Экспресс-обоснование экономической привлекательности инновационных проектов на базе нечеткой логики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Климов, Владислав Владимирович

• Климов, Владислав Владимирович
• кандидат экономических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Климов, Владислав Владимирович

Содержание.

Введение.

Глава I. Теоретические и методические подходы к оценке эффективностии инноваций. 1.1. Инновации: определение, сущность, классификация.

1.2. Понятие и сущность эффектов и эффективности инвестиций в инновации, подходы к их классфикации.

1.3. Прогнозирование результатов реализации и распространения инноваций.

ГЛАВА II. Методические основы оценки эффективности инновационных проектов.

2.1. Методы оценки экономической- эффективности проектов в сфере информационных технологий;.

2.2. Модель быстрого экономического обоснования (Rapid Economic Justification) как метод обоснования эффективности инновационных проектов.

23. Применение экспресс-анализа при оценке венчурных проектов.

2.4. Подходы к использованию в процессе обоснования эффектиности инновационных проектов моделей оценки, основанных на нечеткой логике.

ГЛАВА III. Механизм функционирования быстрого экономического обоснования инновационных проектов в сфере информационных технологий на основе аппарата нечеткой логики.ИЗ

3.1. Применение Rapid Economic Justification для оценки эффективности перехода IT-систем к облачным вычислениям.

3.2. Оценка затрат и результатов от реализации проекта с применением инструментов нечеткой логики.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экспресс-обоснование экономической привлекательности инновационных проектов на базе нечеткой логики»

В настоящее время невозможно представить организацию эффективной работы предприятия без механизма разработки и внедрения инновационных продуктов. От характера инновационной политики и инновационной стратегии компании во многом зависит не только его текущий успех на рынке, но условия формирования потенциала для создания базы конкурентных преимуществ в будущем. Как внедрение инновационных продуктов и их освоение, так и разработка собственных инноваций — это важнейшая составляющая деятельности современного предприятия. Такая оценка роли инноваций привела к росту интереса бизнес-единиц к развитию собственных подразделений НИОКР или к исследованию возможностей адаптации и имплементации инновационных продуктов, доступных на рынке. При этом следует отметить, что эффективным показал себя подход, в рамках которого инновации одной отрасли применяются другой, зачастую несмежной, отраслью. Таким образом, можно говорить о распространении инноваций и их эффектов за рамки рынка, отрасли, в котором она была сформирована и применена. Распространение инноваций в этом случае имеет сложный характер и зависит как от свойств самого нововведения, от условий, в которых происходит взаимодействие участников инновационного процесса, внедрение новшества и состояния предприятия и отрасли.

Одним из видов инновационных проектов, обладающих ярко выраженными специфическими признаками, являются проекты в сфере информационных технологий. Независимо от профиля компании, ее размеров или организационной структуры, все большую роль в ее деятельности играет правильная организация информационных потоков, процессов извлечения, обработки, передачи информации как между внутренними подразделениями, так и между компанией и внешними партнерами. Именно информационная система предприятия предоставляет возможность эффективно управлять информацией, т.к. она является платформой, которая связывает воедино работу всех служб компании, а значит, от ее эффективности и степени соответствия потребностям компании зависит, насколько конкурентоспособна она будет на рынке.

Однако, сравнивая суммы затрат на разработку, внедрение, развертывание и поддержку ГГ-проектов, которые выделяют российские и зарубежные топ-менеджеры, мы все еще можем наблюдать значительную разницу. Если также учесть, что информационные системы многих российских предприятий состоят из большого количества модулей, слабо связанных между собой, что затрудняет работу с циркулирующей в ней информацией и снижает общую эффективность ГГ-системы, то мы видим, что 1Т - это сфера, которая остро нуждается в приложении инвестиционных ресурсов.

Большинство российских менеджеров уже пришли к пониманию того, что современные информационные технологии должны рассматриваться как проекты, требующие анализа и оценки, а так как проект в- области 1Т - это фактически внедрение новшества, то требуется грамотное встраивание элементов механизма работы с инновационными проектами в общую методологию оценки и управления проектами. В' силу этого возникла потребность в определении моделей и инструментов для проведения анализа эффективности 1Т-проектов, которые стали рассматриваться как инвестиционные проекты компании. Те методы, которые применялись традиционно для оценки инвестиционных проектов, оказались неудобными при оценке ГГ-проектов, т.к. они не учитывали их специфику, кроме того изучение проектов осуществлялось с применением исключительно прогнозных и немедленных показателей, значения которых не всегда отображают действительную результативность инновационных проектов корректно. Поэтому зарубежные специалисты (многие из которых - менеджеры крупных компаний, которые на собственной практике столкнулись с проблемой оценки инноваций в 1Т) предприняли попытки разработки инструментов, предоставляющих объективную и достоверную информацию о показателях эффективности проектов. Таким образом, появился целый набор методов, предлагающих оценить эффективность ГГ-проекта, но рассматривающих различные показатели, которые следовало определить для выявления целесообразности инвестирования в конкретный проект. В настоящее время все эти методы мало распространены в России в силу целого ряда причин. Поэтому актуальность темы для российских менеджеров очевидна.

Актуальность темы работы также обуславливается спецификой современного этапа российской экономики. Необходимость быстрого преодоления технологического и технического отставания, цели развития, связанные с модернизацией не только экономической, но и социальной сферы, требуют пересмотра основных подходов к оценке эффективности инновационных проектов. В современном обществе необходимо принимать во внимание диффузное распространение эффектов от реализации таких инновационных проектов, что требует определения и применения соответствующих методов оценки. С одной стороны, такие способы оценки проектов, должны быть специализированными и учитывать предмет анализа и его особенные признаки и свойства, а также специфичную динамику его развития. С другой стороны, они должны обладать унифицированными признаками и предлагать инструменты, удобные в применении с точки зрения аналитиков, экспертов и руководителей, которые занимаются проведением оценки проектов.

