Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2024
Идентификатор DOI: 10.15838/esc.2024.3.93.6
Ключевые слова: regional scientific and technological policy, innovative development institutions, recurrent neural networks, forecasting, scientific and technological development indicators, regional economy, региональная научно-технологическая политика, институты инновационного развития, рекуррентные нейронные сети, прогнозирование, показатели научно-технологического развития, региональная экономика
Аннотация: В статье осуществляется прогнозирование показателей научно-технологического и инновационного развития субъекта Российской Федерации и региональных институтов инновационного развития при помощи рекуррентных нейронных сетей. Прогнозирование при помощи нейронных сетей получило широкое распространение и является актуальным, качественныПоказать полностьюм и достоверным способом осуществления экономических прогнозов, может применяться в рамках осуществления социально-экономического анализа, в том числе анализа территорий. Однако при изучении литературы не удалось найти работ, в которых прогнозирование научнотехнологического и инновационного развития регионов проводилось методом нейронных сетей, что определяет научную новизну исследования. Актуальность исследования обусловлена повышением внимания со стороны региональных властей к научно-технологическому и инновационному развитию территорий и необходимостью формирования государственных программ субъектов Российской Федерации в сфере научно-технологического развития, которое возникло вследствие осуществления попыток структурных сдвигов в экономике страны. Гипотеза исследования состоит в том, что прогнозирование показателей научно-технологического и инновационного развития региона и деятельности региональных институтов инновационного развития при помощи рекуррентных нейронных сетей даст более точные результаты, чем при использовании метода линейной регрессии, модели скользящего среднего или метода Хольта - Винтерса. В рамках статьи сформирована модель рекуррентной нейронной сети на основе системы взаимосвязей показателей научно-технологического и инновационного развития субъекта Российской Федерации и региональных институтов инновационного развития. В результате получен прогноз показателей научно-технологического и инновационного развития субъекта Российской Федерации и деятельности региональных институтов инновационного развития, который соотносится с реальной ситуацией в данной сфере. The article forecasts indicators of scientific, technological and innovative development of a constituent entity of the Russian Federation and regional institutions of innovative development using recurrent neural networks. Forecasting using neural networks has become widespread and is a relevant, high-quality and reliable way of making economic forecasts and is applicable within the framework of socio-economic analysis, including analysis of territories. However, when studying the scientific literature, it was not possible to find works in which the scientific, technological and innovative development of regions was predicted using the neural network method, which determines the scientific novelty of the research being carried out. The relevance of the study is due to the increasing attention on the part of regional authorities to the scientific, technological and innovative development of territories and the need to form state programs of the constituent entities of the Russian Federation in the field of scientific and technological development. The research hypothesis is that forecasting indicators of scientific, technological and innovative development of the region and the activities of regional institutions for innovative development using recurrent neural networks will give more accurate results than using the linear regression method, moving average model or the Holt - Winters method. As part of the study, a recurrent neural network model was formed based on a system of interconnection of indicators ofscientific, technological and innovative development of a constituent entity of the Russian Federation and regional institutions of innovative development. As a result, a forecast of indicators of scientific, technological and innovative development of a constituent entity of the Russian Federation and the activities of regional institutions for innovative development was obtained, which correlates with the real situation in this area.
Журнал: Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз
Выпуск журнала: Т. 17, № 3
Номера страниц: 102-117
ISSN журнала: 19980698
Место издания: Вологда
Издатель: Вологодский научный центр РАН