Анализ и моделирование инновационной активности малых и средних предприятий
Исследование экономических факторов, влияющих на показатели количества малого инновационного бизнеса и объемы отгруженной инновационной продукции с помощью корреляционного, регрессионного анализа, анализа временных рядов и на основании панельных данных.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.01.2016 |
| Размер файла | 1,2 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
- Оглавление
- Введение
- Глава 1. Малый и средний инновационный бизнес как объект статистического наблюдения
- 1.1 Инновации как объект статистического исследования
- 1.2 Малые предприятия как объект статистического исследования
- 1.3 Обзор государственных стратегий инновационного развития
- Глава 2. Обзор структуры и динамики инновационной активности в РФ
- 2.1 Связь основных макроэкономических показателей статистики и развития малого инновационного преедпринимательства
- 2.2 Обзор состояния малого инновационного предпринимательства в России
- 2.3 Анализ региональной дифференциации развития малого предпринимательства в РФ
- Глава 3. Анализ и моделирование инновационной активности малых и средних предприятий
- 3.1 Классификация регионов РФ по степени инновационной развитости методами кластерного анализа и расщепления смесей
- 3.2 Регрессионный анализ влияния общих экономических показателей на количество отгруженного инновационного товара МП
- 3.3 Классификация регионов по индексу организационных инноваций на малых предприятиях
- 3.4 Моделирование инновационной активности малых предприятий в региональном разрезе на основании панельных данных
- Заключение
- Приложение
- Введение
- Актуальность темы исследования. Всеобщая информатизация в современном мире каждый день порождает новые тенденции и веяния во всех сферах жизни общества - экономической, политической, социальной, духовной. Информатизация общества неразрывно связана со структурными изменениями в экономике, позволяя эффективней распространять новые знание, разработки, идеи. Всё это в конченом итоге ведёт к возникновению тенденции в общественном потреблении, и, как следствие, выявляются разнообразные способы оптимизация удовлетворения данных потребностей меньшим числом продукции или услуг в условиях ограниченности ресурсов, меняются соотношения между ними, расширяется круг возможностей удовлетворения одних и тех же потребностей разными видами продукции.
- Массовый характер производства, ускорение создания принципиальных новшеств и модифицированных видов продукции, изменения условий труда не только расширили потребности, но и трансформировали структуру общественных потребностей. Общественные потребности (производственные и личные) удовлетворяются за счет двух источников:
- 1) экстенсивного расширения освоенных видов продукции и технологий;
- 2) быстрого и эффективного создания и реализации новшеств, их ассортиментной широты и масштабности нововведений (инноваций).
- С изменением потребностей и технологий меняется и отношение населения к малому предпринимательству. Население и органы власти стали более лояльно относиться к малому бизнесу, в определенной степени оказывая ему моральную, общественную, информационную, финансовую поддержку и создавая тем самым нормальный климат для развития и укрепления малого и индивидуального предпринимательства.
- В течение долгого времени на экономику России сильнейшее влияние оказывало наследие экономики СССР, основанной на чёткой централизации и укрупнении предприятий. С переходом к рыночной экономике, начавшимся в начале 90-х годов, стало ясно, что командно-плановая экономика с подавляющим числом крупных больше не может обеспечивать разнообразие товаров и услуг, которые требуют потребители. Тем самым был дан импульс для развития среднего и малого предпринимательства.
- В последние годы проблема малого и среднего предпринимательства приобрела в России особую остроту и актуальность, что связано, в первую очередь, с экономическим кризисом и ухудшением экономического «самочувствия» многих крупных предприятий. Поэтому все больше внимания стало уделяться поддержке и развитию в РФ наукоёмкого, инновационного предпринимательства.
- Малые, а также средние предприятия являются эффективным и наиболее динамично развивающимся сектором, а также часто осуществляют свою деятельность в сфере научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработок.
- Инновационная деятельность малых фирм создает базу для структурной перестройки всего хозяйства на наукоемкой основе. Малый бизнес служит основным источником нововведений, генератором новых решений, и само его присутствие создает предпосылки к инновационному развитию экономики.
- Для инновационности малого бизнеса есть несколько причин:
- 1) малый бизнес является одним из основных генераторов новых идей;
- 2) малый бизнес более заинтересован развиваться, снижая свои издержки в долгосрочном периоде, пробовать внедрять технологические нововведения, мотивирован на инновации
- 3) малому бизнесу проще оказывать поддерживать со стороны властей.
- Поэтому создание благоприятных условий для развития малого инновационного бизнеса, в соответствии со стратегией РФ в области развития науки и инноваций, предполагает в первую очередь дальнейшее развитие в неразрывной связи финансовых институтов, обеспечивающих непрерывность финансирования бизнес проектов на всех стадиях инновационного цикла, прежде всего венчурных технологических фондов и технологической инфраструктуры, включающей технико-внедренческие зоны, технопарки, инновационно-технологические центры, бизнес-инкубаторы, инжиниринговые центры и т.п.
- Цели и задачи исследования. Целью данного исследования является комплексное статистическое исследование показателей инновационного малого и среднего предпринимательства. В ходе работы были сформулированы следующие задачи:
· Рассмотреть основные методологические принципы статистического исследования инновационного малого и среднего предпринимательства, сформулировать проблемы и перспективы развития;
· дать обзор основных экономических показателей, относящихся к малому и среднему предпринимательству и проследить их динамику;
· провести экономико-статистический анализ факторов, влияющих на показатели количества малого инновационного бизнеса и объемы отгруженной инновационной продукции: корреляционный, регрессионный анализ, анализ временных рядов и регрессионный анализ панельных данных;
· классифицировать субъекты Российской Федерации по уровню затрат на технологические инновации, количеству патентных заявок и инновационному развитию малых предприятий.
· ввести индекс организационных инноваций, используя метод факторного анализа, и проранжировать регионы РФ.
Объектом исследования является инновационная деятельность малых и средних инновационных предприятий в РФ.
Предметом исследования являются количественные и качественные показатели инновационной деятельности организаций Российской Федерации.
Теоретической н методологической базой послужили публикации российских и зарубежных ученых и специалистов в области экономики, статистики, инновационного менеджмента.
Для решения поставленных задач были использованы табличные и графические методы представления и анализа данных, статистические методы корреляционного, регрессионного, факторного анализа. Для обработки информации были использованы пакеты статистических прикладных программ IBM SPSS, Stata, а также Microsoft Excel.
