Анализ состояния научно-инновационной деятельности вузов

Размещено на http://allbest.ru/

Размещено на http://allbest.ru/

Анализ состояния научно-инновационной деятельности вузов



Содержание

1. Динамика инновационных процессов в вузе

2. Оценка влияния потенциала вузов на инновационные процессы

3. Точность математического моделирования факторного влияния на инновационные процессы в вузе

Литература



1. Динамика инновационных процессов в вузе

Для отражения динамики инновационных процессов в вузе, с возможностью всестороннего исследования фаз протекания этих и сопутствующих процессов, изначально необходимо выявить из общих факторов оценки вуза необходимые и максимально влияющие на развитие новации параметры.

Для этого составим таблицу соответствия параметров оценки рейтингового положения вузов к параметрам, влияющим на зарождение и протекание инновационных процессов (табл.2.1),с последующем определением степени этого влияния.

Таблица 2.1 - Параметры оценки инновационных процессов

Параметры в оценке рейтинга вуза	Параметры, влияющие на протекание инновационного процесса
Кадровый потенциал
-Профессорско-преподавательский состав в разрезе учёных степеней, званий -Аспиранты дневной, заочной формы обучения -Студенты дневной формы обучения	- Организационная структура коллектива -Численность специалистов по квалификационно-должностным категориям
Объем научных исследований в отчётном году
-Объем госбюджетных работ -Объем хоздоговорных работ	- фактические затраты на проведение этапа НИР, НИОКР
Бюджетные ассигнования и основные фонды
-Бюджетные ассигнования -Общая стоимость машин и оборудования -Площадь учебно-лабораторных баз -Количество персональных компьютеров и компьютерных рабочих станций в вузе -Общее количество единиц хранения библиотечного фонда вуза	-Приобретение машин и оборудования -Использование вычислительных машин
Передача денежных средств
- Внебюджетные средства, перечисленные вузу в отчетном году физическими и юридическими лицами	- Дополнительные финансовые привлечения в инновационный процесс



Анализируя динамику рейтинговых составляющих, выявим взаимосвязи показателей, их развитие и степень влияния на качественную оценку выявления потенциала развития инновационных процессов.

Для рассмотрения динамики рейтинговых показателей вузов был произведен отбор 15 классических университетов (исключая крупнейшие и маленькие) и рассмотрены показатели деятельности за 5 лет: с 1999 по 2003 годы, отражённые в формах годовой статистической отчётности учреждений. Одним из самых значимых показателей оценки инновационного потенциала является трудовой ресурс. Всесторонний анализ этого показателя в динамике может стать качественным критерием в оценке инновационной привлекательности.

Таблица 2.2 - Лица, имеющие учёную степень доктора наук

		Годы
Наименование учреждения	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	35	44	55	62	53
2	Алтайский государственный университет	76	87	88	97	108
3	Астраханский государственный университет	45	20	21	37	30
4	Белгородский государственный университет	41	45	49	59	81
5	Владимирский государственный университет	55	62	68	62	59
6	Воронежский государственный университет	161	187	188	189	188
7	Дагестанский государственный университет	110	126	137	131	134
8	Иркутский государственный университет	89	87	83	84	89
9	Кубанский государственный университет	65	89	115	130	137
10	Курский государственный университет	37	43	52	46	49
11	Новгородский государственный университет	103	102	105	99	92
12	Орловский государственный университет	48	53	58	62	63
13	Ростовский государственный университет	152	158	166	174	184
14	Самарский государственный университет	45	55	59	59	67
15	Саратовский государственный университет	147	195	162	172	181

Динамику профессорско-преподавательского состава с учёной степенью доктора наук за выбранный пятилетний период иллюстрирует диаграмма (рис.2.1).

математический моделирование инновационный вуз



Рисунок 2.1 - Динамика распределения численности докторов наук в вузах

Анализ временной динамики (рис.2.1) позволяет установить следующее. Для большинства вузов характерны положительные изменения числа докторов наук. Вместе с тем, в вузах наблюдаются колебания обследуемого показателя. Следовательно, имеются факторы переменного характера, оказывающие существенное влияние на основную тенденцию увеличения числа докторов наук.

Очевидно, последняя тенденция обусловлена оттоком кадров данной квалификации из вуза. Среди причин такого процесса могут быть как эндогенные (неудовлетворённость профессиональной деятельностью, как учебной, так и научной, неудовлетворённость условиями работы: оплата труда; условиями реализации профессиональных функций), так и экзогенные (конкуренция между вузами, аттестации других вузов, требующая кадрового обеспечения, возможность получения дохода от научной вневузовской деятельности: по фонду Бортника и аналогичных ему и др.).

Стабильный рост числа докторов в шести вузах характеризует возможности современной системы подготовки кадров в России к увеличению научного воспроизводства.

Важно отметить, что монотонные процессы характеризуются динамикой роста числа докторов наук от 31,25%) за пять лет (6,25% в год) до максимального значения, составляющего 110,77% (22,15% в год). Для наилучших результатов актуально определить наличие параметра, характеризующего данные изменения, сверяя имеющиеся факторы научно-инновационной деятельности.

Для колебательных процессов, исследуемого параметра, характерны диапазоны: минимальный (отклонения от среднего уровня) 2,87% за пять лет и максимальный - отклонение до 53%).

Следовательно, актуальным является выявление и количественная оценка факторов стабильного и колебательного характера, предопределяющих потенциал вуза в числе сотрудников, имеющих учёную степень докторов наук.

Проведём аналогичный анализ к следующему показателю.

Таблица 2.3 - Лица, имеющие учёное звание профессора(без учёта пі показателей расчёта рейтинга Министерство образования и науки РФ), чел.

Наименование учреждения	Годы
	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	5	5	4	5	5
2	Алтайский государственный университет	4	4	4	3	2
3	Астраханский государственный университет	9	7	7	3	3
4	Белгородский государственный университет	4	4	4	7	7
5	Владимирский государственный университет	5	4	4	6	4
6	Воронежский государственный университет	5	5	5	5	5
7	Дагестанский государственный университет	14	18	23	24	25
8	Иркутский государственный университет	8	7	7	6	6
9	Кубанский государственный университет	24	24	41	14	13
10	Курский государственный университет	17	20	15	16	13
11	Новгородский государственный университет	4	7	4	6	7
12	Орловский государственный университет	16	16	15	15	15
13	Ростовский государственный университет	9	9	10	11	12
14	Самарский государственный университет	2	1	1	2	3
15	Саратовский государственный университет	7	7	7	9	7

Рисунок 2.2 -Динамика распределения численности лиц, имеющих учёное звание профессора

Анализ временной динамики (рис.2.2) позволяет установить, что изменение количества профессоров не имеет чётко выраженной тенденции за исследуемый период. Положительный рост отмечается только в шести случаях, ещё в трёх случаях не имеется ни положительных, ни отрицательных отклонений, а в шести оставшихся случаях отмечается снижение исследуемого параметра.

