ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГОРИЗОНТА РАСЧЁТОВ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА

Вениамин Геннадьевич Мохов, Кирилл Станиславович Стаханов

Аннотация


Статья посвящена проблемам интеллектуального анализа данных. Разработан алгоритм моделиро-
вания производственной деятельности промышленного предприятия. В качестве модели использована
модифицированная производственная функция Кобба–Дугласа, учитывающая высокую материалоем-
кость промышленного производства и автономный технический прогресс, нейтральный по Хиксу. Мо-
делирование проведено с использованием языка программирования «R» с корректировкой коэффициен-
тов с учетом эффекта мультиколлинеарности с помощью механизма ридж-регрессии.
Предложен авторский метод оценки инновационной активности промышленного предприятия при
внедрении инвестиционного проекта на основе расчета интегральной динамики показателей эластично-
сти производства, полученных в процессе моделирования. Обосновано, что предложенный метод учи-
тывает специфику инновационного проекта и его автономное влияние на конечные результаты произ-
водства промышленного предприятия.
Решена методологическая проблема определения горизонта моделирования операционной дея-
тельности промышленного предприятия при оценке его инновационной активности в результате вне-
дрения инновационного проекта, который связан с моментом перехода чистого денежного потока от ре-
зультатов проекта в положительную зону.
Разработанный метод апробирован на данных ОАО «ЧТПЗ» при внедрении инновационного про-
екта «Высота-239».


Ключевые слова


интеллектуальный анализ данных, производственная функция, горизонт расче- тов, инновационная активность

Полный текст:

PDF

Литература


Han Jiawei, Micheline Kamber, Jian Pei. Data

mining: concepts and techniques. – 3 ed. – Morgan

Kaufmann, 2012. – 1 р.

Larose Daniel T., Chantal D. Larose. Discovering

knowledge in data: an introduction to data

mining. – 2 ed. – John Wiley & Sons, 2014. – 23 р.

Барсегян, А.А. Анализ данных и процессов:

учебное пособие / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов,

И.И. Холод и др. – 3-е изд., перераб. и доп. – СПб.:

БХВ-Петербург, 2009. – 91 с.

Cross Industry Standard Process for Data

Mining, CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining

guide (2000). – https://the-modelingagency.

com/crisp-dm.pdf. – 10 p.

Мохов, В.Г. Корпоративный форсайт и

оценка инновационной активности промышленно-

го предприятия / В.Г. Мохов, К.С. Стаханов //

Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менедж-

мент». – 2015. – Т. 9, № 3. – С. 61–67.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/em160406

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.