Desde que el análisis económico se ha interesado por el estudio de los problemas asociados al cambio tecnológico (decada de los 80) se ha procedido a identificar indicadores adecuados que permitan explicar de forma coherente las actividades tecnológicas y su relación con la eficiencia económica

Hidalgo Nuchera, Antonio

Archivo Digital UPM

Uso de los métodos de predicción para las solicitudes de patentes y marcas registradas en España

Servicio de Coordinación de Bibliotecas de la Universidad Politécnica de Madrid

II JORNADAS IBEROAMERICANAS SOBRE PLANIFICACIÓN 
ESTRATÉGICA Y SISTEMAS DE GESTIÓN DE CALIDAD EN 
OFICINAS DE PROPIEDAD INDUSTRIAL: EXCELENCIA EN LA 
GESTIÓN
Uso de los métodos de predicción 
para las solicitudes de patentes y 
marcas registradas en España
Dr. Antonio Hidalgo
Catedrático – Director INNOPRO 
Universidad Politécnica de Madrid
(España)
(ahidalgo@etsii.upm.es)
Cartagena de Indias (Colombia), 22 Noviembre 2011
? Estudio financiado por la OEPM dentro del Convenio de
Colaboración con la Universidad Politécnica de Madrid
(UPM).
? Periodo de realización: Abril-Diciembre 2010.
? Actividades acometidas:
? Estudio exploratorio del estado del arte.
? Fase 1 – Prospección inicial a corto plazo.
2
Introducción
? Desde que el análisis económico se ha interesado por el estudio de los
problemas asociados al cambio tecnológico (década de los 80) se ha
procedido a identificar indicadores adecuados que permitan explicar de forma
coherente las actividades tecnológicas y su relación con la eficiencia
ó iecon m ca.
? Si en sus inicios los estudios se centraron en el análisis de las actividades de
I+D l t lid d l d áli i h d l d h i t ti d, en a ac ua a e campo e an s s se a esp aza o ac a o ro po e
variables más orientadas hacia la acumulación de conocimientos y
capacidades, donde las patentes y marcas aportan una información relevante
(Freeman, 1982; Pavitt, 1988; Dosi, 1988).
? El actual desarrollo de la demanda de solicitudes de patentes y marcas
constituye un elemento de referencia ya que permite identificar modelos
asociados al cambio tecnológico.
3
El estudio de las previsiones de solicitudes de patentes y marcas se ha
convertido en un campo de interés, también por parte de las principales oficinas
nacionales de patentes:
? Oficina de Patentes y Marcas de Estados Unidos (USPTO): modelo
Naive, modelo ARIMA y modelo econométrico (Adams et al., 1997).
? Oficina Europea de Patentes (EPO): un modelo lineal, basado en métodos
de series temporales, y un modelo de transferencia basado en métodos de
regresión (Hingley y Nicolas, 2004).
? Otras oficinas nacionales de patentes usan diferentes combinaciones de
estos modelos como es el caso de la Oficina de Patentes de Japón (JPO),
y del Instituto Federal de la Propiedad Intelectual de Suiza.
Las Oficinas Nacionales de Patentes y Marcas que se gestionan de
acuerdo con los principios modernos de la Administración de
Empresas tienen una necesidad de datos de previsión fiables que les
permitan planificar sus recursos y capacidades de una forma eficiente
4
.
Descripción del enfoque metodológico en fases temporales 
para la prospectiva de patentes y marcas en España
Fase 1
PROSPECCIÓN A CORTO 
PLAZO
Fase 2
PROSPECCIÓN A CORTO 
PLAZO
( i t l
Fase 3
PROSPECCIÓN A LARGO 
(series temporales) ser es empora es + variables exógenas)
PLAZO
Revisión de métodos de prospección Revisión y validación de los Empleo de datos a nivel de empresas     
empleados por otras oficinas de 
patentes internacionales.
Análisis de la información disponible 
para el proceso de prospección.
     
