Автоматизированная оценка инвестиционной привлекательности инновационных проектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Черняк, Виктория Валерьевна

• Черняк, Виктория Валерьевна
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Черняк, Виктория Валерьевна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА КАК СРЕДСТВО УСКОРЕНИЯ ПРОЦЕССА ЕГО КОММЕРЦИАЛИЗАЦИИ.

1.1. Инновации как базис эффективного развития государства в условиях рыночной экономики.

1.2. Эффективность инвестиций в инновации.

1.3. Основные подходы к оценке стоимости инновационного проекта, как объекта интеллектуальной собственности.

Выводы.

Ф ГЛАВА 2. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТОВ В УСЛОВИЯХ

НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ.

2.1. Исторические этапы становления анализа инвестиций.

2.2. Обзор методов системного анализа и моделирования инвестиционного проекта.

2.3. Анализ существующих методик инвестиционного проектирования.

2.4. Обзор программных продуктов для расчета инвестиционных проектов. 47 Выводы.

ГЛАВА 3. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА.

3.1. Роль предпочтений и ожиданий инвестора.

3.2. Разработка методики автоматизированной оценки коммерческой эффективности инновационного проекта с использованием теории нечетких множеств.

3.3. Показатели эффективности инновационного проекта.

3.4. Инвестиционное проектирование с учётом факторов неопределенности и риска.

3.4.1. Неопределенность, возникающая в процессе инвестиционного проектирования.

3.4.2. Метод нечетко-множественного анализа инвестиционного проекта.

3.5. Бизнес-план как основной источник информации.

3.6. Использование бизнес-анализа на различных этапах оценки инвестиционных проектов.

Выводы.

ГЛАВА 4. МЕТОДИКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ И УПРАВЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ.

4.1. Автоматизация процедуры оценки инвестиционных проектов.

4.2. Управление эффективностью инвестиционных проектов.

Выводы.

ГЛАВА 5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ АПРОБАЦИЯ РАЗРАБОТАННОЙ МЕТОДИКИ.

5.1. Краткие характеристики анализируемых инвестиционных проектов.

5.2. Порядок проведения оценки анализируемых проектов.

5.3. Экспертная оценка с учетом требований ЛПР-1.

5.4. Экспертная оценка с учетом требований ЛПР-2.

5.5. Управление проектами с целью изменения (повышения) их рейтинга в группе проектов, прошедших ранжирование по разработанной методике.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная оценка инвестиционной привлекательности инновационных проектов»

Актуальность темы диссертации. В условиях экономики переходного периода, когда государство не может вкладывать значительные средства в развитие науки и внедрение новой техники, большинство российских ученых, специалистов, изобретателей вынуждены думать о поиске источников финансирования для продолжения своих исследований и разработок. Наиболее перспективным путем является привлечение средств инвесторов или продажа имеющихся технических заделов и результатов НИОКР на рынке интеллектуальной собственности.

Инновационные проекты относятся к категории проектов наиболее высокого риска для инвестиций, т.к. принятие решений по инновациям, особенно в странах с переходной экономикой, всегда происходит в условиях неопределенности. Поэтому большинство коммерческих и финансовых организаций и банков редко делают вложения в исследования и инновации. Помимо бюджетных источников финансирования поддержку инновационных проектов осуществляют венчурные и специальные фонды, а также частные инвесторы. Но чтобы получить из этих источников средства на реализацию инновационного проекта, необходимо показать его инвестиционную привлекательность.

В международной практике существует множество подходов к оценке стоимости инновационного проекта, как объекта интеллектуальной собственности (ОИС). Однако результаты стоимостной оценки по разным методикам могут дать расхождение в несколько порядков [20]. Это связано с тем, что предметом оценки являются результаты творческой деятельности, научно-технические достижения, дизайнерские разработки, деловые и производственные секреты, профессиональные знания, опыт и т.д. Все они имеют различное содержание и форму представления, что по сравнению с материальными объектами чрезвычайно усложняет идентификацию предмета оценки. Кроме этого, необходимо учитывать индивидуальные предпочтения инвестора, например, уровень его готовности к риску.

Существует уверенность, будто можно разработать стандартную методику оценки стоимости ОИС с формулами и коэффициентами, которые отражали бы многообразие конкретных рыночных ситуаций. Но мировой опыт показывает, что оценка ОИС скорее относительная процедура, чем точная наука. Многое зависит от конкретных факторов, относительный вес которых -это предмет профессиональных дискуссий.