Исследуя современные методики оценки экономических эффектов от освоения инновационных продуктов и областей их применения, можно также констатировать высокую степень субъективности анализа, который производится при адаптации определенного метода на предприятии или даже в отрасли. Специфика инновационных проектов затрудняет процесс их инвестицонно-экономической оценки, в связи с чем в настоящее время актуален вопрос оптимизации методов и модификации математической составляющей способов оценки, а также расчетно-аналитической базы, на основе которой производится изучение проектов. Наиболее распространенные в данное время классические математические модели, которые осваивались, изменялись и успешно применялись, оказались недостаточно эффективным, т.к. имели ряд внутренних ограничений, которые определяли жесткие границы применения таких моделей. Очевидным стало то, что для оценки инновационных проектов требуются как специфичные методы, учитывающие набор признаков предмета анализа, так и уточнение математических моделей, которые используются для калькуляции метрик и параметров для последующего их анализа. Так, перспективным представляется внедрение математической логики, которая, во-первых, учитывает субъективность оценок, предоставляемых специалистами, во-вторых, имеет встроенный механизм обучения и адаптации к предъявляемым в конкретных условиях требованиям, в-третьих, может одинаково успешно оперировать разнородными входными и выходными параметрами.

Степень научной разработанности проблемы. Вопросы инновационного менеджмента, сущности и понятия инноваций, характера их адаптации изучали в своих работах зарубежные (Й.Шумпетер, Т.Брайан, П.Тротт, Ф.Котлер, Г.Менш, М.Додгсон, С.Мьйер, А.Афуа, П.Майерс, М.Крауфорд, Э.Роджерс, У.Саудер, Э.Ван де Вен, М.Додгсон, Р.Хендерсон, Т.Хагерстранд, Ф.Басс, Д.Мидглей, В.Махаджан, Л.Розенкопф, Э.Абрахамсон, Т.Валенте) и отечественные (В.Г.Медынский,1 Э.А.Уткин, P.A. Фатхутдинов, С.В.Ильдеменов, П.Н.Завлин, Г.Я.Гольдштейн, Л.Водачек, С.Д.Ильенкова, Н.Д.Кондратьев, А.И.Пригожин, А.С.Кулагин, В.В.Платонов, Е.М.Рогова, В.П.Воробьев) экономисты, социологи, математики, инженеры.

Методология быстрого экономического обоснования (REJ) была предложена и описана специалистом американской компании Microsoft, Джузеппе Маскарелло. В принципе, большая часть документации и уточнений, которые были предложены относительно этой модели, были сделаны менеджерами Microsoft.

Математический аппарат нечеткой логики и постулаты нечеткой логики были сформулированы Л.Заде. Впоследствии работу с нечеткими множествами, оптимизацию нечетких условий, механизм приведения к четкости-нечеткости исследовали Х.Прад, Р.Беллман, Дж.Бакли, Б.Коско, Э.Кофлер, Э.Мамдани, Т.Сугено, Г.Чен, Э.Керр, А.А.Логинов, А.О.Недосекин, О.Б.Максимов,

Г.С.Павлов, К.И.Воронов, С.Н.Фролов. Можно обозначить ряд причин, которые являются барьерами применения аппарата нечеткой логики в экономической практивке: сложность математического инструментария по сравнению с традиционным, недостаточное понимание принципов работы механизма нечеткого анализа и возможностей его применения для решения задач* в области экономики и менеджмента, отсутствие статистических данных или данных, получаемых эмпирическим путем, на основе которых могут быть апробированы системы нечеткой логики. Все это значительно снижает эффективность использование перспективных моделей, которые с одной стороны учитывают специфические признаки комплексных инновационных проектов, а с другой -обладают встроенным математическим аппаратом, обеспечивающим получение достоверного результата с заданной степенью точности.

Цель диссертационного исследования — совершенствование подходов к экспресс-обоснованию эффективности инновационных проектов на основе ' использования аппарата нечеткой логики.

В соответствии с поставленной целью исследования, в работе решались следующие основные задачи:

I < а) Исследование понятия и сущности новшества и инновации и их 1 классификационных признаков; б) Исследование групп эффектов, которые возникают при реализации инновационных проектов, и характера их распространения (диффузии инноваций); в) Исследование проектов в сфере информационных технологий и выявление свойства инновационных проектов; г) Исследование способов и методов оценки инновационных проектов в области информационных технологий, их области применения и ограничений; д) Исследование метода быстрого экономического обоснования как инструмента оценки инновационных проектов; е) Исследование -принципов теории нечеткой логики и установление способов оптимизации и уточнения аппарата нечеткой логики; ж) Дополнение метода оценки экономических эффектов от внедрения инновационного проекта на основе метода быстрого экономического обоснования, расширенного аппаратом инструментов!теории нечеткой логики.

Предметом исследования является комплекс теоретических, методических, практических вопросов, изучение которых производится в рамках методологии исследования и идентификации экономической эффективности инновационных проектов и анализа эффектов, которые возникают при реализации инновационных проектов.

Объектом исследования является деятельность специалистов, занимающихся управлением инновационными проектами, ситуационным моделированием в области управления проектами, анализом результатов внедрения проектов, составлением и изучением показателей, характеризующих экономическую и инвестиционную привлекательность проектов и менеджеров, чьи функции сопряжены с принятием управленческих решений.

Теоретической и методической основой диссертационного исследования являются работы и публикации зарубежных и российских авторов в области инновационного и инвестиционного менеджмента, управления проектами, математического анализа.

Статистической базой исследования являются доклады, справки и материалы Федеральной службы государственной статистики России, .аналитические отчеты, разработанные и публикуемые независимыми агентствами и компаниями, занимающимися исследованием рынков. Также использовались материалы издаваемых годовых отчетов крупнейших компаний изучаемого рынка.

При написании диссертационной работы применялись общенаучные методы исследования — системный подход, анализ и синтез, методы логического и экономико-математического моделирования.

