CC BY
55
УДК 338.45.01
МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ НА РЫНКЕ СРЕДСТВ ПОЖАРОТУШЕНИЯ
А.С. Ефимьев, А.Н. Борисов
В статье рассматриваются процесс и методы прогнозирования инновационной активности хозяйствующего субъекта на рынке средств пожаротушения
Ключевые слова: инновационная активность, метод прогнозирования, рынок пожаротушения
Процесс прогнозирования инновационной активности хозяйствующего субъекта на рынке средств пожаротушения должен предусматривать проведение нескольких последовательных этапов:
1. анализ задания на прогноз;
2. анализ объекта прогнозирования;
3. определение вида прогноза и периода упреждения;
4. анализ исходной информации об объекте прогноза;
5. выбор метода.
Теоретической основой прогнозирования инновационной активности хозяйствующего субъекта на рынке средств пожаротушения являются следующие положения:
1. предвидение инновационного развития предприятия, которое строится на основе учёта взаимодействия закономерностей статистики и цикличной динамики, учитывающих особенности технологических изменений на предприятии,
2. смена по длительности и глубине
преобразований инновационных циклов на предприятии, которые могут быть
краткосрочными, среднесрочными и
долгосрочными, с инновационно -технологическими кризисами, сменой характера и структуры инноваций, которые определяют конкурентоспособность продукции и предприятия в целом,
3. смена положения компании в рейтинге производителей рассматриваемой продукции в процессе долгосрочного инновационного развития.
Помимо предложенного комбинированного метода возможно использование современных методов прогнозирования инновационной активности на рынке средств пожаротушения, более прагматичных и формализованных методов. Например, метод Форсайта может оказать благоприятное воздействие на рост числа инновационно активных предприятий на рынке и целиком на рост инновационной активности отечественной промышленности. Данный метод отличается от традиционного прогноза и стратегического планирования, при этом он не сводится к предсказанию, а отражает стремление к формированию будущего, что в свою очередь позволяет считать Форсайт специфическим инструментом управления технологическим
Ефимьев Алексей Сергеевич - ВГАСУ, аспирант, тел. 8920-215-08-88
Борисов Алексей Николаевич - ВГАСУ, д-р экон. наук, профессор, тел. 8-920-229-04-41
развитием, опирающимся на создаваемую в его рамках инфраструктуру [3].
Кроме того актуальность использования данного метода прогнозирования объясняется тем, что для нашей страны применение уже опробованных методов прогнозирования инновационной активности хозяйствующего
субъекта более предпочтительно, поскольку отставание от передовых стран весьма заметно, а, если сейчас использовать и разрабатывать новые методы, то может возникнуть опасность их несостоятельности и вообще рискованность всех мероприятий по прогнозированию инновационной активности.
Рассмотрим методы прогнозирования
инновационной активности хозяйствующего
субъекта. Методы прогнозирования - это способы определения будущего состояния изучаемой системы. Выбор конкретного метода прогноза зависит от:
-особенностей решаемой проблемы; -особенностей объекта прогнозирования (степени изменчивости, динамичности, сложности, неопределённости);
-качества информации;
-временных характеристик;
-требуемой точности и т.д.
Методы прогнозирования делятся на:
1) экстраполяции тенденций, позволяющие прогнозировать ситуации, отличающиеся ярко выраженной тенденцией при наличии объёма данных за продолжительный период времени;
2) экспертные оценки (т.е. проведённые профессионально подготовленными специалистами с дальнейшей обработкой полученных результатов), которые применяются в случае большой сложности объекта прогнозирования, его новизны, недостаточной информации и невозможности полной формализации процесса.
Экспертные оценки делятся на индивидуальные (оценки одного специалиста) и коллективные (сведённые вместе оценки многих специалистов), например метод Дельфи и метод сценариев.
Метод сценариев - это метод декомпозиции задачи прогнозирования, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития событий (сценариев), в совокупности охватывающих все возможные варианты развития. При этом каждый отдельный сценарий должен допускать возможность достаточно точного прогнозирования, а общее число сценариев должно быть обозримым [1].
Метод Дельфи - это инструмент,
позволяющий учесть независимое мнение всех участников группы экспертов по обсуждаемому вопросу путём последовательного объединения идей, выводов и предложений и прийти к согласию. Метод основан на многократных анонимных групповых интервью [2]. Собранные варианты ответов подвергаются статистической обработке.