resultados de prospección de la 
anterior fase de corto plazo con datos 
reales del periodo anterior.
Inclusión de métodos econométricos 
       
y sectores e identificación de 
posibles funciones de transferencia 
para la prospectiva a largo plazo.
Uso de técnicas múltiples:
Creación de un formato de base de 
datos óptimo para el método  de 
prospección.
avanzados para la identificación de 
indicadores correlacionados con la 
evolución de la solicitud de patentes y 
marcas (PIB, IPI, inversión en I+D, 
índices bursátiles, etc).
-Encuesta a solicitantes de patentes
-Series temporales avanzadas
-Modelos econométricos a largo 
plazoDiseño e implementación de técnicas 
de prospección basadas en modelos 
de series temporales y modelos 
lineales y cuadráticos.
Realización de la prospección a
Diseño e implementación de técnicas 
de prospección basadas en modelos 
de series temporales.
Identificación de tendencias de
- Análisis de señales
Encaje con las prospecciones a corto 
plazo y establecimiento de un 
sistema de prospección periódico     
corto plazo (horizonte temporal de 
12-36 meses).
    
evolución a corto plazo (entre 12 y 36 
meses).
    
(horizonte 1 y 5 años).
LAS FASES PROPUESTAS PARA LA PROSPECTIVA DE PATENTES Y MARCAS
PERMITIRÁN ESTABLECER UN PROCESO ÓPTIMO PARA LA PROSPECTIVA DE
PATENTES EN ESPAÑA Y PIONERO A NIVEL INTERNACIONAL.
Fase 1 - Prospección a corto plazo (series temporales)
? Se han utilizado los datos agregados anuales de solicitudes de patentes y
marcas nacionales del periodo comprendido entre los años 1979 y 2009.
? El enfoque predictivo adoptado ha consistido en la utilización de diferentes
técnicas de predicción de series temporales (Meade, 2000):
? Modelos de regresión de tendencias
? Modelos avanzados de series temporales
? Se han considerado un total de cuatro series temporales a modelizar:
? Solicitudes de patentes nacionales.
? Solicitudes de marcas totales (productos, servicios y sin clasificar).
S li i d d d d? o c tu es e marcas e pro uctos.
? Solicitudes de marcas de servicios.
6
Evolución de las solicitudes de patentes y marcas 
nacionales en España (1979-2009)
10 000
12.000
PATENTES
1986 Nueva Ley de Patentes (Ley 11/1986)
6.000
8.000
.
1986 Entrada en el Convenio de Munich (Patente Europea)
1989 Entrada en el Tratado de Cooperación en materia de Patentes (PCT)
1990 Implantación del IET en el sector agroalimentario
1991 Implantación del IET en todos los sectores
Fin del periodo transitorio para la patentabilidad de patentes de
0
2.000
4.000
En octubre 1986 entra en 
vigor en España el Convenio 
de Munich de Patentes 
Europeas
1992          producto
1992 Reglamento (CEE) 1768/92 certificado complementario de protección para los medicamentos
1996 Instrucción 2/1995, de 30 de diciembre, de sobre  los ADPICs
1996 Reglamento (CEE) 1610/96 certificado complementario de 
1
9
7
9
1
9
8
0
1
9
8
1
1
9
8
2
1
9
8
3
1
9
8
4
1
9
8
5
1
9
8
6
1
9
8
7
1
9
8
8
1
9
8
9
1
9
9
0
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
1
9
7
9
1
9
8
0
1
9
8
1
1
9
8
2
1
9
8
3
1
9
8
4
1
9
8
5
1
9
8
6
1
9
8
7
1
9
8
8
1
9
8
9
1
9
9
0
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
90 000
100.000
Marcas totales
M d d t
protección para los productos fitosanitarios
2000 Implantación examen previo voluntario sector agroalimentario
2001 Implantación examen previo voluntario en todos los sectores
2002 Directiva comunitaria Biotecnología
2002 Real Decreto 55/2002, de 18 de enero, sobre explotación y cesión de invenciones realizadas en los entes públicos de investigación
50 000
60.000
70.000
80.000
. arcas e pro uc os
Marcas de servic ios
        
