CC BY
36
УДК 330.341.1
ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГУ РЕАЛ1ЗОВАНО1 1ННОВАЦ1ЙНО1' ПРОДУКЦП 13 ЗАСТОСУВАННЯМ ЕКСТРАПОЛЯЦ1ЙНИХ МЕТОД1В ТА ЕКСПЕРТНИХ ОЦ1НОК
Юринець З.В., Юринець Р.В.
Предметом досл1дження е анал1з результат1в нновацйно)' д1яльност1 втчизняних пдприемств. Метою роботи е здйснення прогнозування показника, що вдображае обсяг реал1зовано!' нновацйно)' продуктi)' в Укран. Завдання досл1дження - отримання результат1в прогнозу, що сприятиме формуванню ефективних нновацйних стратегй ¡з наступним )х впровадженням у практику д1яльност1 пдприемств. Методолог1я проведення роботи. У статт1 використано адаптивн методи прогнозування та судження експерт1в. Результати роботи. Визначено необх1днють прогнозування часових ряд1в завдяки можливост1 поеднання статистичних метод1в та суджень експерт1в. Особливо важливим е таке поеднання за умови р1зких змн у економц внасл1док непередбачених подй (кризи, змна полтичного чи економ1чного курсу тощо). Використання експертних оцнок здебльшого призводить до пдвищення точност1 прогнозу. Комбнування екстраполяцйних й експертних прогнозних оцнок проводиться з врахуванням того, що дов1ра до цих оцнок рзна й змнюеться з1 змною величини упередження. Виконання комбнування повинне бути влаштоване так, щоб ступнь доври комбнованим прогнозним оцнкам залишалася на максимально можливому р1вн1. Виршення ujci проблеми насамперед пов'язане з формулюванням екстремально)' задачi, у функц1онал1 яко)' передбачалася б можливсть побудови адаптивного механзму, що забезпечуе одержання комбновано)' прогнозно)' траектори з необхiдною властивстю. Аналiз результатiв розрахункв свiдчить, що вiд параметра рвня довiри в значнй мiрi залежать прогнозн оцнки. У випадку Я = 0,85 прогнозн оцнки перехiдних прощесв доволi швидко досягають тенденц)' розвитку, передбачено)' експертами, водночас у разi Я = 0,95 у комбнованй траектори продовжуе домнувати екстраполяцйна тенденця. Залежнсть прогнозних оцнок вiд Я очевидна. Тому питанням визначення значення иього параметра варто придляти пильну увагу. Галузь застосування результатiв: система управлння пдприемствами на основi формування та реалiзаui'í стратегй розвитку, формування основних напрямкв державно)' нновацйно)' полтики. Висновки. У перспективi варто оч^вати скорочення обсягу реалiзовано'í нновацйно)' продукц)'. Адаптивнсть комбновано)' моделi дае змогу ефективно реалiзувати процедуру одержання прогнозних оцнок для тих перспективних перiодiв, в яких оч^еться змна тенденцй. Отриман результати прогнозу сприятимуть формуванню ефективних нновацйних стратегй iз наступним )х впровадженням у практику дiяльностi пдприемств. Система прогнозування повинна займати одне iз важливих мюць пд час обфунтування дй i заходiв реалiзаuJ'í стратеги розвитку та системи управлння загалом.
Ключов'1 слова: обсяг реалiзовано'í нновацйно)' продукЩ прогнозування, адаптивн методи, експертн судження, нновацйна дiяльнiсть пiдприемств.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОБЪЕМА РЕАЛИЗОВАННОЙ ИННОВАЦИОННОЙ ПРОДУКЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭКСТРАПОЛЯЦИОННЫХ МЕТОДОВ И ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК
Юринец З.В., Юринец Р.В.