Важным представляется факт наличия предпосылок к отрицательным отклонениям показателя. Практически все отклонения данного характера происходили после роста на предшествующем этапе. Единственное резкое отклонение(рис.2.2., значение Кубанского государственного университета за 2001 год) также попадает под выявленную тенденцию. Более того, уровень снижения исследуемого параметра, на первый взгляд, имеет связь с уровнем роста параметра на предварительном этапе.

Важно отметить, что в 12 случаях снижения числа лиц, имеющих учёное звание профессора, шесть случаев отражают тенденцию роста параметра в предшествующий период. И чем выше был рост, тем выше оказалась степень снижения рассматриваемого показателя.

Регистрация отклонений исследуемого параметра в процентом выражении не может внести дополнительной ясности в описание происходящих процессов. Это, прежде всего, объясняется тем, что отклонения показателя в нижней части диапазона показателя даёт очень большое процентное выражение, отражая при этом меньшую часть рассматриваемых процессов. Рассматривая ситуацию в целом, можно сказать, что динамика показателя за исследуемый период не имеет явно выраженной закономерности - рис.2.3, однако, колебания за период имеют определённые тенденции.

1999 2000 2001 2002 2003 год

Рисунок 2.3 -Динамика общего количества профессоров исследуемых учреждений

Перейдём к анализу следующего показателя - количество докторов наук и лиц, имеющие ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет.



Таблица 2.4 - Доктора наук и лица, имеющие ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет (одно и то же лицо учитывается только 1 раз)

		Год
Наименование учреждения	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	5	5	5	7	9
2	Алтайский государственный университет	26	23	26	28	27
3	Астраханский государственный университет	7	5	9	10	12
4	Белгородский государственный университет	3	16	14	17	28
5	Владимирский государственный университет	11	10	9	7	10
6	Воронежский государственный университет	38	36	44	44	44
7	Дагестанский государственный университет	64	73	76	78	78
8	Иркутский государственный университет	21	23	17	16	17
9	Кубанский государственный университет	13	23	32	28	31
10	Курский государственный университет	14	18	22	20	22
11	Новгородский государственный университет	24	23	23	16	16
12	Орловский государственный университет	17	17	22	20	16
13	Ростовский государственный университет	30	30	37	33	38
14	Самарский государственный университет	13	18	21	21	28
15	Саратовский государственный университет	21	31	36	48	51

Анализ временной динамики (рис.2.4) сделать следующие выводы. Для большинства вузов характерны положительные изменения числа докторов наук и лиц, имеющих звание профессора, в возрасте до 50-ти лет.

Рисунок 2.4 - Динамика распределения численности докторов наук и лиц, имеющие учёное звание профессора, в возрасте до 50-ти лет



Положительные тенденции за пятилетний период отмечаются у одиннадцати из пятнадцати исследуемых высших учебных заведений. Отмеченное снижение параметров в четырёх случаях имеет небольшое процентное отклонение величин собственных показателей от среднего уровня, что, в свою очередь, существенно не влияет на оценку общей тенденции роста.

Отсутствие существенных или общих тенденций отрицательного характера позволяет предположить, что исследуемый параметр отражает эволюционные тенденции повышения научного потенциала и характеризует позитивные процессы современной системы подготовки кадров в России.

Общая тенденция роста численности докторов наук и лиц, имеющих учёное звание профессора, в возрасте до 50-ти лет, показана на рисунке 2.5.

Рисунок 2.5 - Общее количество докторов наук и лиц, имеющих учёное звание профессора, в возрасте до 50-ти лет

Рассматривая лиц, имеющих учёную степень кандидат наук и опираясь на данные таблицы 2.5, проведём анализ показателя, отражающего данную статистику.



Таблица 2.5 - Лица, имеющие учёную степень кандидата наук

		Годы
Наименование учреждения	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	168	183	197	206	255
2	Алтайский государственный университет	284	295	281	293	335
3	Астраханский государственный университет	212	208	230	239	250
4	Белгородский государственный университет	225	249	278	300	343
5	Владимирский государственный университет	330	327	347	325	311
6	Воронежский государственный университет	637	631	676	649	657
7	Дагестанский государственный университет	394	395	414	424	453
8	Иркутский государственный университет	329	321	318	359	360
9	Кубанский государственный университет	373	409	425	509	519
10	Курский государственный университет	275	281	320	304	317
11	Новгородский государственный университет	434	448	445	464	431
12	Орловский государственный университет	256	274	277	309	330
13	Ростовский государственный университет	608	608	609	606	609
14	Самарский государственный университет	232	242	259	266	271
15	Саратовский государственный университет	669	675	627	617	672

Однако, изменения роста показателя числа кандидатов имеется у большего количества рассматриваемых вузов и составляет девять наименований. Тенденции роста аналогичны по своей природе с такими же явлениями динамики (рис.2.5) количества докторов наук, рассмотренной выше.

В отношении колебательных процессов изменения исследуемого параметра составляют минимальные отклонения от среднего уровня 0,33% за пять лет и максимальное отклонение до 5,67%. Такие отклонения имеют более сглаженный вид по сравнению с отклонениями в численности докторов наук и могут объясняться как более стабильный фактор, обеспечивающий устойчивость инновационной деятельности в части научно-инновационного потенциала.

Следует отметить, что устойчивое и стабильное повышение числа кандидатов наук в вузе реализуется деятельностью докторов наук, профессоров по научному руководству аспирантами и соискателями. Следовательно, динамика роста числа докторов наук является фактором устойчивого роста кандидатов наук, то есть научного воспроизводства. Одновременно в такой деятельности появляются результаты инновационного характера, а также повышается научно-инновационный потенциал вуза.

Проанализируем следующий показатель - кандидаты наук в возрасте до 30-ти лет.

Таблица 2.6 - Кандидаты наук в возрасте до 30-ти лет (без учета пунктов 1-3 показателей расчёта рейтинга Министерство образования и науки РФ), чел.

