В данной монографии автор - профессор Дeмкина Ольга предлагает методы для решения проблем, связанных с формированием и развитием инновационной политики наукоёмких организаци, а так же основы интеграций и стратегического анализа разработки такого типа политик. Эта книга предназначена исключительно для высшего образования и включает в себя методические статьи, исследования и научные выводы. Она описывает и классифицирует проблемы, связанные с анализом и прогнозированием развития макроэкономических процессов, связанные и такие понятия как: проблема выбора длины окна наблюдения, уровня значимости, достоверности модели и интервальными прогнозами. Кроме того , автор также затрагивает и вопрос о практической реализации и использовании распределённых лагов и линейной многофакторной регрессией с расчётами. Данный перечень достаточно существенно расширит и углубит навыки познания методов выделения функциональных взаимосвязей, оценки степени свободы, уровней значимости и предикторы
В монографии рассматриваются методы на базе стратегического анализа, экономического прогнозирования и интеграции данных методов, с участием специалиста в области наукобиологического научного процесса для того чтобы разработать инновационную политику.
В монографии исследуются актуальные вопросы и проблемы формирования инновационной политики в наукоёмких организациях, на основе применения стратегического анализа сложных систем, с использованием математического моделирования и аппарата прогнозирования. Для успешного внедрения инновационных технологий в области научно-технического прогресса и эффективного функционирования организаций, основывающих свою работу на передовых открытиях и разработках, необходимо иметь в распоряжении высокоэффективные инструменты стратегического моделирования для реализации призмы инновационности и инноватики. Содержащиеся в данном издании авторские методы и подходы позволят значительно повысить достоверность и точность прогнозируемых значений. This monograph is devoted to problem solving concerning time series modeling of macroeconomic processes and using them as a tool in the research of relationships between variables. Within the book there can be found the problems of choice of observation window length, significance level definition and reliable forecast interval calculation, as well as the models of multicomponent linear regression with distributed lags construction and their dombinations. The research will be a great contribution to the development of model training programs used in state and local governmental bodies for making optimal management decisions when dealing with macroeconomic forecasting. Having demonstrated their efficiency both in training process and making operative management decisions within different body levels, presented methods and approaches can find their usage in empirical and theoretical research, not only at the university level, but also in various business companies and development agencies. The findings of authors‟ exploration might be very helpful to conduct sociological and economic analysis and forecasting for the purpose of the national economy prospective development, prediction of technological revolution influence, as well as practical usage for the use of statistical values establishment when making budgetary and financial processes planning. It might also be useful in development and improvement of subjects such as “Econometrics”, “Macroeconomic Processes Modeling” and others.
Электронная Книга «Формирование инновационной политики наукоемких организаций на основе интеграции методов стратегического анализа и прогнозирования. (Бакалавриат, Магистратура). Монография.» написана автором Ольга Витальевна Демкина в 2023 году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Русский
ISBN: 9785466029826
Описание книги от Ольга Витальевна Демкина
В монографии предлагаются методы решения таких проблем, связанных с моделированием временных рядов макроэкономических процессов, как проблема выбора длины окна наблюдений, проблема определения уровня значимости предикторов и достоверного интервального прогноза при проведении процедуры спецификации, проблема вычисления интервального прогноза для моделей класса ARIMA, проблема несогласованности прогнозов и др. Представленные методы построения многофакторной линейной регрессии с распределенными лагами позволяют качественно улучшить прогностический потенциал классических регрессионных моделей при сохранении надежности доверительных интервалов, а также расширить экспликативные возможности регрессионных уравнений. Данные методы могут быть с успехом использованы для построения моделей макроэкономических процессов с целью их краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного прогнозирования. Получаемые прогнозы обладают более высокой точностью по сравнению с прогнозами, рассчитанными по уже существующим методам, а также имеют надежные доверительные интервалы. Полученные модели и прогнозы могут быть использованы для принятия оптимальных управленческих решений органами государственной власти и управления. Также результаты работы могут использоваться в учебном процессе вузов при создании и совершенствовании дисциплин «Эконометрика», «Моделирование макроэкономических процессов» и др. Ключевые слова: временные ряды, макроэкономические процессы, ARIMA, взвешивание моделей, доверительный интервал, уровень значимости предикторов, функциональные взаимосвязи, регрессионные модели, степени свободы, выбор длины окна наблюдений
