Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки

16+

Название статьи

НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В РЕГИОНАХ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Тип статьи	научная статья	Коды УДК	332.143
Страницы	49-58	Ключевые слова	динамика инновационной деятельности, затраты на технологические инновации, кластерный анализ, самоорганизующиеся карты Кохонена, STATISTICA, dynamics of innovation activity, cost of technological innovation, cluster analysis, Kohonen self-organizing maps,

Авторы

Перова Валентина ИвановнаЛасточкина Елена Ивановна

Место работы

Перова Валентина Ивановна Нижегородский госуниверситет им. Н.И. ЛобачевскогоLobachevsky State University of Nizhni Novgorod
Ласточкина Елена Ивановна Нижегородский госуниверситет им. Н.И. ЛобачевскогоLobachevsky State University of Nizhni Novgorod

Аннотация

Методом нейросетевого моделирования исследована динамика показателей инновационной деятельности регионов Российской Федерации. Проведенный анализ инновационных процессов, как многофакторных явлений, позволил определить динамику инновационной активности регионов России и выявить регионы, обладающие наибольшими затратами на технологические инновации. Инструментом исследований являются самоорганизующиеся карты Кохонена, реализованные в модуле Neural Networks системы STATISTICA. В результате нейросетевого моделирования регионы распределились на пять кластеров. Получены состав и характеристики каждого кластера. Сделаны экономические выводы в целях определения путей повышения инновационной активности регионов РФ.

Загрузить статью

Библиографический список

1 . Об основных направлениях государственной инвестиционной политики Российской Федерации в сфере науки и технологий: распоряжение Правительства РФ от 11.12.2002 г. № 1764-р.
2 . Основные направления политики Российской Федерации в области развития инновационной системы на период до 2010 года: утверждены Правительством Российской Федерации 05.08.2005 г. № 2473п-П7.
3 . Трифонова Е.Ю., Приказчикова Ю.В. Оценка уровня инновационного развития экономики России // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2011. № 5 (2). С. 215-221.
4 . Елецких Г.Г. Технологические инновации как фактор повышения конкурентоспособности фирмы и основа развития современного предпринимательства в России // Вопросы инновационной экономики, 2012. № 1. С. 3-10.
5 . Комков Н.И., Куличков Е.Н., Шатраков Ю.Г. Технологические инновации - основа будущей экономики России: http://www.innovbusiness.ru/ content/document_r_B10C8EA8-C162-451C-A10C-D67414311696.html (дата обращения: 8.11.2014).
6 . Болдыревский П.Б., Кистанова Л.А. Оценка эффективности инновационной деятельности промышленных предприятий // Актуальные вопросы науки. 2014. № 12. С. 65-69.
7 . Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.gks.ru (дата обращения 22.02.2015).
8 . Перова В.И. Нейронные сети. Часть 1: Учебное пособие. Нижний Новгород: Издательство Нижегородского госуниверситета им. Н.И. Лобачевского, 2012. 155 с.
9 . Перова В.И. Нейронные сети. Часть 2: Учебное пособие. Нижний Новгород: Издательство Нижегородского госуниверситета им. Н.И. Лобачевского, 2012. 111 с.
10 . Перова В.И. Нейронные сети в экономических приложениях. Часть 1. Нейронные сети, обучаемые с учителем: Учебное пособие. Нижний Новгород: Издательство Нижегородского госуниверситета им. Н.И. Лобачевского, 2012. 130 с.
11 . Перова В.И. Нейронные сети в экономических приложениях. Часть 2. Нейронные сети, обучаемые без учителя: Учебное пособие. Нижний Новгород: Издательство Нижегородского госуниверситета им. Н.И. Лобачевского, 2012. 135 с.
12 . Кузнецов Ю.А., Перова В.И. Использование нейросетевого моделирования в анализе деятельности крупнейших компаний Российской Федерации // Экономический анализ: теория и практика. 2010. № 31 (196). С. 32-34.
13 . Кузнецов Ю.А., Перова В.И., Воробьева Е.В. Нейросетевое моделирование финасово-экономической деятельности крупнейших компаний Поволжья // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 35 (242). С. 25-36.
14 . Дебок Г., Кохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт: Пер. с англ. М. Издательский дом «АЛЬПИНА», 2001. 317 с.
15 . Полупанов Д.В., Хайруллина Н.А. Интеллектуальное моделирование сегментации торговых центров на основе самоорганизующихся карт Кохонена // Интернет-журнал «Науковедение». 2014. № 1 (20). С. 1-16. (Идент. ном. 47EVN114). URL: http:// naukovedenie.ru.
16 . Игнатьева Е.Д., Мариев О.С. Методология и инструментарий структурно-функционального анализа регионального развития // Экономика региона. 2013. № 1 (33). С. 227-239.
17 . Shivam Sinha, Singh T.N., Singh V.K. Epoch determination for neural network by self-organized map (SOM) // Computers & Geosciences. 2010. V. 14. P. 199-206.
18 . Peng Lifang, Lai Lingling. A service innovation evaluation framework for tourism e-commerce in China based on BP neural network // Electronic Markets. 2014. V. 24. P. 37-46.
19 . Концепция долгосрочного экономического развития РФ на период до 2020 года: утверждена распоряжениями Правительства Российской Федерации от 17.11.2008 г. № 1662-р (ред. от 08.08.2009).