Информационная база была составлена по данным государственной статистической отчетности в сфере науки и инноваций, информационным, аналитическим, нормативным и методическим материалам Федеральной службы государственной статистики, Минэкономразвития России. Также в работе были использованы статистические сборники НИУ ВШЭ.
Глава 1. Малый и средний инновационный бизнес как объект статистического наблюдения
1.1 Инновации как объект статистического исследования
Дадим определение понятию «инновации». Инновацией является внедрённое новшество, обеспечивающее качественный рост эффективности процессов или продукции, востребованное рынком, является конечным результатом интеллектуальной деятельности человека, его фантазии, творческого процесса, открытий, изобретений и рационализации.
В качестве инновации может выступать:
· применение уже известных технологий, но в новых областях, дающее значительный экономический эффект, и способствующее открытию новых рынков,
· новая комбинация известных факторов предпринимательской деятельности и т.д.
Рассмотрим трактовку, представленную в издании «Руководство Осло» (разработанное Организацией экономического сотрудничества и развития -- ОЭСР) [1]. Согласно источнику, инновационное предприятие -- это предприятие, внедрившее в течение периода наблюдения некую инновацию, новую разработку, технологию.
Некоторые виды инновационной деятельности являются инновационными сами по себе, другие же включают в себя исследования и разработки, не связанные напрямую с подготовкой какой-либо конкретной инновации.
Основным требованием (а также же и признаком) инновации является использования конкретной услуги, предмета, разработки, технологии впервые в рамках этого предприятия.
Одной из задач органов статистики на всех уровнях является описание состояния малых и средних инновационных предприятий, поэтому недостаточно относить их к одной группе - необходимо более мелкое и подробное дробление по количеству работающих человек предприятии.
Для целей международной сопоставимости и непротиворечивости сопоставлений инновационных исследований был введён следующий набор классов статистических единиц по размерам.
Классификация статистических единиц по размеру для инновационных обследований [2].
Численность служащих (чел.):
· 10-49
· 50-249
· 250 и более.
Наряду с приведенной классификацией используется и более дробный вариант.
Численность служащих (чел.):
· 0
· 1-9
· 10-49
· 50-99
· 100-249
· 250-499
· 500-999
· 1000-4999
· 5000 и более.
В России на данный момент пока нет официально закрепленных критериев отнесения предприятия к тому или иному виду, однако согласно действующему законодательству субъекты малого и среднего бизнеса в сфере инновационной деятельности обладают особым правовым статусом.
Категории субъектов закреплены в ст. Федерального закона от 24.07.2007 № 209-ФЗ «О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации». Закон устанавливает в качестве критериев отнесения предприятия к разряду малых и средних:
· предел средней численности работников за год (малых - до 100 работников, средних - до 250 работников)
· 1 января 2013 г. согласно Постановлению Правительства РФ от 9 февраля 2013 г. N 101 «О предельных значениях выручки от реализации товаров (работ, услуг) для каждой категории субъектов малого и среднего предпринимательства» за предшествующий год без учёта налога на добавленную стоимость для следующих категорий субъектов малого и среднего предпринимательства: микропредприятия -- 60 млн. рублей; малые предприятия -- 400 млн. рублей; средние предприятия -- 1000 млн. рублей. [3]
· 25-процентный лимит суммарного участия в уставном капитале юридических лиц РФ, ее субъектов, иностранных граждан и юридических лиц, общественных и религиозных организаций, благотворительных и иных фондов.
Классификации предприятий и системы индикаторов, способных оценивать результаты инновационной деятельности организаций пока находится на стадии формирования.
Рис. 1 Основные направления инновационной деятельности
В теоретическом аспекте результатами научно - технического прогресса и инновационного развития являются новые идеи, открытия и изобретения. На практике инновации должны ускорять создание и реализацию результатов производственно-технических достижений, способствовать обучению персонала новым технологиям. Для обеспечения эффективного использование и эксплуатации новых механизмов для создания дальнейших наработок, необходимых рынку товаров и услуг.
В России отчётность по инновационной детальности представлена Формой 4-инновация «Сведения об инновационной деятельности организации» (крупные и средние организации). Форма является документом, который ежегодно в обязательном порядке подают в территориальное учреждения статистики России все предприятия, кроме тех, которые являются субъектами малого предпринимательства. В случае если организация имеет несколько обособленных подразделений, то данный документ заполняется по каждому такому подразделению в отдельности, так и по всему юридическому лицу.
Форма 4-инновация “Сведения об инновационной деятельности организации” охватывает совокупность организаций промышленного производства и сферы услуг и содержит данные по технологическим, организационным, маркетинговым и экологическим инновациям. Форма 4-инновация охватывает совокупность организаций промышленного производства и содержит данные по технологическим (процессные, продуктовые) инновациям.
Отчётность по инновационной детальности малых предприятий представлена Формой № 2-МП инновация «Сведения о технологических инновациях малого предприятия». Данные представляются субъектами малого предпринимательства в промышленной отрасли, с периодичность, раз в 2 года за нечетные года.
1.2 Малые предприятия как объект статистического исследования
Малое предпринимательство в наше время стоит воспринимать как важнейший фактов ускорения развития и укрепления рыночных отношений. Правительства практически всех развитиях стран стараются сделать разрыв между богатым и бедными население как модно меньше, создать обширный средний класс, класс потребления. Именно развитие малого и среднего бизнеса неразрывно связано с появлением большого процента частных собственников и предпринимателей, основы стабильного развитии экономики и политического режима в стране.
Малое предпринимательство, как форма бизнеса, очень прижилось и развилось в условиях современной РФ. К неоспоримым плюсам такой формы хозяйственной деятельности относятся: узкопрофильная специализация на определённых видах продукции, небольшой стартовый капитал, относительная лёгкость юридической регистрации предприятия, упрощенное налогообложение.
Теперь обратимся к понятию малого инновационного предприятия. Вначале необходимо отметить, что этот тип организаций ни в коем случае нельзя отождествлять с малыми предприятиями, осуществляющими другие виды экономической деятельности, хотя они и имеют не только отличительные, но и общие функции, определённые особенностями их функционирования и ролью в хозяйственной системе страны.
Малые инновационные организации (МИО) представляют собой структурную часть малого предпринимательства, со свойственными ему особенностями и функциями.
Можно дать определение МИО, опираясь на основные хозяйственные функции, которые должен нести в себе этот тип рыночной структуры.