3) моделирование (математическая имитация ситуации в целях её исследования). К разновидностям методов моделирования относятся математические (регрессионный анализ; модель авторегрессии; модель Бокса-Дженкинса);
исторические и т.д. Регрессионный анализ восстанавливает зависимость определенной величины (или нескольких величин) от других величин. Многомерная регрессия, в том числе с использованием непараметрических оценок
плотности распределения - основной на настоящий момент эконометрический аппарат
прогнозирования.
Метод авторегрессии, полезный для прогнозирования по временным рядам, основан на авторегрессионных моделях. Для многих явлений их современное состояние функционально
определяется предшествующими состояниями системы, в большей степени недавними, в гораздо меньшей — далеко отстоящими от заданного по временному ряду. Предполагая, что возникшая связь между значениями сохранится некоторое время в будущем, мы получаем механизм прогнозирования, основанный на построении регрессии точек ряда на самих себя, т.е. — авторегрессии.
Авторегрессионные модели разных порядков
— первого, второго, в общем случае п-ого порядка
— можно описать уравнениями следующего вида:
У, =Ьп +Ь,У¡.,+ е'
У, =Ьп + Ь1У ¡.1 + Ь7У ¡.7 + е
у, =Ьп +Ь,У ¡.1+ Ь?У ¡.7 +...+ ь„у ¡.„ +е
где Ь0 — константа (свободный член) авторегрессионного уравнения;
ЬI , Ь7 ... Ь„ — коэффициенты авторегрессии;
У, — величина отклика в некоторый момент
времени;
Уи , У)-2 ... У)-п — соответственно отклики одним, двумя п периодами ранее заданного; е — нескоррелированная случайная компонента, присутствующая в отклике и связанная с ошибками наблюдения и погрешностями моделирования. Инструментарий прогнозирования инновационной активности хозяйствующих субъектов на рынке средств пожаротушения представляет собой построение совокупности аналитических показателей инновационной активности. В систему показателей инновационной активности
хозяйствующего субъекта на рынке средств пожаротушения, комплексно характеризующих анализируемую подсистему, входят:
1. показатели-характеристики уровня
инновационной активности организации и её дифференциации: уровень активности и его изменение;
2. показатели-характеристики дифференциации хозяйствующих субъектов по типам инновационности стратегий развития: стратегия, ориентированная на опережающий рост собственного научно-инновационного потенциала или стратегия последователя;
3. структурные показатели-характеристики
хозяйствующих субъектов по: отраслевому
профилю; численности сотрудников; уровню патентной активности предприятия; насыщенности элементами инновационной инфраструктуры; доле фундаментальных, прикладных исследований и разработок;
4. финансовые показатели научноинновационной деятельности предприятия: темпы
роста общей финансовой обеспеченности этой деятельности, структура источников её финансирования.
Прогнозирование инновационной активности хозяйствующих субъектов на рынке средств пожаротушения даёт возможность увидеть, какие наиболее вероятные изменения могут произойти в области применяемой техники и технологии, а также в выпускаемой продукции, как часто они могут происходить и как это скажется на конкурентоспособности хозяйствующего субъекта. Наличие программы прогнозирования
инновационной активности хозяйствующего субъекта облегчает использование ресурсов организации и выбор наилучших средств для достижения цели, значительно снижает опасность, исходящую от внешней среды. Это положительно сказывается на результатах деятельности организации и оказывает положительное влияние на её экономическую эффективность.
Литература
1. Орлов, А.И. Эконометрика. Учебник для вузов /
A.И. Орлов. - М.: Изд-во «Экзамен», 2004 г. - 136 с.
2. Швандар, В.А. Инновационный менеджмент /
B.А. Швандар, В.Я. Горфинкель. Учебник. М.: Вузовский учебник, 2004 г. - с. 150.
3. «Проект Концепции долгосрочного прогноза научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2025 года», Материалы рабочей группы, М.: 2006
Воронежский государственный архитектурно-строительный университет
METHODS OF INNOVATION ACTIVITY FORECASTING ON THE FIRE-EXTINGUISHING MEANS MARKET A.S. Efimyev, A.N. Borisov
The article examines the process and methods of innovation activity forecasting of economic subjects on the fire-extinguishing means market
Key words: innovation activity, forecasting method, fire-extinguishing market