Практическая востребованность в решении столь важных для российской экономики вопросов определяется стратегической ролью инвестирования как в социально-экономическом развитии страны в целом и отдельных ее регионов, так и в деятельности конкретных коммерческих организаций. Обновление физически и морально изношенных основных фондов более производительными и ресурсосберегающими активами становится всего лишь частью задачи, решение которой обеспечивает компании приобретение и (или) сохранение ее индивидуальных конкурентных преимуществ перед прочими, в том числе зарубежными, фирмами. В то же время специалисты, занимающиеся обоснованием инвестиционных решений, испытывают острую потребность в качественно новых методиках экономической диагностики инвестиционных проектов, адекватно отражающих современный уровень развития технологий в производственной и финансовой сферах деятельности. Как показывает опыт, организационно-методическое обеспечение анализа во многом определяет объективность и достоверность результатов технико-экономического обоснования различных вариантов капитальных вложений. Это в свою очередь активно стимулирует исследователей к поиску и разработке новых методов и приемов инвестиционного анализа, частных и обобщающих показателей оценки эффективности проектов.

Интеграционные процессы на межгосударственном уровне и в рамках отдельных бизнес-групп, а также объективные процессы глобализации экономических связей всех участников рыночных отношений обеспечивают реальные возможности для более интенсивного движения капитала в новые, высокоэффективные, но вместе с тем и более рискованные рынки. Получают распространение корпоративные формы объединения инвестиционных возможностей с целью достижения наивысших показателей результативности производственно-финансовой деятельности. Безусловно, эти экономические явления сталкиваются с необходимостью разрешения ряда важных проблем методологии и практики анализа инвестиционной деятельности.

Продолжающийся в настоящее время финансовый кризис существенно увеличил степень неопределенности инвестиционных операций на так называемых неустойчиво развивающихся рынках. Ситуация с уровнем инвестиционной активности усугубляется неудачным опытом некоторых иностранных инвесторов, которые в первой половине 90-х годов санкционировали финансирование проектов, обоснование которых проводилось с использованием многократно апробированных в западных странах методик инвестиционного анализа. Одной из причин появления убыточных капитальных вложений явился грубый перенос в практику отечественных предприятий зарубежных технологий анализа эффективности капитальных вложений без учета условий и специфики российской бизнес-среды. Это привело к переоценке инвестиционной привлекательности и уровня безопасности многих, на первый взгляд, достаточно рентабельных вариантов капитальных вложений [5]. В связи с этим чрезвычайно важным и своевременным в настоящее время должно стать приведение всех элементов системы анализа и оценки эффективности инвестиций в соответствии с новыми экономическими реальностями отечественного рынка. В свою очередь это обусловливает проведение серьезных исследований не только в области организационно-методического обеспечения комплексного анализа и контроля инвестиционной деятельности, но и, что более важно, в обосновании новых и развития действующих его теоретико-методологических положений.

Вопросы, связанные с анализом инвестиций, всегда находились в центре внимания ученых-экономистов. Значительный вклад в изучение этих проблем внесли такие отечественные исследователи, как П.Л. Виленский, Л.Т. Гиляровская, Н.М. Заварихин, В.Б. Ивашкевич, Л.В. Канторович, З.В. Кирьянова, В.В. Ковалев, Д.С. Львов, М.В. Мельник, В.В. Новожилов, В.Д. Новодворский, В.П. Суйц, В.И. Ткач, Т.С. Хачатуров, А.Г. Шахназаров, А.Д. Шеремет и др., а также зарубежные авторы - Д.Ф. Коллинз, С.Ким, Г. Марковец, Д. Тобин, Т.Хоуп, А. Шапиро, У. Шарп и др.

Развитие цивилизации, рост инновационной активности, интеграционные тенденции в экономике различных стран заставляют отдельных ученых и целые научные коллективы уделять постоянное внимание актуальным проблемам анализа инвестиционных процессов. На протяжении XX в. в отечественной и зарубежной экономической науке сделано немало открытий и накоплен значительный опыт в области учета фактора времени и анализа проектного риска, оценки эффективности и окупаемости конкретных вариантов и комбинаций капитальных вложений. Однако следует отметить, что научные изыскания, фундаментальные и организационно-методические разработки не давали комплексного представления об этой актуальной проблеме.

