Введение. В статье исследованы корпоративные акселераторы как одни из важнейших инструментов «открытых инноваций». Целью научной статьи является обоснование появление такого важного явления в экономической теории и практике, как корпоративные акселераторы. Теоретический анализ. Авторы исследуют процесс удержания конкурентных преимуществ компании в условиях «открытых инноваций», когда наблюдается тенденция к сокращению циклов разработки и периода вывода новых продуктов на рынок. В условиях конкуренции корпорации уже не могут опираться только на результаты собственных исследований и разработок. Следующим шагом является рассмотрение корпоративного акселератора как одного из самых простых и доступных инструментов «открытых инноваций». Корпоративный акселератор наиболее оптимален для начала внедрения комплексной системы «открытых инноваций» в компании. Представлены ключевые цели создания корпоративных акселераторов. Результаты. Сделан вывод, что наиболее успешными в мире являются корпоративные акселераторы, сформировавшие вокруг себя экосистему, в рамках которой происходит взаимодействие с корпорациями-партнерами, экспертами, менторами, выпускниками и другими лицами и организациями. В России необходимо создание корпоративных акселераторов. Ключевые слова: корпоративный акселератор, «открытые инновации», бизнес-модель, стартапы, венчурные инвестиции.
This paper studies a complex network formed as a directed graph in which nodes represent the companies traded on the NYSE or NASDAQ while directed edges represent a connectedness measure between the financial assets. The directed edge weight between any two nodes is calculated with use of the value of ΔCoVaR, one of the most popular systemic risk measures proposed by M. Brunnermeier and T. Adrian in 2011. The value of ΔCoVaR measures the relationship between any two assets and is based not only on the yields of the assets, but take into account the mutual effect of its performance. In contrast with correlation coefficient, ΔCoVaR is asymmetric. The analysis is focused on the static model of the ΔCoVaR estimation. Moreover, this paper uses statistical testing procedures to assess the significance of the findings and interpretations based on this co-risk measure. We examine the intrinsic properties and regularities of stock market analyzing the directed complex network with more than 3700 stocks as nodes which have been traded on the NYSE and NASDAQ in recent years. We connect any two stock with a directed edge if the value of the corresponding ΔCoVaR is statistically significant and its normalized value is greater than a given threshold. We discuss both out-degree and in-degree distributions and find essential vertices in the network, which represent the leading stocks. We demonstrate that the network follows the power-law distribution and behaves scale-free. Moreover, we address the problem of finding influential spreaders, i.e. companies which are more likely to spread negative shocks in a large part of the network. In this paper we use three different measures (closeness centrality, betweenness centrality, PageRank) to determine the most influential stocks in the directed market graph.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.