Прогнозирование спроса на инновационный продукт с учетом влияния макроэкономических факторов

Клещева О.А.1, Сайфуллина Ф.М.1
1 Казанский государственный архитектурно-строительный университет, Россия, Казань

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 9, Номер 3 (Июль-Сентябрь 2019)

Цитировать:
Клещева О.А., Сайфуллина Ф.М. Прогнозирование спроса на инновационный продукт с учетом влияния макроэкономических факторов // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – Том 9. – № 3. – С. 945-954. – doi: 10.18334/vinec.9.3.41011.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=41263359
Цитирований: 8 по состоянию на 24.01.2023

Аннотация:
В сегодняшних условиях перехода российской экономики к новому технологическому укладу особенно важными представляются вопросы, связанные с внедрением инноваций. Необходимо разработать методы оценки эффективности инновационных проектов. Одним из аспектов является прогнозирование спроса на инновационные товары и услуги. Существуют различные методы решения этой сложной задачи. На начальных этапах внедрения инноваций еще не проведены маркетинговые исследования, подтверждающие востребованность инновационного товара или услуги. На этом этапе спрос можно прогнозировать, анализируя прирост доходов потребителей или цены на товары и услуги. Используя корреляционный анализ в статье исследуется взаимосвязь макроэкономических факторов и спроса на инновационные товары и услуги.

Ключевые слова: прогнозирование спроса, макроэкономические факторы, спрос на инновационный товар

JEL-классификация: O31, O33, O32

Источники:

1. Бахарева О.В. Инновационно-технологическое управление ростом: технология информационного моделирования в регионе // Российское предпринимательство. – 2017. – № 2. – С. 121-132. – doi: 10.18334/rp.18.2.37279 .
2. Боровских О.Н., Козлова Е.В. Проблемы и пути стимулирования инновационной активности дорожно-строительных предприятий (на примере Республики Татарстан) // Вестник экономики, права и социологии. – 2010. – № 4. – С. 9-12.
3. Бурмистрова И.К., Кублин И.М., Сулян Г.C., Тинякова В.И. Проблемные аспекты моделирования риска при внедрении инноваций // Учет и статистика. – 2018. – № 2(50). – С. 54-63.
4. Загидуллина Г.М., Романова А.И., Миронова М.Д. Управленческие инновации в системе массового обслуживания (на примере жилищно-коммунального комплекса) // Вестник Казанского технологического университета. – 2009. – № 5. – С. 128-133.
5. Клещева О.А. Прогнозирование жизненного цикла инновации с учетом влияния инфляции // Вопросы инновационной экономики. – 2018. – № 3. – С. 405-416. – doi: 10.18334/vinec.8.3.39351 .
6. Кузовкин А.И. О прогнозировании спроса на электроэнергию в зависимости от темпов роста ВВП и цен // Микроэкономика. – 2014. – № 1. – С. 27-30.
7. Мазурова О.В. Зависимость неопределенности динамики цен и спроса на энергоресурсы от горизонта прогнозирования // Проблемы прогнозирования. – 2018. – № 2(167). – С. 72-78.
8. Мухаррамова Э.Р. Влияние кризисов на деятельность строительных предприятий // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. – 2018. – № 12(118). – С. 14.
9. Поспелова Л.Я., Шананин А.А. Прогнозирование потребительского спроса с помощью композиции обобщенного непараметрического и нейросетевого методов // Международный научно-исследовательский журнал. – 2019. – № 1-2(79). – С. 23-28.
10. Сайфуллина Ф.М. K вершинам инновационности в строительстве. Экономические и управленческие аспекты повышения инновационной активности строительных предприятий // Креативная экономика. – 2010. – № 10(46). – С. 87-91.
11. Тоткало Г.В., Хрипунова А.С. О некоторых подходах к прогнозированию спроса на рынке нефтепродуктов // Вестник Университета (Государственный университет управления). – 2015. – № 8. – С. 75-79.
12. Файзуллина Л.И., Ажимов Т.З. Перспективные внедрения инноваций в строительном кластере // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. – 2011. – № 12(36). – С. 65.
Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru ( дата обращения: 02.08.2019 ).
14. Хорев А.В., Семенова С.В., Кропотова И.В., Оскирко А.В. Применение корелляционно-регрессионного анализа при долгосрочном прогнозировании спроса на газохимическую продукцию // Научно-технический сборник вести газовой науки. – 2012. – № 2(10). – С. 127-132.
Центральный банк Российской Федерации. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cbr.ru ( дата обращения: 02.08.2019 ).
Балдин К.В. и др. Эконометрика. - М.: Дашков и К, 2015. – 562 с.

Страница обновлена: 13.12.2023 в 13:34:29