Методические подходы к прогнозированию региональных инновационных процессов
Автор: Очирова Г.Ю.
Журнал: Вестник Восточно-Сибирского государственного университета технологий и управления @vestnik-esstu
Рубрика: Экономические науки
Статья в выпуске: 5 (62), 2016 года.
Бесплатный доступ
Для реализации успешного перехода экономики на инновационный путь развития необходимо четко определить целевые ориентиры и дать оценку перспективных направлений. В связи с этим необходимо применение гибкого и оптимального инструментария прогнозирования экономических процессов. В статье рассмотрены основные методические подходы к прогнозированию социально-экономических процессов. Выявлено, что эффективным инструментом при разработке прогноза социально-экономических показателей являются эконометрические модели, основанные на статистических данных. Представлены сравнительные показатели инновационного развития Республики Бурятия и субъектов Сибирского федерального округа. Проведен анализ и построен прогноз объема производства инновационной продукции на примере Республики Бурятия с использованием методов регрессионного анализа и анализа временных рядов; выявлены факторы, влияющие на рост производства инновационной продукции региона. Обобщены выводы по проведенной работе.
Методы прогнозирования, эконометрическое моделирование, прогноз инновационного развития, регрессионный анализ
Короткий адрес: https://sciup.org/142143250
IDR: 142143250
Список литературы Методические подходы к прогнозированию региональных инновационных процессов
- Эконометрика: учебник/под ред. д-ра экон. наук, проф. В.С. Мхитаряна. -М.: Проспект, 2009. -384 с.
- Пискунов Е.Ю. Эконометрика: учеб. пособие. -Улан-Удэ: Изд-во ВСГУТУ, 2012. -357 с.
- Статистический ежегодник. -2014: стат. сб./Бурятстат. -Улан-Удэ, 2014. -330 с.
- Федеральная служба государственной статистики. Официальная статистика. . -URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat main/rosstat/ru/statistics/science and innovations#
- Stanley K., Miikkulainen R. Evolving neural networks through augmenting topologies//J. Evolutionary Computation -Cambridge: MIT Press, 2002. -Vol. 10ю -P. 99-127.