Малые инновационные предприятия - это относительно новые хозяйствующие субъекты в сфере рыночной экономики, характеризующиеся независимостью и адаптивностью, призванные выполнять задачи по структурной перестройке производства, по расширению международного научно-технического сотрудничества и росту престижа страны в мире на основе разработки, освоения и реализации нововведений (прежде всего принципиально новых) и создания обстановки восприимчивости различных инноваций [5].
Рис. 2 Характеристики обычные и инновационных малых предприятий
Таблица 1 Основные типы и характеристики малых инновационных предприятий
|
Группа |
Преимущества |
Недостатки |
|
|
Независимые МИО |
Максимальная творческая Свобода Высокая концентрация на результате Удовлетворение творческих амбиций работников При успехе вся прибыль остается в руках компании |
Трудности с финансированием Отсутствие гарантии успеха Творческие конфликты Вероятность появления проблем с коммерциализацией продукции Ограниченная заработная плата |
|
|
МИО, работающие по заказу |
Гарантированный срок сбыта Всесторонняя поддержка идеи заказчиками Возможность долгосрочного сотрудничества с заказчиками Достаточное финансирование Обеспечения всеми необходимыми ресурсами |
Регламентированные сроки осуществления НИОКР Вероятность потерять закачка в случае неудачи Необходимость постоянно отчитываться перед заказчиком |
|
|
Интегрированные МИО |
Пользование ресурсами корпорации Высокая заработная плата Высокая степень самоуправления Высокая общекорпоративная хозяйственная и управленческая культура |
Двойная конкуренция (внешняя и внутренняя) Выплата доли прибыли в фонд корпорации Конфликты с другими подразделениями корпорации |
1.3 Обзор государственных стратегий инновационного развития
Инновационное развитие требует самого пристального внимания со стороны законодательной и исполнительной власти; создаются долгосрочные программы инноваицонного развития по регионам и по стране в целом. В настоящее время действует Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года разработана на основе положений Концепции долгосрочного развития Российской Федерации на период до 2020 года в соответствии с Федеральным законом «О науке и государственной научно-технической политике». Стратегия утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 8 декабря 2011 г. № 2227-р. [6]
В Стратегии определены 3 ключевых приоритета инновационного развития:
1. развитие человеческого капитала;
2. повышение инновационной активности бизнеса, в первую очередь посредством модернизации технологических процессов и вывода на рынок принципиально новых продуктов, конкурентоспособных на мировом рынке;
3. продвижение инноваций в государственном секторе.
Много внимания также уделяется прогнозу инновационного развития. Так в программе РФ «Экономическое развитие и инновационная экономика» приведены спрогнозированные значения удельного веса организаций, осуществлявших технологические инноваций, в общем числе организаций, (%).
Рис. 3 Прогноз удельного веса организаций, осуществляющих инновации
Заметим, что в программу по развитию заложен стабильный рост экономики ежегодно в среднем на 2%.
Комитетом Государственной Думы были вынесены следующие основные целевые индикаторы в заключении по государственной программе Российской Федерации «Экономическое развитие и инновационная экономика».
Таблица 2 Целые индикаторы государственной программы "Экономическое развитие и инновационная экономика"
|
Индикаторы |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2020 |
|
|
Позиция России в рейтинге Всемирного банка «Ведение бизнеса» (Doing Business) (место) |
92 |
80 |
50 |
40 |
20 |
|
|
Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе организаций (%) |
9.6 |
10,4 |
11,1 |
11,7 |
13 |
|
|
Доля среднесписочной численности работников (без внешних совместителей), занятых на микро, малых и средних предприятиях и у индивидуальных предпринимателей, в общей численности занятого населения (%) |
26,7 |
27 |
27,4 |
28,1 |
29,3 |
|
|
Уровень удовлетворенности граждан Российской Федерации качеством предоставления государственных и муниципальных услуг (%) |
77,7 |
70 |
70 |
80 |
90 |
|
|
Доля показателей, данные по которым опубликованы в ЕМИСС в сроки, не позднее установленных ФПСР, в общем количестве показателей, данные по которым опубликованы в ЕМИСС (%) |
75 |
80 |
85 |
87 |
95 |
Так же в этом документе говорится о некоторых проблемах и недостатках разработанной государственной программы, обобщим их и выделим наиболее значимые из этих проблем:
1. Не выдержан программно-целевой принцип;
2. Недостаточно проработаны вопросы управления рисками реализации государственной программы;
3. Отсутствие целевых показателей, достаточных для оценки отдачи от вложенных в инновационную деятельность средств, то есть результативность и эффективность реализуемых мероприятий.
Кроме того, в программах развития инновационной активности не закладывается возможность опережающего развития в данной области.
Одним из основных показателей подпрограммы является «Доля организаций, осуществляющих технологические инновации, в общем числе организаций, %». Запланировано его увеличение с 9,1 % в 2012 году до 12,7 % в 2020 году, что существенно уступает значениям данного показателя в других странах (Германия - 71,8 %, Финляндия - 52,5 % и т.д.). То есть заложенное целевое значение показателя всё ещё сохраняет отставания Российской Федерации от ведущих стран Европы и мира.
Способы предоставления поддержки субъектам малого и среднего предпринимательства в области инноваций и промышленного производства определены ст. 22 Федерального закона «О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации» [7]. В соответствии с указанной статьей оказание поддержки субъектам малого и среднего предпринимательства в области инноваций и промышленного производства органами государственной власти и органами местного самоуправления может осуществляться в виде:
1. создания организаций, образующих инфраструктуру поддержки субъектов малого и среднего предпринимательства и оказывающих поддержку субъектам малого и среднего предпринимательства, в том числе технопарков, центров коммерциализации технологий, технико-внедренческих и научно-производственных зон, и обеспечения деятельности таких организаций;
2. содействия патентованию изобретений, полезных моделей, промышленных образцов и селекционных достижений, а также государственной регистрации иных результатов интеллектуальной деятельности, созданных субъектами малого и среднего предпринимательства;
3. создания условий для привлечения субъектов малого и среднего предпринимательства к заключению договоров субподряда в области инноваций и промышленного производства;
4. создания акционерных инвестиционных фондов и закрытых паевых инвестиционных фондов.