			Год
Наименование учреждения	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	3	5	7	14	16
2	Алтайский государственный университет	39	28	33	35	48
3	Астраханский государственный университет	34	14	27	29	16
4	Белгородский государственный университет	21	16	19	26	32
5	Владимирский государственный университет	13	18	26	29	30
6	Воронежский государственный университет	58	51	65	81	86
7	Дагестанский государственный университет	72	148	78	81	87
8	Иркутский государственный университет	6	6	2	11	33
9	Кубанский государственный университет	62	29	34	132	102
10	Курский государственный университет	14	27	31	40	46
11	Новгородский государственный университет	46	20	33	27	27
12	Орловский государственный университет	21	23	31	36	24
13	Ростовский государственный университет	21	28	34	41	61
14	Самарский государственный университет	7	12	23	25	29
15	Саратовский государственный университет	12	45	56	72	51

Анализ временной динамики (рис.2.7) позволяет установить следующее. Для большинства рассмотренных вузов характерна тенденция роста численности кандидатов наук. Вместе с тем, в вузах наблюдаются колебания обследуемого показателя от 10% до 150%. Следовательно, имеются факторы переменного характера, оказывающие более существенное влияние, чем тенденция к увеличению числа кандидатов наук. Характерной чертой выявленных отклонений является их массовость, а точнее, сохранение направленности колебаний для большинства вузов как в положительную, так и в отрицательную стороны.

Исключительными случаями являются колебания в области верхней границы количественной шкалы. Важно отметить, что изменения показателей с высокими количественными оценками оказывают существенное влияние динамику общего количества кандидатов наук. Также очевидно, что эти колебания имеют важную особенность: резкий рост показателя приводит к последующему резкому спаду (даже в тех случаях, когда тенденции противоположны и имеют более массовый характер).

Рисунок 2.7 - Динамика распределения численности кандидатов наук в возрасте до 30-ти лет(без учёта таблиц 2.1 -2.3)

Рассмотрим показатель - общее количество штатных преподавателей.

Временная динамика распределения общего количества штатных преподавателей (рис.2.8) характеризуется общим ростом на протяжении рассматриваемого периода.



Наименование учреждения	год
	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	490	510	466	455	512
2	Алтайский государственный университет	602	665	681	700	728
3	Астраханский государственный университет	405	421	452	459	469
4	Белгородский государственный университет	502	540	564	715	717
5	Владимирский государственный университет	624	642	649	632	604
6	Воронежский государственный университет	1250	1332	1331	1205	1343
7	Дагестанский государственный университет	905	952	916	958	968
8	Иркутский государственный университет	654	669	669	668	691
9	Кубанский государственный университет	897	974	1065	1062	917
10	Курский государственный университет	513	520	545	518	524
11	Новгородский государственный университет	967	989	969	944	946
12	Орловский государственный университет	630	636	641	652	668
13	Ростовский государственный университет	1128	1156	1171	1163	1190
14	Самарский государственный университет	434	465	491	514	551
15	Саратовский государственный университет	1242	1193	1200	1133	1238

Таблица 2.7 - Общее количество штатных преподавателей, чел

Рисунок 2.8 - Динамика распределения общего количества штатных преподавателей

Резкие отрицательные колебания исследуемого параметра имели место в двух случаях, но в один отрезок времени, что может связываться с общим внешним, для исследуемых показателей, фактором. Данный период времени охарактеризован отрицательным колебанием показателей практически всех исследуемых вузов с уровнем выше среднего значения.

Таблица 2.8 - Студенты дневной формы обучения, чел.

		год
Наименование учреждения	1999	2000^	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	5351	5338	5517	2627	5505
2	Алтайский государственный университет	5641	6407	7155	7547	8050
3	Астраханский государственный университет	3785	3955	4490	5015	5959
4	Белгородский государственный университет	5316	5873	6242	6942	7761
5	Владимирский государственный университет	6729	7144	6263	8487	9095
(5	Воронежский государственный университет	10364	11086	12421	12991	13668
7	Дагестанский государственный университет	11496	12293	9706	10189	10421
8	Иркутский государственный университет	6397	7221	8205	8715	9407
9	Кубанский государственный университет	6652	8938	9417	10001	10766
10	Курский государственный университет	4028	4550	4454	4713	5373
11	Новгородский государственный университет	10319	10908	10938	10870	10593
12	Орловский государственный университет	6316	6788	6924	7444	8204
13	Ростовский государственный университет	8141	8963	9549	9952	10429
14	Самарский государственный университет	4302	4917	5559	6135	6702
15	Саратовский государственный университет	9453	10188	10828	11178	11654

Стабильный рост числа студентов дневной формы обучения в четырнадцати вузах характеризует способность современной системы образования России к увеличению уровня образованности населения.

Единственный случай отрицательного отклонения исследуемого параметра за пятилетний период и несколько локальных случаев отрицательного отклонения на контрольных отрезках не имеют факторов, устанавливающих закономерности и носят частный характер.

Проанализируем количество аспирантов дневной формы обучения, как фактор увеличения кадровой составляющей научно-инновационного потенциала.



Таблица 2.9 - Аспиранты дневной формы обучения

Наименование учреждения	Год
	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	69	67	Г 77	90	100
2	Алтайский государственный университет	277	317	359	380	354
3	Астраханский государственный университет	51	61	68	76	102
4	Белгородский государственный университет	71	101	121	156	192
5	Владимирский государственный университет	165	159	203	228	234
6	Воронежский государственный университет	475	488	488	470	493
7	Дагестанский государственный университет	189	200	235	281	281
8	Иркутский государственный университет	223	241	247	241	233
9	Кубанский государственный университет	128	210	259	243	352
10	Курский государственный университет	126	165	197	222	239
11	Новгородский государственный университет	276	332	354	359	368
12	Орловский государственный университет	118	141	152	160	180
' 13	Ростовский государственный университет	547	611	641	625	570
14	Самарский государственный университет	124	154	166	162	156
15	Саратовский государственный университет	408	432	504	546	523

1999 2000 2001 Год 2002 2003

Рисунок 2.9 - Динамика распределения численности аспирантов дневной формы обучения

Анализ распределения численности аспирантов дневной формы обучения (рис.2.9) позволяет установить общую тенденцию роста показателя.

Распределение численности аспирантов имеют схожие тенденции с распределением численности студентов дневной формы обучения. Аналогично колебаниям распределения численности студентов, имеются колебания распределения численности аспирантов, также не выраженные в тенденциях.

Проанализируем следующий показатель - объем госбюджетных работ и освоенных грантов на научные исследования, выполненных собственными силами, отражающий финансовую составляющую научно-инновационного потенциала.

Таблица 2.10 - Объем госбюджетных работ и освоенных грантов на научные исследования, выполненных собственными силами, тыс.руб.