Предметом исследования является анализ результатов инновационной деятельности отечественных предприятий. Цель работы - осуществление прогнозирования показателя, отражающего объем реализованной инновационной продукции в Украине. Задача исследования - получение результатов прогноза, что будет способствовать формированию эффективных инновационных стратегий с последующим их внедрением в практику деятельности предприятий. Методология проведения работы. В статье использованы адаптивные методы прогнозирования и суждения экспертов. Результаты работы. Определена необходимость прогнозирования временных рядов благодаря возможности сочетания статистических методов и суждений экспертов. Особенно важным является такое сочетание при условии резких изменений в экономике в результате непредвиденных событий (кризиса, изменение политического или экономического курса и т.п.). Использование экспертных оценок в основном приводит к повышению точности прогноза. Комбинирование экстраполяционных и экспертных прогнозных оценок проводится с учетом того, что доверие к этим оценкам различна и изменяется с изменением величины предубеждения. Выполнение комбинирования должно быть устроено так, чтобы степень доверия комбинированным прогнозным оценкам оставалась на максимально возможном уровне. Решение этой проблемы прежде всего связано с формулировкой экстремальной задачи, в функционале которой предусматривалась бы возможность построения адаптивного механизма, что обеспечивает получение комбинированной прогнозной траектории с необходимым свойством. Анализ результатов расчетов свидетельствует, что от параметра уровня доверия в значительной степени зависят прогнозные оценки. В случае Я = 0,85 прогнозные оценки переходных процессов достаточно быстро достигают тенденции развития, предусмотренной экспертами, в то же время в случае Я = 0,95 в комбинированной траектории продолжает доминировать екстраполяцйна тенденция. Зависимость прогнозных оценок от Я очевидна. Поэтому вопросам определения значения этого параметра стоит уделять пристальное внимание. Область применения результатов: система управления предприятиями на основе формирования и реализации стратегий развития, формирования основных направлений государственной инновационной политики. Выводы. В перспективе стоит ожидать сокращения объема реализованной инновационной продукции. Адаптивность комбинированной модели позволяет эффективно реализовать процедуру получения прогнозных оценок для тех перспективных периодов, в которых ожидается смена тенденций. Полученные результаты прогноза будут способствовать формированию эффективных инновационных стратегий с последующим их внедрением в практику деятельности предприятий. Система прогнозирования должна занимать одно из важных мест во время обоснования действий и мероприятий реализации стратегии развития и системы управления в целом.
Ключевые слова: объем реализованной инновационной продукции, прогнозирование, адаптивные методы, экспертные суждения, инновационная деятельность предприятий.
FORECASTING THE VOLUME OF INNOVATIVE PRODUCTS SALES ON THE BASIS OF EXTRAPOLATION METHODS AND EXPERT JUDGEMENT
Yurynets Z.V., Yurynets R.V.
The subject of the work is to analyze the results of enterprises innovative activity in Ukraine. The aim is to implement a forecasting indicator - volume of innovative products sales in Ukraine and to obtain the results of the forecast. This will contribute to the development of effective innovation strategies, their implementation in practice of the enterprises. Methodology of the work. The article used the adaptive
34
Економлчний вюник уыверситету | Випуск № 23/1
© Юринець З.В., Юринець Р.В., 2014
prediction methods and expert opinions. Results. Identified the need to perform time series forecasting through a combination of statistical methods and expert judgment. Especially important is the combination when there are sharp changes in the economy through unforeseen events (crises, changes in the political or economic policy, etc). Using of expert judgment improves the accuracy of the forecast. During the combination of extrapolation estimates and expert projections it is necessary to consider different aspects. For example, the credibility for the estimates are different, the trust may change when changing the value of the bias. The most important thing in the combination is that the credibility of the combined forecast should be at maximum level. First of all, the solution of this problem is associated with the formulation of extreme problems. It should be possible to build an adaptive mechanism, which will give the opportunity to have the combined projected trajectory together with the required property. Analysis of the calculation results shows that the estimation of prognosis depends on the level of trust. If Я = 0,85, predictive estimate of transient process quickly get trends, which are provided by the experts, and if Я = 0,95, extrapolating trend dominates in the combined trajectory. The prognosis estimations depend on the Я. Therefore, the special attention should be paid to determining the value of Я. Scope ofthe results: the management ofenterprises, the formation and implementation of development strategies, the formation of the major directions of the state innovation policy. Conclusions. In the future we can expect the reduction in the amount of innovative products sales. Adaptability combined model allows to effectively implement the procedure for obtaining prognosis estimations for future periods in which the trends change is expected. For the formation of an effective innovation strategies managers need to know the results of the forecast. It will give the opportunity to implement strategies in the practice of enterprises. The results of the forecast will contribute to the creation of effective innovation strategies and their implementation in the activity of enterprises. The forecasting system must be one of the most important places during the creation of measures to implement the strategy.
Key words: volume of innovative products sales, forecasting adaptive methods, expert judgment, innovation activity of enterprises.
Постановка проблеми. В умовах ринковоТ економки виникають проблеми, шляхи виршення яких вимагають ретельного обфунтування. Ршення, яга ухвалюють керiвнi органи краТни для управлЫня економкою, не зрщка зумовлюють негативы наслщки, тому передбачення цих наслщгав i вибiр найкращого напряму Тх розв'язання у конкретно ситуацп е головним завданням управлЫня [5, с. 123-127]. З огляду на це пщвищуеться роль науково обфунтованих прогнозiв.