Для проведения диссертационного исследования, достижения поставленных - целей и выполнения задач была сформирована следующая структура работы: введение, три главы, заключение, библиография, приложения.

Определение целей и задач, обоснование актуальности диссертационного исследования, раскрытие научной новизны, обозначение практической значимости и результатов изложены во введении работы.

В первой главе «Теоретические и методические подходы, к оценке эффективности^ инноваций» исследуются понятия новшества и инновации: сущность терминов, различные подходы к определению понятия "инновация" и классификации инноваций, идентифицируются специфические черты инновационных проектов и их отличия от других видов проектов. Рассматривается набор эффектов, которые возникают при разработке, реализации, освоении инновации. Исследуется диффузия инноваций в общественной среде, характер распространения новшеств и эффектов от их реализации.

Вторая глава «Методические основы оценки эффективности инновационных проектов» посвящена различным методам и способам проведения оценки экономической эффективности инновационных проектов и анализа результатов их реализации. Исследуются комплексные методы, которые применяются в настоящее время при оценке проектов с большим количеством специфичных свойств и сложными взаимосвязями между параметрами и признаками. Дается характеристика одного из подходов качественного анализа— метода быстрого экономического обоснования, который предполагает оценку не только результатов, получаемых при осуществлении проекта^ но и параметров, которые характеризуют сам процесс реализации. Модель представляется эффективной для целей оценки венчурных и высоко рисковых инновационных проектов, поэтому далее в главе рассматриваются особые; черты венчурных проектов и обосновывается эффективность проведения экономической: оценки венчурных проектов с применением ИШ. Как расширение данного метода предлагается и исследуется возможность встраивания инструментов для работы с нечеткими переменными в метод 11Е1: дается описание основных принципов теории нечетких множеств, математического аппарата- на основе которого конструируются методы работы с нечеткими и лингвистическими; термами, изучаются способы конвертирования четких количественных и качественных данных в нечеткие и обратные операции.

В третьей главе «Механизм функционирования быстрого экономического обоснования инновационных проектов в сфере информационных технологий на основе аппарата нечеткой логики» осуществляется анализ и оценка проекта перевода приложений 1Т предприятия на облачную платформу. Разбираются проекты в сфере информационных технологий и выделяются специфические черты при анализе их как инновационных проектов, также обосновывается принадлежность ГГ-проектов к типу инновационных. При этом оценка производится с применением инструментария метода быстрого экономического обоснования, математический аппарат которого расширен с помощью техник работы с нечеткой логикой. Дается характеристика самого решения в области информационных технологий; описывается сценарий перехода на новую платформу (как проект, подлежащий оценке и в случае обоснования экономической эффективности - реализации), затем разбирается, процесс внедрения проекта и оценка ожидаемых результатов. Инвестиционный анализ, включая обследование рисков, осуществляется средствами аппарата нечеткой логики, сформированной для исследования конкретного проекта.

В заключении диссертационной работы показаны выводы, полученные в результате изучения предметной области исходя из сформулированных задач.

В приложении представлены аналитические и расчетные материалы, показывающие результаты апробации исследования на практике, а также часть теоретических материалов, являющихся дополнением и расширением областей, исследуемых в работе.

Научная новизна исследования заключается в том, что была построена теоретическая концептуальная модель, показывающая эффективность интеграции принципов работы с нечеткими множествами в метод быстрого экономического обоснования, и разработаны методические рекомендации по практическому применению инструментов качественных моделей экономической оценки эффектов от реализации инновационных проектов, дополненных математическим аппаратом теории нечеткой логики. К числу результатов, обладающих научной значимостью и выносимых на защиту, относятся: а) Предложены механизмы использования и адаптации модели быстрого экономического обоснования применительно к российской специфике проведения экономического анализа проектов. В том числе - определенны проблемы, которые препятствуют широкому применению и популяризации качественного метода оценки проектов, и возможные пути их устранения; б) Определен и уточнен набор эффектов (как отдельных, так и в составе кластера), генерируемых при реализации инновационного проекта и подлежащих анализу и оценке. Предлагается производить оценку в рамках быстрого экономического обоснования инвестиционной привлекательности проекта. Эффективность рассматривается не как универсальная величина, но как субъективная мера оценки результатов проекта различными его участниками. в) Дополнен и уточнен аппарат быстрого экономического обоснования (экспресс-оценки) инновационных и венчурных проектов, что позволяет проводить более полную оценку инновационных проектов и учитывать специфические черты проектов данного типа и генерируемых эффектов. г) В рамках совершенствования способов оценки инновационных проектов предложены модификации аппарата нечетких множеств в целях оценки инновационных проектов. В частности, уточняются инструменты для работы с входной информацией, и предлагаются способы расширения функциональных возможностей модели, что позволяет более эффективно работать с параметрами и признаками, которые описываются качественно. д) Обоснована эффективность предложенной модели при проведении оценки венчурных высоко рисковых проектов с целью организации оптимального распределения средств венчурных компаний и инвесторов.

Практическая значимость исследования заключается в том, что разработанный метод (экспресс-оценка привлекательности проекта на основе моделей нечеткой логики) может быть использован предприятиями большинства отраслей, которые занимаются оценкой инновационных проектов. Методические рекомендации могут быть использованы в практике инвестиционного анализа инновационных проектов, предложенные уточнения математического аппарата расширяют область применения модели, что подтверждается их использование в процессе обоснования экономической привлекательности проекта.

Основные положения и результаты исследования нашли отражение в выступлениях автора на ряде российских научных конференций и в опубликованных автором научных работах, в том числе в издании, рекомендованном Высшей аттестационной комиссией Министерства образования и науки Российской Федерации. Основные результаты диссертационного исследования были обсуждены на научной конференции «Зимняя школа 2010», проводившейся Санкт-Петербургским филиалом Государственного университета - Высшая Школа Экономики в феврале 2010 г.