Казалось бы, сильная государственная законодательная поддержка должна способствовать формированию государством благоприятных экономических условий для притока инвестиций в инновационную сферу, однако существует целый ряд факторов, затрудняющий внедрений новых разработок и товаров. Среди них отметим следующие причины слабого инновационного развития в РФ:
1. низкая ёмкость российского рынка для зарубежных инновационных разработок в различных областях;
2. отсутствие отлаженных и эффективных механизмов взаимодействия государства с предпринимательским региональным сектором экономики;
3. неразвитость нормативно - правовой базы инновационной деятельности и инновационной инфраструктуры;
4. отсутствие продуманной системы налогообложения и субсидирования инновационных предприятий.
В Приложении приведён список факторов, сдерживающих инновационную деятельность (приведенных в руководстве Осло) [1]. Выделим основные обобщённые факторы, препятствующие развитию инновационной деятельности:
1. финансовые трудности (недостаток собственных средств)
2. отсутствие возможности кооперирования с другими предприятиями и научными организациями неразвитость инновационной инфраструктуры.
Глава 2. Обзор структуры и динамики инновационной активности в РФ
2.1 Связь основных макроэкономических показателей статистики и развития малого инновационного предпринимательства
У России сегодня нет более важной цели, чем сдвинуть экономику с мертвой точки, запустить производство, создав условия для эффективного инновационного процесса. Вот здесь мы непосредственно обращаемся к научной сфере. Идеи, возникающие в сфере науки, должны очень быстро доходить до сферы производства и превращаться в товар. Мировой опыт показывает, что страны, желающие стать лидерами в избранной области техники и технологии, начинают производить знания в данной области у себя дома. Дело в том, что необходимо иметь минимально короткий инновационный цикл (время от рождения идеи, знания до воплощения идеи в продукте), а ускорить инновационный цикл удается только за счет совместной работы ученых и технологов. В этой связи очень интересен опыт технопарков как одной из наиболее удачных форм интеграции науки и производства.
В настоящее время перед правительством на государственном и региональном уровне всё острее стоит следующая задача - создать благоприятные условия для инновационного процесса. Одним из путей решения данной проблемы является сокращение пути от знаний и разработок до конечного продукта, то есть укорачивать
Проблемы создания технопарков в последнее время привлекают все большее внимание как правительства, так и властей продвинутых регионов. Еще с 90х годов в РФ предпринимались попытки повторить успех западных технопарков, созданных, как правило, при крупном научном центре и призванных стимулировать развитие новых компаний, вовлеченных в наукоемкий высокотехнологичный бизнес. Однако на законодательном уровне правовое обеспечение технопарков появилось лишь в 2005-2006 гг., когда была создана неформальная общественная организация Ассоциация технопарков России, призванная обеспечить поддержку их создания, существования и развития. Наряду с этим была принята государственная программа «Создание в Российской Федерации технопарков в сфере высоких технологий» (распоряжение Правительства РФ №328-р от 10 марта 2006 года), целями которой являются обеспечение ускоренного развития высокотехнологичных отраслей экономики увеличение их доли в росте экономических показатели РФ.
В программу включены 9 регионов - Татарстан, Тюменская, Нижегородская, Новосибирская, Кемеровская области, Мордовия, Санкт-Петербург, Московская и Калужская области. В соответствии с Программой, технопарки обеспечат территориальную концентрацию финансовых и интеллектуальных ресурсов; объединят предприятия высокотехнологичных отраслей экономики, в том числе отраслей нано-, био-, информационных и других технологий. К деятельности технопарков привлекаются научные организации и учебные заведения, обеспечивающие интеллектуальный и кадровый потенциал. Общий объем финансирования программы до конца 2010 года составляет около 123 млрд. руб, в том числе из средств федерального бюджета Российской Федерации - около 20 млрд. руб., из средств субъектов РФ - около 15 млрд. руб., из средств внебюджетных источников - около 88 млрд. руб. На следующем этапе данная программа была продлена до 2014 года с выделением из бюджета средств в размере 13 млрд. руб.
В 2013 году Минкомсвязи России при содействии Минэкономразвития, Минфина и Счетной палаты РФ инициировала проверку эффективности исполнения программы. Было выявлено, что за период 2007 - 2012 гг. лишь 3 из 11 субсидированных регионов выполнили целевые показатели программы более, чем на 75%. По результатам проверки два региона: Новосибирская и Самарская области продолжили получать субсидии в полном объёме, минуя конкурсный отбор. Проанализируем возможности развития инноваций малого бизнеса в тесной зависимости от основных экономических показателей. Рассмотрим на графике изменение количества предприятий по формам собственности за период с 1995 по 2015 год.
Рис. 4 Количество предприятий по формам собственности к 2013 году
Заметим, что рост количества предприятий в РФ по годам происходит за счет роста частных предприятий, большую часть которых составляют именно малые предприятия.
Общий рост количества предприятий по годам обеспечивался в основном за счет малых частных компаний, но рост оборота предприятий обеспечивается в основном за счет предприятий в государственной собственности. В среднем количество частных предприятий ( и, как следствие, малых предприятий) увеличивается на 303,3 тыс. единиц в год.
Рассмотри изменение оборота предприятий и ВВП по России, основываюсь на данных Росстат и рассмотрим возможные модели зависимости этих важных экономических показателей
Помимо номинального ВВП, публикуемого в статистических источниках, приведем вычисленный показатель реального ВВП, показатели инфляции и дефлятора ВВП.
За базовый год в расчетах взят 2014 год.
