ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ СОПОСТАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМ СУБЪЕКТОВ РФ МЕТОДАМИ МНОГОМЕРНОГО ШКАЛИРОВАНИЯ
Ключевые слова:
статистика инноваций, эконометрическое сопоставление, инновационная система, многомерное шкалированиеАннотация
В СТАТЬЕ ПРЕДЛОЖЕНА ТЕХНОЛОГИЯ СРАВНИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМ СУБЪЕКТОВ РФ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ПОДХОДОВ МНОГОМЕРНОГО МЕТРИЧЕСКОГО ШКАЛИРОВАНИЯ. ОБЩАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ИЛЛЮСТРИРУЕТСЯ НА ПРИМЕРЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО СОПОСТАВЛЕНИЯ СУБЪЕКТОВ РФ ПО НАПРАВЛЕНИЮ «ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ИННОВАЦИИ» С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДАННЫХ ОФИЦИАЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ.Скачивания
Библиографические ссылки
Балашов А. И., Рогова Е. М., Ткаченко Е. А. Инновационная активность российских предприятий: проблемы измерения и условия роста. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2010.
Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. Методы наглядного представления данных. М.: «Финансы и статистика», 1988.
Индикаторы инновационной деятельности: 2009. Статистический сборник. М.: ГУ-ВШЭ, 2009.
Индикаторы науки: 2009. Статистический сборник. М.: ГУ-ВШЭ, 2009.
Крупный социалистический город: структурные аспекты развития/под ред. Н. Т. Агафонова. Л.: Наука, 1987.
Перекрест В. Т., Перекрест И. В. Статистика инноваций: проблемы государственного регулирования инновационной сферы в субъектах Российской Федерации//Управленческое консультирование. 2010. № 3. C. 146-156.
Перекрест В. Т. Биквадратичные функциональные модели параметризации эмпирических данных: дисс.... доктора физико-математических наук: ИСЭП АН СССР, 1988.
Перекрест В. Т. Нелинейный типологический анализ социально-экономической информации: математические модели и вычислительные методы. Л.: Наука, 1983.
Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: справ. изд./под. ред. С. А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1989.
Проблемы формирования муниципальной статистики в субъектах Российской Федерации/Д. Е. Воронина, О. Н. Никифоров, Л. И. Пархоменко, В. Т. Перекрест, И. В. Перекрест. СПб: ЦСАОП, 2008.
Регионы России. Социально-экономические показатели. М.: Росстат, 2009.
Сравнительный анализ инновационного развития Санкт-Петербурга как субъекта Российской Федерации: математические методы и проблемы информационного обеспечения. СПб: ЦСАОП, 2008.
Терехина А. Ю. Методы многомерного шкалирования в системных исследованиях. Препринт ВНИИ системных исследований. М., 1982.
Perekrest V. T., Khachaturova T. V., Beresneva I. B., Mitrophanova N. M., Kunstle E., Wagner E., Fukshansky L. Nonlinear regression-typological analysis of the ecophysiological states of vegetation: a pilot study with small data sets//Tree Physiology. 1995. Vol. 15. №. 12. Р. 765-774.
SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей/пер. с нем. А. Бююль, П. Цефель. СПб: ООО «ДиаСофт-ЮП», 2002.
Математические модели процессов государственного регулирования регионального рынка труда в условиях экономического роста/Е. М. Ильин, М. А. Клупт, Ж. И. Панчук, Л. И. Пархоменко, B. Т. Перекрест, И. В. Перекрест, А. П. Соловьев, Д. С. Чернейко//Экономико-математические исследования: математические модели и информационные технологии. III. СПб: Наука, 2003. C. 104-152.
