок файла Методические указания по дипломному и курсовому проектированию к расчету материального баланса кислородно-конвертерной плавки при переделе фосфористого чугуна с промежуточным удалением шлака / Сост.: В.А._Дорошенко, И.П _Герасименко: ГОУ ВПО «СибГИУ». – Новокузнецк, 2003. – с. (10)
(Методические материалы)

Каталог бесплатных ресурсов

Сучасні моделі і методи прогнозування соціально-економічних процесів

„Сучасні моделі і методи прогнозування соціально-економічних процесів”

 

Прогнозування інноваційної діяльності на підприємстві

 

На підставі досліджень тенденцій і темпів розвитку інноваційних технологій проведених ІBM Busіness Consultіng Servіces[5] можна зробити висновок, що ринкова вартість компаній усе більшою мірою  утворюється за рахунок нематеріальних активів, а не на основі "традиційних" активів, що мають матеріально-речовинну форму.

Останнім часом  2/3 американських компаній приділяють значну увагу збору й аналізу нефінансових даних[6], таких як: оцінка успішності підприємства з погляду  клієнтів, виявлення найбільш сильних сторін підприємства на основі аналізу інноваційних процесів, макроекономічні та інші дані. Крім того, третина всіх прийнятих інвестиційних рішень базується на наявних нематеріальних активах. Рішення про капітальні вкладення на розвиток і впровадження сучасних технологий, які дозволяють більш точно прогнозувати доход і прибутковість підприємства в майбутньому, а, отже, і цінність компанії для акціонерів.

Розробки інноваційних технологій збігаються в часі з економічним підйомом, а, отже, носять циклічний характер різної періодичності. В XXІ столітті буде спостерігатися хвилеподібність (циклічність, періодичність) у появі наукових відкриттів, технічних винаходів, базисних і епохальних інновацій[2]. Знання того, коли й у якому обсязі будуть зроблені інвестиції в нові технології, допомагають підприємству спланувати свою діяльність для досягнення стратегічних цілей. Існуючі методи прогнозування не можуть бути використані з достатньою точністю для прогнозування інноваційних вкладень у виробництво. Це пояснюється тим, що ефект від вкладення в інновації має тимчасові коливання різної довжини. При прогнозуванні різними методами довжина періоду вже заздалегідь відома(наприклад, сезонні обсяги продажів продукції), після чого вона включається в деякі теоретичні моделі ковзного середнього або автокореляції.

Для прогнозування динаміки вкладень в інноваційну діяльність, а також для визначення тренда можна використати спектральний аналіз (ряди Фур'є). Ряди Фур'є найбільше адекватно відбивають вкладення в інноваційну діяльність оскільки метою цього методу є  розпізнання коливань різного періоду.

Суть методу полягає в тому, що, у досить осцилюючих випадках, функцію вкладень в інноваційну діяльність (,)  шукається у вигляді:

                                                         ,                                                                 (1)

де,  основний тренд прогнозу кількості інновацій  на час інновацій . Цей тренд може бути представлений лінійним, квадратичним трендом, побудованими на основі найменших квадратів.  - функція, що представляє собою різницю результатів експерименту й основного тренда у вузлових точках. Ця функція  будується у вигляді багаточлена Фур'є[3]:

 

                                                                                                   (2)

по системі тригонометричних базисних функцій, ортогональних на інтервалі  .

Відповідно до  відомої теореми Ляпунова-Персеваля[3], коефіцієнти  визначаються по формулах коефіцієнтів ряду Фур'є.

При цьому багаточлен (2) буде  задовольняти властивості мінімуму суми квадратів відхилень функції регресії незалежно від збіжності ряду Фур'є:

 

                                                                                                        (3)

на інтервалі  до функції .

У результаті, сума квадратів відхилень для будь-якої обмежено - кусочної монотонної функції дає середнє квадратическое відхилення (критерій  ) рівне нулю. Цей факт надалі  буде використаний для доказу адекватності багаточлена (2).

Скористаємося даними таблиці 4.7 з [4] значень обсягів вкладень в інноваційні методи виробництва  продукції для компанії Acme Tool:

 

Таблиця 1

Обсяг вкладень в інноваційні методи виробництва для компанії Acme Tool

Рік

Квартал

Зсув координати

1994

1

1

500

 

2

2

350

 

3

3

250

 

4

4

400

1995

1

5

450

 

2

6

350

Заказ курсовой диплома или диссертации.

Горячая Линия


Вход для партнеров