Forecasting innovations:methods for predicting numbers of patent filings

副标题:无

作   者:彼得·欣利(Peter Hingley),马可·尼古拉斯(Marc Nicolas)编著;马欢,蔡中华译

分类号:

ISBN:9787802478367

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简介

   本书汇总了欧洲专利局专家在创新力预测方面长期研究的成果。包括   :探讨专利形成内在过程的理论模型,用时间序列方法进行申请量预测的   实证模型,以及欧专局预测工作的实践活动。研究成果在宏观、中观、微   观层面上揭示了专利申请量的变化规律以及和其他经济因素的关系。    读者对象:科技管理人员,知识产权相关研究人员和企业,对预测工   作感兴趣者。   

目录

  第一章 背景
  
  第二章 改进专利申请预测的研究项目
   1 引言
   2 动机与任务描述
   3 专利申请预测方法
   3.1 EPO所用的和专家咨询组报告中讨论的方法
   3.2 咨询组所建议的方法
   4 研究方案设计
   4.1 研究项目的框架
   4.2 模块A——调查法
   4.3 模块B——企业层面的专利申请量
   4.4 模块C——行业和国家层面的专利申请量
   4.5 模块D——专利传递模型
   4.6 模块E——申请数据集的时间序列模型
   5 数据需求和模块关联
   6 进一步的建议
   6.1 研究竞赛
   6.2 研究会议
  
  第三章 从理论到时间序列
   1 引言
   2 理论模型
   3 时间序列回归方法
   4 结论
  
  第四章 时间序列预测专利的相对精确度分析:时空分解法的优势
   1 引言
   2 数据描述
   3 预测方法综述
   4 预测方法的运用
   4.1 一元ARIMA模型(年度数据)
   4.2 一元ARIMA模型(月度数据)
   4.3 多元ARIMA模型(年度数据)
   4.4 多元ARIMA模型(月度数据)
   4.5 一元DLM模型(年度数据)
   4.6 一元DLM模型(月度数据)
   4.7 多元DLM模型(年度数据)
   4.8 多元DLM模型(月度数据)
   5 相对精确度分析
   6 更长时间轴范围内的预测精确度
   7 结论
  
  第五章 向欧专局申请专利的驱动力:产业途径
   1 引言
   2 专利和经济因素的关联
   3 实证分析结果
   3.1 总体模型
   3.2 国家模型
   3.3 产业模型
   4 结论
  
  第六章 预测专利申请的时间序列法
   1 引言
   2 数据描述
   3 模型描述
   4 应用方法和诊断的描述
   5 分析的结果
   5.1 平稳性
   5.2 预白噪声化和交叉相关
   5.3 自回归分布滞后(ADL)法的结果
   5.4 向量自回归(VAR)法获得的结果
   6 结论
   7 附录
  
  第七章 向欧专局申请的国际专利:总体、产业和同族申请
   1 引言
   2 文献综述
   3 方法论和数据集
   3.1 概念性框架和方法论
   3.2 数据来源
   4 实证分析
   4.1 案例1——总体申请(按申请模式划分)
   4.2 案例2——产业申请(联合集群)
   4.3 案例3——同族专利申请
   5 结论
   附录:技术注释
  
  第八章 微观数据实现宏观结果
   1 引言
   2 随机抽样调查
   2.1 数据库及其性能特征
   2.2 描述统计
   2.3 持续与非持续申请人
   2.4 讨论
   3 DTl记分牌与专利数据结合
   3.1 数据
   3.2 描述统计
   3.3 相关性
   3.4 讨论
   4 结论
  
  第九章 欧洲专利局对预测方法的改进
   1 引言
   2 现有方法
   2.1 趋势分析
   2.2 传递模型
   2.3 申请人调查
   2.4 联合集群层面的规划
   2.5 年度预测实践
   2.6 讨论
   3 推荐的研究方案
   3.1 改进专利申请预测的研究项目(迪特马尔·哈霍夫,第二章)
   3.2 从理论到时间序列(彼得·欣利和沃尔特·帕克,第三章)
   3.3 时间序列预测专利的相对精确度分析:时空分解法的优势(奈杰尔·米德,第四章)
   3.4 向欧专局申请专利的驱动力:产业途径(克努特·布兰德,第五章)
   3.5 预测专利申请的时间序列法(格哈德·迪克塔,第六章)
   3.6 向欧专局申请的国际专利:总体,产业和同族申请(沃尔特·帕克,第七章)
   3.7 微观数据实现宏观结果(赖尔·费希,第八章)
   4 欧专局执行建议情况概述
   5 预测的比较
   6 欧专局预测的未来发展
   7 结论
  
  参考文献
  译后记
  

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