		год
Наименование учреждения	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	308,2	1876	8070,4	10672	8698
2	Алтайский государственный университет	6136	8638	9446,5	8953	13115
3	Астраханский государственный университет	472,1	765,9	2211,3	3036,6	7535,8
4	Белгородский государственный университет	297	762,1	3434,7	2210,4	21262,4
5	Владимирский государственный университет	4389,4	6471,4	12436,4	11490,2	12514,8
6	Воронежский государственный университет	6781,4	9404,1	12873,7	17487,5	41725,9
7	Дагестанский государственный университет	22833	7435	7827,5	8240,4	10899,4
8	Иркутский государственный университет	12505,9	14663,6	20323,3	17377	23840
9	Кубанский государственный университет	3919	11739,5	23907,7	26086	27559,5
10	Курский государственный университет	1334,4	3069,7	4294,7	5215,7	6025,3
11	Новгородский государственный университет	2801,5	13383,8	72129,3	8711,9	11760,1
12	Орловский государственный университет	75,3	753,2	2575	3341,3	11247
13	Ростовский государственный университет	20186	35502	39184	46004,1	58547
14	Самарский государственный университет	3319,7	4827,1	7600,9	8177	8635,5
15	Саратовский государственный университет	6185	9847,2	17878,8	25859,9	35175,2

Временная динамика (рис.2.10) позволяет установить, что на протяжении рассматриваемого периода сохраняется общая тенденция роста показателя. В распределении зарегистрировано одно резкое положительное отклонение(данные Новгородского государственного университета за 2001 год), оказавшее значительное виляние на распределение суммарной величины показателя.



в 40000

30000

1999 2000 2001 2002 2003

Рисунок 2.10 -Динамика распределения объёмов госбюджетных средств и освоенных грантов на научные исследования.

Исключая выявленный частный случай, можно утверждать, что динамика роста объёмов госбюджетных средств имеет постоянную тенденцию к увеличению, причём с повышенными темпами роста.

Следовательно, имеются факторы, характеризующие выявленную закономерность. Очевидно, такая тенденция обусловлена усилением внимания государства к производству научной продукции, отражённой в увеличении финансирования. Другим фактором роста объёмов госбюджетных средств и освоенных вузами грантов на научные исследования является усиление роли классических университетов на рынке научно-инновационных исследований.

Колебания, отмеченные на рисунке 2.12, относятся к частным случаям распределения госбюджетных средств и не имеют выраженной закономерности или массовости. Данные отклонения могут объяснятся окончанием этапов финансирования по долгосрочным проектам или частными кризисными ситуациями вузов.

Проанализируем следующий финансовый показатель - объём хоздоговорных работ, выполненных собственными силами.



Таблица 2.11 - Объём хоздоговорных работ, выполненных собственными силами, тыс. руб.

		год
Наименование учреждения	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	0	220	5	159	343,6
2	Алтайский государственный университет	521	277	1449,7	7378	6946
3	Астраханский государственный университет	210	295	445,3	315	349
4	Белгородский государственный университет	532	722,7	2771,8	3735,3	4054,6
5	Владимирский государственный университет	5890,5	7405	8529,7	13561,5	17334,2
6	Воронежский государственный университет	4895,1	11094,4	15508,6	28397,9	12790,7
7	Дагестанский государственный университет	164	490	702,4	1028,4	2173,6
8	Иркутский государственный университет	2741,1	3772,7	6100	3270	6109,1
9	Кубанский государственный университет	5145,7	21838,1	30331,6	32554	59752,6
10	Курский государственный университет	153,6	115	400,9	730,2	491,4
11	Новгородский государственный университет	10202	23335,8	35383,2	20829,3	31539,9
12	Орловский государственный университет	382	3,7	38,3	240	0
13	Ростовский государственный университет	3607	7760	21093	17908	20747
14	Самарский государственный университет	3005,5	4919,8	5565	8951	7158,8
15	Саратовский государственный университет	4089,2	6960,7	6999,6	8388,2	22891,2

Анализ временной динамики объёма хоздоговорных работ, выполненных собственными силами (рис.2.11) позволяет установить, что на протяжении рассматриваемого периода сохраняется общая тенденция роста показателя. В распределении наблюдается один случай снижения исследуемого параметра, практически не влияющий на общую тенденцию увеличения объёмов хоздоговорных работ.

Следует отметить, что увеличение объёмов хоздоговорных работ для каждого случая не является монотонным на протяжении рассматриваемого периода. Имеются отрицательные отклонения параметра в контрольных точках временной оси. Интересным представляется характер таких отклонений. Все отмеченные отклонения происходили после резкого увеличением объёмов хоздоговорных работ на предыдущем временном отрезке.

На границах временного ряда следует отметить изменение диапазона финансирования НИР: на левой границе распределение параметра имеет малый диапазон, а конечное распределение в конце исследуемого периода имеет существенные, более широкие границы и кратное увеличение объёмов для трети исследуемых университетов.

Отмеченные изменения свидетельствуют о возрастании роли научно-исследовательской функции университетов в проектах коммерциализации и практического внедрения научных разработок. Следовательно, инновационные процессы являются более востребованными и экономически выгодными.

70000

60000

50000

¦

1999 2000 2001 2002 2003

Рисунок 2.11 -Динамика распределения объёмов хоздоговорных работ, выполненных собственными силами

Рассматривая финансовую составляющую инновационной деятельности вузов, целесообразным представляется анализ базового, бюджетного финансирования учреждений, как основы государственной деятельности в образовательной сфере.

Таблица 2.12 - Сумма бюджетных ассигнований на отчетный год (без учета пункта 25 показателей расчёта рейтинга Министерство образования и науки РФ), тыс. руб.

		Год
Наименование учреждения	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	25767	37734,7	60285,4	120578	117906,6
2	Алтайский государственный университет	30718	45127	62573,1	93046	119493,4
3	Астраханский государственный университет	15080	20455	28256	41611	54250,65
4	Белгородский государственный университет	24330	61990	80931	79364	106907
5	Владимирский государственный университет	32456,3	47996	81653	116430,45	133269,59
6	Воронежский государственный университет	57025	70093,1	87272,2	121104,3	148353,082
7	Дагестанский государственный университет	40205	55335	81096	120028	158717,856
8	Иркутский государственный университет	44208,4	62765,6	79184,8	110335	150538,9
9	Кубанский государственный университет	40710	65843,3	91306,2	250233	150374
10	Курский государственный университет	20653	31510	44070	57341,9	77318
11	Новгородский государственный университет	74842	108283	119968,7	227075,1	206674
12	Орловский государственный университет	29331	42892	49579	96243	129302
13	Ростовский государственный университет	58479	90596	115684	163481	207493
ГЇ4-	Самарский государственный университет	18053	31516	43703	55641	63358
15	Саратовский государственный университет	48273,4	68210,7	102452,7	375619,16	264919

Рисунок 2.12 - Динамика распределения сумм бюджетных ассигнований на отчётный год вузам

Временная динамика сумм бюджетных ассигнований на отчётный год вузам (рис.2.12) позволяет установить, что на протяжении рассматриваемого периода наблюдается общая тенденция роста показателя.