Заключение диссертации по теме «Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда», Климов, Владислав Владимирович

Заключение

В рамках исследования, проведенного в диссертационной работе, были сделаны выводы, изложенные ниже: а) Инновация - сложный системный объект, изучение которого необходимо производить не только в области экономического анализа, но и в технологической и социальной сферах. Это обусловлено тем, что новация, с одной стороны, является продуктом процесса, обладающего уникальными специфическими свойствами формирования новшества, а с другой стороны, является источником разнообразных эффектов, извлекаемых обществом при внедрении и эксплуатации нового продукта или услуги. В связи с этим, существует несколько представлений об определении понятия "новшество" и "инновация": традиционное и расширенное. При этом расширенное представление имеет четыре подхода, рассматривающих инновацию как процесс, как изменение, как результат и, наконец, как систему. В рамках каждого из предложенных подходов различные экономисты и инженеры уточняли термин и границы его применения в соответствии с собственными представлениями. б) Одним из важнейших аспектов исследования инноваций является анализ эффектов, генерируемых нововведением. Оценка эффектов от инвестирования в инновации не сводится исключительно к оценке финансовых, но требует более комплексного похода, учитывающего также прочие результаты, которые могут быть достигнуты в случае успешного осуществления инновационного проекта, в том числе и те, которые не могут быть оценены в денежном или даже количественном выражении. Результаты, извлекаемые из реализации инновационного проекта могут относиться к группе социальных, экономических, экологических, бюджетных, налоговых, научно-технических. В широком понимании, понятие эффективности характеризует степень удовлетворения потребности или степень достижения поставленных целей или степень успешности реализации чего-либо. в) Процесс принятия инновации в обществе представляется протяженным во времени и среди слоев общества и зависит от свойств инновационного продукта и общества, в котором он позиционируется и реализуется. Разные сегменты общества по-разному воспринимают новее идеи, что позволяет говорить о диффузных процессах, при распространении инновации в общественной среде. Разработанные и применяемые в настоящее время качественные (метод экспертных оценок, метод сценарного планирования, модели распределения) и количественные (причинные методы, методы построения Б-кривых) позволяют произвести анализ характера проникновения и принятия инновации в обществе. Наиболее распространенной является модель построения Э-кривых (кривых нормального распределения), предложенная Г.Тардом и впоследствии популяризованная другими экономистамисоциологами, которая характеризует процесс распространения новации среди групп населения как функцию нормального распределения. Также в своих работах авторы исследовали различные эффекты, влияющие на характер диффузии инновации (Басс, Мидглей, Майер, Валенте). Стоит отметить, что при изучении рассеивания инновации в рамках диффузных теорий изучались не только экономические аспекты явления, но и социальные, психологические, маркетинговые и политические/геополитические. Такой подход позволяет выполнить комплексную оценку явления как элемента системы, а не отдельно от нее. г) В работе отдельное внимание уделяется изучению проектов в области информационных технологий, в частности к исследованию их как одного из видов инновационных проектов. Для того чтобы дать определение 1Т-проекта как инновационного, необходимо комбинировать понятие инновационного проекта и понятие ГГ-проекта в широком понимании. Инновационный проект -это комплекс взаимосвязанных мероприятий, обеспечивающих в течение заданного периода времени создание и распространение нового вида продукции или технологии с целью получения прибыли или иного полезного эффекта. Проект в сфере 1Т - это последовательность установленных и связанных между собой мероприятий, имеющих начало и конец (точки входа и выхода), целью которых является повышение эффективности работы функционирующей корпоративной информационной системы со всеми ее программно-аппаратными узлами, а также организация эффективного взаимодействия пользователей и администраторов и 1Т-комплексов и систем. Изучение ГГ-проектов в рамках инновационного менеджмента показывает, что кроме признаков, присущих инновационным проектам в целом, проекты в области информационных технологий имеют и свои уникальные, обусловленные спецификой области. К ним можно отнести более жесткие требования к дефинированию целей проекта (которые ясны всем участникам проектной команды и руководству организации); наличие специфичных, не всегда очевидных и/или поддающихся количественному и качественному анализу рисков; парадокс времени; большая зависимость результативности осуществления проекта от лояльности пользователей и другие. Все эти признаки должны не только анализироваться при определении эффективности реализации проекта, но и учитываться при планировании условий и каты осуществления проекта. д) Приводится классификация современных методов анализа эффективности и результатов имплементации проектов (стоимостных, качественных, стохастических методов). Перечисляются основные подходы и их особенности применения каждой классификационной группы. Модели отличаются друг от друга не только глубиной анализа и количеством факторов, которые исследуются в ходе оценки проекта, но и подходом к самой оценке проектов и степенью достоверности (субъективности) получаемого результата. Наиболее распространенные, традиционные, методы ориентированы в первую очередь на расчет затратно-прибыльных метрик, качественные и вероятностные модели описывают инструменты, которые позволяют провести более сложную оценку проектов, в том числе рассмотреть сложную систему взаимосвязанных эффектов и рисков. Большое количество разработанных методов и способов оценки остаются невостребованными в России и не получили широкого распространения. Существует несколько барьеров: сложность осуществления некоторых этапов оценки (например, расчет финансовых показателей и бюджета, необходимого для нивелирования негативных последствий в случае наступления рисковых событий); отсутствие опыта и best practice (наиболее успешных отраслевых прецедентов) в России; общие условия с высоким уровнем неопределенности, в которых происходит принятие управленческих решений (тем более - когда производится реализация инновационных проектов, которым свойственен более высокий уровень риска по сравнению с прочими видами проектов); не всегда понятный и проработанный математический аппарат, т.к. некоторые модели предлагают скорее семантическое описание способов анализа, предоставляя свободу выбора математических моделей (что приводит к вариациям результатов применения одной модели в равных условиях). е) Разбирается модель быстрого экономического обоснования (Rapid Economic Justification) как модели качественного анализа. Процесс анализа проекта при применении модели разделяется на пять последовательных этапов: оценка бизнеса компании, разработка или выбор решения, определение выгод и затрат (т.е. совокупных эффектов и издержек), определение рисков и методов минимизации негативных последствий, расчет финансовых показателей. REJ, разработанная компанией,Microsoft, работающей в отрасли IT, первоначально рассматривалась как модель оценки исключительно проектов в сфере информационных технологий. Гибкость модели позволяет экстраполировать ее на инновационные проекты других отраслей, учитывая и закладывая их специфику в конкретные инструменты, которые используются в рамках REJ. Как уже отмечалось, комплексные модели, позволяющие провести глубокий анализ, не всегда становятся выбором российских предпринимателей и отраслевых экспертов — следствием чего является слабое распространение REJ. ж) Одной из ключевых проблем оценки проектов, в том числе и инновационных, представляется сложность расчета таких параметров, как размер прибыли, количественных показателей для анализа рисков проекта, которые понесет предприятие или потребитель, идентификация причинно-следственных логических связей между изучаемыми признаками. Проблема заключается в том, что некоторые параметры могут быть определенны качественно, но не количественно. Это порождает ряд неудобств, например, повышение уровня субъективности оценки и затруднение использования значений таких параметров в дальнейшем анализе при участии разнородных признаков. Однако в настоящее время на практике почти не применяются способы конвертации качественных значений в количественные, в силу сложности математической обработки результатов или отсутствия необходимых навыков и опыта. з) Для решения описанной проблемы предлагается адаптация инструментов, позволяющих работать с нечеткой логикой. В отличие от классической (аристотелевой) математики, аппарат нечеткой логики позволяет сопоставить четкий логический ввод (т.е. значение признака, подаваемой на вход модели), но анализировать его и определять значения выходных параметров на основе базы нечетких суждений. Таким образом, модель позволяет производить анализ на "понятном" человеку языке семантических выражений, описывая значения параметров с помощью лингвистических прилагательных, которые