Таблица 3 ВВП России за период 1995 - 2014
|
Год |
Номинальный ВВП |
Инфляция |
Полная инфляция (к 2014 г.) |
Дефлятор (к 2014г.) |
Реальный ВВП (к 2014г.) |
|
|
1995 |
1429 |
1,881 |
22,9529 |
0,0320 |
44602,8 |
|
|
1996 |
2008 |
1,200 |
12,2025 |
0,0400 |
50139,9 |
|
|
1997 |
2343 |
1,105 |
10,1688 |
0,0584 |
40123,2 |
|
|
1998 |
2630 |
1,681 |
9,2025 |
0,0672 |
39136,3 |
|
|
1999 |
4823 |
1,318 |
5,4744 |
0,0797 |
60516,6 |
|
|
2000 |
7306 |
1,185 |
4,1536 |
0,1375 |
53153,7 |
|
|
2001 |
8944 |
1,205 |
3,5051 |
0,1892 |
47275,8 |
|
|
2002 |
10831 |
1,111 |
2,9088 |
0,2204 |
49146 |
|
|
2003 |
13243 |
1,114 |
2,6182 |
0,2548 |
51975,2 |
|
|
2004 |
17048 |
1,111 |
2,3503 |
0,2899 |
58805,4 |
|
|
2005 |
21610 |
1,101 |
2,1155 |
0,3487 |
61972,3 |
|
|
2006 |
26917 |
1,101 |
1,9214 |
0,4160 |
64700,4 |
|
|
2007 |
33248 |
1,097 |
1,7451 |
0,4791 |
69391,5 |
|
|
2008 |
41277 |
1,124 |
1,5908 |
0,5453 |
75698,9 |
|
|
2009 |
38807 |
1,086 |
1,4153 |
0,6432 |
60333,4 |
|
|
2010 |
45173 |
1,085 |
1,3033 |
0,6560 |
68857,8 |
|
|
2011 |
54586 |
1,060 |
1,2012 |
0,7491 |
72868,3 |
|
|
2012 |
56769 |
1,064 |
1,1332 |
0,8683 |
65377,9 |
|
|
2013 |
66190 |
1,065 |
22,9529 |
0,9329 |
70951,8 |
|
|
2014 |
71406* |
1 |
1 |
1 |
71406* |
Построим график реального ВВП за период 1995-2014 год и регрессионную модель зависимости . Степень адекватности построенной модели R2=73,9%.
Снижение ВВП в 1997-1998 обусловлено кризисом на фоне тяжёлой экономической ситуации в стране, усугублявшейся неэффективной макроэкономической политикой, проводившейся властями в середине 1990-х годов; в то время как снижение показателя в 2009 году обусловлено кризисом мировой экономики в этот период. Исходя их полученного уравнения, средний темы роста ВВП России за период 19 лет составляет в среднем в год около 1638 млрд. руб.
Рис. 5 Оборот организаций и реальный ВВП в РФ к 2014 году
Характер динамики реального ВВП и оборота организаций носят во многом сходный характер и имеют достаточно тесную корреляционную связь, коэффициент корреляции равен 0,846. Доля оборота организаций в ВВП составляет в среднем 25%. Построим сравнительные графики совокупного оборота предприятий, вклад малого предпринимательства (оборот и доля МП в общем числе предприятий) на основании данных Росстата. Для оценки оборота малых предприятий и их доли в общем числе организаций можно использовать среднюю величину, которая составляет 15,6 %.
Там же (см. правую вспомогательную шкалу) приведена и относительная доля оборота малых предприятий (ОМП) в общем обороте всех предприятий. Средняя величина этой доли за доступный период наблюдения составляет 15.6%.
В течение основного периода наблюдений (2002-2012 гг.) процент прироста ВВП за счет повышения доли выживших МП (из числа зарегистрированных), практически не зависит от номера года, что позволяет рассматривать эффект, как среднее значение процента повышения ВВП для любого года наблюдения.
Рис. 6 Доля оборота малых предприятий
Интенсивная составляющая представлена в основном лишь небольшим количеством бизнес-инкубаторов, что не может создать необходимой «критической массы» для ощутимости инновационного эффекта. При этом в России может возникнуть соблазн получения эффекта за счет более простой экстенсивной составляющей, что не будет стимулировать инновационную составляющую и, как следствие, приведет к очередному технологическому отставанию от других стран.
2.2 Обзор состояния малого инновационного предпринимательства в России
Экспорт инновационной наукоемкой продукции служит одним из основных источников дохода в наиболее развитых странах. В них на долю предприятий с интенсивным ростом и инновационным развитием приходится в среднем 85% ВВП, причем значительная его часть приходится именно на малые и средние предприятия. В странах с развитой экономикой доля малого и среднего бизнеса в общем объеме предприятий колеблется от 97,6 % (США) до 99,3 % (Германия); занятость от 50,1 % (США) до 69,3 % (Япония) работающего населения, создается от 52 % (США) до 57 % (Германия) ВВП. По мировым меркам малое и среднее предпринимательство (МСП) в России всё еще сильно отстает по своему значению в формировании ВВП. Так в 2012 году доля МСП в РФ достигло 20-22%, для сравнения, в Китае оно достигает 50%.
Стоит отметить, что, несмотря на не самые высокие позиции России в рейтинге развития малых, средних и микро предприятий, их число неуклонно растет с каждым годом.
Рис. 7 Динамика числа малых и средних предприятий в РФ за период с 2009 по 2014 гг.
Так, общее число МСП увеличилось на 30,4% в 2014 г. по сравнению с 2009 г., из них на долю микропредприятия приходится 88, 1%, на долю малых и средних приходится 11,2% и 0,7% соответственно.
Инновационные малые и средние предприятия составляют порядка 10-12% процентов в отраслевой структуре малого и среднего бизнеса (по состоянию на 2013 год), а доля малого инновационного предпринимательства составляет лишь 5% от общего числа малых предприятий.
На рис.9 представлена динамика удельного веса малых предприятий, осуществлявших технологические инновации и удельного веса инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг малых предприятий, по субъектам Российской Федерации, %.
Рис. 8 Динамика удельного веса малых предприятий, осуществлявших технологические инновации и удельного веса инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг малых предприятий, по субъектам Российской Федерации
Как можно заметить, наибольший скачок данного показателя произошёл в 2007 году, когда увеличение удельного веса составило почти 200 %. Далее построим гистограмму удельного веса предприятий, осуществлявших технологические инновации в отчетном году (в общем числе обследованных малых предприятий) по видам экономической деятельности.
Данные взяты с сайта Росстата из раздела «Наука и инновации» [8].
Заметим, что в большинстве отраслей 2012 год является лидирующим по показателю «удельный вес предприятий, осуществляющих технологические инновации». Наибольшая доля инновационных предприятий наблюдается в следующих отраслях промышленности «Обрабатывающие производства», «Связь», «Научные исследования и разработки».
Рис. 9 Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации в отчетном году, в общем числе обследованных организаций, по видам экономической деятельности
Связано это в первую очередь с высокой конкуренции в области точного и транспортного машиностроения как со стороны отечественных, так и зарубежных компаний, а так же с быстрым устареванием и, как следствие, необходимостью обновления производственного оборудования. Удельный вес предприятий, относящихся к отраслям «Обрабатывающие производства», «Связь», «Научные исследования и разработки», в среднем составляют 11,7 %, 11,5% и 29,2 % соответственно. В среднем данный показатель по всем отраслям составляет 8,5%, с максимальным значением, равным 9,1 % в 2012 году. Построим гистограмму удельного веса малых предприятий, осуществлявших технологические инновации в отчетном году (в общем числе обследованных малых предприятий) по видам экономической деятельности, и сравним, есть ли различия в тенденциях развития малых предприятий и отраслевых предприятий в целом.
