Детальная информация

Куладжи, Тамара Васильевна. Матричный инструментарий микропрогнозирования в инновационном кластере [Электронный ресурс] / Т. В. Куладжи. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 363 КБ) // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер. : Экономические науки, 2016. – № 4 (246) [Электронный ресурс]. — Загл. с титул. экрана. — Электронная версия печатной публикации. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текстовый файл. — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j17-90.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.5862/JE.246.23>.

Дата создания записи: 21.02.2017

Тематика: Экономика; Управление экономикой; кластеры; инновационные кластеры; микропрогнозирование; матричный инструментарий; макропрогнозирование; балансовые методы; матричные формулы; территориальные кластеры; стоимостные показатели; себестоимость; экономико-математическое моделирование

УДК: 338.24

ББК: 65.050

Коллекции: Общая коллекция

Ссылки: DOI

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (364 Кб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Инновационные территориальные кластеры рассмотрены как центры внедрения результатов интеллектуальной деятельности и освоения производством инновационной промышленной продукции на основе интеграция науки, образования и промышленности. Экономика организаций кластера отличается от экономики других юридических лиц и требует конкретных методов исследований для определения эффективности деятельности в регионе как кластера в целом, так и его субъектов с учетом их доли в выпуске конечной кластерной продукции. Поэтому актуально прогнозирование ценовых показателей эффективности продукций кластера на базе микропрогнозирования балансов затрат и результатов производства инновационной продукции. Применение этой матричной формулы в качестве инструмента современного экономико-математического микропрогнозирования позволяет определять стоимостные показатели, включая показатели себестоимости инновационной продукции кластера. Эта универсальная формула позволяет выявлять эффективность производства как конечной кластерной продукции, так и промежуточных компонентов кластерной продукции, производимых разными экономическими субъектами инновационного кластера, в том числе находящимися в условиях макрорегиона с различными территориальными факторами, влияющих на стоимостные показатели кластерной продукции в рыночных условиях.

Innovative territorial clusters are considered as centers of introduction of results of intellectual activity and the development of production of innovative industrial products based on the integration of science, education and industry. Economics of organizations cluster differs from the economies of other legal entities and require specific methods of research to determine the effectiveness of activities in the region of the cluster as a whole and its subjects with regard to their share in the production of the final cluster product. Therefore, it is relevant prediction of price indexes of efficiency of the production cluster on the basis of mikroprovetrivaniya balance of costs and benefits of producing innovative products. The application of this matrix formula as a tool of modern economic-mathematical mikroprovetrivaniya allows you to define the cost parameters, including indicators of cost price of innovative products of the cluster. This versatile formula allows to identify the efficiency of production as the final cluster products and intermediate components of the cluster of products produced by different economic actors of the innovation cluster, including in terms of the macro-region with various regional factors affecting the values of cluster products in the market conditions.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 227
За последние 30 дней: 2
Подробная статистика