- модель конвертирует в четкое-значение (количественное значение выходной переменной). Также нализ на основе нечеткой логики является более гибким и адаптируемым к изменяющимся условиям, так как он основан на утверждениях, составленных экспертами — соответственно, при изменении условий реализации проекта, производится коррекция базы утверждений и логических выводов. и) Мы предлагаем совершенствовать аппарат нечеткой логики, изложенный в классических формулировках. В отличие от традиционного анализа двух параметров при анализе функции принадлежности (один — входной, второй - результирующий), нам представляется и нами обосновывается возможность увеличения количества входных параметров при сохранении общего результирующего. Такой подход позволяет более корректно учитывать изменение результата при изменении влияющих на него параметров. Также мы разработали метод, который расширяет функциональность механизма нечеткой логики, и позволяет производить операции не только с входными четкими (количественно-выраженными) значениями переменных, но и нечеткими (выраженными качественно). Таким образом, применение теории нечетких множеств (которая первоначально нашла применение в машиностроении и микротехнике) для оценки инновационных проектов позволяет снять ограничение: становится возможным использование любого типа входных переменных, определяемых количественно или качественно. Уточненная модель сможет обработать поступающие на вход значения одинаково успешно. к) Чтобы показать практическое применение и нюансы проведения анализа инвестиционной привлекательности IT-проектов, мы рассмотрели пример одного из таких проектов - оценку и экономическое обоснование внедрения технологии облачных вычислений. Для этого мы сначала дали небольшое объяснение самой сути технологического решения и его преимуществ и недостатков, а затем произвели его оценку с помощью REJ, расширенного математическим аппаратом нечеткой логики. Так, мы получили и показали практическую применимость комплексной модели, которая - -рассматривает-проект с разных сторон. Кроме того, в части оценки рисков и расчета финансовых показателей, мы встроили в модель нечеткой логики, который позволил повысить объективность оценки и нахождения значений ряда параметров. В случае применения нового математического аппарата, снимается ряд ограничений, которые невозможно исключить при использовании традиционных способов, но которые необходимо учитывать при проведении анализа. Также исследуются основные свойства IT-проекта как инновационного.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Климов, Владислав Владимирович, 2011 год

1. Астахов A. COBIT для ИТ аудиторов // URL: http://wwwjso27000.ru/chitalnyi-zai/audit-informacionnoi-bezopasnosti/cobit-dlya-it-auditorov (дата обращения: 20.05.2010).

2. Бездудный Ф. Ф., Нечаева О. Д., Смирнова Г. А. Сущность понятия инновация и его классификация // Инновации. 1998. №2-3. С. 3-13.

3. Валента Ф. К новому синтезу воспроизводственного процесса и хозяйственного механизма в экономической теории. Москва: ИНИОН, 1986. 11 с.

4. Виленский П.Л. Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика. 2-е изд. Москва: Дело, 2002. 888 с.

5. Водачек Л., Водачкова О. Стратегия управления инновациями на предприятии. Сокр. пер. со словацк. Авт. пред. B.C. Рапопорт. Москва: Экономик,. 1989. 168 с.

6. Горшков В.В., Кретова Е.А. Инновационные риски: лекции по специальности. Санкт-Петербург.: Финансы и кредит, 1996. 250 с.

7. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. 2-е издание. Москва: Дело и Сервис, 2004. 160 стр.

8. Графова Г.Ф., Гуськова C.B. Экономическая оценка инвестиций. Москва: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2006. 138 с.

9. Гэлбрейт Дж.К. Экономика и общественная цель. Москва: Прогресс, 1979 г. 406 с.

10. Деверадж С., Кохли Р. Тайны ИТ. Измерение отдачи от инвестиций в информационные технологии. Москва: Литературное агентство «Бук-Пресс», 2006. 192 с.

11. Дин JI. Просвещенный ИТ-директор: лучшие примеры из практики Кремниевой долины. Москва: Альпина Бизнес Букс, 2005. 498 с.

12. Досье на проект федерального закона №99029071-2 «Об инновационной деятельности и о государственной инновационной политике», принятого Государственной Думой 01.12.1999.