Отметим, что данные по малым предприятиям, осуществляющим инновации публикуются раз в два гола в соответствии с периодичностью заполнения формы № 2-МП инновация «Сведения о технологических инновациях малого предприятия».
Рис. 10 Удельный вес малых предприятий, осуществлявших технологические инновации в отчетном году (в общем числе обследованных малых предприятий), по видам экономической деятельности
Удельный вес предприятий, относящихся к отраслям «Обрабатывающие производства», «Добыча полезных ископаемых», «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды», в среднем составляют 4,8 %, 3,3% и 2,2 % соответственно. В среднем данный показатель по всем отраслям составляет 4,6 %, с максимальным значением, равным 5,1 % в 2012 году.
Рассмотрим структуру затрат в целом на технологические инновации в промышленном производстве по источникам финансирования.
Основными затратами на технологические инновации в промышленном производстве являются собственные средства организаций, а при рассмотрении структуры затрат по видам инновационной деятельности основная часть средств идет на приобретение машин и оборудования, а на втором месте исследования и разработки. Однако, стоит отметить, что такое распределение затрат более характерно для крупных и средних предприятий, в малом бизнесе на первое место выходят затраты на исследования и разработки продукции.
Рис. 11 Структура затрат на технологические инновации в промышленном производстве по источникам финансирования
2.3 Анализ региональной дифференциации развития малого предпринимательства в РФ
Как уже говорилось ранее, основная информация по экономической деятельности малых инновационных предприятий представляется формой федерального статистического наблюдения № 2-МП инновация "Сведения о технологических инновациях малого предприятия (без микропредприятий)".
В разрезе регионов (ОКАТО) в данной форме представлены 3 показателя:
· удельный вес малых предприятий, осуществлявших технологические инновации, в общем числе обследованных малых предприятий,
· затраты малых инновационных предприятий,
· удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг малых предприятий по субъектам Российской Федерации.
Особенностью структуры регионального инновационного предпринимательства можно назвать нестабильность лидерства субъектов Российской Федерации, ранжированных на основе указанных статистических данных. Упорядоченная последовательность регионов часто нестабильна во времени и несбалансирована по показателям.
Рассмотрим, как изменялся удельный вес малых предприятий, осуществлявших технологические инновации, в общем числе обследованных малых предприятий в разрезе федеральных округов РФ.
Рис. 12 Удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные, маркетинговые инновации в отчетном году (в общем числе обследованных организаций) по федеральным округам РФ
Из-за особенностей представления информации (периодичность два года) данные получаются более однородными по минимальным и максимальным показателям. Минимальное значение показателя приходится на 2009 году для всех федеральных округов, кроме Дальневосточного, Уральского и Приморского. Затем к 2011 году произошел рост данного показателя в среднем на 26 % относительно 2009 года, причём округами-лидерами оказались Южный федеральный округ (52,5%) , Центральный округ (39,6 %), Северо-Кавказский округ (38%). Однако уже спустя два года наметился некий спад в инновационной активности малых предприятий, только 2 региона сохранили положительную динамику развития: Центральный федеральный округ прибавил 5 %, а Сибирский федеральный округ улучшил показать на 3 %. Наиболее просели по данному показателю следующие округа (по сравнению с 2011 годом): Южный федеральный округ (- 36 %), Северо-Кавказский федеральный округ (- 30%). Спад может являться следствием переориентирования уже существующих развитых инновационных компаний на работу в реальном секторе, вследствие уменьшения спроса на инновационную продукцию со стороны частных потребителей и фирм.
Динамика показателя “удельный вес малых предприятий, осуществлявших технологические инновации, в общем числе обследованных малых предприятий” по всем субъектам Российской Федерации характеризуется большим числом разнонаправленных изменений. Из 68 рассмотренных на графике регионов 31 повысили значение показателя в 2013 г. по сравнению с 2011 годом. В остальных 37 регионах значение показателя уменьшилось. Для первой двадцатки регионов с максимальным значением этого показателя в 2013 г. его колебания находились в интервале от 6,3% - Республика Мордовия до 1,6% - Забайкальский край (самое сильное проседание показателя -76 % по сравнению с 2011 г.), среднее значение по РФ 5,4%.
В 2013 году десятью регионами с самими большими затратами на технологические инновации малых предприятий оказались: г. Санкт-Петербург, Свердловская область, Московская область, Ростовская область, Челябинская область, Республика Татарстан, Нижегородская область, Алтайский край, Калининградская область, Воронежская область, г. Москва. На их долю пришлось больше полвины всех затрат технологические инновации малых предприятий, а именно 59,9%. Таким образом затраты инновационных малых предприятий сильно дифференцированы по субъектам РФ.
Рис. 13 Территориальная структура затрат на инновации малых инновационных предприятий в разрезе федеральных округов в 2011, 2013 гг., %
По трём федеральным округам - Центральному, Сибирскому и Приволжскому затраты на инновации МИП в 2011 году составили 71,21 % общих затрат на инновации малых предприятий по стране. В 2013 году региональная структура несколько изменилась, среди регионов - “лидеров” остались Центральный и Приволжский округа, также в тройку вошёл Северо-Западный округ, в котором доля затрат увеличилась почти в 2 раза с 4,5% до 8,7% в 2013 году. Суммарно в 2013 году затраты на инновации малых предприятий составили по трём округам 69,7% от общих затрат на малые инновации по РФ.
В общем объёме затрата на технологические инновации доля малых инновационных предприятий составляет 1,3% в среднем по России (в 2011 году), максимальное значение среди округов было достигнуто в Южном федеральном округе - 5%. Рассмотрим теперь структуру затрат на технологические инновации в промышленном производстве по источникам финансирования.
Рис. 14 Затрат на технологические инновации в промышленном производстве по источникам финансирования, 2007-2012 гг.
Основным затратами на технологические инновации в промышленном производстве являются собственные средства организаций, объем которых достигал объема 80% в 2007 году.
