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Dinámicas y predicciones con modelos AR de las publicaciones sobre energías renovables en España de 1998 a 2013.
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Autor:
Núria Bautista-Puig Instituto Interuniversitario “Investigación Avanzada sobre Evaluación de la Ciencia y la Universidad (INAECU). Universidad Carlos III de Madrid y Universidad Autónoma de Madrid |
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| Otros autores: Andrés Pandiella-Dominique (Instituto Interuniversitario “Investigación Avanzada sobre Evaluación de la Ciencia y la Universidad (INAECU). Universidad Carlos III de Madrid y Universidad Autónoma de Madrid); María Luisa Lascurain (Instituto Interuniversitario “Investigación Avanzada sobre Evaluación de la Ciencia y la Universidad (INAECU). Universidad Carlos III de Madrid y Universidad Autónoma de Madrid) | |
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Tipo:
Comunicación técnica escrita |
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| Temática: Energía, eficiencia y cambio climático; Tecnología e innovación | |
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| Documentos asociados: Doc. Escrito | |
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Resumen: |
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A través de la información aportada por los documentos de patentes se elaboran los numerosos indicadores utilizados para medir la innovación y el grado de desarrollo tecnológico de un determinado país, campo científico, etc y determinar, de esta manera, si se repite algún ciclo o patrón, además de analizar como repercuten varios factores externos como la financiación, la regulación, la actualidad, los cambios políticos, etc. Este trabajo se centra en el análisis de los patrones de solicitud de patentes españolas en el área de las energías renovables, además de estimar una predicción de sus publicaciones para los próximos seis años. Con este propósito, se utilizaron técnicas patentométricas para analizar las solicitudes de patente prioritaria, relacionadas con las energías renovables, registradas entre los años 1999 y 2013 en la Oficina Española de Patentes a través de la base de datos de PATSTAT Por otra parte, se han utilizado modelos matemáticos con el objetivo de prever el crecimiento tecnológico futuro en el área y los posibles efectos de la regulación aparecida durante el periodo. Para modelizar el comportamiento de las patentes solicitadas, debido a la escasez de datos que conformen la serie temporal, se ha optado por utilizar el valor absoluto del error como función a optimizar para determinar los parámetros óptimos del modelo. Esta función de error no es derivable por lo que requiere usar métodos de optimización no basados en la derivada para calcular los parámetros. Para ello, el método utilizado para calcular el valor óptimo de los parámetros es el denominado ‘optimización diferencial’ (DE). Este método está basado en poblaciones y en la estimación de los valores del modelo que más se ajustan a los datos. Básicamente, mediante este método se usan múltiples puntos que exploran en paralelo el espacio de soluciones para buscar el mínimo de la misma. Además, se realizará una predicción de su evolución en los próximos 6 años. Para este caso particular, se ha optado por aplicar un subtipo de modelo univariante de serie temporal denominado modelo autoregresivo (AR). Este tipo de modelo, es una representación de un proceso aleatorio que permite describir ciertos procesos variables en el tiempo y considera que los valores dependen linealmente de sus valores anteriores. También se realizará el análisis con otros modelos como ARIMA. |
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