2008 Implantación de la opinión escrita en patentes
2009 Solicitud electrónica de patentes
MARCAS
1993 Reglamento (CEE) 40/94 del Consejo, de 20 de diciembre de 1993, sobre la marca comunitaria
10.000
20.000
30.000
40.000
.
2001 Ley de Marcas (Ley 17/2001)
2003 Ley de Diseño Industrial (Ley 20/2003)
2005 Solicitud electrónica de marcas
2007 Protocolo concerniente al Arreglo de Madrid relativo al Registro Internacional de Marcas
7
0
1
9
7
9
1
9
8
0
1
9
8
1
1
9
8
2
1
9
8
3
1
9
8
4
1
9
8
5
1
9
8
6
1
9
8
7
1
9
8
8
1
9
8
9
1
9
9
0
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2009 Reducción de tasas de las marcas comunitarias 
Modelos de regresión de tendencias
? Se construyen a partir de la extrapolación de tendencias observadas en las
series de datos anuales (Draper y Smith 1981), .
? Se han creado dos modelos de regresión:
? Lineales
? Cuadráticos   tt ectbtay +++= 2
  tt ebtay ++=
? Con diferentes plazos temporales:
? largo plazo (desde 1979 hasta 2009)
? medio plazo (desde 1994 hasta 2009)
? corto plazo (desde 2002 hasta 2009)
? El criterio para llevar a cabo la selección del modelo más apropiado se ha
basado en la bondad del ajuste de cada modelo a los datos.
8
Resultados obtenidos
 
10.000
12.000
Patentes
Patentes Lineal LP
Patentes Lineal MP
6.000
8.000
Patentes Lineal CP
Patentes Cuadrático
0
2.000
4.000
1
9
7
9
1
9
8
0
1
9
8
1
1
9
8
2
1
9
8
3
1
9
8
4
1
9
8
5
1
9
8
6
1
9
8
7
1
9
8
8
1
9
8
9
1
9
9
0
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
 
100 000
120.000
Total Marcas, datos reales
Marcas total Lineal LP
60.000
80.000
.    
Marcas total Lineal MP
Marcas total Lineal CP
Marcas total Cuadrático
20.000
40.000
9
0
1
9
7
9
1
9
8
0
1
9
8
1
1
9
8
2
1
9
8
3
1
9
8
4
1
9
8
5
1
9
8
6
1
9
8
7
1
9
8
8
1
9
8
9
1
9
9
0
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
 50.000
55.000 Total Marcas Productos, datos
reales
Marcas productos Lineal LP
35.000
40.000
45.000 Marcas productos Lineal MP
Marcas productos Lineal CP
Marcas productos Cuadrático
40.000
50.000
60.000
Total Marcas Servicios, datos
reales
Marcas servicios Lineal LP
Marcas servicios Lineal MP
20.000
25.000
30.000
20.000
30.000
Marcas servicios Lineal CP
Marcas servicios Cuadrático
15.000
1
9
7
9
1
9
8
0
1
9
8
1
1
9
8
2
1
9
8
3
1
9
8
4
1
9
8
5
1
9
8
6
1
9
8
7
1
9
8
8
1
9
8
9
1
9
9
0
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
0
10.000
1
9
7
9
1
9
8
0
1
9
8
1
1
9
8
2
1
9
8
3
1
9
8
4
1
9
8
5
1
9
8
6
1
9
8
7
1
9
8
8
1
9
8
9
1
9
9
0
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
Serie 
temporal
Tipo de 
modelo
Resumen del modelo Parámetros estimados
R2 F gl1 gl2 Sig. Constante b c
Lineal LP 56,9% 38,283 1 29 0,000 9501,9 -271,81
Lineal MP 92,5% 172,795 1 14 0,000 2531,0 74,42
Patentes
 