В останн роки прогнозування набувае важливого значення через те, що точними прогнозами користуеться велика частина суб'екпв економiчноТ дiяльностi. Значна частина прогнозованих змЫних подаеться у виглядi часових рядiв. Для прогнозування часових рядiв розроблена величезна ктькють моделей. Але застосування лише статистичних методiв не завжди е найкращим варiантом, осктьки вони не можуть повнiстю передбачити випадковi змiни у поведiнцi економiчного процесу. Отже, виникае необхщнють використання методiв, якi б могли фунтуватись не ттьки на статистичних дослiдженнях. Тому варто розглянути можливост поеднання статистичних методiв та суджень експертiв. Потрiбно вiдзначити, що статистичнi та експертн методи використовуються на практицi, водночас дедалi частiше цi методи застосовуються разом у деякому поеднаннi [1, с. 267-273]. Особливо важливим е таке поеднання за умови рiзких змЫ у економiцi внаслiдок непередбачених подм (кризи, змiна полiтичного чи економiчного курсу тощо). Вплив нест^ваних подiй або факторiв, що не можна врахувати у статистичнм модели доволi вивчений. Використання експертних оцЫок, здебiльшого, призводить до пiдвищення точност прогнозу.
Аналiз дослiджень i публтацм ocTaHHix pokíb. Вагомий науковий внесок у дослiдження проблем створення Ыновацм за сучасних умов розвитку економ^ внесли: I. Т. Балабанова, В. I. Вернадський, Н. Д. Кондратьев, Н. В. Краснокутська, О. е. Кузьмiн, П. Т. Савлук, Д. М. Черваньов, П. Н. ЗавлЫ, В. Г. Мединський, Р. А. ФатхутдЫов, I. Ансоф, Б. Санто, М. Портер, Й. Шумпетер та Ышк
На сучасному етапi розвитку методiв i моделей прогнозування соцiально-економiчних процесiв суттеву роль вiдiграють роботи украТнських вчених. Серед них можна вщзначити роботи академiкiв НАН УкраТни В. С. Михалевича, I. В. Серпечка, пiд керiвництвом яких створена система «Бюджет УкраТни», яка призначена для розв'язання широкого кола задач бюджетного та фЫансового прогнозування i макроекономiчного ана^зу в умовах перехщноТ економки з метою ухвалення ршень щодо розроблення економiчноТ полiтики держави. Пщ егiдою академiка НАН УкраТни О.О. Бакаева запропонована методолопя побудови комплексу моделей прогнозування соцiально-економiчного розвитку УкраТни, яка враховуе вплив головних макроекономiчних чиннигав на розвиток економки УкраТни та дае можливiсть отримувати прогнози, яга вщображають варiанти розвитку. Побудову моделей, яга концентрують у своТй аналiтичнiй структурi суб'ективнi переваги експерлв, можна знайти в працях В.В. Давнiса [3]. Дослiдженню проблеми методологи короткострокового макроекономiчного прогнозування з урахуванням особливостей трансформацмних процесiв в УкраТы; розробленню комплексу моделей i методики короткострокового прогнозування основних макроекономiчних показнигав; формуванню системи випереджаючих iндикаторiв з боку попиту та пропозицп; розробленню комплексу макроеконометричних моделей прогнозування соцiально-економiчного розвитку УкраТни i методологи оцЫки та прогнозування конкурентоспроможностi економки УкраТни присвяченi працi Б. е. Кваснюка, I. В. Крючкова, В. О. ТочилЫа, М. I. Скрипниченко С. С. ШумськоТ, М. П. Соколик. Пщ керiвництвом доктора економiчних наук. О. I. Черняка отриман новi результати щодо розроблення макроекономiчних моделей економiки УкраТни, економетричних моделей зовнiшньоекономiчноТ дiяльностi економiки УкраТни, методiв економiко-математичного моделювання економiчноТ безпеки УкраТни, методiв вибiркових дослiджень у разi прогнозування соцiально-економiчних процесiв, ВВП УкраТни та пла^жного балансу УкраТни, прибутюв i збиткiв пiдприемств УкраТни. Вивченню динамки економiчних процесiв присвяченi пращ Ю. Г. Лисенка, В. Л. Петренка, М. Г. Гузя, В. М. Андрiенка, В. I. елейка [4, с. 89-93].
Видшення невиршених рaнiше частин загально'Г проблеми. Результати проведених науковцями дослiджень не дають комплексного уявлення про систему управлЫня суб'ектами господарювання без здiйснення прогнозування показниюв Тх iнновацiйноТ дiяльностi, що на сьогодншнм день е нагальним завданням у напрямi пошуку конкретних пiдходiв до вирiшення ключових економiчних проблем.
Постановка завдання. Метою статп е здiйснення прогнозування показника, що вщображае обсяг реалiзованоТ iнновацiйноТ продукцп в УкраТнi на пiдставi ана^зу результатiв iнновацiйноТ дiяльностi вiтчизняних пщприемств, отримання результатiв прогнозу, що сприятиме формуванню ефективних Ыновацмних стратегiй iз наступним Тх впровадженням у практику дiяльностi пiдприемств.
