Проведен статистический анализ данных за 2010-2022 годы.
Сделаны модели по данным.
ВВЕДЕНИЕ 3
1 ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 5
1.1 Описание предметной области 5
1.2 Исследование использования моделей в предметной области 7
2 СБОР И АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ 10
2.1 Поиск источников и сбор данных 10
2.2 Подготовка данных для моделирования 14
2.3 Описание и анализ данных 15
3 ОПИСАНИЕ И ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ 25
3.1 Подбор и математическое описание моделей 25
3.2 Построение регрессионной модели 30
3.3 Анализ качества регрессионной модели 36
3.4 Построение модели Хольта 37
3.5 Анализ качества модели Хольта 42
4 АПРОБАЦИЯ МОДЕЛЕЙ 45
4.1 Исследование моделей 45
4.2 Формирование рекомендаций 46
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 49
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 50
Инновационная деятельность играет ключевую роль в современной экономике, определяя темпы роста и конкурентоспособность государства. В условиях глобализации и стремительно меняющихся технологических ландшафтов, способность страны к инновациям становится важнейшим фактором её экономической устойчивости и развития. В контексте Российской Федерации развитие инноваций становится стратегическим приоритетом, направленным на переход к интеллектуальной экономике и улучшение качества жизни граждан. Это обусловлено необходимостью диверсификации экономики, снижением зависимости от сырьевого сектора и интеграцией в мировое сообщество как высокотехнологичной и инновационной державы.
Инновационная деятельность в России сталкивается с рядом специфических вызовов, включая ограниченность финансовых ресурсов, неравномерное распределение инновационной активности по регионам, недостаток инфраструктуры для поддержки стартапов и инновационных предприятий, а также необходимость совершенствования нормативно-правовой базы. Тем не менее, за последние годы наблюдаются положительные тенденции: растет число предприятий, занимающихся инновационной деятельностью, увеличиваются объемы инвестиций в научные исследования и разработки, а также формируются кластеры и технопарки, способствующие развитию инновационной экосистемы.
Анализ и моделирование объема инновационных работ, товаров и услуг становятся важным инструментом для понимания динамики инновационного развития и принятия эффективных стратегических решений. Это позволяет не только оценить текущее состояние инновационной сферы, но и предсказать её дальнейшее развитие, что крайне важно для выработки адекватных мер государственной поддержки и стимулирования инноваций.
Цель данной курсовой работы состоит в анализе и моделировании объема инновационной деятельности в России на основе данных, предоставленных Федеральной службой государственной статистики (Росстат). В рамках исследования будут рассмотрены основные аспекты инновационной сферы, включая объем инновационных работ, товаров и услуг, основные тренды и факторы, влияющие на их развитие. Используемый подход позволит выявить ключевые зависимости и закономерности, что в свою очередь, поможет разработать эффективные механизмы управления инновационной деятельностью на различных уровнях.
Анализ и моделирование объема инновационной деятельности в России имеют важное значение для выявления ключевых факторов успеха в инновационной сфере и разработки эффективных стратегий для поддержки и стимулирования инноваций в стране. Полученные результаты позволят лучше понять динамику инновационного развития, выявить потенциальные резервы роста и определить направления дальнейших исследований и практических мероприятий в этой области. Таким образом, данная работа вносит свой вклад в формирование целостной картины инновационной активности в России, что является необходимым шагом на пути к построению инновационной экономики, способной обеспечить устойчивое развитие и благосостояние общества.
В ходе курсовой работы были проведены следующие основные этапы:
• Исследование предметной области
• Сбор и очистка данных
• Подбор математических моделей
• Анализ корреляционной матрицы, выявивший ключевые факторы, влияющие на объем инновационных товаров, работ и услуг в России
• Регрессионный анализ
• Оценка качества модели Хольта, позволяющей делать точные прогнозы на ближайшие годы
• Формулирование рекомендаций по увеличению объемов инновационной продукции на основе результатов анализа
Исследование подтвердило высокую чувствительность объема инновационной продукции к внутренним затратам на научные исследования и разработки. Регрессионный анализ показал, что этот фактор является значимым для стимулирования инновационной активности в стране. Модель Хольта демонстрирует высокую точность и адекватность при прогнозировании объемов инновационной продукции на ближайшие годы. На основе полученных результатов были сформулированы рекомендации по увеличению внутренних затрат на НИОКР, что является ключевым фактором для стимулирования инновационной активности и обеспечения устойчивого роста инновационной продукции в России.
Таким образом, проведенное исследование обосновывает важность инвестиций в научные исследования и разработки для развития инновационной сферы страны и предоставляет практические рекомендации для увеличения инновационной активности и повышения конкурентоспособности национальной экономики.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