13. Ежегодный отчет Japan Tabacco International о результатах деятельности компании за 2009 год. Annual Report 2009 // URL: http://www.jt.com/investors/results/tobaccobusiness/pdf/20100210tobaccoE.pdf (дата обращения: 20.05.2010).

14. Завлин П.Н., Казанцев А.Е., Миндели Л.Э. Инновационный менеджмент: Справочное пособие. Санкт-Петербург.: Наука, 1997. 560 с.

15. Ильенкова С. Д., Гохберг Л.М., Ягудин С.Ю. Инновационный менеджмент. Учебник под ред. С. Д. Ильенковой. Москва: Юнити-Дана, 2002. 327 с.

16. Козаченко В. Управление общей стоимостью владения КИС // URL: http://www.cfin.ru/itm/kis/kistco.shtml (дата обращения: 20.05.2010).

17. Кокурин Д.И. Инновационная деятельность. Москва: Экзамен, 2001. 576с.

18. Кричевский М.Л. Интеллектуальный анализ данных в менеджменте. Учеб. пособие. Санкт-Петербург: СПбГУАП, 2005. 208 с.

19. Кулагин A.C. Немного о термине «инновация» // Инновации. 2004. №7. С. 56-59.

20. Лапин Н.И. Теория и практика инноватики. Учебное пособие. Москва: Логос-М, 2008. 328 с.

21. Липсиц И.В., Коссов В.В. Экономический анализ реальных инвестиций. Учебное пособие. Москва: Экономистъ, 2004. 347 с.

22. Логинов В. И. О вероятностной трактовке функций принадлежности Заде и их применении для распознавания образов // Техническая кибернетика Известия. №2. 1966. С. 208-247.

23. Макконнелл K.P., Брю С.Л. Экономика: принципы, проблемы и политика. В 2 тт. Москва: Республика, 1997. 391 с.

24. Масалович А. Нечеткая логика: на гребне «третьей волны» // URL: http://www.tora-centre.ru/library/fuzzy/ctfuz.htm (дата обращения: 20.05.2010).

25. Майкрософт Россия. Уровни зрелости ИТ-инфраструктуры предприятия //URL: http://www.interface.ru/home.asp7artIcH4315 (дата обращения: 20.05.2010).

26. Медынский В.Г. Инновационный менеджмент: учебник. Москва: Инфра-М, 2008. 293 с.

27. Никсон Ф. Роль руководства предприятия в обеспечении качества и надежности: Пер. с англ. Москва: Изд-во стандартов, 1990. 230 с.

28. Облачные вычисления будем знакомы. 04.09.2009 // URL: http://www.osp.ru/os/2009/06/10038698/ (дата обращения: 20.05.2010).

29. Пастоев А. Методологии управления ИТ-рисками // URL: http://www.osp.ru/os/2006/08/3584582/pl.html (дата обращения: 20.05.2010).

30. Письмо Правительства РФ от 5 августа 2005 г. №2473 п-П7 «Основные направления политики Российской Федерации в области развития инновационной системы на период до 2010 года».

31. Пригожин А.И. Нововведения: стимулы и препятствия (социальные проблемы инноватики). Москва: Политиздат, 1989. 271 с.

32. Проект федерального законы №99029071-2 «Об инновационной деятельности и о государственной инновационной политике», принятый Государственной Думой 01.12.1999, отклоненный Президентом РФ 03.01.2000.

33. Санто Б. Инновация как средство экономического развития: Пер. с венгер. Москва: Прогресс, 1990. 376 с.

34. Тард Г. Законы подражания. / Пер. с франц. Ф.Павленков. Санкт-Петербург: Издание Ф. Павленкова, Типография и Литография С. Ф. Яздовскаго и К., 1892.371 с.

35. Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями. Пер. с англ. науч. ред. К.Ф. Пузыня. Москва: Экономика, 1989. 310 с.

36. Титоренко Г.А. Информационные технологии управления. Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. 280 с.

37. Товб А.С., Ципес Г.Л. Управление проектами: стандарты, методы, опыт. Москва: Олимп-Бизнес, 2003. 240 с.

38. Тюкин И.Ю., Терхов В.А. Адаптация в нелинейных динамических системах. Санкт-Петербург: ББК, 2006. 378 с.

39. Уткин ЭЛ., Морозова Н.И., Морозова Г.И. Инновационный менеджмент. Москва: АКАЛИС, 1996. 208 с.

40. Уэйл П., Рос Дж.У. Управление ИТ: опыт компаний лидеров: как информационные технологии помогают достичь превосходных результатов. Пер. с англ. Бахматова Ю., Пирожкова Н. Москва: Альпина Бизнес Букс, 2005. 291 с.

41. Фатхутдинов Р.А. Инновационный менеджмент: Учебник для вузов. 5-е изд. Санкт-Петербург.: Питер, 2005. 448 с.

42. Федеральный Закон №832 «О концепции инновационной политики Российской Федерации на 1998-2000 годы» от 24.07.1998.

43. Финаев В.И. Модели систем принятия решений: Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТН, 2005. 118 с.

44. Шумпетер Й. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия: Пер. с нем. и англ. В.С.Автономов и др. Москва: ЭКСМО, 2007. 861 с.

45. Abrahamson Е., Rosenkopf L. Social Network Effects on the Extent of Innovation Diffusion: A Computer Simulation // Organization Science. Vol.8 (3). 1997. P. 289-309.

46. Abrahamson E., Rosenkopf L. When Do Bandwagon Diffusions Roll? How Far Do They Go? When Do They Roll Backwards? A Computer Simulation. Academy of Management Conference, Best Paper Proceedings, Northwestern University, Evanston, IL. 1990. P. 155-159.

47. A Guide to the Project Management Body of Knowledge. 4th edition. Project Management Institute, 2008. 459 p.

48. Afiiaf A. Innovation Management Strategies, Implication, and Profits. New York: Oxford University Press, 1998. 325 p.