Виклад основного мaтерiaлу дocлiдження. Комбiнування екстраполяцiйних та експертних прогнозних оцЫок проводиться з врахуванням того, що довiра до цих оцЫок рiзна та змiнюеться зi змiною величини упередження. Виконання комбЫування повинне бути влаштоване так, щоб ступiнь довiри комбiнованим прогнозним оцЫкам залишалася на максимально можливому рiвнi. Вирiшення цiеТ проблеми насамперед пов'язане з формулюванням екстремальноТ задачi, у функцiоналi якоТ передбачалася б можливють побудови адаптивного механiзму, що забезпечуе одержання комбЫованоТ прогнозноТ траекторiТ з необхщною властивiстю [1, 6]. Для реа^зацп цiеТ iдеТ покладемо, що в результат обробки вихiдних даних i додаткових дос^джень ми маемо двi послiдовностi прогнозних оцiнок |y^J й |y J . Перша з них е пщсумком екстраполяцмних розрахункiв
i з часом ступЫь довiри до них знижуеться, а друга - експертного оцЫювання, до результа^в якого ступЫь довiри зi збiльшенням глибини упередження зростае. Тодi екстремальну задачу, що вщповщае цим припущенням, можна записати так:
B(t) = Argmin {£ Га'[[ - xTB(t )]2 + £ (l - Г) [ y - xTB(t) ]2} , (1)
i t=1 t=1 j
де X - параметр, який регулюе CTyniHb довiри до K0M6iH0BaH0r0 прогнозу залежно вщ глибини упередження; а - параметр експонентного згладжування (0 < а < 1);
Хт = (l, x1r,x2r,...,XmT) - вектор-рядок значень факторiв у момент часу т; B(t) = (b1 (t), b2(t),..., bm (t)) - вектор-стовпець коефiцiентiв адаптивно! моделi.
Перший доданок функцюналу задачi (1) е двiчi зважена сума квадратiв вiдхилень розрахункових значень вщ даних екстраполяцiйноí траекторп. Завдяки параметровi а в ньому реаглзуеться механiзм загасаючо! пам'ятi, що стосуеться старих тенденцiй, а завдяки параметровi X - механiзм, який дае змогу поступово iз часом знижувати частку «присутностЬ екстраполяцiйноí траекторп в комбЫованм.
Другий доданок побудований аналопчно до першого. У ньому мiнiмiзуються вiдхилення розрахункових значень вщ даних експертних очiкувань. Причому параметр X служить для поступового збтьшення ступеня впливу експертних оцiнок на тенденцп, реалiзованi в комбiнованiй траекторп.
Диференщюючи вираз у фiгурних дужках (1) по B(t) i прирiвнюючи результат до нуля, отримуемо систему з (m + 1)-го рiвняння
-2£ f Г-1 [y - x3B(t)] x; - 2]Г (1 - г' а-1 [у. - xB(t)]x; = о j=1 j=1 Перетворимо систему, перенюши у праву частину т доданки, якi не мiстять оцЫюваних параметрiв:
£ ^xBC) = £ г а- jx; y.+£ (1 - Г а--j=1 j=1 j=1 ^сля перегрупування систему можна записати так:
£ at-3x]x]B(t) = £ а-x' [Гу. + (1 - Г)y
j=1 j=1
x,y
З-' 3
Якщо ввести позначення
Y =
< У1 л
У2
V Ут У
X =
L =
г1 x11 ■■■ x л 1m
1 x21 ■ x2m
v1 xt 1 ■'' xtm у
a- о ■о
о a-2 ■о
а
л, =
Г' о о Г
о о
г'
(2)
(3)
(4)
(5)
то в матричнм формi система перепишеться у виглядк
(X'tLtBt)B(t) = XL [ЛД + (/ - л, )Yt ] . (6)
Розв'язок системи можна подати як
Bt = (x'tLtBt)-1 { x;l,[лy + (I-лt)y] } (7)
Щоб перейти до рекурентно! процедури послщовного оцiнювання коефiцiентiв адаптивно! регресií, будемо вважати, що останне спостереження як таке, що ттьки поступило i подамо останню формулу у виглядi
B(t) = (aXl-L-1 Xt-1 + x'y)-1 X [aX'^L,-1 [Лм + (I -л, JY^ ] + x' [Гу + (1 - Г)у ]}.