Следует отметить наличие отрицательных отклонений параметра в одной точке временной оси. Характер таких отклонений имеет общую тенденцию: все отмеченные отклонения произошли после резкого увеличения сумм бюджетных ассигнований на предыдущем временном отрезке. Это может объясняться перенасыщением образовательных учреждений финансовыми средствами или выполнение краткосрочных инвестиционных программ.

Устойчивый рост сумм бюджетных ассигнований характеризует тенденции укрепления государственного финансирования, компенсации государством инфляционных процессов.

Применяя использованные выше способы анализа, проанализируем показатель, характеризующий общую стоимость машин и оборудования.

Таблица 2.13 - Общая стоимость машин и оборудования, тыс. руб.

		год
Наименование учреждения	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	3872	7299	11140,5	10284	16107,7
2	Алтайский государственный университет	14503	19121	158084	178472	52334
3	Астраханский государственный университет	3118	5013	5985	7943,2	17416
4	Белгородский государственный университет	18047	20533	51295	114283	280317
5	Владимирский государственный университет	17192	24490	42651	52565,91	388794,32
6	Воронежский государственный университет	29607	38025,4	56601	77383	117377,904
7	Дагестанский государственный университет	10814	6154	29828	33628	33628
8	Иркутский государственный университет	31132,6	43296,8	52619	64524	103482,6
9	Кубанский государственный университет	34683	46865,4	68657,9	86431	151132,1
10	Курский государственный университет	8001	9239	12295	18337,9	24478,6
11	Новгородский государственный университет	22265	29554	37260	54574	81228
12	Орловский государственный университет	6499	8434	6617	11326	14389
13	Ростовский государственный университет	69831	72017	83075	64317	195627
14	Самарский государственный университет	23482	28237	32040	39736	80740
15	Саратовский государственный университет	44590,8	50087,3	46290,61	84843,14	126005,76



Рисунок 2.13 - Динамика распределения стоимости машин и оборудования в вузах

Анализ временной динамики общей стоимости машин и оборудования вузов (рис.2.13) позволяет установить, что для большинства вузов характерно наращивание стоимости машин и оборудования. Вместе с тем, в четырёх вузах наблюдаются колебания обследуемого показателя. Важно отметить, что в начале исследуемого периода практически все выбранные учреждения были на близком уровне оценочной шкалы. Рост исследуемого параметра объясняется естественными эволюционными процессами приобретения новых усовершенствованных орудий труда с одновременным использованием имеющегося оборудования.

Однако, значения параметра в конечной точке выбранного периода (2003 год): характеризуется расширением диапазона исследуемого параметра, причём интенсивное его расширение приходится на последний отрезок временного диапазона. Данная тенденция может объясняться привлечением дополнительных средств на приобретение или качественное совершенствование машин и оборудования, что несомненно влияет на научно-инновационные процессы.

Показатели переменного характера, отражённые на рисунке 15, проявляются в четырёх случаях. Причём, все случаи имеют общую тенденцию увеличения за исследуемый пятилетний период. Резкое изменение исследуемого параметра в единичном случае может объясняться предварительным его интенсивным положительным колебанием, что привело к избытку ресурса.

Для монотонного процесса, роста стоимости машин и оборудования характерна динамика от 205,94% до максимального значения 2161,48%.

Колебательные процессы исследуемого параметра составляют от 42,86% до 61,47%) (от среднего уровня) за пять лет.

Следовательно, актуальным является выявление и количественная оценка факторов, определяющих как монотонные, так и колебательные процессы, влияющие на инновационный потенциал вуза в возможности обеспечения научно-инновационной деятельности орудиями труда в виде машин и оборудования.

Следующий показатели, характеризующие нефинансовый ресурс, и не относящиеся к трудовому ресурсу, представлены как: общая площадь учебно-лабораторной базы вуза и общее количество персональных компьютеров и компьютерных рабочих станций в вузе. Последовательно рассмотрим перечисленные показатели.

Динамика площадей учебно-лабораторной базы (рис.2.16) имеет схожие тенденции с распределением стоимостного выражения машин и оборудования.

Практически все исследуемые высшие учебные заведения имеют характерный положительный рост этого параметра. Также как и в предыдущем случае, диапазоны распределения площадей для большинства вузов на границах исследуемого временного диапазона имеют схожие тенденции. Отсюда можно предположить, что факторы, влияющие на поведение данного параметра, имеют схожую природу.

Таблица 2.14 - Общая площадь учебно-лабораторной базы вузов, тыс.кв.м.

	U-wi.inLJnr.-. ..,.,-, ....nawnauKn	Год
	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	48,8	73,088	73,1	73	73,088
2	Алтайский государственный университет	42	48	56,1	48,3	48,3
3	Астраханский государственный университет	39,37	35,4	35,4	44,4	41,212
4	Белгородский государственный университет	43	44,029	80,9	103,572	106,6
5	Владимирский государственный университет	54,7	59,6	76,6	76,807	67,82
6	Воронежский государственный университет	40,7	66,3	77,7	79,173	79,34
7	Дагестанский государственный университет	64	93	75	55,3392	76,54
8	Иркутский государственный университет	55,1	55,1	123,4	253,1	254,5
9	Кубанский государственный университет	44	52,5	55,2	89,784	160,771
10	Курский государственный университет	34,529	34,656	36,1	69,342	69,3
11	Новгородский государственный университет	101,364	101,855	100,3	140,921	145,27
12	Орловский государственный университет	77	113,5	117	118	123
13	Ростовский государственный университет	83,876	107,975	142,7	142,7	142,684
14	Самарский государственный университет	45,2	14	47	43,208	43,208
15	Саратовский государственный университет	70,4	69,04	69	69,05	69,135

Весьма важным представляются оценки колебательных процессов. В этом отношении можно выделить две тенденции развития: временное отрицательное отклонение и последовательное снижение площадей учебно-лабораторной базы.

Временное отрицательное отклонение может объясняться выводом из пользования площадей в случаях переоборудования или ремонта. Последовательное снижение площадей учебно-лабораторной базы может характеризоваться как поэтапным проведением предыдущих процессов, так и радикальным исключением данного ресурса из оборота учреждения. Эти факторы напрямую влияют на потенциал научно-инновационной деятельности.

