Определение горизонта расчётов при моделировании инновационного проекта

Бесплатный доступ

Статья посвящена проблемам интеллектуального анализа данных. Разработан алгоритм моделирования производственной деятельности промышленного предприятия. В качестве модели использована модифицированная производственная функция Кобба-Дугласа, учитывающая высокую материалоемкость промышленного производства и автономный технический прогресс, нейтральный по Хиксу. Моделирование проведено с использованием языка программирования «R» с корректировкой коэффициентов с учетом эффекта мультиколлинеарности с помощью механизма ридж-регрессии. Предложен авторский метод оценки инновационной активности промышленного предприятия при внедрении инвестиционного проекта на основе расчета интегральной динамики показателей эластичности производства, полученных в процессе моделирования. Обосновано, что предложенный метод учитывает специфику инновационного проекта и его автономное влияние на конечные результаты производства промышленного предприятия. Решена методологическая проблема определения горизонта моделирования операционной деятельности промышленного предприятия при оценке его инновационной активности в результате внедрения инновационного проекта, который связан с моментом перехода чистого денежного потока от результатов проекта в положительную зону. Разработанный метод апробирован на данных ОАО «ЧТПЗ» при внедрении инновационного проекта «Высота-239».

Еще

Интеллектуальный анализ данных, производственная функция, горизонт расчетов, инновационная активность

Короткий адрес: https://sciup.org/147156305

IDR: 147156305   |   DOI: 10.14529/em160406

Список литературы Определение горизонта расчётов при моделировании инновационного проекта

  • Han Jiawei, Micheline Kamber, Jian Pei. Data mining: concepts and techniques. -3 ed. -Morgan Kaufmann, 2012. -1 р.
  • Larose Daniel T., Chantal D. Larose. Discovering knowledge in data: an introduction to data mining. -2 ed. -John Wiley & Sons, 2014. -23 р.
  • Барсегян, А.А. Анализ данных и процессов: учебное пособие/А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, И.И. Холод и др. -3-е изд., перераб. и доп. -СПб.: БХВ-Петербург, 2009. -91 с.
  • Cross Industry Standard Process for Data Mining, CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guide (2000). -https://the-modeling-agency.com/crisp-dm.pdf. -10 p.
  • Мохов, В.Г. Корпоративный форсайт и оценка инновационной активности промышленного предприятия/В.Г. Мохов, К.С. Стаханов//Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». -2015. -Т. 9, № 3. -С. 61-67.
Статья научная