(8)
Позначивши Ct-1 = X'-1Lt lXt-1 i, використовуючи формулу рекурентного звернення матриць Шермана-Морюона, яка в нашому випадку мае вигляд:
C-1 х'х C -1
матимемо:
B(t ) =
або пiсля перетворень:
a
-C -1 "
(С-1+Xx)-1 = C-i-1 -1 C t-1 x'xtCt-1
(9)
а2 1 C-1 ' + 1 -
, 1 Xf I 1
XtC t-1cct+1
{aXf'-1Lf-1 [At-1 + (I-At-1)it-1 ] + x'[X'y, + (1 -Xb(10)
а
B(t ) = B(t -1) + - Ct
a
t-1
1 --
XtCt-1
-1
XtCt-1
Xt +a
[Xy + (1 - X ) y ]-
C
-1
t-1Xt
Xt CC ^ j xt' 1 I a
xtB(t -1). (11)
Приведення до спiльного знаменника в квадратнiй дужц дае змогу записати останню формулу для рекурентного обчислення коефщенлв B(t), яка набувае вигляду:
-1
B(t ) = B(t -1)-
C
t-1 xt
XtCt -1
-1
x,
Xtyf + (1 - X ) y
- xtB(t -1)
(12)
Початковi значення В(0) i C0 визначаються за даними ретроспективного перюду за допомогою методу найменших
квадратiв. Оптимальне значення параметра згладжування а пiдбирaеться з використанням постпрогнозних розрахунгав на контрольнiй вибiрцi, у якостi якоТ, здебiльшого, використовуються остaннi спостереження ретроспективного ряду. Задача пщбору оптимального значення параметра X не може бути виршена за аналопею з параметром а, осктьки не можливо одержати дaнi для порiвняння з постпрогнозними розрахунками. Ч^ких рекомендaцiй з його пiдбору немае. Однак якщо припустити, що ступЫь довiри до екстрaполяцiйних даних на початку перюду упередження дорiвнюе ступеню довiри до рaцiонaльних очiкувaнь наприганц перiоду упередження, то значення параметра X визначаеться з рiвняння 1 - Л6 = 1, де 6 -довжина перюду упередження. У тих випадках, коли абсолютною довiрою користуеться ттьки одна iз траекторм, X приймае вщповщно значення 0 або 1.
Отже, у загальному вигг^ адаптивна модель для розрахунку комбЫованоТ траекторп подаеться так:
B(t +1) = B(t )-
C-1 XT
w xt+1
yt+1 = Xt+1B(t )
{ b+1 y t+1+(1 -я b+1 ) t+
X C-1XT
- X
B(t )}
c-1 =■
w+1
a
c-1XT x c-1
c-1 -
t c-1 t xt+1 Ct xt+1
a
(13)
(14)
(15)
Модель (13-15) можна застосовувати для побудови комбЫованих прогнозних оцЫок у тих випадках, коли за експертну траекторп беруться безпосередньо числовi значення, яга одержав в результaтi порiвняння з Ышими можливими вaрiaнтaми очiкувaних значень експертних переваг.
Якщо ж вважати, що в сво'х оцЫках експерти керувалися деякою моделлю та в комбЫованому прогнозi треба врахувати не значення, а тенденцю, вiдповiдно до якоТ цi значення були сформован^ то виникае проблема вiдновлення цуе!' тенденцiï. Така ситуaцiя звична для регрессного aнaлiзу та за наявност достaтнiх iнформaцiйних можливостей експертнi оцЫки апроксимуються регресiйним рiвнянням
~ " (16)
yt = XtB, b = U,
яке використовуеться у разi побудови комбiнованоí моделi.
Модель, орiентована на використання тенденцiй, у вщповщносп з якими формувалися експертн очiкування, зазвичай повинна вiдрiзнятися вщ щойно розглянутоí. Ця вiдмiннiсть стосуеться, перш за все, другого доданку и квадратичного функцiонапа. Вiн, вiрогiдно, повинен мати вигляд двiчi зважено''' суми квадратiв вiдхилень розрахункових значень вщ вiдповiдних значень, якi визначаються побудованим рiвнянням регресií (16), а саму екстремапьну задачу можна записати у вигладк
г I2 г г „ -,21
(1 - М )а'-] [ хВ - х В (г) \ I. (17)
B(t) = Arg min <j 2 XJat J
U = 1
y. - x B(t) i J
j=1
Пiд час запису ще!' формули використaнi тi ж сaмi позначення, що i у формуй (16), окрiм вектора B, який е коефщентом регресiйного рiвняння (16).
Диференцiювaння (17) i проведення аналопчних перетворень, що i у попередньому випадку, дае змогу отримати формулу для перерахунку поточних коефщен^в регресп такого вигляду:
B(t ) = B(t -1) + X
C 1 x'
^t-1 xt
XtC t-1Xt '
a
yt - xtB(t -1) + (1 - Xb )
C -1X'
XtC t-1 xt
a
xt (B - B(t -1))
(18)
Отримана рекурентна формула адаптивного мехаызму регресiйноï моделi мютить два коректуючих доданки, перший з яких е реакщею моделi на помилку прогнозування, а другий - реакщею на нествпадЫня поточних коефщен^в з коефiцiентaми моделi експертних оч^вань.
Адаптивна модель для цього випадку мае вигляд:
У+1= хг+1В(г);
В(г +1) = ВЦ) + X
с -1Х'
г +1 сг хг+1
хг+1сг 4+1 + а
с -V
Уг+1 - Хг+1 В(г)] + (1 - X +1) г г+1
хг+1сг 4+1 +а
х t +1(В - В(г))
с
-1 1
г+1
а
С -1х' х С-1 с-1 - сг г+1 г+1Сг
сг -1 ,
хг+1Сг х^+1 +а
(19)
(20)
(21)
Грaфiчнa iлюстрацiя результатiв моделювання перехiдного процесу, отриманих з використанням виведених рекурентних стввщношень, подана на рис. 1.
