ПРОГНОЗУВАННЯ ГЛОБАЛЬНОГО ІННОВАЦІЙНОГО ІНДЕКСУ НА ОСНОВІ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ - Товстик, Р.В.; Іванов, С.М. (Фінансові стратегії інноваційного розвитку економіки, 2025)
Дана стаття присвячена дослідженню можливостей застосування нейронних мереж для прогнозування Глобального інноваційного індексу (ГІІ). У проводиться розгляд сучасних підходів до аналізу та прогнозування ГІІ, виявляються їхні обмеження та пропонується новий метод на основі глибоких нейронних мереж. Досліджуються наукові праці з прогнозування інноваційної діяльності та прогнозування ГІІ із застосуванням для цього математичних методів машинного навчання та їх можливих сфер застосування у цифровій економіці. Проаналізовано структуру ГІІ та виявлено ключові фактори, що впливають на його динаміку. Розроблено архітектуру нейронної мережі, оптимізовану для прогнозування ГІІ з урахуванням його специфіки. Проводиться навчання моделі на історичних даних ГІІ та оцінюється її точність на тестовій вибірці. Порівнюється ефективність розробленої моделі з традиційними методами прогнозування ГІІ. Встановлюються позитивні аспекти запропонованого підходу, який забезпечує більш точні прогнози порівняно з традиційними методами. Досліджуються можливості інтерпретації результатів нейронної мережі для виявлення ключових факторів, що впливають на прогноз. Обговорюються практичні аспекти застосування розробленої моделі для підтримки прийняття рішень у сфері інноваційної політики. Визначаються напрями подальших досліджень, зокрема, щодо інтерпретації результатів нейронної мережі та її адаптації до змін у методології розрахунку ГІІ. Розроблена модель демонструє високу точність, але вона не повинна розглядатися як заміна експертного аналізу та традиційних методів оцінки інноваційного потенціалу, вона має служити додатковим інструментом, що доповнює існуючі підходи та сприяє прийняттю більш обґрунтованих рішень.