基于专利时序数据预测技术机会的方法与实证研究

发布时间：2017-09-28 18:26

  本文关键词：基于专利时序数据预测技术机会的方法与实证研究

  更多相关文章： 技术机会 马尔科夫区制转换 半导体行业

【摘要】：本文提出一种基于专利时序数据预测技术机会的马尔科夫区制转换方法,并以1977年1月—2014年6月半导体行业专利时序数据为例进行实证分析。实证结果表明,半导体行业专利授权数量处于上升状态与下降状态的交替频率较高,且专利授权数量处于上升状态的持续期明显弱于专利授权数量处于下降状态的持续期:专利授权数量处于上升状态的平均持续期约为4.167个月,专利授权数量处于下降状态的平均持续期约为13.699个月。与以往研究相比,本文提出的马尔科夫区制转换(MRS)方法可以更准确地预测某个特定领域出现技术机会的时间窗口。
【作者单位】： 山西大学数学科学学院;山西大学管理与决策研究所;
【关键词】： 技术机会 马尔科夫区制转换 半导体行业
【基金】：教育部人文社会科学研究项目(09YJC630146)
【分类号】：G306
【正文快照】： 1引言许多行业的技术进步和演化过程表明,新技术的出现可能突破已有技术发展的瓶颈,打开技术发展的机会窗口[1]。技术机会可以被定义为特定领域存在技术进步的可能性或潜力,它反映了企业在某个领域实现技术进步所付出的代价[2-5]。由于沿着原有技术轨道进行技术改进可能在短期

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本文编号：937403