Рисунок 1. Прогнозы траекторп розвитку економiчного процесу
На рисунку 1 окреслен таю дтянки: ретроспективний i прогнознi, якi характеризуюсь очiкувaнi трaекторií розвитку економiчного процесу. На першлй з трьох прогнозних траекторм абсолютною довiрою користуеться екстраполя^я, на другiй -перевага вщдаеться трaекторií, яка реaлiзуе перехiднiй процес, ^ нaрештi, на третiй дтянц абсолютна довiрa змiщуеться до експертних оцЫок.
Не дивлячись на те, що в основу побудови моделей (13-15) i (19-21) покладен оды i тi ж iдеí, застосовуються вони у рiзних ситуaцiях.
Перша модель, здебтьшого, використовуеться в тих випадках, коли не вдаеться отримати формального уявлення про тенденцп експертних очкувань, а сaмi експертн оч^вання - не що iнше, як ктькюы оцiнки прогнозованого показника, яким експерти вiддaли свою перевагу у рaзi порiвняння з iншими.
Другу модель рекомендуеться використовувати там, де загалом ктькюы оцiнки можуть бути нав^ь вiдсутнiми, але у експер^в е уявлення у виглядi деяко'1' зaкономiрностi, вiдповiдно до якоí вони формують сво''' уявлення.
Згiдно описано' методики здмснимо прогнозування обсягу реа^зовано''' iнновaцiйноí продукцií в Укрaíнi. Числовi розрахунки проведемо, використовуючи статистичну Ыформацю Дaнi про динaмiку обсягу реaлiзовaноí iнновaцiйноí продукцií у 2003-2013 роках iз врахуванням рiвня iнфляцií, подано в таблиц 1.
Таблиця 1. Обсяг реалiзованоí iнновацiйноí продукци у 2003-2013 роках
Рiк Обсяг реалiзованоí шновацшноТ продукци, млн. грн.
2003 10405
2004 15276
2005 15717
2006 17393
2007 20274,2
2008 20485
2009 11220
2010 14241,81
2011 16312,2
2012 14281,8
2013 11081,32
Першi сiм спостережень вихщних даних були використaнi для одержання початкових значень адаптивно' моделi
(17658,8^ . (1,4 9,4 ^
В (0) = , с0-1 =
-321,6 , 0 9,4 62,6
(22)
За трьома спостереженнями, що залишилися, з використанням постпрогнозних розрахунгав був пiдiбрaний параметр адаптацп а. Його оптимальне значення дорiвнюе 0,3. Результати прогнозування обсягу реaлiзовaноï iнновaцiйноï продукцп подaнi на рис. 2.
На рис. 2 експертна трaекторiя вщображае узaгaльненi результати експертного опитування щодо оч^ваного значення обсягу реaлiзовaноï iнновaцiйноï продукцiï. КомбЫована трaекторiя 1 отримана пiд час розрахунку прогнозу з рiвнем довiри екстрaполяцiйним оцiнкaм X = 0,85, вщповщно комбЫована трaекторiя 2 - з рiвнем довiри X = 0,95. Екстраполяцмна трaекторiя отримана у випадку розрахунку прогнозу методом експоненщального згладжування.
23000 21000 19000 17000 15000 13000 11000 9000
miDsœoo^iNntKiiD ООООО^^т-т-т-т-т-оооооооооооо
CN(N(M(4(NCN(NCNCNCM(N(N
—о— Екпертна TpaeKTopia —□—Комбшована "траекторю 1
—û—Комбшована траектор1я 2 —х—Екстраполяцшна траектор1я
Рисунок 2. Динамка обсягу реалiзованоï iнновацiйноï продукцп
Отже, згiдно з проведеним доо^дження у перспективi варто очiкувaти скорочення обсягу реaлiзовaноï iнновaцiйноï продукцiï. Це е сигналом для менеджерiв в^чизняних пiдприемств та владних структур у процес формування iнновaцiйноï полiтики розвитку системи пщприемництва.
Анaлiз результaтiв розрахунгав свiдчить, що вiд параметра рiвня довiри в знaчнiй мiрi залежать прогнозы оцЫки. Це розходження легко виявляеться на рис. 2, що вщображае обсяг реaлiзовaноï iнновaцiйноï продукцп. У випадку X = 0,85 прогнозы оцЫки перехiдних процесiв доволi швидко досягають тенденцiï розвитку, передбaченоï експертами, водночас у рaзi X = 0,95 у комбЫованм траекторп продовжуе домiнувaти екстрaполяцiйнa тенденцiя. Залежнють прогнозних оцiнок вiд X очевидна. Тому питанням визначення значення цього параметра варто придтяти пильну увагу, тим бтьше, що формальних процедур його вибору немае.
