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Use of prediction methods for patent and trademark applications in Spain

机译:在西班牙专利和商标申请中使用预测方法

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摘要

Patent and trademark offices which run according to principles of new management have an inherent need for dependable forecasting data in planning capacity and service levels. The ability of the Spanish Office of Patents and Trademarks to carry out efficient planning of its resource needs requires the use of methods which allow it to predict the changes in the number of patent and trademark applications at different time horizons. The approach for the prediction of time series of Spanish patents and trademarks applications (1979e2009) was based on the use of different techniques of time series prediction in a short-term horizon. The methods used can be grouped into two specifics areas: regression models of trends and time series models. The results of this study show that it is possible to model the series of patents and trademarks applications with different models, especially ARIMA, with satisfactory model adjustment and relatively low error.
机译:按照新的管理原则运作的专利和商标局,对规划能力和服务水平方面可靠的预测数据有着内在的需求。西班牙专利商标局能够对其资源需求进行有效规划的能力要求使用各种方法,使其能够预测不同时间段内专利和商标申请数量的变化。西班牙专利和商标申请(1979e2009)的时间序列预测方法是基于在短期范围内使用不同的时间序列预测技术。可以将使用的方法分为两个特定领域:趋势回归模型和时间序列模型。研究结果表明,可以用令人满意的模型调整和相对较低的误差对具有不同模型(尤其是ARIMA)的一系列专利和商标申请进行建模。

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