Общепризнанная в отечественной и зарубежной экономической науке концепция комплексного экономического анализа, разработанная ученым-экономистом проф. А.Д. Шереметом, в большей мере ориентирована на анализ текущей и финансовой деятельности [3]. В то же время объемы, направления и эффективность инвестиционной деятельности все отчетливее становятся определяющими факторами успешного будущего предприятий, функционирующих в условиях жесткой конкурентной среды. Несмотря на актуальность и практическую значимость этой проблемы завершенного системного подхода к пониманию сущности, содержания, методологических принципов, а также к разработке единой концепции анализа инвестиционной деятельности, выступающего в качестве самостоятельного модуля в системе комплексного экономического анализа, так и не было сформулировано.

К числу недостаточно проработанных следует отнести проблему формирования точной и максимально полной информации о субъективных и объективных факторах, влияющих на степень определенности конечных результатов инвестиционной деятельности. Бухгалтерский учет и отчетность должны обеспечивать внешних и внутренних пользователей информации необходимым объемом достоверных данных, на основании которых можно проанализировать и принять обоснованное решение на каждой стадии реализации проекта. В этой связи разработка новых концептуальных подходов и автоматизированных методов комплексного анализа инвестиционной деятельности является практически востребованной, но во многом нерешенной задачей.

Целью диссертации является обоснование и создание методики автоматизированной оценки рейтинговой привлекательности инновационного проекта, позволяющей ускорить процесс принятия инвестиционных решений и снизить риски этих решений.

Такая методика должна использовать модели, построенные на основе современных статистических и других математических методов (например, метода нечетких логик), что позволит:

• связать многочисленные, не связанные строго друг с другом аналитически факторы (рыночные, технические, экономические, конкурентные и т.д.);

• автоматизировать оценку инвестиционной привлекательности инновационного проекта с учетом интересов конкретного инвестора;

• имитировать управление проектом, изменяя выходные характеристики (риск и рентабельность использования интеллектуальной собственности), с целью достижения заданных показателей проекта.

Для достижения сформулированной цели в диссертации ставятся и решаются следующие основные задачи:

• анализ существующих методик оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях неопределенности;

• создание модели инновационного проекта (ИП), отражающей неформальные связи между параметрами ИП и его коммерческой привлекательностью;

• разработка методики перехода от описания ИП в бизнес-плане к показателям эффективности ИП:

• разработка методики автоматизированной оценки инвестиционной привлекательности ИП с учетом предпочтений лица, принимающего решение (ЛПР);

• решение новой задачи управления проектами: доведение проекта до требуемой инвестиционной привлекательности путем управления эффективностью ИП с использованием граф-модели ИП и результатов ее расчета по разработанной методике.

Научные результаты, выносимые на защиту диссертации: Новый подход к оценке инвестиционной привлекательности инновационного проекта: использование теории нечетких множеств для ранжирования инвестиционных предложений по степени их коммерческой привлекательности. Преимущества новой методики перед существующими:

• становится возможной количественная оценка инвестиционных проектов с последующим их ранжированием;

• нет необходимости в ограничении числа анализируемых показателей;

• использование аксиоматики логики антонимов позволяет учесть всё многообразие свойств объекта и представление о нем инвестора;

• формализация представлений ЛПР с последующей автоматизацией обработки данных позволяют существенно ускорить процесс принятия решения и повысить объективность оценки.

Разработанная новая методика автоматизированной комплексной оценки инвестиционной привлекательности ИП с учетом интересов конкретного лица, принимающего решение.

3. Разработанный перечень показателей эффективности ИП, характеризующих их инвестиционную привлекательность.

4. Новая задача управления проектами (определение наиболее эффективного пути доведения ИП до требуемой инвестиционной привлекательности) и ее решение с использованием результатов комплексной оценки ИП по разработанной методике.

Основной материал диссертации разбит на 5 глав.

В первой главе представлены результаты проведенного анализа литературы по состоянию и перспективам коммерциализации результатов отечественных научных исследований и разработок, эффективности инвестиций в инновации и основных подходов к оценке стоимости ИП как объекта интеллектуальной собственности (ОИС).

Во второй главе рассматриваются традиционные подходы к принятию инвестиционных решений, методы и инструменты системного анализа. Проведен анализ существующих программных продуктов для инвестиционного проектирования.

Все рассмотренные Пакеты Прикладных Программ (ППП) представляют собой «инвестиционные калькуляторы», отлично рассчитывающие издержки и прибыль проекта, реализующегося по намеченному авторами сценарию, но лишённые аналитических функций. Такими аналитическими функциями может обладать методика формализованной оценки ИП на основе теории нечетких множеств. Эта методика позволит ускорить процесс принятия решений и снизить их риски.

В третьей главе рассматриваются вопросы разработки рейтинговой модели привлекательности инвестиционного проекта с использованием теории нечетких множеств и методики автоматизированной оценки инвестиционной привлекательности ИП на базе разработанной модели. Предлагается методика перехода от типового бизнес-плана ИП к показателям эффективности ИП, используемым в рейтинговой модели привлекательности ИП.

В четвертой главе предложена методика проведения автоматизированной комплексной оценки ИП. Для описания проекта, комплексную оценку которого необходимо получить, использована Граф модель, созданная с помощью программы GrafuI32. Представлена таблица рекомендуемых групп показателей, характеризующих проект.

В пятой главе рассматриваются результаты экспериментального рейтингового анализа четырех реальных проектов, выбранных из имеющейся базы данных и отличающихся основными характеристиками. Анализ проводился с учетом предпочтений двух лиц, принимающих решения (ЛПР-1, ЛПР-2), выдвигающих разные требования к инвестируемому проекту. Представлены результаты экспертной оценки (по методу «средних арифметических рангов») тех же выбранных проектов и показано совпадение итоговых ранжировок при анализе проектов по разработанной методике и при экспертной оценке. Рассмотрены результаты решения задачи управления проектом с целью повышения его рейтинга (с учетом предпочтений конкретного ЛПР) на примере двух проектов.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Черняк, Виктория Валерьевна

152 Выводы

1. Проведен экспериментальный рейтинговый анализ четырех реальных проектов, выбранных из имеющейся базы данных и отличающихся основными характеристиками. Анализ проводился с учетом предпочтений двух лиц, принимающих решения (ЛПР-1, ЛПР-2), выдвигающих разные требования к инвестируемому проекту.

2. Показано совпадение итоговых ранжировок при анализе проектов по разработанной методике и при экспертной оценке (по методу «средних арифметических рангов») тех же выбранных проектов.

3. Проведенный эксперимент подтвердил возможность автоматизации процесса принятия инвестиционных решений.

4. Показано, что разработанная методика позволяет упростить и ускорить процесс принятия инвестиционных решений и снизить их риски.

5. Выполнено решение задачи управления проектом с целью повышения его рейтинга (с учетом предпочтений конкретного J111P) на примере двух проектов.

153

Заключение

1. Применяемый в настоящее время инструментарий оценки коммерческой эффективности инновационного проекта весьма трудоемок, не учитывает все параметры и особенности ИП и не позволяет в полной мере использовать накопленный научный потенциал.

2. Целесообразно использовать новый подход к оценке инвестиционной привлекательности ИП: использование теории нечетких множеств для учета многочисленных, не связанных строго друг с другом аналитически факторов, характеризующих ИП. Предложенный подход позволяет ранжировать инвестиционные предложения, упрощает процесс принятия инвестиционных решений в условиях неопределенности и снижает их риски.

3. Разработанная методика автоматизированной комплексной оценки инвестиционной привлекательности ИП отличается от известных тем, что учитывает интересы конкретного лица, принимающего решение; дает возможность количественной оценки инвестиционных проектов с последующим их ранжированием; формализация представлений ЛПР с последующей автоматизацией обработки данных позволяют существенно ускорить процесс принятия решения и повысить объективность оценки.

4. Для описания проектов, комплексную оценку которых необходимо получить, целесообразно использовать граф-модель, созданную с помощью программы Graful32.

5. Предложена процедура рассмотрения эффективности вложения средств в инновационный проект путем сравнения данного проекта с эталонным, который создается, опираясь на представления ЛПР об «идеальном» для него проекте.

6. Совпадение итоговых ранжировок при анализе 4-х реальных ИП (с учетом предпочтений 2-х лиц, принимающих решение) по разработанной автоматизированной методике и при экспертной оценке (по методу «средних арифметических рангов») тех же выбранных проектов позволяет судить о корректности разработанного подхода. 7. Предложена и экспериментально проверена возможность решения новой задачи управления проектами: доведение проекта до требуемой инвестиционной привлекательности путем управления эффективностью ИП.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Черняк, Виктория Валерьевна, 2004 год

1. Альгин А.П. Грани экономического риска. М.: Знание, 1991. - 64с.

2. Альгин А.П. Риск и его роль в общественной жизни. М.: Мысль, 1989. -188с.

3. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 2002. - 416 с.

4. Беллман Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях // В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. - С. 172-215.

