Нейросетевое моделирование инновационного развития радиоэлектронной промышленности регионов

Статья опубликована в журнале: Финансы и кредит, 2024, Т. 30, № 3, С. 531 — 556

Автор(ы): Яшин С.Н., Кошелев Е.В., Иванов А.А.

Рубрика: Инвестиционная деятельность

Аннотация

Предмет. Нейросетевое моделирование инновационного развития.

Цели. Определить регионы — лидеры в отрасли радиоэлектронной промышленности (РЭП), а также регионы, которые имеют перспективы будущего развития отрасли в рамках своей территории.

Методология. Разработана методология нейросетевого моделирования инновационного развития радиоэлектронной промышленности регионов.

Результаты. Нейросетевое моделирование включает в себя: сбор, корректировку на инфляцию и стандартизацию необходимых данных; построение и обучение нейронной сети для задачи регрессии; верификацию обученной сети на данных нового периода наблюдения; определение регионов-лидеров и сегментов планируемых входов сети; оценку соответствия регионов планируемым входам сети. При этом целевыми функциями являются: объем инновационных товаров, разработанные передовые производственные технологии, сальдированный финансовый результат, экспорт технологий. Построена и обучена нейронная сеть для квазивременного ряда с 2010 по 2020 г. для 83 регионов России. Сравнение графиков целевых и предсказанных значений иллюстрирует хорошее качество прогноза сети.

Выводы. Полученные результаты могут быть полезны государственным структурам для планирования поддержки инновационного развития отрасли РЭП. Также данные результаты могут использовать инвесторы для выбора направлений капитальных вложений своих средств.

Ключевые слова: нейронная сеть, прогнозирование, временной ряд, радиоэлектронная промышленность