Lineal CP 89,5% 50,947 1 6 0,000 2994,6 101,06
Cuadrático 94,0% 101,398 2 13 0,000 2647,7 35,50 2,29
Marcas de 
productos
Lineal LP 15,5% 5,328 1 29 0,028 30584,9 331,07
Lineal MP 57,7% 19,097 1 14 0,001 43791,7 -671,64
Lineal CP 55,5% 7,474 1 6 0,034 40459,2 -1172,85
Cuadrático 78,8% 24,097 2 13 0,000 38743,3 1011,15 -98,99
Marcas de 
servicios
Lineal LP 90,7% 281,703 1 29 0,000 4064,8 1478,68
Lineal MP 61,8% 22,629 1 14 0,000 26466,5 1452,60
Lineal CP 0,0% 0,000 1 6 0,985 44712,7 -17,96
Cuadrático 80,6% 27,034 2 13 0,000 16486,0 4779,43 -195,70
10
Marcas 
totales
Lineal LP 73,9% 82,138 1 29 0,000 34644,0 1810,75
Lineal MP 18,1% 3,098 1 14 0,100 70255,4 783,27
Lineal CP 12,0% 0,816 1 6 0,401 85195,5 -1189,55
Cuadrático 61,1% 10,230 2 13 0,002 55235,6 5789,86 -294,51
Modelos avanzados de series temporales
? Permiten efectuar predicciones más precisas de los valores de las series
temporales estudiadas y con un mejor ajuste (Pena, Tiao y Tsay, 2001).
? Se han utilizado tres modelos de series temporales:
? Modelo de alisamiento exponencial (tipo Holt).
? Modelo autorregresivo de orden 1 (AR1).
? Modelo ARIMA con estimación automática de coeficientes.
? El criterio para llevar a cabo la selección del modelo más apropiado se ha
basado en la bondad del ajuste de cada modelo a los datos.
11
Resultados obtenidos
10.000
12.000
14.000
Patentes
Patentes AE
Patentes AR(1)
6.000
8.000
Patentes ARIMA (1,1,0)
0
2.000
4.000
7
9
8
0
8
1
8
2
8
3
8
4
8
5
8
6
8
7
8
8
8
9
9
0
9
1
9
2
9
3
9
4
9
5
9
6
9
7
9
8
9
9
0
0
0
1
0
2
0
3
0
4
0
5
0
6
0
7
0
8
0
9 0 1 2
1
9
7
1
9
8
1
9
8
1
9
8
1
9
8
1
9
8
1
9
8
1
9
8
1
9
8
1
9
8
1
9
8
1
9
9
1
9
9
1
9
9
1
9
9
1
9
9
1
9
9
1
9
9
1
9
9
1
9
9
1
9
9
2
0
0
2
0
0
2
0
0
2
0
0
2
0
0
2
0
0
2
0
0
2
0
0
2
0
0
2
0
0
2
0
1
2
0
1
2
0
1
90.000
100.000
Total Marcas, datos reales
M t t l AE
50.000
60.000
70.000
80.000
arcas o a  
Marcas total AR(1)
Marcas total ARIMA (1,1,0)
10.000
20.000
30.000
40.000
12
0
1
9
7
9
1
9
8
0
1
9
8
1
1
9
8
2
1
9
8
3
1
9
8
4
1
9
8
5
1
9
8
6
1
9
8
7
1
9
8
8
1
9
8
9
1
9
9
0
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
55.000
60.000
Total Marcas Productos, datos
reales
Marcas productos AE
40.000
45.000
50.000
Marcas productos AR(1)
Marcas productos ARIMA
(1,1,0)
25.000
30.000
35.000
AE AR1 ARIMA
2 2 2
15.000
20.000
1
9
7
9
1
9
8
0
1
9
8
1
1
9
8
2
1
9
8
3
1
9
8
4
1
9
8
5
1
9
8
6
1
9
8
7
1
9
8
8
1
9
8
9
1
9
9
0
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
SERIES R R R
Patentes 82,9% 82,9% 98,1%
50.000
60.000
Total Marcas Servicios, datos
reales
Marcas servicios AE
Marcas servicios AR(1)
Marcas de 
productos
73,0% 68,2% 85,0%
Marcas de 
servicios
91,8% 91,9% 96,8%
30.000
40.000 Marcas servicios ARIMA (1,1,0)
Marcas totales 84,4% 84,5% 92,7%
10.000
20.000
13
0
1
9
7
9
1
9
8
0
1
9
8
1
1
9
8
2
1
9
8
3
1
9
8
4
1
9
8
5
1
9
8
6
1
9
8
7
1
9
8
8
1
9
8
9
1
9
9
0
1
9
9
1
1
9
9
2
1
9
9
3
1
9
9
4
1
9
9
5
1
9
9
6
1
9
9
7
1
9
9
8
1
9
9
9
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
Conclusiones (I)
? Es importante resaltar que es factible modelizar las series de solicitudes de
patentes y marcas nacionales con diferentes modelos de series temporales.
? De los métodos aplicados en este estudio se desprende que los modelos
avanzados de series temporales presentan un ajuste muy bueno de los valores
reales de la serie, en comparación con los modelos de regresión de
tendencias.
? El modelo ARIMA es el que presenta mejores resultados de ajuste y errores
relativamente bajos.
Serie temporal Lineal LP
Lineal 
MP
Lineal 
CP Cuadrático
Alisamiento 
exponencial AR(1) ARIMA
Patentes 56,9% 92,5% 89,5% 94,0% 82,9% 82,9% 98,1%
Marcas de 
productos 15,5% 57,7% 55,5% 78,8% 73,0% 68,2% 85,0%
Marcas de 
i i 90,7% 61,8% 0,0% 80,6% 91,8% 91,9% 96,8%
14
serv c os
Marcas totales 73,9% 18,1% 12,0% 61,1% 84,4% 84,5% 92,7%
Conclusiones (II)
12.000  60.000
Previsión de la evolución de las series temporales de solicitudes de patentes y 
marcas según el modelo ARIMA
6.000
8.000
10.000
30.000
40.000
50.000
0
2.000
4.000
0
1 2
3 4
5
6
7
8 9
0 1
2
0
10.000
20.000
0
1 2
3 4
5
6
7
8 9
0 1
20
1 2
3 4
5
6
7
8 9
0 1
2
50.000
60.000
Solicitudes de patentes Solicitudes de marcas de productos
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
90.000
100.000
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
30.000
40.000
40.000
50.000
60.000
70.000
80.000
0
10.000
20.000
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
0
10.000
20.000
30.000
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
2
0
0
0
2
0
0
1
2
0
0
2
2
0
0
3
2
0
0
4
2
0
0
5
2
0
0
6
2
0
0
7
2
0
0
8
2
0
0
9
2
0
1
0
2
0
1
1
2
0
1
2
15
Solicitudes de marcas de servicios Solicitudes de marcas totales
Conclusiones (III)
Valores de la previsión de la evolución de las series temporales de solicitudes 
de patentes y marcas según el modelo ARIMA
2010 2011 2012
Previsión 3.740 3.738 3.737
Patentes ICS 95% 4.290 4.570 4.792
ICI 95% 3.246 3.027 2.869
Marcas de
Previsión 23.778 22.303 21.649
  