5. Белов Г. Кризис ударит по инвестициям // Эксперт. — 1998.-№22.

6. Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по подготовке промышленных технико-экономических исследований: Пер. с англ. перераб. и доп. — М.: Интерэксперт, 1995.-343 с.

7. Бирюков Б. В.', Гастеев Ю. А., Геллер Е. С. Моделирование. М.: БСЭ, 1974 г.

8. Борисов А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: - Зинатне, 1982. — 173 с.

9. Борисов А.Н. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. — 304 с.

10. Бромвич М. Анализ экономической эффективности капиталовложений: пер с англ. -М.:- 1996-432с.

11. П.Бухаров А.В. Варианты оценки стоимости объектов интеллектуальной собственности / А.В Бухаров, В.И. Кирко // Инновации. 2002. -№5.

12. Виленский П. JL, Лившиц В.Н, Орлова Е.Р., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Учебно-практическое пособие. М.: Дело, 1998.-248с.

13. Винер Н. Кибернетика: Или управление и связь в животном и машине. — М.: Наука, 1983.-344 с.

14. Воронов К.И. и др. Банковская система России. Настольная книга банкира. Книга I. М.: ТОО "Инжиниринго-консалтинговая компания "ДеКА", 1995.

15. Воронов К.И. Оценка коммерческой состоятельности инвестиционных проектов // Финансовая газета, 1993, Ms 49 52; 1994, №№ 1 - 4. С. 24 - 25.

16. Глушков В.М. Введение в АСУ. Киев: Техшка, 1972. - 310 с.

17. Гуд Г.Х., Макол Р.З. Системотехника: Введение в проектирование больших систем. -М.: Сов. Радио, 1962. -383 с.

18. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Системотехника. М.: Радио и связь, 1985. -200 с.

19. Дубеницкий В.А., Советов Б.Я. Методы и средства автоматизации проектирования АСУ. Л.: ЛЭТИ, 1986.

20. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 167 с.

21. Зинов В.Г. Интеллектуальная собственность как товар / Сб. Коммерциализация интеллектуальной собственности: проблемы и решения / Сост. и общ. ред. Н.М. Фонштейн и В.Г. Зинова. -М.: ЗелО, 1996.

22. Зинов В.Г. Интеллектуальные ресурсы. Интеллектуальная собственность. Интеллектуальный капитал. М.: АНХ, Центр коммерциализации технологий, 2001.-424 с.

23. Зинов В.Г. . Управление интеллектуальной собственностью. М.: Монополит, 2002. -552с.

24. ИСО 8402:1994. Системы менеджмента качества. Словарь. М.: Стандарты и качество, 1998

25. Исследования по общей теории систем: Сб. переводов/Под ред. В.Н. Садовского и Э.Г. Юдина. -М.: Прогресс, 1969. -520 с.

26. Касимов Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг. М.: Филин, 1998.- 144 с.

27. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1997. - 512 с.

28. Кофман А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями. Минск: Вышэйшая школа, 1992.

29. Кошечкин С.А. Принятие инвестиционных решений при анализе конкурирующих проектов. //Международная научно-практическая конференция «Экономический анализ, бухучёт и аудит» ННГУ, 1998. 99 с.

30. Кравец А.С. Природа вероятности. М.: Мысль, 1976. - 173 с.

31. Кулик В.Т. Современная теория организации систем системология. -Киев: Знание, 1971.-24 с.

32. Маклаков С.В. Моделирование бизнес-процессов. М.: Диалог-МИФИ, 2002.

33. Масалович А.И. Обзор зарубежных программ финансового анализа и прогнозирования // Бухгалтерия и банки 1996. -№ 1. — С. 26.

34. Методические рекомендации по оценке эффективности и их отбору для финансирования. М.: - 1994.

35. Мир управления проектами. Под ред. Решке X., Шелле X. Общ. ред. и пер. Познякова. М.:-Аланс, 1994. - 303 с.

36. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981 г.

37. Молчанов Н.Н. Инновационный процесс: организация и маркетинг. СПб.: СПбГУ. 1994. С. 66-76.

38. Недосекин А.О. Анализ живучести систем энергетики комбинаторно-вероятностными методами // Известия РАН. Энергетика, 1992, №3.

39. Недосекин А.О., Воронов К.И. Анализ риска инвестиций с применением нечетких множеств // Управление риском, 2000, №1.