49. Andres S., Castro D. Driving a Digital Recovery: IT Investments in the G-20 Stimulus Plans // URL: http://www.itif.org/files/g20-stimulus.pdf (дата обращения: 20.05.2010).

50. Bass M.F. A New Product Growth For Model Consumer Durables// Management Science. Vol.15 Issue 5. 1969. P. 215-227.

51. Bass M.F. The Theory of Stochastic Choice and Brand Switching // Journal of Marketing Research. Vol.7. 1979. P. 39-47.

52. Brahamson E., Rosenkopf, L. When do bandwagon diffusions roll? How far do they go? When do they roll backwards? A computer simulation // Academy of Management Conference, Best Paper Proceedings, Northwestern University, Evanston, IL. 1990. P. 155-159.

53. British Standard BS 6079-1:2000. Project management Part 1 : Guide to Project management. British Standards Institute, 2000. 62 p.

54. Chapman C., Ward S. Project Risk Management: Processes, Techniques and Insights. 2nd Edition. New York: John Wiley & Sons Ltd., 2003. 408 p.

55. Clayton M.C. The Innovator's Dilemma: When New Technologies Cause Great Firms to Fail. Harvard: Harvard Business School Press, 1997. 225 p.

56. Chen G., Pham T.T. Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems. Washington D.C.: CRC Press LLC, 2001. 329 p.

57. Coleman J., Katz E., Menzel H. The diffusion of an innovation among physicians // Sociometry. Vol.20. 1957. P. 253-270.

58. Combs W. E., Andrews J. E. Combinatorial Rule Explosion Eliminated by a Fuzzy Rule Configuration // IEEE Trans. Fuzzy Systems. Vol.6 Issue 1. 1998. P. 1-11.

59. Country profiles // URL: http://www.indexmundi.com/ (дата обращения: 20.05.2010)

60. Damodaran A. Equity Risk Premiums (ERP): Determinants, Estimation and Implications A post-crisis Update // Stern School of Business. October 2009. URL: http://www.stern.nyu.edu/~adamodar/pdfiles/papers/ERPfull.pdf (дата обращения: 20.05.2010).

61. DeCarlo D. extreme Project Management: Using Leadership, Principles, and Tools to Deliver Value in the Face of Volatility. New York: Jossey-Bass, 2005. 585 p.

62. Dodgson, M. The Management of Technological Innovation An International and Strategic approach. New York: Oxford University Press, 2000. 248 p.

63. Dodgson, M, Rothwell R. The Handbook of Industrial Innovation. Aldershot: Brookfield, 1994. 324 p.

64. F5 Networks. Cloud Computing. Survey Results: June-July 2009 // URL: http://www.f5.com/pdf/reports/cloud-computing-survey-results-2009.pdf (дата обращения: 20.05.2010).

65. Foster R. Innovation: The Attacker's Advantage. London: MacMillan, 1986. 316p.

66. Gartner Perspective: IT Spending 2010 // URL: http://www.slideshare.net/rsink/gartner-report-it-spending-2010 (дата обращения: 20.05.2010).

67. Ghoneim A. A Comprehensive Analysis of IT/IS Indirect Costs: Enhancing the Evaluation of information Systems Investments // Business and Management

68. Brunei Business School Research Papers. 2007. URL: http://bura.brunel.ac.uk/bitstream/2438/336 l/l/780.pdf (дата обращения: 20.05.2010).

69. Goldman Sachs. Independent Insight: IT Spending Survey // URL: http://www.scribd.com/doc/7737986/Goldman-Sachs-IT-Spending-Survey (дата обращения: 20.05.2010).

70. Hagerstrand Т. Innovation diffusion as a spatial process. Translated by A. Pred. Chicago: University of Chicago Press, 1967. 334 p.

71. Henderson R.M., Clark K.B. Architectural innovation: the reconfiguration of existing product technologies and the failure of established firms // Administrative Science Quarterly. Vol.35. 1990. P. 9-30.

72. IDC. CIOL Bureau. Cloud Computing: Spending by 2012. URL: http://www.ciol.com/Enterprise/Feature/Cloud-computing-spend-to-touch-$42bn-by-2012/9309116932/0/ (дата обращения: 20.05.2010).

73. Irvine G. Cloud Computing // URL: http://thelotusposition.wordpress.com/2008/12/03/ (дата обращения: 20.05.2010).

74. Jordan E., Silcock L. Beating IT Risks. Chichester: John Wiley & Sons, Ltd., 2005. 277 p.

75. Kellogg School of Management. What Brings Difficulties to IT Evaluation? URL: http://www.vavtclub.ru/library/0002.ppt (дата обращения: 20.05.2010).

76. Leekwijck V., Kerre E.E. Defiizzification: Criteria and Classification // Fuzzy Sets and Systems. Vol.108. 1999. P. 159-178.

77. Mahajan V., Peterson R.A. Models for Innovation Diffusion. California: Sage Publications, 1985. 88 p.

78. Maier F. R&D Strategies and the Diffusion of Innovations // Доклад на конференции Proceedings System Dynamics. 1992. P . 395-404. URL: http://www.systemdynamics.org/conferences/1992/proceed/pdfs/maier395.pdf (дата обращения: 20.05.2010)

79. Marquis D.G. The Anatomy of Successful Innovations in. Readings in the Management of Innovation, 2nd ed. Tushman, ML and WL Moore (Eds.). New York: Harper Business, 1988. 473 p.

80. Mayor T. A Buyer's Guide to IT Value Methodologies // CIO. July 15 2002. URL: http://www.cio.com.aU/article/l76997/buyerguideitvaluemethodologies/ (дата обращения: 20.05.2010).

81. Mensch G. Innovation Management in Diversified Corporations: Problems of Organization // The Journal of Science Policy and Research Management. Vol. 2 (4). 1987. P. 487.

82. Mensch G. Theory of Innovation. Berlin: Preprint Services of the International Institute of Management, 1973. 173 p.

83. Microsoft Infrastructure Optimization model (Ю1) // URL: http://www.microsoftxom/industry/goverrLment/solutions/itinfrastructureoptimization.ms px (дата обращения: 20.05.2010).

