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  • 創(chuàng)新力預測:專利申請量預測方法研究/知識產(chǎn)權(quán)譯叢
    編號:42358
    書名:創(chuàng)新力預測:專利申請量預測方法研究/知識產(chǎn)權(quán)譯叢
    作者:(英)欣利等編著
    出版社:知識產(chǎn)權(quán)
    出版時間:2010年1月
    入庫時間:2010-2-22
    定價:36
    該書暫缺

    圖書內(nèi)容簡介

    本書匯總了歐洲專利局專家在創(chuàng)新力預測方面長期研究的成果。包括:探討專利形成內(nèi)在過程的理論模型,用時間序列方法進行申請量預測的實證模型,以及歐專局預測工作的實踐活動。研究成果在宏觀、中觀、微觀層面上揭示了專利申請量的變化規(guī)律以及和其他經(jīng)濟因素的關(guān)系。
      讀者對象:科技管理人員,知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)研究人員和企業(yè),對預測工作感興趣者。

    圖書目錄

    第一章 背景
    第二章 改進專利申請預測的研究項目
     1 引言
     2 動機與任務描述
     3 專利申請預測方法
      3.1 EPO所用的和專家咨詢組報告中討論的方法
      3.2 咨詢組所建議的方法
     4 研究方案設計
      4.1 研究項目的框架
      4.2 模塊A——調(diào)查法
      4.3 模塊B——企業(yè)層面的專利申請量
      4.4 模塊C——行業(yè)和國家層面的專利申請量
      4.5 模塊D——專利傳遞模型
      4.6 模塊E——申請數(shù)據(jù)集的時間序列模型
     5 數(shù)據(jù)需求和模塊關(guān)聯(lián)
     6 進一步的建議
      6.1 研究競賽
      6.2 研究會議
    第三章 從理論到時間序列
     1 引言
     2 理論模型
     3 時間序列回歸方法
     4 結(jié)論
    第四章 時間序列預測專利的相對精確度分析:時空分解法的優(yōu)勢
     1 引言
     2 數(shù)據(jù)描述
     3 預測方法綜述
     4 預測方法的運用
      4.1 一元ARIMA模型(年度數(shù)據(jù))
      4.2 一元ARIMA模型(月度數(shù)據(jù))
      4.3 多元ARIMA模型(年度數(shù)據(jù))
      4.4 多元ARIMA模型(月度數(shù)據(jù))
      4.5 一元DLM模型(年度數(shù)據(jù))
      4.6 一元DLM模型(月度數(shù)據(jù))
      4.7 多元DLM模型(年度數(shù)據(jù))
      4.8 多元DLM模型(月度數(shù)據(jù))
     5 相對精確度分析
     6 更長時間軸范圍內(nèi)的預測精確度
     7 結(jié)論
    第五章 向歐專局申請專利的驅(qū)動力:產(chǎn)業(yè)途徑
     1 引言
     2 專利和經(jīng)濟因素的關(guān)聯(lián)
     3 實證分析結(jié)果
      3.1 總體模型
      3.2 國家模型
      3.3 產(chǎn)業(yè)模型
     4 結(jié)論
    第六章 預測專利申請的時間序列法
     1 引言
     2 數(shù)據(jù)描述
     3 模型描述
     4 應用方法和診斷的描述
     5 分析的結(jié)果 
      5.1 平穩(wěn)性
      5.2 預白噪聲化和交叉相關(guān)
      5.3 自回歸分布滯后(ADL)法的結(jié)果
      5.4 向量自回歸(VAR)法獲得的結(jié)果
     6 結(jié)論
     7 附錄
    第七章 向歐專局申請的國際專利:總體、產(chǎn)業(yè)和同族申請
     1 引言
     2 文獻綜述
     3 方法論和數(shù)據(jù)集
      3.1 概念性框架和方法論
      3.2 數(shù)據(jù)來源
     4 實證分析
      4.1 案例1——總體申請(按申請模式劃分)
      4.2 案例2——產(chǎn)業(yè)申請(聯(lián)合集群)
      4.3 案例3——同族專利申請
     5 結(jié)論
     附錄:技術(shù)注釋
    第八章 微觀數(shù)據(jù)實現(xiàn)宏觀結(jié)果
     1 引言
     2 隨機抽樣調(diào)查
      2.1 數(shù)據(jù)庫及其性能特征
      2.2 描述統(tǒng)計
      2.3 持續(xù)與非持續(xù)申請人
      2.4 討論
     3 DTl記分牌與專利數(shù)據(jù)結(jié)合
      3.1 數(shù)據(jù)
      3.2 描述統(tǒng)計
      3.3 相關(guān)性
      3.4 討論
     4 結(jié)論
    第九章 歐洲專利局對預測方法的改進
     1 引言
     2 現(xiàn)有方法
      2.1 趨勢分析
      2.2 傳遞模型
      2.3 申請人調(diào)查
      2.4 聯(lián)合集群層面的規(guī)劃
      2.5 年度預測實踐  
      2.6 討論
     3 推薦的研究方案
      3.1 改進專利申請預測的研究項目(迪特馬爾·哈霍夫,第二章 )
      3.2 從理論到時間序列(彼得·欣利和沃爾特·帕克,第三章 )
      3.3 時間序列預測專利的相對精確度分析:時空分解法的優(yōu)勢(奈杰爾·米德,第四章 )
      3.4 向歐專局申請專利的驅(qū)動力:產(chǎn)業(yè)途徑(克努特·布蘭德,第五章 )
      3.5 預測專利申請的時間序列法(格哈德·迪克塔,第六章 )
      3.6 向歐專局申請的國際專利:總體,產(chǎn)業(yè)和同族申請(沃爾特·帕克,第七章 )
      3.7 微觀數(shù)據(jù)實現(xiàn)宏觀結(jié)果(賴爾·費希,第八章 )
     4 歐專局執(zhí)行建議情況概述
     5 預測的比較
     6 歐專局預測的未來發(fā)展
     7 結(jié)論
    參考文獻
    譯后記

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