Висновки з проведеного дослщження. В умовах зростаючого рiвня внутрiшньоï та зовнiшньоï конкуренцiï новi продукти, упрaвлiнськi й оргаызацмы рiшення дедaлi бiльшою мiрою визначають успiх пiдприемницькоï дiяльностi, забезпечують виживання та фЫансову стaбiльнiсть оргаызацм. Формування iнновaцiйноï полiтики та стратеги на пщприемствах мае вiдбувaтися на основi новiтнiх i науково обфунтованих методiв прогнозування. Врахування результaтiв прогнозу сприятиме формуванню ефективних Ыновацмних стратепй iз наступним ïх впровадженням у практику дiяльностi пiдприемств. Адaптивнiсть комбiновaноï моделi дае змогу ефективно реа^зувати процедуру одержання прогнозних оцiнок для тих перспективних перiодiв, в яких оч^еться змiнa тенденцiй. Система прогнозування повинна займати одне iз важливих мiсць пiд час обфунтування дм i зaходiв реaлiзaцiï стрaтегiï розвитку та системи управлЫня загалом.
Список використаних джерел
1. Гнат1енко Г.М. Експертн i технологи прийняття ршень: монограф1я/Г.М. Гнат1енко, B.C. Снитюк. - К.: [б. в.], 2008. - 444 с.
2. Грн В.Г. Економетричний анал1з/В.Г. Грн. - К.: Основи, 2005. - 1196 с.
3. Давнис В.В. Прогнозные модели экспертных предпочтений / В.В. Давнис, В.И. Тинякова. - Воронеж: Изд-во Воронеж. гос. ун-та, 2005. - 248 с.
4. Слейко О.1. Юльюсш методи експертного оцнювання м1жрегюнальних потоюв продукцп АПК / О.1. Слейко, Р.Б. Кухар, I. О. Рамський та ¡н. // Науковий всник Льв1вського нацонального ун1верситету ветеринарно'1' медицини та ботехнологЮ ¡м. С.З. Гжицького. - Том 10. - № 1 (36). - Ч. 1. - Льв'в, 2008. - С. 89-93.
5. Юринець З.В. 1нноваЦйна стратег1я розвитку промислових п1дприемств Украни. Монография / З.В. Юринець, Б.М. Максимв. - Льв1в.: Видавничий центр ЛНУ ¡м. I. Франка, 2011. - 203 с.
6. Юринець Р.В. Використання екстраполяц йних метод в та експертних оц нок при прогнозуванн соц ально-економ1чних показник1в регону / Р. В. Юринець // Демократичне врядування в контекстi глобальних виклик1в та кризових ситуацй: матер. наук.-пр. конф. за мiжнар. участю (3 квтня 2009 р., м. Львiв): у 2 ч. Ч. 2 /за наук. ред. чл.-кор. НАН Украни В.С. Загорського, доц. А.В. Лпенцева. - Львв: ЛР1ДУ НАДУ, 2009. - С. 468-471.
References
1. Gnatienko G.M., Snityuk V.E. Ekspertni tehnologiyi priynyattya rishen: monografiya. K., 2008. 444 s.
2. Grin V.G. Ekonometrichniy anal iz. K. : Osnovi, 2005. 1196 s.
3. Davnis V.V., Tinyakova V.i. Prognoznyie modeli ekspertnyih predpochteniy. Voronezh: izd-vo Voronezh. gos. un-ta, 2005. 248 s.
4. Eleyko O.i., Kuhar R.B., Ramskiy i.O. ta in. Kilkisni metodv ekspertnogo otsinyuvannya mizhregionalnvh potokiv produktsiyi APK. // Naukoviy visnik Lvivskogo natsionalnogo universitetu veterinarnoyi meditsyny ta biotehnologiy im. S.Z. Gzhitskogo. - Tom 10. No1 (36). Ch. 1. Lviv, 2008. S. 89-93.
5. Yurynets Z.V., B.M. Maksymlv. Innovatsiyna strategiya rozvytku promislovyh pidpryemstv Ukrayiny. Monografiya. LvIv.: Vydavnychiy tsentr LNU im. I.Franka, 2011. 203 s.
6. Yurynets R.V. Vykorystannya ekstrapolyatsiynyh metodiv ta ekspertnyh otsinok pry prognozuvannl sotsialno-ekonomichnyh pokaznykiv regionu. // Demokratychne vryaduvannya v konteksti globalnyh vyklyklv ta kryzovyh sytuatsiy: mater. nauk.-pr. konf. za mizhnar. uchastyu (3 kvitnya 2009 r, m. LvIv): u 2 ch. Ch. 2 / za nauk. red. chl.-kor. NAN Ukrayini V.S. Zagorskogo, dots. A.V. Lipentseva. Lviv: LRIDU NADU, 2009. S. 468-471.