Процентное соотношение минимального роста в динамике площадей учебно-лабораторной базы составляет за пять лет от 49,77% (в среднем 9,95% в год) до максимального в 361,87% за пять лет (в среднем 72,37%) в год).

Следовательно, выявленная положительная динамика факторов, предопределяющих инновационный потенциал вуза, позволяет установить наличие объективных предпосылок развития научно-инновационной деятельности в вузах.

300

Рисунок 2.13- Динамика распределения площадей учебно-лабораторной базы вузов Далее рассмотрим тенденции формирования персональных компьютеров и компьютерных рабочих станций в вузе.

Таблица 2.15- Общее количество персональных компьютеров и компьютерных рабочих станций в вузе, един.

	UnNi.nuon^unn wnnnwrinuim	Год
	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	280	347	417	520	597
2	Алтайский государственный университет	403	792	935	1148	1291
3	Астраханский государственный университет	200	234	216	249	319
4	Белгородский государственный университет	459	480	613	1003	1195
5	Владимирский государственный университет	734	800	835	950	950
6	Воронежский государственный университет	951	1248	1245	1555	1767
7	Дагестанский государственный университет	547	547	900	637	850
8	Иркутский государственный университет	1973	2335	1252	1236	1202
9	Кубанский государственный университет	648	498	661	1027	1107
10	Курский государственный университет	270	320	365	464	488
11	Новгородский государственный университет	750	910	1080	1300	1606
12	Орловский государственный университет	207	250	260	250	708
13	Ростовский государственный университет	659	792	962	1056	1277
14	Самарский государственный университет	461	541	608	737	889
15	Саратовский государственный университет	599	528	915	1073	1222

Анализ временной динамики позволяет установить следующее. Для большинства вузов характерна тенденция увеличения общего количества компьютеров и компьютерных рабочих станций. Выявляется только один случай общего снижения исследуемого параметра, говорящий, скорее, об исключении из правил, чем о выявленной тенденции.

В распределении наблюдается два случая резкого снижения исследуемого параметра, позволяющие говорить о колебательном характере исследуемых процессов. Однако, следует заметить, что снижения параметра отмечались при формировании положительной базы( на предыдущем временном отрезке).

Общая положительная динамика позволяет говорить об усилении инновационного потенциала исследуемых учреждений в зависимости от процента роста количества компьютеров и компьютерных рабочих станций. Рассмотрим объёмы внебюджетных средств, перечисленных вузам физическими и юридическими лицами, и определим их отношение к производству научно-инновационной деятельности.

Таблица 2.16 - Внебюджетные средства, перечисленные вузу в отчетном годуфизическими и юридическими лицами, тыс.руб.

		Год
Наименование учреждения	1999	2000	2001	2002	2003
1	Адыгейский государственный университет	18866	12210	18598,6	26200	32958,5
2	Алтайский государственный университет	37525	65819	76667,5	100513	153206,4
3	Астраханский государственный университет	7934	1662	2476	3646	77688
4	Белгородский государственный университет	15212	21907	24733	78635	103358
5	Владимирский государственный университет	20800	18157	71380	77071,7	120087,8
6	Воронежский государственный университет	64411	108021,5	124117	145588,7	169393,533
7	Дагестанский государственный университет	23337	32547	61384	48080	49066,321
8	Иркутский государственный университет	47119	95386,8	127240	171945	223109,4
9	Кубанский государственный университет	108983	136366	279727	413575	352686,9
10	Курский государственный университет	5042	10021	15606	26291,4	35666,981
11	Новгородский государственный университет	26005	23402	36513	67039,7	84078
12	Орловский государственный университет	6205	9356	18167	40191	63834
13	Ростовский государственный университет	31487	36870	49931	87985	168476
14	Самарский государственный университет	32009	48950	67158,1	101774	148493
15	Саратовский государственный университет	9325	31035	54254,1	95826,6	125630,36

Временная динамика объёмов внебюджетных средств, перечисленных вузам в отчётном году физическими и юридическими лицами показывает устойчивую тенденцию увеличения показателя для всех рассматриваемых вузов.

Отмеченные отрицательные отклонения исследуемого параметра не являются закономерностью и носят локальный характер.

Выявленная динамика позволяет судить о возросшей активности учреждений в привлечении внебюджетных средств, активизации процессов коммерциализации возложенных на учреждения функций. В данном случая можно говорить об увеличении возможностей коммерциализации научной функции учебных заведений, в том числе и в процессах проведения инновационной деятельности.



Рисунок 2.14 - Динамика распределения внебюджетных средства, перечисленных вузам в отчётном году физическими и юридическими лицами

Рассмотренные выше показатели оценки рейтинга высшего учебного заведения позволяют выявить набор факторов, влияющих на процессы научно-инновационного характера. Оценка данных факторов, степени их влияния и контроля будет проведена в следующей главе.

2. Оценка влияния потенциала вузов на инновационные процессы

В ходе статистического исследования этих связей необходимо выявить причинно-следственные зависимости между показателями, т.е. определить насколько изменение одних показателей зависит от изменения других показателей.

Оценку объективно существующих связей между явлениями целесообразно выполнить, используя коэффициенты корреляции.

Корреляционная связь - это связь, где воздействие отдельных факторов проявляется только как тенденция (в среднем) при массовом наблюдении фактических данных. Наиболее очевидным вариантом корреляционной зависимости является парная корреляция, т.е. зависимость между двумя признаками (результативным и факторным или между двумя факторными). По этим причинам оценочные параметры рассматриваются попарно.

Для оценки зависимости и степени влияния рассмотрим попарно все рассмотренные выше показатели оценки рейтинга классических университетов в суммарном представлении по каждому показателю. Для этого рассчитаем коэффициенты корреляции для отобранных пар оценочных признаков.

Математически эту зависимость можно выразить как зависимость результативного показателя у от факторного показателя х. Связи могут быть прямые и обратные. В первом случае с увеличением признака д: увеличивается и признак у, при обратной связи с увеличением признака х уменьшается признаку.

Важнейшая задача - измерение тесноты зависимости - для всех форм связи может быть решена при помощи вычисления эмпирического корреляционного отношения г):

(2.1)

Для определения степени тесноты парной линейной зависимости служит линейный коэффициент корреляции г, для расчета которого будем использовать следующую формулу:

_Y^x-x)(y-y) / = по_хо_у (2.2)

Линейный коэффициент корреляции может принимать значения в пределах от -1 до + 1 или по модулю от 0 до 1. Чем ближе он по абсолютной величине к 1, тем теснее связь. Знак указывает направление связи: «+» -прямая зависимость, «-» имеет место при обратной зависимости.

