Модели платформенных экосистем государственной поддержки инновационного предпринимательства

Authors

  • Виктор Степанович Воронов РГАИС
  • Егор Игоревич Викторов РГАИС

Keywords:

байесовский подход, инновационное предпринимательство, модель, патент на изобретение, платформенная экосистема, стартап

Abstract

Целью работы является формализованное описание предметной области платформенной экосистемы государственной поддержки молодежного предпринимательства и разработка логико-вероятностных моделей инновационной деятельности ее субъектов. В качестве субъектов платформенной экосистемы в работе рассматриваются: платформа поддержки молодежного предпринимательства; патентное ведомство; малая технологическая компания (стартап, МТК); институциональный инвестор (венчурный фонд); независимый эксперт – технологический брокер; технологический аудитор; эксперт фондового рынка. Варианты действующих моделей экосистемы построены с использованием аппаратов (1) байесовских сетей доверия и (2) байесовских диаграмм влияния. При обучении моделей 2-го типа использованы элементы концепции реальных опционов, позволяющие более наглядно представить возможности количественного анализа результатов управленческих решений менеджеров после запуска проекта в условиях высокой неопределенности, присущей инновационной деятельности. Представленные модели позволяют не только обновлять убеждения менеджеров при поступлении новых свидетельств, но и количественно оценивать варианты решений, которые на разных этапах реализации проектов дают наибольшую полезность.

References

Published

2025-12-25

Issue

Section

ГОСУДАРСТВЕННОЕ И МУНИЦИПАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ

How to Cite

Модели платформенных экосистем государственной поддержки инновационного предпринимательства. (2025). Сетевой научный журнал ФГБОУ ВО "Российской государственной академии интеллектуальной собственности" - IP: ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА, 4 (12), 236-254. https://iptp.rgiis.ru/index.php/IPTP/article/view/271

Similar Articles

1-10 of 94

You may also start an advanced similarity search for this article.

Most read articles by the same author(s)