Mathematical modeling and analysis of export trends for certain pharmaceutical groups
Notice bibliographique
Résumé
Background. The analysis of the exports of medicines of the Russian Federation (RF) by group 30 (pharmaceutical products) of the commodity nomenclature of foreign economic activity of the Eurasian Economic Union (equal to Harmonized System Code 30, HS 30) is an important task for determining the economic potential of the country in the pharmaceutical industry. Objective: building an export regression model. Development of an alternative mathematical model of pharmaceutical products’ export, suitable for making the forecast. Material and methods. Statistical data on HS 30 exports from 2010 to 2021 were taken from an open source: The International Trade Center (Trade Map). Data for 2022 and later for the Russian Federation are not available in open sources. Registration on the website is not required to collect statistics on export and import volumes based on annual data. The well-known statistical methods and methods of mathematical modeling were used. An alternative approach to regression analysis was developed. Technical data analysis was performed using MAPLE (Watcom Products Inc., Canada) and R (Bell Laboratories, USA) software. Results. Two models were constructed: Model I – a differential model based on cumulative data by year, and Model II – a model of standard regression analysis, the input parameters of which were quarterly export data, and the influencing parameters were a certain group of factors. Model I allowed considering the dynamics of changes in pharmaceutical exports over time (dynamic factors and nonlinear interactions). Model II, in turn, made it possible to determine the dependence of the volume of pharmaceutical exports on various economic indicators, such as gross domestic product, the volume of government procurement, and measures of protectionism. The relative error of Model I does not exceed 10%, which makes it suitable for forecasting. Conclusion. The construction and analysis of specified models help to provide main information about the trends in pharmaceutical product exports in the RF and assess its potential in the global market. The obtained results can be useful for developing strategies of the pharmaceutical industry development, making management decisions and forecasting future exports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».