ДАН! ПРО АВТОР1В
Юринець Зорина Володимирiвна, кандидат економiчних наук, доцент кафедри менеджменту Льв1вський нац1ональний ун1верситет ¡мен! 1вана Франка пр. Свободи, 18, м. Львв, 79000, УкраГна e-mail: [email protected]
Юринець Ростислав Володимирович, кандидат фiзико-математичних наук, доцент кафедри математичного моделювання та Ыформацмних технолопй
Льв1вський регональний умверситет державного управлння нацонально'Г академГГ державного управлння при Президентi УкраГни
вул. Сухомлинського, 16, м. Львiв-Брюховичi, 79491, Укра!на e-mail: [email protected]
ДАННЫЕ ОБ АВТОРАХ
Юринець Зорина Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента Львовский национальный университет имени Ивана Франко пр. Свободы, 18, г. Львов, 79000, Украина e-mail: [email protected]
Юринець Ростислав Владимирович, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математического моделирования и информационных технологий
Львовский региональный университет государственного управления национальной академии государственного управления при Президенте Украины
ул. Сухомлинского, 16, м. Львов-Брюховичи, 79491, Украина e-mail: [email protected]
DATA ABOUT THE AUTHORS
Yurynets Zoryna Volodymyrivna, Ph.D. in Economical Science, Associate Professor Ivan Franko Lviv national University 18, Liberty Avenue, Lviv, 79000, Ukraine e-mail: [email protected]
Yurynets Rostyslav Volodymyrovych, Ph.D. in Economical Science, Associate Professor
The Lviv regional institute of public administration national academy of public administration, the office of the President of Ukraine 16, Sukhomlinsky street, Lviv-Bryukhovychi, 79491, Ukraine e-mail: [email protected]
УДК 339.166.5:339(477)
ОСОБЛИВОСТ1 РОЗВИТКУ 1НТЕЛЕКТУАЛЬНО1 ВЛАСНОСТ1 В УМОВАХ ТРАНСФОРМАЦ1ЙНИХ ПРОЦЕС1В ТА ГЛОБАЛ1ЗАЦ1ЙНИХ ЗМ1Н НАЦ1ОНАЛЬНО1 ЕКОНОМ1КИ
Костик е.П.
Предметом досл1дження е особливост\ розвитку ¡нтелектуальноГ власност1 в умовах впливу глобал1зац1йних процессе на нацональну економку.
Мета наукового досл1дження полягае у розгляд1 особливостей розвитку ¡нтелектуальноГ власност1 в умовах трансформац1йних процеав та глобал1зац1йних змн нацонально'Г економки.
Методи досл1дження. Для уточнення понятйного апарату, визначення змсту процесу оцнки, обфунтування критерГГв \ системи показникв, класифкац'Г напрямкв \ метод1в оц1нки, застосовано методи абстракц'Г, анал1зу та синтезу, систематизац'Г та узагальнення.
Методология проведення роботи. Основн1 положення економчноГ теорГГ в галуз\ економки ¡нтелектуальноГ власност1; прац втчизняних та заруб1жних учених \ практикв в означенй сфер1.
Результати роботи. У контекст\ означеноГ проблематики ми спробували розкрити особливост\ розвитку ¡нтелектуальноГ власност1 в умовах трансформац1йних процеав та глобал1зац1йних змн нацональноГ економки.
Галузь застосування результат1в. Результати даного досл1дження можуть бути застосован у сфер\ вивчення проблем ¡нтелектуальноГ власност/ та економки ¡нтелектуальноГ власност¡.
Висновки. Отже, сучасн/ тенденц'Г глобаляаци економки, лбераляац'Г свтових ринкв, стрмкого прогресу технологй у галуз/ мжнародних комункацйних систем, загострення та змни форм конкурентноГ боротьби, утвердження ¡нтелектуальноГ дтльност1 як рушйного фактора розвитку ¡нформацйного суспльства загострюють проблеми регулювання мжнародних вдносин у сфер/ ¡нтелектуальноГ власност¡. А вдтак, права ¡нтелектуальноГ власност/ перетворюються на важливий ¡нструмент глобальноГ конкуренцГ держав та Гх союзв за доступ до ¡нновацйних ресурав та ринюв ¡нновацЮно'Г продукц'Г
Ключов'1 слова: ¡нтелектуальна власнсть, об'екти ¡нтелектуальноГ власност¡, правова охорона ¡нтелектуальноГ власност¡, ¡нвестицГГ, об'екти промисловоГ власност¡, ¡нтелектуальна рента, авторське право, глобалзаця економки, глобальний ринок, мжнародна торгвля, глобальне конкурентне середовище, комерщалзаця ¡нтелектуальноГ власност¡, пдробки / пратство.
40
Економiчний вюник уыверситету | Випуск № 23/1
© Костик е.П., 2014