Для удобства графического отображения данных составим таблицу соответствия отобранных оценочных параметров сокращённому обозначению.

Таблица 2.17 - Оценочные параметры инновационного потенциала вузов

Параметр 1	Лица, имеющие учёную степень доктора наук (чел)
Параметр 2	Лица, имеющие учёное звание профессора (без учёта параметра 1)
Параметр 3	Доктора наук и лица, имеющие ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет (одно и то же лицо учитывается только 1 раз), чел
Параметр 4	Лица, имеющие ученую степень кандидата наук (без учета параметрові -3), чел.
Параметр 5	Кандидаты наук в возрасте до 30-ти лет (без учета параметров 1-3), чел
Параметр 6	Общее количество штатных преподавателей, чел.
Параметр 7	Студенты дневной формы обучения, чел.
Параметр 8	Аспиранты дневной формы обучения, чел.
Параметр 9	Обьем госбюджетных работ и освоенных грантов на научные исследования, выполненных собственными силами
Параметр 10	Объем хоздоговорных работ, выполненных собственными силами, тыс. руб.
Параметр 11	Сумма бюджетных ассигнований на отчетный год (без учета параметра 25). тыс. руб.
Параметр 12	Общая стоимость машин и оборудования, тыс. руб.
Параметр 13	Общая площадь учебно-лабораторной базы, тыс. кв.м.
Параметр 14	Общее количество персональных компьютеров и компьютерных рабочих станций в вузе, един.
Параметр 15	Внебюджетные средства, перечисленные вузу в отчетном году физическими и юридическими лицами (без учета без учета параметров 26 и 37), включая стоимость переданного оборудования, тыс.руб.

Построим графики отношений всех перечисленных параметров попарно по таблице 1 значений.

Таблица 2.18 - Распределения значений лиц, имеющих учёную степень доктора наук (Параметр 1) и лиц, имеющих учёное знание профессора (Параметр 2)

	1999	2000	2001	2002	2003
Параметр 1	1209	1353	1406	1463	1515
Параметр 2	133	138	151	132	127



Рассчитаем коэффициент корреляции для рассматриваемых параметров и определим наличие или отсутствие зависимости.

Таблица 2.19 - Средние значение и значения разности точек измерения со средним значением для Параметра 1 и Параметра 2.

	Среднее значение параметра за 5 лет	S1	s2	S3	s4	s5
Параметр 1	1389,2	-180,2	-36,2	16,8	73,8	125,8
Параметр 2	136,2	-3,2	1,8	14,8	-4,2	-9,2

SI, s2, s3, s4, s5 - разность значений параметра временной оси и среднего значения параметра за 5 лет.

Полученный результат позволяет утверждать, что воздействие Параметра 1 на Параметр 2 или наоборот, не имеет место, что нагляднее говорит об отсутствии зависимости количества лица, имеющих учёную степень доктора наук и количества лица, имеющие учёное звание профессора(без учёта значений параметра 1). Среднее значение коэффициента корреляции всех пар равняется 0,7676. В дальнейшем будем считать, коэффициент корреляции менее 0,77 по модулю показательным к отсутствию зависимости между рассматриваемой парой параметров.

Рассмотрим следующую пару параметров.

Таблица 2.20 - Распределения значений лиц, имеющих учёную степень доктора наук (Параметр 1) и количества докторов наук и лиц, имеющих ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет (Параметр 3)

	1999	2000	2001	2002	2003
Параметр 1	1209	1353	1406	1463	1515
Параметр 3	307	351	393	393	427



Таблица 2.21 - Средние значение и значения разности точек измерения со средним значением для Параметра 1 и Параметра 3.

	Среднее значение параметра за 5 лет	S1	s2	S3	s4	s5
Параметр 1	1389,2	-180,2	-36,2	16,8	73,8	125,8
Параметр 3	374,2	-67,2	-23,2	18,8	18,8	52,8

Применяя формулу расчёта коэффициента корреляции, и округляя полученные значения, получаем г = 0,9791. Такое значение коэффициента корреляции позволяет утверждать что существует прямая зависимость между количеством лиц, имеющих учёную степень доктора наук и количеством докторов наук и лиц, имеющих ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет(одно и то же лицо учитывается только 1 раз).

Рассмотрим следующую пару параметров.

Таблица 2.22 - Распределения значений лиц, имеющих учёную степень доктора наук (Параметрі) и лиц, имеющих ученую степень кандидата наук (Параметр 4)

	1999	2000	2001	2002	2003
Параметр 1	1209	1353	1406	1463	1515
Параметр 4	5426	5546	5703	5870	6113

Таблица 2.23 Средние значение и значения значением для Параметра разности точек измерения со средним за I и Параметра 4.

	Среднее значение параметра за 5 лет	S1	s2	s3	s4	s5
Параметр 1	1389,2	-180,2	-36,2	16,8	73,8	125,8
Параметр 4	5731,6	-305,6	-185,6	-28,6	138,4	381,4

Полученное значение коэффициента корреляции позволяет утверждать о наличии прямой зависимости значений Параметра 1 и Параметра 4. Однако выявленная связь менее тесна, чем в отношении Параметра I к Параметру 3.

Рассмотрим следующую пару параметров.



Таблица 2.24 - Распределения значений количества докторов наук и лиц, имеющих ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет (Параметр 3) и объемов хоздоговорных работ, выполненных собственными силами, тыс. руб.(Параметр 10).

	1999	2000	2001	2002	2003
Параметр 3	307	351	393	393	427
Параметр 10	41538,7	89209,9	135324,1	147445,8	192681,7

Таблица 2.25 - Средние значение и значения разности точек измерения со средним значением для Параметра 3 и Параметра 10.

	Среднее значение параметра за 5 лет	S1	s2	S3	s4	s5
Параметр 3	374,2	-67,2	-23,2	18,8	18,8	52,8
Параметр 10	121240,04	-79701,34	-32030,14	14084,06	26205,76	71441,66

Применяя формулу расчёта коэффициента корреляции и округляя значение параметра до 4 знаков после запятой, получаем значение г = 0,9943.

Полученное значение коэффициента корреляции позволяет утверждать о наличии прямой зависимости значений Параметра 3 и Параметра 10. Важно заметить, что выявленная связь выражена теснее, чем в рассмотренных выше отношениях и близка к линейной зависимости. Это позволяет говорить, что количество докторов наук и лиц, имеющие ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет, практически напрямую влияет на объем хоздоговорных работ, выполненных собственными силами.

Рассмотрим следующую пару параметров.

