Публикации автора

В статье проводится экспериментальное исследование возможности применения искусственного интеллекта ChatGPT для проведения эконометрического моделирования показателей инновационной активности российских организаций. Актуальность исследования обусловлена необходимостью модернизации традиционного эконометрического инструментария для работы с растущими массивами данных. Целью работы является методологическое обоснование и экспериментальная проверка возможностей применения ChatGPT-5 для проведения комплексного эконометрического моделирования показателей инновационной активности организаций. Методологическую базу составил сравнительный подход, который был реализован с использованием официальных данных Росстата за 2010-2024 гг. В ходе эксперимента проводился корреляционно-регрессионный анализ по трем ключевым показателям: уровню инновационной активности организации, объему выпуска инновационных товаров и количеству разработанных передовых производственных технологий. Всего было проведено 15 наблюдений по трем показателям. Результаты расчетов в стандартном пакете «Анализ данных» Excel сопоставлялись с аналитикой ChatGPT-5, генерируемой через интерпретатор Python. Эксперимент подтвердил полную идентичность количественных расчетов между пакетом «Анализ данных» Excel и моделью искусственного интеллекта. При этом ChatGPT-5 позволил точно интерпретировать статистические метрики (p-значений, R-квадрата и др.), выявить ограничения регрессионных моделей и сформировать рекомендации по их улучшению. Выявлено, что ключевыми драйверами инновационной активности организаций являются затраты на инновационную деятельность российских организаций, индекс изобретательской активности (патентная активность) и финансирование науки из средств федерального бюджета. В заключение предложены три сценария развития инновационной активности организаций до 2035 года. Сделан вывод о высокой применимости ChatGPT-5 как интеллектуального помощника в эконометрическом моделировании при условии соблюдения методологических ограничений.