Прогнозирование жизненного цикла инновации с учетом влияния инфляции
Клещева О.А.1
1 Казанский государственный архитектурно-строительный университет, Россия, Казань
Скачать PDF | Загрузок: 67 | Цитирований: 7
Статья в журнале
Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 8, Номер 3 (Июль-Сентябрь 2018)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=36388236
Цитирований: 7 по состоянию на 28.06.2023
Аннотация:
В данный момент проблема обоснования инновационных проектов приобретает особую актуальность. Предприятиям и организациям необходимо знать величину отдачи на вложенный капитал на десятилетия вперед. Особенный интерес представляет прогнозирование денежных потоков от реализации инновационных проектов, так как в России существует большой потенциал для роста инновационной активности организаций. В процессе прогнозирования жизненного цикла инновации на долгосрочный период основными вопросами являются прогнозирование спроса и инфляции. В статье решается задача прогнозирования инфляции при расчете жизненного цикла инновации. В результате анализа была предложена регрессионная модель прогнозирования инфляции. Выводы, изложенные в статье, могут быть использованы на практике в процессе прогнозирования жизненного цикла инновации.
Ключевые слова: инновации, прогнозирование инфляции, жизненный цикл инновационного проекта
JEL-классификация: O31, O33, O32
Источники:
2. Богданов В.Д., Илышева Н.Н., Балдеску Е.В., Закиров У.Ш. Модель корреляции между экономическим развитием и экологической результативностью на основе данных нефинансовой отчетности компании // Экономика региона. – 2016. – № 1. – С. 93-104. – doi: 10.17059/2016-1-7 .
3. Добросердова Е.А., Низамова А.Ш. Реализация концепции инвестиционно-инновационного лифта для предприятий малого бизнеса в условиях современной экономической ситуации // Вестник экономики, права и социологии. – 2015. – № 2. – С. 19-22.
4. Загидуллина Г.М., Низамова И.Р. Механизмы государственного стимулирования коммерциализации инноваций // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. – 2015. – № 10(82). – С. 6.
5. Коссов В.В. Обоснование прогнозируемой цены спроса на электроэнергию для промышленности России до 2020 г // Проблемы прогнозирования. – 2016. – № 1(154). – С. 36-49.
6. Кузовкин А.И. Прогноз и оценка влияния цен на газ на уровень инфляции и ВВП Российской Федерации // Микроэкономика. – 2009. – № 4. – С. 17-24.
7. Новикова Э.С., Федоров С.С. Факторы и прогноз темпов инфляции в России // Современные проблемы экономического и социального развития. – 2013. – № 9. – С. 116-119.
8. Патваканян О.А. Применение марковских цепей для прогноза инфляции в Армении // Вестник Российско-Армянского (Славянского) университета: гуманитарные и общественные науки. – 2016. – № 1. – С. 64-68.
9. Романова А.И. Роль инновационных территориальных кластеров в реализации инновационной политики Республики Татарстан // Сибирская финансовая школа. – 2018. – № 2(127). – С. 94-100.
10. Сайфуллина Ф.М. K вершинам инновационности в строительстве. Экономические и управленческие аспекты повышения инновационной активности строительных предприятий // Креативная экономика. – 2010. – № 10(46). – С. 87-91.
11. Седельников А.В., Кондратьева И.А. Моделирование уровня ежегодной инфляции в России методом замены переменных // Успехи современного естествознания. – 2004. – № 7. – С. 105-106.
12. Суворов Н.В. Актуальные направления и проблемы совершенствования модельного инструментария макроэкономического анализа // Проблемы прогнозирования. – 2015. – № 5(152). – С. 25-39.
13. Файзуллина Л.И., Ажимов Т.З. Перспективные внедрения инноваций в строительном кластере // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. – 2011. – № 12(36). – С. 65.
Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru ( дата обращения: 02.08.2018 ).
Центральный банк Российской Федерации. [Электронный ресурс]. URL: http://www.cbr.ru ( дата обращения: 12.08.2018 ).
16. Шуметов В.Г., Афонина Т.Н. Инфляция в зеркале статистики: ретроспективный анализ и возможности прогноза // Среднерусский вестник общественных наук. – 2013. – № 3(29). – С. 250-258.
Эсбенсен К. Анализ многомерных данных. / Избранные главы. - Казань: изд-во КазГАСУ, 2008. – 160 с.
Подробнее об авторе:
Клещева Ольга Альбертовна
Россия, Казань
кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и предпринимательства в строительстве
Казанский государственный архитектурно-строительный университет
ORCID: 0000-0001-9198-4014
SPIN (elibrary.ru): 7130-6134
Страница обновлена: 22.08.2025 в 09:42:26
Download PDF | Downloads: 67 | Citations: 7
Forecasting the life cycle of innovation, taking into account the impact of inflation
Kleshcheva O.A.Journal paper
Russian Journal of Innovation Economics (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 8, Number 3 (July-September 2018)
Abstract:
At the moment, the problem of justifying innovative projects is becoming especially urgent. Enterprises and organizations need to know the amount of return on invested capital for decades to come. Of particular interest is the forecasting of cash flows from the implementation of innovative projects, as in Russia there is a great potential for growth of innovative activity of organizations. In the process of forecasting the life cycle of innovation for a long-term period, the main issues are forecasting demand and inflation. The article solves the problem of forecasting inflation in the calculation of the life cycle of innovation. As a result of the analysis, a regression model of inflation forecasting was proposed. The conclusions stated in the article can be used in practice in the process of forecasting the life cycle of innovation.
Keywords: innovation, life cycle of the innovation project, forecasting of inflation
JEL-classification: O31, O33, O32