Název: Analýza inovačních indikátorů v Evropské unii s pomocí strojového učení
Překlad názvu: Innovation Indicator Analysis in the European Union: A Machine Learning Approach
Autoři: Malecha, Jan ; Pleticha, Petr (vedoucí práce) ; Semerák, Vilém (oponent)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2019
Jazyk: eng
Abstrakt: [eng] [cze]
The European Commission annually publishes a European Innovation Scoreboard (EIS) as a tool to measure the innovation performance of the EU Member States. This thesis extends the analysis published in the EIS 2018 in two different manners. The first part, a clustering analysis, examines the partition of the EU Member States to innovation performance groups. The thesis comes with a unique scheme of partition created by using hierarchical clustering. A comparison with the existing scheme shows that the general trends are similar in both schemes. The only main exception is the differentiation of the British Isles and Luxembourg apart from the other high performing countries. The proposed scheme provides insight about the within-cluster similarities, such as the similarity of Finland, Sweden and Denmark and their relative distinction from France, although they belong to one cluster. The second part, a regression analysis, attempts to examine the impact of innovations on real labour productivity. Contrary to existing literature, we do not find a statistically significant relationship between productivity and the components of the EIS. Additionally, the analysis is extended by the lasso estimation that provides a variable selection. The latter approach improves our findings and identifies four EIS... Evropská komise každoročně vydává Evropský srovnávací přehled inovací, který je nástrojem k měření inovační výkonnosti členských států Evropské unie (EU). Tato práce rozšiřuje analýzy publikované v Evropském srovnávacím přehledu inovací 2018 ve dvou směrech. První část zkoumá, pomocí shlukové analýzy, rozdělení členských států EU do skupin podle inovační výkonnosti. V této práci přicházíme s unikátním schématem řešení tohoto rozdělení za použití hierarchického shlukování. Při porovnání našeho schématu se schématem stávajícím se ukazuje, že hlavní vzory v obou schématech jsou velmi podobné. Jedinou výjimkou je odlišnost Velké Británie, Irska a Lucemburska od ostatních nadprůměrně výkonných států. Námi navrhované schéma navíc přináší informace o podobnosti států uvnitř jednotlivých výkonnostních skupin, například uvádí podobnost mezi Finskem, Švédskem a Dánskem a jejich relativní odlišnost od Francie, přestože jsou v jedné skupině. V druhé části se pomocí regresní analýzy pokoušíme zkoumat efekt inovací na reálnou lidskou produktivitu. Na rozdíl od existující literatury nenacházíme statisticky významný vztah mezi produktivitou a indikátory Evropského srovnávacího přehledu inovací. Proto následně rozšiřujeme analýzu o penalizační metodu, označovanou jako lasso metoda, která provádí výběr proměnných z...

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/107120

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-397721


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce