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基于专利时序数据预测技术机会的方法与实证研究

2015-12-05分类号:G306

【作者】李冬梅  宋志红  
【部门】山西大学数学科学学院  山西大学管理与决策研究所  
【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。
【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)
【所属期刊栏目】中国科技论坛
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