84. Midgley D.F., Dowling G.R. Innovativeness: the concept and its measurement //Journal of Consumer Research. Vol.4. 1978. P. 229-242.

85. Mizumoto M., Tanaka K. Some Properties of Fuzzy Sets of Type-2 // Information and Control. Vol.31. 1976. P. 312-340.

86. Morton J.A. Organizing for Innovation. A Systems Approach to Technical Management. New York: McGraw-Hill, Inc., 1971. 320 p.

87. Myers S., Marquis D.G. Successful industrial innovations: a study of factors underlying innovation in selected firms. Washington D.C.: National Science Foundation, 1969. 119 p.

88. Narayanan V.K. Managing technology and innovation for competitive advantage. New Jersey: Prentice-Hall Inc., 2001. 510 p.

89. Norton J. A., Bass M,F. A Diffusion Theory Model of Adoption and Substitution for Successive Generations of High-Technology Products // Management Science. Vol.33 (9). 1987. P. 1069-1086.

90. Oslo Manual: Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data, 3rd Edition. OECD, EUROSTAT, 2005. 162 p.

91. Pisello Т., Strassmann P. IT Value Chain Management maximizing ROI from IT Investments // searchcio.techtarget.com/searchCIO/downloads/MaximizingROIfromITInvestmentsJanu ary2004.pdf (дата обращения: 20.05.2010).

92. Quintas P.R., Massey D, Wield D. Academic-industry links and innovation: questioning the Science Park model // Technovation. Vol. 12 (3). 1992. P. 161-175.

93. Reto R.G. Risk management and Capital Adequacy. New York: The McGraw-Hill Companies, Inc, 2003. 577 p.

94. Richard N. F. Innovation: The Attacker's Advantage. New York: Summit Books, 1986.316 p.

95. Robertson T. The process of innovation and the diffusion of innovation // Journal of Marketing. Vol. 31. 1967. P. 14-19.

96. Rogers E.M., Shoemaker F.F. Communication of Innovations. A Cross-Cultural Approach 2nd ed. New York: TheFree Press, 1971. 476 p.

97. Rogers E.M. Diffusion of Innovations, 5th ed. New York: Free Press, 2003. 512 p.

98. Ross T.J., Booker J.M.," Parkinson W.J. Fuzzy Logic and Probability Application: Bridging the Gap. 2nd Edition. Philadelphia: John Wiley & Sons Ltd., 2004. 650 p.

99. Ryan B. The Diffusion of Hybrid Seed Corn in Two Iowa Communities // Rural Sociology. Vol.8 (1). 1943. P. 15-24.

100. SAP AG Набор услуг SAP Safeguarding: поддержка инноваций в бизнесе и снижение технологических рисков // URL: http://www.sap.com/cis/pdi7SafeguardingInsight.pdf (дата обращения: 20.05.2010).

101. Schlichting R. ATIP Report: Fuzzy engineering at LIFE // URL: http://www.dbai.tuwien.ac.at/marchives/fuzzy-mail95/0608.html (дата обращения: 20.05.2010).

102. Simula H. Concept of Innovation Revisited. A Framework for a Product Innovation // URL: http://www.ceit.fi/img/Concept%20oP/o20innovation%20revisited%20a%20framework% 20for%20a%20product%20innovation.pdf (дата обращения: 20.05.2010).

103. Souder W.E. Managing New Product Innovations. Lexington, MA: Lexington Books, 1987. 251 p.

104. Souder W.E., Sherman J.D. Managing new technology development. New York : McGraw-Hill, Inc., 1994. 314 p.

105. Steinberg R.A. Servicing ITIL: A Handbook of IT Services for ITIL Managers and Practitioners. La Jolla: Trafford Publishing, 2007. 238 p.

106. Sun Microsystems Inc. Introduction to Cloud Computing Architecture. White paper. 1st Edition // June 2009. URL: http://www.scribd.eom/doc/17274860/Introduction-to-Cloud-Computing-Architecture (дата обращения: 20.05.2010).

107. Trott P. Innovation Management and New Product Development (2nd ed.) Gosport: Pearson Education Limited, 2002. 426 p.

108. Unified Communications ROI For Microsoft Office Communication Server 2007 // URL: http://download.microsoft.com/download/5/e/d/5edfee70-053a-434f-83e7е9с9194174b4/UC/WKTEPAPERS/UCROIwithMicrosoftOCS2007WhitePape r.pdf (дата обращения: 20.05.2010).

109. Valente T.W. Network Models of the Diffusion of Innovations. Portland: Hampton Press, 1995. 188 p.

110. Valente T.W. Social network thresholds in the diffusion of innovations // Social Networks. Vol. 18 (1). 1996. P. 69-89.

111. Van de Ven AH. Central Problems in the Management of Innovation // Management Science. Vol.32 (5). 1986. P. 590-607.

112. Weinschenk J., Combs W., Marks, R.J., Avoidance of Rule Explosion by Mapping Fuzzy Systems To a Union Rule Configuration // Fuzzy Systems. The 12th IEEE International Conference on Fuzzy Systems. 2003. P. 43^48.

113. Worldwide IT Spending in 2010 According to IDC's Worldwide Black Book // URL: http://www.idc.com/getdoc.jsp?pid=23571113&containerId=prUS22192510 (дата обращения: 20.05.2010).

114. Zadeh L.A. Fuzzy Sets // Information and Control. Vol.8. 1965. P. 338-353.

115. Zadeh L.A. From Computing with Numbers to Computing with Words -From Manipulation of Measurements to Manipulation of Perceptions / International Journal of Applied Math and Computer Science. Vol.12 Issue 3. 2002. P. 307-324.

116. Zaltman G., Duncan R., Holbek J. Innovations and organizations. New York: John Wiley & Sons Ltd., 1973. 369 p.