40. Общая теория систем/Пер. с англ. В.Я. Ахтаева и Э.Л. Наппельбаума. М.: Мир, 1966.-187 с.

41. Орлов А.И. Экспертные оценки.-Ж-л «Заводская лаборатория», 1996, т.62, №1. С. 54-60.

42. Павлова Л.Н. Финансовый менеджмент. Управление денежным оборотом предприятия Учебник .- М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1995.

43. Первозванский А.А., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок расчёт и риск. -М.:- 1994.- 189 с.

44. Положение об оценке эффективности инвестиционных проектов при размещении на конкурсной основе централизованных инвестиционных ресурсов Бюджета развития Российской Федерации. Утверждено постановлением Правительства РФ от 22 ноября 1997 года №1470.

45. Розенберг Н., Бирдцелл, мл., Л.Е. Как Запад стал богатым/пер с анг. под ред. Б.Пинскера. Новосибирск: - Изд-во «Экор», 1995.

46. Севрук В .Т. Банковские риски. М.: Дело-ЛТД, 1994. - 72 с.

47. Смоляк С.А. Учет специфики инвестиционных проектов при оценке их эффективности // Аудит и финансовый анализ, 1999, №3. — 92 с.

48. Справочник по искусственному интеллекту. В 3-х томах. М.: Радио и связь, 1990.

49. Тисенко В.Н., Черняк В.В. Защита интеллектуальной собственности при реализации инноваций: Уч. пособие, СПб: Изд-во СПбГТУ, 2001. 80 с.

50. Тисенко В.Н., Черняк В.В. О рейтинговой оценке инвестиционной привлекательности инновационных проектов. М.: «Вестник машиностроения», 2002, № 2. - С. 62-66.

51. Трифонов Ю.В., Плеханова А.Ф., Юрлов Ф.Ф. Выбор эффективных решений в экономике в условиях неопределённости. Монография. Н. Новгород: Издательство ННГУ, 1998. 140с.54. «Трудный поворот к рынку». Научн. ред. Л.И.Абалкин. М.: Экономика, 1990.

52. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981.

53. Финансовое планирование и контроль / Под ред. Поукока М.А., Тейлора А.Х.-М.: 1996.-479с.

54. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978.

55. Черняк В.В. Высокие интеллектуальные технологии образования и науки: Материалы VIII Международной научно-методической конференции, 15-16 февраля 2001 г., Санкт-Петербург. СПб: Изд-во СПбГТУ, 2001, 280 с.

56. Черняк В.В. Модель ранжирования инвестиционной привлекательности инновационных проектов с использованием логики антонимов. Инновации в науке, образовании и производстве. СПб: Изд-во СПбГТУ, 2002, 81-86 с.

57. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. М., Дело Лтд 1995 г.-320 с.

58. Четыркин Е.М. Финансовый анализ производственных инвестиций М., Дело 1998-256 с.

59. Шапиро В.Д. Управление проектами. СПб.; ДваТрИ, 1996-610с.

60. Эшби Р.У. Введение в кибернетику. М.: Наука, 1959.

61. Юдин Б. Г. Системный анализ. М.: БСЭ, 1976.

62. Abetty P.A. Technology: a challenge to planners. Planning Rev., 1984, № 4, p.

63. Behrens W., Hawranek P.M. Manual for the preparation of industrial feasibility studies. Vienna, UNIDO, 1991. (Перевод: Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по оценке эффективности инвестиций, М., АОЗТ «Интерэксперт», ИНФРА-М, 1995).

64. Home J. С. Van Financial Management and Policy. Prentice Hall International inc. New Jersey. 859p.

65. Lintner J. The Valuation of Risk Asset and the Selection of Risky Investment in Stock Portfolios and Capital Budgets // Review of Economics and Statistics, Feb. 1965, pp. 13-37.

66. Markowitz H. Portfolio Selection // Journal of Finance, March 1952, pp. 77-91.

67. MGFS Industry Groups. On site: http://mgfs.com/ .

68. Ross S/ The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing // Journal of Economics Theory, December 1976, pp. 341-361.

69. Sharpe W.F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under Condition of Risk//Journal of Finance, September 1964, №20, pp. 425-442.

70. Tobin J. Liquidity Preference as a Behavior Toward Risk // Review of Economics Studies, Feb 1958, pp. 65-86.

71. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. 1978. - Vol. 1,№1.75. http://www.alt.rcom.ru76. http://www.inec.ru77. http://www.pro-invest.com78. http://www.unido.org/stdoc.cfm?did=50113