productos ICS 95% 27.579 29.565 32.535
ICI 95% 20.391 16.492 13.796
Marcas de 
Previsión 30.270 27.322 25.757
ICS 95% 35 825 38 028 42 039servicios  . . .
ICI 95% 25.400 19.090 14.803
Marcas totales
Previsión 55.071 51.715 50.426
ICS 95% 65 595 71 663 80 244  . . .
ICI 95% 45.900 36.352 29.983
16
Conclusiones (IV)
Comparación de la previsión de solicitudes de patentes y marcas con los datos 
reales de 2010
2010
Patentes
Previsión 3.740
ICS 95% 4.290
2010 real
3.702
ICI 95% 3.246
Marcas de 
productos
Previsión 23.778
ICS 95% 27.579
ICI 95% 20.391
27.948
Marcas de 
servicios
Previsión 30.270
ICS 95% 35.825
ICI 95% 25.400
Previsión 55.071
36.978
Marcas totales ICS 95% 65.595
ICI 95% 45.900
E ñ á b d l F 2 l d ñ d d l d
64.948
n este a o se est tra ajan o en a ase en e ise o e mo e os avanza os
de series temporales de análisis de datos y en el empleo de variables exógenas
independientes (PIB, IPI, IBEX35, altas de empresas, I+D financiado por
empresas I+D como porcentaje del PIB y crecimiento del PIB)
17
, .
F18


http://oa.upm.es/12475/1/INVE_MEM_2011_105219.pdf

Uso de los métodos de predicción para las solicitudes de patentes y marcas registradas en España

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Archivo Digital UPM

Servicio de Coordinación de Bibliotecas de la Universidad Politécnica de Madrid