Таблица 2.26 - Распределения значений лиц, имеющих учёное звание профессора (Параметр 2) и количества докторов наук и лиц, имеющих ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет (Параметр 3).

	1999	2000	2001	2002	2003
Параметр 2	133	138	151	132	127
Параметр 3	307	351	393	393	427



Рассчитаем коэффициент корреляции для рассматриваемых параметров и определим наличие или отсутствие зависимости.

Таблица 2.27 - Средние значение и значения разности точек измерения со средним значением для Параметра 2 и Параметра 3.

	Среднее значение параметра за 5 лет	В1	s2	S3	s4	s5
Параметр 2	136,2	-3,2	1,8	14,8	-4,2	-9,2
Параметр 3	374,2	-67,2	-23,2	18,8	18,8	52,8

Применяя формулу расчёта коэффициента корреляции и округляя значение параметра до 4 знаков после запятой, получаем значение г = -0,0669.

Полученный результат позволяет утверждать об отсутствия связи в данной паре параметров, что демонстрирует отсутствие зависимости количества лица, имеющие учёное звание профессора(без учёта параметра 1) и количество доктора наук и лиц, имеющие ученое звание профессора, в возрасте до 50-ти лет как в прямом, так и в обратном направлении.

Таблица 2.28 - Распределение данных исследуемых признаков

	Год
	1999	2000	2001	2002	2003
Параметр 1	1209	1353	1406	1463	1515
Параметр 2	133	138	151	132	127
Параметр 3	307	351	393	393	427
Параметр 4 -	5426	5546	5703	5870	6113
Параметр 5	429	470	499	679	688
Параметр 6	11243	11664	11810	11778	12066
Параметр 7	104290	114569	117668	125806	133587
Параметр 8	3247	3679	4071	4239	4377
Параметр 9	91543,9	129138,6	244194,2	202863	298540,9
Параметр 10	41538,7	89209,9	135324,1	147445,8	192681,7
Параметр 11	560131,1	840347,4	1128015,1	1919130,91	2088875,078
Параметр 12	337637,4	408365,9	694439,01	898648,15	1683057,984
Параметр 13	844,039	968,043	1165,5	1406,6962	1500,768
Параметр 14	9141	10622	11264	13205	15468
Параметр 15	454260	651710,3	1027952,3	1484362,1	1907733,195



Таблица 2.29 - Значение средней величины и разности значений среднего к значениям.

	Среднее значение параметра за 5 лет	Разность значений данных и среднего показателя по годам
		S1	S2	S3	S4	s5
Параметр 1	1389,2	-180,2	-36,2	16,8	73,8	125,8
Параметр 2	136,2	-3,2	1,8	14,8	-4,2	-9,2
Параметр 3	374,2	-67,2	-23,2	18,8	18,8	52,8
Параметр 4	5731,6	-305,6	-185,6	-28,6	138,4	381,4
Параметр 5	553	-124	-83	-54	126	135
Параметр 6	11712,2	-469,2	-48,2	97,8	65,8

Подобные документы

• Методы социально-экономического прогнозирования

  Сглаживание с помощью метода скользящей средней. Анализ исходного ряда на наличие стационарности. Тест Дики-Фуллера. Выделение сезонной компоненты в аддитивной и мультипликативной модели. Составление уравнения тренда в виде полинома пятой степени.
  
  лабораторная работа [2,6 M], добавлен 17.02.2014
  

• Анализ и построение имитационной модели заданного временного ряда

  Изучение понятия имитационного моделирования. Имитационная модель временного ряда. Анализ показателей динамики развития экономических процессов. Аномальные уровни ряда. Автокорреляция и временной лаг. Оценка адекватности и точности трендовых моделей.
  
  курсовая работа [148,3 K], добавлен 26.12.2014
  

• Детерминированные экономико-математические модели и методы факторного анализа

  Моделирование. Детерминизм. Задачи детерминированного факторного анализа. Способы измерения влияния факторов в детерминированном анализе. Расчёт детерминированных экономико-математических моделей и методов факторного анализа на примере РУП "ГЗЛиН".
  
  курсовая работа [246,7 K], добавлен 12.05.2008
  

• Анализ влияния природоохранной деятельности на показатели экономического развития предприятия на основе экономико-математического моделирования

  Проведение расчета балансовой экономико-математической модели природоохранной деятельности предприятия. Рассмотрение способов формирования и распределения дохода организации с учетом различных элементов механизмов природоиспользования и охраны природы.
  
  дипломная работа [344,5 K], добавлен 11.04.2010
  

• Доверительные интервалы прогноза. Оценка адекватности и точности моделей

  Расчет доверительных интервалов прогноза для линейного тренда с использованием уравнения экспоненты. Оценка адекватности и точности моделей. Использование адаптивных методов в экономическом прогнозировании. Экспоненциальные средние для временного ряда.
  
  контрольная работа [916,2 K], добавлен 13.08.2010
  

• Основные понятия и методы экономико-математического моделирования

  Понятие и типы моделей. Этапы построения математической модели. Основы математического моделирования взаимосвязи экономических переменных. Определение параметров линейного однофакторного уравнения регрессии. Оптимизационные методы математики в экономике.
  
  реферат [431,4 K], добавлен 11.02.2011
  

• Анализ и прогнозирование внешнеэкономической деятельности АР Крым

  Анализ внешней торговли товарами, общая картина внешнеэкономической деятельности. Концептуальные основы экономико-математического моделирования внешней торговли, тренд-сезонная модель прогнозирования. Практическая реализация моделей прогнозирования.
  
  реферат [1,4 M], добавлен 18.04.2010
  

• Методы детерминированного и стохастического факторного анализа

  Факторный анализ. Задачи факторного анализа. Методы факторного анализа. Детерминированный факторный анализ. Модели детерминированного факторного анализа. Способы оценки влияния факторов детерминированном факторном анализе. Стохастический анализ.
  
  курсовая работа [150,0 K], добавлен 03.05.2007
  

• Корреляционный анализ результатов эксперимента

  Составление матрицы плана факторного эксперимента и разработка матрицы его базисных функций. Написание алгебраического полинома плана и корреляционный анализ результатов эксперимента. Функция ошибки и среднеквадратичное отклонение регрессионной модели.
  
  контрольная работа [698,2 K], добавлен 13.06.2014
  

• Разработка управленческих решений на основе задач математического моделирования

  Количественное обоснование управленческих решений по улучшению состояния экономических процессов методом математических моделей. Анализ оптимального решения задачи линейного программирования на чувствительность. Понятие многопараметрической оптимизации.
  
  курсовая работа [4,2 M], добавлен 20.04.2015
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам