Автор: Пользователь скрыл имя, 14 Декабря 2011 в 21:38, курсовая работа
В XXI веке смогут занять достойное место в мировом сообществе только страны, идущие по пути инновационного развития, обеспечившие структурную перестройку и модернизацию экономики и на этой основе рост конкурентоспособности продукции. Реализация этого приоритетного направления требует повышения роли научных исследований и разработок, превращения научно-инновационного потенциала в один из важнейших ресурсов устойчивого экономического роста. Развитие науки, стимулирование инноваций должны быть нацелены на рост предложения инновационной продукции и услуг путем формирования рынков инновационного капитала и информационно-консультационных услуг, совершенствования нормативной и правовой базы оборота интеллектуальной собственности и ее защиты, улучшения системы кадрового обеспечения экономики.
Далее
проведём регрессионный анализ. Регрессионный
анализ заключается в определении аналитического
выражения связи, в котором изменение
результативного признака обуславливается
влиянием одного или нескольких факторных
признаков, а множество всех прочих факторов
принимается за постоянные (или усредненные)
величины. Рассмотрим паспорт модели,
приведённый в таблице 3.7.
Таблица
3.7. Паспорт модели
Численность персонала | Внутренние затраты | Выданные патенты | Свободный член | |
Коэффициенты регрессии | -0,163 | 0,359 | 1,541 | 6764,658 |
Стандартная ошибка | 0,100 | 1,133 | 0,908 | 3427,807 |
Коэффициент детерминации | 0,925 | 241,529 | #Н/Д | #Н/Д |
Fстат | 12,361 | 3,000 | #Н/Д | #Н/Д |
Регрессионная сумма квадратов | 2163215,145 | 175008,855 | #Н/Д | #Н/Д |
П
р и м е ч а н и е .
Источник: собственная разработка
По
этим данным модель имеет вид:
У = 1,541*Х1 + 0,359*Х2 - 0,163*Х3 + 6764,658,
(3.2)
где У – количество действующих патентов на изобретения;
Х1 – число выданных патентов на изобретения;
Х2 – внутренние затраты на исследования и разработки;
Х3 – численность персонала, занятого исследованиями и разработками.
Коэффициент детерминации показывает долю вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемых факторов. В нашем случае, коэффициент детерминации на 92,5% объясняет влияние факторов на исследуемый показатель.
Целесообразно также проанализировать значимость отдельных коэффициентов регрессии. Это осуществляется по F – статистике. Если расчётное значение Fстат превосходит его табличное значение при заданном уровне значимости коэффициент регрессии считается значимым. В противном случае фактор, соответствующий этому коэффициенту, следует исключить из модели [19, с.109]. В нашем случае коэффициент регрессии значимый, т.к. Fстат, равное примерно 12,361, больше Fтабл = F0,05;3;7 = 9,276 [20, с.330], где 0,05 – это уровень значимости, 3 – количество переменных и 7 – количество данных.
Используя данную модель, подставив вместо X-ов прогнозные значения указанных факторов, можно осуществить прогноз на 2007 и 2008 годы.
С помощью ППП “PER” (методом экспоненциального сглаживания с регулируемым трендом) рассчитаем прогнозные значение числа выданных патентов на изобретения на 2007 и 2008 годы, и получим 1208 и 1299 соответственно. По прогнозным данным Министерства экономики РБ внутренние затраты на исследования и разработки в 2007г. будут составлять 644,6 трлн руб., а в 2008г. – 781,4 трлн руб., а численность персонала, занятого исследованиями и разработками, 30900 и 31100 человек соответственно.
Определим
прогнозное значение количества действующих
патентов на изобретения на 2007г.:
У
= 1,541*1208 + 0,359*644,6 - 0,163*30900 + 6764,658 =3829,
(3.3)
и для 2008г.:
У
= 1,541*1299 + 0,359*781,4 - 0,163*31100 + 6764,658 = 3986.
(3.4)
Все
полученные разными методами результаты
прогнозов сведём в таблицу 3.8.
Таблица
3.8. Результаты прогноза количества
действующих патентов на изобретения
Годы | Количество действующих патентов на изобретения | ||
ППП “PER” | MNК-2 | Многофакторная модель | |
2007 | 3662 | 3471 | 3829 |
2008 | 3764 | 3224 | 3986 |
П
р и м е ч а н и е .
Источник: собственная разработка