Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/3002
Назва: Прогнозування розвитку ринку науково-технічної (інноваційної) продукції окремого підприємства
Інші назви: Forecasting the development of the scientific and technical (innovative) products market of individual enterprise
Автори: Верещагіна, Ганна
Фефелов, Іван
Vereschahina, Hanna
Fefelov, Ivan
Бібліографічний опис: Г.Верещагіна. Прогнозування розвитку ринку науково-технічної (інноваційної) продукції окремого підприємства / Г.Верещагіна, І.Фефелов // Галицький економічний вісник. — 2013. — №1(40). — с.145-152 - (іноваційний розвиток)
Дата публікації: 2013
Дата внесення: 20-тра-2014
Видавництво: Тернопільський національний технічний університет ім. Івана Пулюя
Місце видання, проведення: Тернопіль, Україна
УДК: 331.101.3
Теми: інновації
ринок інновацій
кореляційно-регресійний аналіз
прогнозування
модель
innovations
market of innovations
correlation and regression analysis
forecasting
model
Короткий огляд (реферат): Обґрунтовано можливість прогнозування ринку науково-технічної продукції ДП «Гипрококс», за рахунок використання кореляційно-регресійних моделей залежності загального обсягу виконаних Гипрококсом робіт за рахунок коштів замовників з України від обсягів випуску коксу 6 % вологості в Україні. Для оцінювання очікуваних обсягів виконаних Гипрококсом робіт за рахунок коштів замовників з України в майбутніх періодах побудовано модель залежності обсягу виконаних Гипрококсом робіт за рахунок коштів замовників з України, від обсягу випуску коксу в Україні на основі використання даних за 2000 – 2008 роки. Для прогнозування обсягів виробництва коксу в Україні побудовані: авторегресійна модель випуску коксу 6 % вологості (на даних часового ряду з 1922 по 2010 рік) та трендова прогнозована модель (на даних часового ряду з 1990 по 2010 рік). Проведено оцінювання статистичної значущості параметрів та якості прогнозованих моделей.
The ability to forecast the market for R&D products of Hiprokoks state-owned company due to the use of a correlation and regression models of how the overall volume of works performed by Hiprokoks at the expense of the Ukrainian customers funds affects production of the coke with 6% humidity in Ukraine is analyzed in the paper. To evaluate the expected volumes of works to be performed by Hiprokoks at the expense of the Ukrainian customers funds in future periods the model of dependency of the volume of works performed by Hiprokoks at the expense of the Ukrainian customers funds on the volume of coke produced in Ukraine in 2000 – 2008 has been built. To forecast the production of coke in Ukraine (using historic data of 1922 – 2010) the trend and autoregressive models of the coke with 6% humidity production has been built. The autoregressive model was chosen based on a series of forecast accuracy figures. The trend forecast model of coke with 6% humidity is based on the historic data of 1990 – 2010. The evaluation of statistical value of parameters and established connections has been conducted for all the proposed correlation and regression forecasting models; the applicability of the forecasting models has been evaluated by calculating the forecasting models quality indicators, Fisher's criterion in particular. The tight relationship between the volume of works performed by Hiprokoks at the expense of the Ukrainian customers funds and the volume of coke with 6% humidity production in Ukraine has been proved. The rate of change of the volume of works performed by Hiprokoks at the expense of the Ukrainian customers funds may be forecasted based on the existing data and obtained forecasting models.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/3002
Власник авторського права: © „Галицький економічний вісник“
Статус публікації : Опубліковано раніше
Тип вмісту: Article
Розташовується у зібраннях:Галицький економічний вісник, 2013, № 1 (40)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.