В целом удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг малых предприятий в среднем по России не превышает 1,5 %, что указывает на низкую эффективность малых фирм в инновационном развитии по сравнению с развитыми странами.
В первую десятку регионов с самым большим удельным весом инновационных товаров, работ и услуг в общем объеме вошли в 2011 г.: Брянская область - 4,8%, Калужская область - 4,5%, Липецкая область - 4,1%, Рязанская область - 3,8%, Псковская область - 4,0%, Республика Тыва - 14,5%, Алтайский край - 3,8%, Красноярский край - 5,2%, Новосибирская область - 4,2 %, Томская область - 4 ,2% .
В 2013 состав десяти лидирующих регионов несколько изменился г. Брянская область-4,44%, Курская область- 4,37%, Липецкая область -5,85%, Мурманская область- 13,09%, Волгоградская -4,17%, Республика Мордовия - 7,44%, Республика Татарстан-4,27%, Пензенская область - 5,97%, Алтайский край - 8,94%, Новосибирская область -6,34%.
Для исследования стабильности удельного веса малых предприятий, осуществлявших технологические инновации, по федеральным округам в период с 2007 по 2013 гг. (с периодичностью в 2 года) были рассчитаны значения линейных и квадратических коэффициентов структурных сдвигов.
Коэффициенты структурных сдвигов были рассчитаны на основе следующих формул:
· цепной линейный коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов
; (2.1)
· цепной квадратичный коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов
(2.2)
· базисный линейный коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов
; (2.3)
· базисный квадратичный коэффициент «абсолютных» структурных сдвигов
, (2.4)
где i определяет порядковый номер федерального округа, i=1,2,…,n, n=8; индекс j определяет порядковый номер анализируемого года, j=1,2,3; yi0 соответствует значению показателя базисного года для i-ого федерального округа.
Рис. 15 Цепные обобщающие показатели структурных сдвигов удельного веса малых предприятий, осуществлявших технологические инновации, по федеральным округам
Значения цепных обобщающих показателей для веса малых инновационных предприятий увеличились в 2011 году на 0,42 п.п. (линейный) и 0,46 п.п. (цепной), затем в 2013 году произошло снижение показателя на 0,37 п.п. и 0,29 п.п. соответственно.
При вычислении базисных обобщающих показателей структурных сдвигов числа малых предприятий по федеральным округам. В качестве базисного периода в исследовании был выбран 2007 год.
Рис. 16 Базисные обобщающие показатели структурных сдвигов удельного веса малых предприятий, осуществлявших технологические инновации, по федеральным округам
По сравнению с базисным 2007 годом, различия в структуре удельного веса малых инновационных предприятий по федеральным округам с каждым годом усиливаются, о чем свидетельствуют монотонно увеличивающиеся значения базисных обобщающих показателей.
Глава 3. Анализ и моделирование инновационной активности малых и средних предприятий
3.1 Классификация регионов РФ по степени инновационной развитости методами кластерного анализа и расщепления смесей
Российская Федерация состоит из 85 субъектов, каждый из которых имеет как сходные, с другими территориальными субъектами, так и свои отличительные черты в области инновационного развития. Выделить группы регионов со сходным инновационным развитием может быть полезно для первичных оставлений экономических планов, прогнозирования развития, внедрение инновационных программ общего развития в нескольких регионах, тем самым более эффективно планирую бюджет.
Проведем кластерный анализ по регионам, взяв для каждого следующие показатели (за 2013 год) [8] (данные взяты с сайта Росстата): удельный вес малых предприятий, осуществлявших технологические инновации в отчетном году, в общем числе обследованных малых предприятий (X1); удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг малых предприятий (X2); затраты на технологические инновации малых предприятий (X3) (млн. руб.); поступление патентных заявок и выдача охранных документов в России по субъектам Российской Федерации (X4).
Сводные характеристики признаков.
Описательные статистики каждой переменной приведены в приложении. Здесь дадим лишь их краткое описание.
Таблица 4 Описательные характеристики
|
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
||
|
Среднее |
5,1611 |
1,4963 |
131,3931 |
109,7083 |
|
|
Медиана |
5,3500 |
,9250 |
60,1000 |
65,5000 |
|
|
Дисперсия |
5,226 |
4,378 |
35779,740 |
24072,548 |
|
|
Стд. отклонение |
2,28600 |
2,09245 |
189,15533 |
155,15330 |
|
|
Минимум |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
|
|
Максимум |
12,30 |
14,51 |
1014,50 |
885,00 |
|
|
Асимметрия |
,251 |
3,708 |
2,752 |
3,248 |
|
|
Эксцесс |
,474 |
20,400 |
8,439 |
12,772 |
1) удельный вес малых предприятий, осуществлявших технологические инновации в отчетном году, в общем числе обследованных малых предприятий (X1)
Рис. 17
2) удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг малых предприятий (X2)
Рис. 18
3) затраты на технологические инновации малых предприятий (X3)
Рис. 19
4) поступление патентных заявок и выдача охранных документов в России по субъектам Российской Федерации (X4).
Рис. 20
Исходя из полученных описательных статистик, можно сделать вывод, что лишь переменная «удельный вес малых предприятий, осуществлявших технологические инновации в отчетном году, в общем числе обследованных малых предприятий (X1)» удовлетворяет условиям нормальности данных. Удостоверимся в этом, используя тесты Колмогорова - Смирнова и Шапиро-Уилка. Тем самым, проверяемой гипотезой является H0: наличие нормального распределения в данных.
Таблица 5 Критерии Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилка
|
Критерий нормальности |
|||||||
|
Колмогоров-Смирнов |
Шапиро-Уилк |
||||||
|
Статистика |
ст. св. |
Значимость |
Статистика |
ст. св. |
Значимость |
||
|
X4 (patent) |
,240 |
22 |
,000 |
,637 |
72 |
,000 |
|
|
X1 (wgt) |
,054 |
72 |
,200* |
,988 |
72 |
,754 |
|
|
X2 (product_out) |
,237 |
72 |
,000 |
,651 |
72 |
,000 |
|
|
X3 (cash_expend) |
,244 |
72 |
,000 |
,651 |
72 |
,000 |
В рассматриваемых данных (значение р = 0,2), то есть вероятность ошибки не является значимой; поэтому значения переменной достаточно хорошо подчиняются нормальному распределению для переменной X1. Аналогичный результат демонстрирует и тест Шапиро-Уилка.
