Methods and models of system analysis
Risk management and safety
Evaluation of the effectiveness of investment projects
В. А. Андреев, Д. А. Чупикин "Универсальные многофакторные регрессионные модели коммерческой результативности инноваций в России"
В. А. Андреев, Д. А. Чупикин "Универсальные многофакторные регрессионные модели коммерческой результативности инноваций в России"

Аннотация статьи.

Статья посвящена проблеме повышения коммерческой результативности инноваций в реальном секторе экономики России, установлены ключевые факторы внешней и внутренней инновационной среды, определяющие успешность новых разработок. Для оценки вероятности коммерческого успеха промышленных инноваций предложены логистическая и линейная регрессионные модели с высокой точностью прогнозирования, применение которых целесообразно на этапе отбора инновационных
проектов или формирования их портфеля.

Ключевые слова:

результативность, инновации, факторы успешности, инновационный проект, модели прогнозирования.

Стр. 66-76.

V. A. Andreev, D. A. Chupikin

"Versatile multi-factor regression models of commercial performance of innovation in Russia"

Abstract. The article is devoted to increase the commercial effectiveness of innovations in the real economy in Russia, the key factors of external and internal
innovation environment that determine the success of new developments are established. Logistic and linear regression models with high accuracy of forecasting are offered in order to assess the probability of commercial success of industrial innovations, use of which is appropriate at the selection stage of innovative projects, or the formation of their portfolio.

Keywords: performance, R&D, innovation, success factors, product development project, forecasting models.

Полная версия статьи в формате pdf.

2024-74-2
2024-74-1
2023-73-4
2023-73-3

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2018. Создание сайта "РосИнтернет технологии".