Building an ANFIS-based Decision Support System for Regional Growth: The Case of European Regions

This paper proposes a Decision Support System that can provide European policy makers with systematic guidance in allocating and prioritizing scant public resources. We do so by taking the stance of the Smart Specialisation Strategies which aim at consolidating the regional strengths and make effective and efficient use of public investment in R&D. By applying the ANFIS method we were able to understand how – and to what extent – the competitiveness drivers promoted technological development and how the latter contributes to the economic growth of European regions. We used socio-economic, spatial, and patent-based data to train, test and validate the models. What emerges is that an increase of R&D investments enhances the regional employment rate and the number of patents per capita; in turn, by taking into account the several combinations of specialization and diversification indicators, this leads to an increase of the regional GDP

MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION OF SCIENCE PARKS BASED ON QUALITATIVE EQUATIONLESS RELATIONS

Tato dizertační práce řeší optimalizaci vědeckých parků z hlediska potřeby zvyšování konkurenceschopoností regionů a potažmo celé ČR. Je koncipována pro investory, kteří chtějí realizovat projekt VP v různých regionech ČR nebo manažery již existujících vědeckých parků, kteří chtějí udělat další rozhodnutí. Možnost realizovat projekt VP platí pro všechny regiony, včetně regionů, které se dříve mohly spoléhat na dostupnost a těžbu nerostných surovin (tradičně těžba uhlí), jež v minulosti fungovala jako významný faktor pro rozvoj průmyslu a ekonomické aktivity. Tyto regiony se nyní musejí vyrovnat se ztrátou konkurenceschopnosti a přesunout své úsilí do oblasti rozvoje výzkumu a vývoje produkujícího inovace. Kvalitativní modelování je vhodné pro tak málo známé a komplexní systémy jako jsou právě vědecké parky (VP). Modely vědeckých parků obsahují proměnné různého charakteru a různých časových chování. Z tohoto důvodu jsou studovány rychlé a pomalé modely. Pro 11 pomalých proměnných je studován soubor 17 kvalitativních bezrovnicových vazeb typu (např. kvalita výzkumných a vývojových inženýrů, konkurenční status atd.) společně se souborem 14 kvalitativních bezrovnicových vazeb pro 10 rychlých proměnných typu (např. spolupráce mezi průmyslem a akademickými ústavy, výměna průmyslových informací apod.). V této dizertační práci jsou prezentována řešení rychlých a pomalých modelů ve formě souborů rychlých a pomalých scénářů a přechodů mezi nimi a jsou hledána optimální řešení. Analýza/optimalizace málo známých, nelineárních, multidimenzionálních systémů jako jsou vědecké parky je složitá a je obtížné vytvořit smysluplné a dostatečně přesné modely nestabilního chování. Systematická analýza řady kvalitativních řešení je hlavní částí disertační práce a jejím hlavním vědeckým přínosem. Jednotlivé kroky postupu tvorby modelu jsou názorně ilustrované na příkladech. Text obsahuje interpretaci dosažených výsledků a formulaci přínosů pro teorii a praxi.The dissertation deals with the Multi-Objective optimization of the Science parks in terms of increasing competitiveness of the regions and the whole country. The main target of this dissertation is to help the investors, who want to implement Science Park SP project in different regions of Czech Republic or managers of existing science parks, who want to make another decision. This applies to all regions in Czech Republic, including regions, that were previously able to rely on availability and exploitation of mineral resources (traditional coal mining), which previously functioned as an important factor for industrial development and economic activity. Nowadays those regions must cope with the loss of competitiveness and to move their efforts into research and development and produce innovations. Qualitative modelling is suitable for such poorly known and complex systems as SPs. SP models incorporate variables of different nature and different time behaviours. Therefore slow and fast SP models are studied. A set of 17 slow qualitative equationless relations, among 11 slow variables (e.g. Quality of R&D engineers, Competition status ect.) together with a set of 14 fast qualitative equationless relations, among 10 fast variables (e.g.Cooperation between industries and academics, incentives for investment ect.) is studied. The model’s solutions i.e. set of slow and fast scenarios and transitions among them, are presented in this disertation in full details. Analysis/Optimization of ill-known, nonlinear, multidimensional system as Science Park (SP) is a difficult task and it is difficult to develop meaningful and sufficiently accurate models of any unsteady state SP behaviours. A systematic analysis of a sequence of qualitative solutions is the key part of the dissertation and its main scientific contribution. The individual steps of production of the models are graphically illustrated in the examples. The dissertation includes interpretation of the results and benefits for the theory and practice.

Controlling the Complexity of Investment Decisions Using Qualitative Reasoning Techniques

Assembling financial instruments such as equities, bonds, options, and other derivatives into a portfolio requires a thorough understanding of how the portfolio will behave in response to changes of specific economic variables and parameters of the instruments. With more information about a more diverse set of instruments becoming available to traders, it is becoming important to limit the complexity of the analysis involved. We show how this complexity can be limited by using qualitative analysis, where the objective is to construct a few good vehicles which can then be analyzed quantitatively. We illustrate how two qualitative reasoning techniques -- qualitative simulation and qualitative synthesis -- are used to design investment vehicles for risk management purposes. These techniques are currently employed by a prototype expert that aims at assisting traders solving a risk management problem called hedging