Устраним из данных выявленные выбросы: г. Москва, г. Санкт - Петербург, Московская обл., их следует рассматривать отдельно, общие правила анализа инновационной активности малых и средних предприятий часто к ним не применимы. Так же среди выбросов, заслуживающих отдельного внимания значатся Республика Тыва, Калужская область (новый инновационный кластер) и Новосибирская область (традиционно развитый регион, содержащий в себе наукоград Новосибирск и наукоемкие производства).
Вначале был проведён иерархический кластерный анализ; взята мера: квадрат расстояния Евклида, а в качестве метода взят метод Варда, приводящий к наименьшим внутрикластерным суммам. После исключения выбросов из данных по регионам осталось 65 валидных значений. Разные единицы измерений и некоторая неоднородность данных обусловили необходимость проведения z-стандартизации данных.
Рассматривая таблицу шагов агломерации, заметим, что скачок происходит на шагах с 62 по 64, значит, можно выделить 2, 3 или 4 кластера в зависимости от эмпирического анализа данных по регионам.
Таблица 6 Шаги агломерации кластерного анализа
|
Этап |
Кластер объединен с |
Коэффициенты |
Этап первого появления кластера |
Следующий этап |
|||
|
Кластер 1 |
Кластер 2 |
Кластер 1 |
Кластер 2 |
||||
|
61 |
1 |
8 |
6,163 |
57 |
58 |
62 |
|
|
62 |
1 |
2 |
7,060 |
61 |
60 |
63 |
|
|
63 |
1 |
40 |
13,770 |
62 |
53 |
65 |
|
|
64 |
51 |
65 |
17,398 |
0 |
52 |
65 |
|
|
65 |
1 |
51 |
25,032 |
63 |
64 |
0 |
Отметим, что деление регионов на 2 кластера, безусловно, возможно и даже полезно для построения регрессии отдельно для регионов - «лидеров» и «отстающих», но носит несколько приближенный характер, не показывающий особенностей кластеров, и может трактоваться как «лидеры» и «отстающие». В нашем случае представляется целесообразным деление регионов на 3 кластера.
Рис. 21 Дендрограмма метода Варда
Проведём кластерный анализ методом k-средних и опишем характеристики полученных кластеров. Итоговые средние значения для кластеров получились следующими:
Таблица 7 Итоговые средние значения для кластеров
|
Номер кластера |
Численность кластера |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
|
|
1 |
10 |
5,45 |
1,5 |
250,8 |
236,3 |
|
|
2 |
27 |
6,5 |
1,8 |
72,2 |
82,3 |
|
|
3 |
28 |
3,23 |
0,26 |
36,23 |
37,57 |
График стандартизованных средних значений признаков в каждом кластере представлен на рис. 22.
Рис. 22 Стандартизованные средние значения показателей
Наиболее развитым в инновационном плане оказался кластер 1 (составляет 15% общего числа рассмотренных регионов), включающий в себя Воронежскую область, краснодарский край, Ростовскую область - динамично развивающиеся регионы, в которые переезжают многие производства из г. Москвы и Московской области. В Нижегородской области за последние годы было открыто несколько технопарков и Нижегородский инновационный бизнес-инкубатор, одним из приоритетных направлений которого является с 2006 года развитие целевой программы развития малого предпринимательства в Нижегородской области. Данный кластер значительно превосходит остальные по показателям затрат на технологические инновации и поступлению патентных заявок, однако отдача от данных вложений пока не может вывести данный кластер в лидеры по результативным показателям, а именно удельному весу малых предприятий, осуществлявших технологические инновации в отчетном году, в общем числе обследованных малых предприятий и удельному вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг малых предприятий. Это кластер «инновационно развитые регионы».
Подобные документы
Связь между случайными переменными и оценка её тесноты как основная задача корреляционного анализа. Регрессионный анализ, расчет параметров уравнения линейной парной регрессии. Оценка статистической надежности результатов регрессионного моделирования.
контрольная работа [50,4 K], добавлен 07.06.2011Расчет суммы издержек для плана выпуска продукции. Коэффициенты линейного уравнения парной регрессии. Характеристика графической интерпретации результатов. Развитие экономических процессов. Особенности эконометрического моделирования временных рядов.
контрольная работа [723,3 K], добавлен 22.02.2011Предпрогнозное исследование рядов урожайности с применением фрактального и R/S-анализа, бинарной кодировки. Расчет коэффициента Херста природных и экономических рядов. Оценка соотношения "детерминированность-стохастичность" для разных областей Украины.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 18.09.2010Основные элементы эконометрического анализа временных рядов. Задачи анализа и их первоначальная обработка. Решение задач кратко- и среднесрочного прогноза значений временного ряда. Методы нахождения параметров уравнения тренда. Метод наименьших квадратов.
контрольная работа [37,6 K], добавлен 03.06.2009Получение функции отклика показателя качества Y2 и формирование выборки объемом 15 и более 60. Зависимость выбранного Y от одного из факторов Х. Дисперсионный анализ и планирование эксперимента. Проведение корреляционного и регрессионного анализа.
курсовая работа [827,2 K], добавлен 19.06.2012- Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных
Расчет стоимости оборудования с использованием методов корреляционного моделирования. Метод парной и множественной корреляции. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Проверка оставшихся факторных признаков на свойство мультиколлинеарности.
задача [83,2 K], добавлен 20.01.2010 Анализ временных рядов с помощью статистического пакета "Minitab". Механизм изменения уровней ряда. Trend Analysis – анализ линии тренда с аппроксимирующими кривыми (линейная, квадратическая, экспоненциальная, логистическая). Декомпозиция временного ряда.
методичка [1,2 M], добавлен 21.01.2011Классические подходы к анализу финансовых рынков, алгоритмы машинного обучения. Модель ансамблей классификационных деревьев для прогнозирования динамики финансовых временных рядов. Выбор алгоритма для анализа данных. Практическая реализация модели.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 21.09.2016Теоретико-методологический подход к построению множественных регрессионных моделей. Моделирование и прогнозирование основных экономических показателей при использовании панельных данных. Исследование объемов продаж пяти предприятий с течением времени.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 02.12.2013Понятие, задачи и основные цели регрессионного анализа. Прогнозирование, основанное на использовании моделей временных рядов. Определение степени детерминированности вариации критериальной переменной предикторами. Ошибки, возникающие при измерении данных.
контрольная работа [785,9 K], добавлен 13.11.2011
