Соловьев Д.Б., Кузора С.С.Опубликовано в журнале:
Креативная экономика
– Том 13, Номер 4 (Апрель 2019)

JEL classification: O31, O32, O33

Ключевые слова: инновационные процессы, математическое моделирование, оценка инновационной деятельности, прогнозирование инновационной деятельности


Поделиться этой страницей:

Аннотация:

В статье рассматривается математическое моделирование как инструмент, способный обосновать управленческие решения в инновационной деятельности, его преимущества и недостатки применения в современной экономике. На основе существующих проблем организации мероприятий инновационной деятельности, предложено сосредоточиться на проведении агитации потенциальных участников. В работе определено соотношение критерий/вес по которому определяется эффективность агитации. Выполнено исследование по применению математического моделирования с целью прогнозирования количества участников для привлечения в инновационную детальность. Продемонстрирован успешный опыт апробации разработанной математической модели на мероприятиях Дальневосточного представительства фонда «Сколково». Проведенное исследование может заинтересовать специалистов, задействованных в организации инновационной деятельности.

---

Источники:
Штерензон В.А. Моделирование технологических процессов. / конспект лекций. - Екатеринбург : Изд-во Рос. гос. проф.-пед. ун-та, 2010. – 66 с.
2. Кузнецов В.В., Крайнюков А Н. Концепции инновационного развития на базе системного подхода // Инновационная деятельность. – 2007. – № 4.
Дынкин А.А., Иванова Н.И. и др. Инновационная экономика. / 2-е издание. Монография. - М.: Наука , 2004. – 352 с.
4. Соловьев Д.Б., Кузора С.С., Меркушева А.Е. Математическая модель оценки эффективности инновационного хаба // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2018. – № 3. – С. 3-10.
5. Соловьев Д.Б., Кузора С.С., Меркушева А Е. Использование алгоритмов нечеткого вывода для предварительной оценки участников при кластерном подходе // Инновации. – 2018. – № 5(235). – С. 77-81.
6. Сергеев В.М., Алексеенкова Е.С., Нечаев В.Д. Типология моделей инновационного развития // Полития: АНАЛИЗ. ХРОНИКА. ПРОГНОЗ (ЖУРНАЛ ПОЛИТИЧЕСКОЙ ФИЛОСОФИИ И СОЦИОЛОГИИ ПОЛИТИКИ). – 2008. – № 4. – С. 6-22.
7. Hakkarainen K. The innovation funnel fallacy // International Journal of Innovation Science. – 2014.
8. Bonazzi F., Zilber M. Innovation and business model: a case study about integration of innovation funnel and business model canvas // Review of business management. – 2014. – № 53. – С. 616-637.
9. Coenen T., Ranaivoson H., Ballon P. Tool support for the Open Business Model Innovative funnel // Conference Paper. – 2010. – № 1.
10. Bris G., Yannou B., Attias D. A categorization of innovation funnels of companies as a way to better make conscious agility and permeability // Conference Paper. – 2013.
11. Зверев А.В. Государственная поддержка инновационной деятельности // Вестник Финансового университета. – 2008. – № 4.
Щепина И.Н. Инновационная деятельность на региональном уровне : типы поведения регионов и их устойчивость. / Монография. - Воронеж: Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университет, 2012. – 162 с.
Шатунова Ю.В. Государственное регулирование инновационной деятельности. , 2008.
14. Ицковиц Г.В. Модель тройной спирали // Инновационная Россия. – 2011. – № 4.
15. Дежина И.Г., Киселева В.В. Институт экономики переходного периода // Государство, наука и бизнес в инновационной системе России. – 2008.
16. Козлова Ж.М. Проблемы становления национальной инновационной системы в России // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2011. – № 2(20). – С. 17-21.
17. Мельников О.Н., Шувалов В.Н. Инновационная активность как фактор повышения конкурентоспособности предприятия // Российское предпринимательство. – 2009. – № 9.
Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. - СПб. : БХВ-Петербург, 2005. – 736 с.
Laеcio Carvalho de Barros, Rodney C.B., Weldon Lodwick. Studies in Fuzziness and Soft Computing. , 2016.
20. Sodiya A.S., Onashoga S.A., Oladunjoye B.A. Threat modeling using fuzzy logic paradigm // Informing Science. – 2007. – № 4.
Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. – 166 с.
Горькавый М.А., Горькавый А.И. Интеллектуальные системы в задачах управления техническими и организационно-технологическими процессами. / Учебное пособие. - Комсомольск-на-Амуре : ФГБОУ ВО «КнАГТУ», 2016. – 117 с.
23. Andina D., Fukushima K. Neuroengineering: from Neurosciences to Computations // International Journal of Neural Systems. – 2018. – № 5. – doi: 10.1142/s0129065718030016.
Дальневосточное представительство фонда «Сколково». [Электронный ресурс]. URL: http://sk.ru/foundation/fareast.
Дальневосточный федеральный университет (ДВФУ). [Электронный ресурс]. URL: https://www.dvfu.ru.