Интеллектуальные технологии моделирования многофакторных рисков в задачах обоснования ставок дисконтирования и капитализации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Алексеев, Александр Олегович

• Алексеев, Александр Олегович
• кандидат экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Алексеев, Александр Олегович

Введение

Глава 1 Анализ проблемы моделирования рисков

1.1. Ретроспективный взгляд на постановку задачи моделирования 12 риска в современных условиях

1.2. Обоснование выбора математического аппарата исследования

1.3. Разработка концепции моделирования многофакторных 34 рисков с учетом их двойственности

Глава 2 Интеллектуальные технологии разработки моделей многофакторных рисков

2.1 Решение задачи выбора матриц свертки рискообразующих 43 параметров

2.1.1 Конструирование матриц свертки рискообразующих 44 параметров

2.1.2 Установления соответствия между матричными 52 моделями и типами ЛПР

2.2. Разработка матричных моделей многофакторных рисков

Глава 3 Интеллектуальные технологии обоснования ставки дисконтирования и ставки капитализации

3.1. Разработка интеллектуальных технологий обоснования ставок дисконтирования и капитализации

3.2. Разработка интеллектуальной технологии оптимизации многофакторных рисков

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуальные технологии моделирования многофакторных рисков в задачах обоснования ставок дисконтирования и капитализации»

Актуальность темы. Привлекательность инновационных проектов для инвестора и заказчика зависит от соотношения в них показателей доходности и риска.

Для инвестора в инновационных проектах особую важность имеет уровень риска. За последствия, связанные с рисковыми событиями, именно он несет всю полноту ответственности и поэтому вправе требовать дополнительное вознаграждение (премию) за риск. Это удорожает стоимость проекта, что создает проблемы для заказчика в процессе расчетов за предоставленные инвестиции в ходе реализации проекта. В случае необоснованного завышения уровня риска привлекательность проекта для инвестора снижается, и он может оказаться в ситуации упущенной экономической выгоды, отказавшись от финансирования проекта. При занижении уровня риска инвестор получает меньшее вознаграждение, что может осложнить ему несение принятой финансовой ответственности за состоявшиеся рисковые события в другом проекте из инвестиционного портфеля. Таким образом, инвестор заинтересован в повышении степени обоснованности уровня риска в каждом инновационном проекте, исходя из его отношения к рискам вообще как игрока рынка инвестиций.

Заказчика проекта принципиально интересует снижение уровня риска, исходя из субъективных позиций инвестора в отношении риска, вследствие чего для заказчика инновационный проект становится более привлекательным с точки зрения обьема выплат инвестору за финансирование проекта. Поэтому активная позиция заказчика в вопросе снижеиия уровня риска становится понятной и делает востребованным решение этой задачи методами управления рисками.

Обе проблемы решаются развитием методов моделирования рисков инновационных проектов с учетом многофакторности рисковых ситуаций с учетом субъективного восприятия инвестором неопределенности, присутствующей в каждом проекте. В основе неопределенности проектов лежит двойственность каждого фактора риска с точки зрения возможности наступления рискового события и ожидаемых в связи с этим потерь, воспринимаемая лицами, принимающими решения (ЛИР) субъективно, в соответствии с типом ЛПР. Связь двойственности фактора риска связана с уровнем риска устанавливается функцией свертки.

Описанные отношения между инвестором и заказчиком, связанные с управлением рисками, проявляются при определении ставки дисконтирования денежных потоков, применяемой для пересчета будущих доходов в текущую стоимость и ставки капитализации при определении стоимости недвижимости. Известные технологии моделирования рисков инновационной деятельности не обеспечивают высокую степень обоснованности ставок дисконтирования и ставок капитализации, включая мероприятия по снижению рисков в связи с тем, что они не обеспечивают адекватность моделей риска субъективному восприятию прототипом (ЛПР) многофакторности и двойственности риска. Среди известных подходов к моделированию предпочтений наибольший интерес представляют интеллектуальные технологии, описывающие поведение участников инвестиционных процессов в задачах выбора па основе деревьев критериев и матриц свертки и отличающиеся расширенными функциональными возможностями.

Актуальность работы обусловлена необходимостью повышения степени обоснованности ставок дисконтирования и ставок капитализации в инновационной деятельности предприятий с использованием интеллектуальных технологий моделирования многофакторных рисков с учетом их двойственности.

Степень разработанности проблемы. Существенный вклад в теорию риска осуществили зарубежные авторы Дж.С.Милль, Дж.Б. Кларк, Э.Янг, Д. Вайнер, Ф.Б. Хоули, Ф.Х.Найт, П. Бернстайн и другие. Среди.них следует выделить Ф.Х.Найта, обобщившего различные взгляды на общую проблему риска и прибыли. По его мнению, проблема должна решаться в виде компенсации (премии) предпринимателям из доли прибыли в связи с ответственностью за возможные последствия рисковых событий. В настоящее время этот прием, встречается при определении ставок дисконтирования, однако, без достаточного обоснования.

В' известной работе П. Бернстайна остро, поставлены проблемы, квантирования, учета двойственности рисков и агрегирования факторов риска. Однако, они не нашли своего продолжения в конструктивном плане.

Проблемам, обоснования' ставок, дисконтирования и капитализации в недвижимости свои работы посвятили отечественные ученые Тарасевич Е.И:, Грибовский С.Вь, Баринов Н.П., Бузова И.А., Терехова^В.В. и др. Анализ их трудов показал, что в настоящее время отсутствует единая терминологическая и» методическая база определения^ ставок дисконтирования и капитализации. Действующая^ редакция методических рекомендаций по- оценке эффективности инвестиционных проектов, утвержденных Минэкономики РФ, Минфином РФ- и Госстроем РФ от 21 июня 1999 г. № ВК477 не проясняет сложившуюся ситуацию.

Моделирование индивидуальных и коллективных предпочтений на основе деревьев критериев, и матриц свертки, играющее ключевую роль в решение проблемы учета субъективизма ЛПР, нашло свое развитие в работах ЩепкинаА.В., БурковаВ:Н., НовиковаД.А., ХаритоноваВ'.А., БелыхА.А. и др. Однако эти авторы практически не коснулись проблем моделирования риска.

Таким образом, на сегодняшний день недостаточно разработаны теоретические и прикладные основы моделирования* рисков. До сих пор исследователи затрагивали лишь отдельные аспекты» проблемы анализа и управления, рисками, не рассматривая его как целостное явление. Этим обстоятельством объясняется имеющийся спрос на интеллектуальные технологии моделирования многофакторных рисков с учетом их двойственности, способные обеспечить высокую степень обоснованности уровня риска и эффективное управление рисками, что востребовано в инновационной деятельности предприятий строительной отрасли. Все вышеизложенное определило цель и задачи, логику построения и содержание диссертационной работы.

Цели и задачи исследования. Целью исследования является повышение степени обоснованности ставок дисконтирования и ставок капитализации инновационной деятельности предприятий с использованием интеллектуальных технологий моделирования двойственности и агрегирования факторов риска.

Реализация поставленной цели определила необходимость решения следующих частных задач:

1. Разработка концепции моделирования многофакторных рисков с учетом их двойственности.

2. Решение задач выбора матриц свертки рискообразующих параметров на множестве канонических матриц и нахождения соответствия между типами ЛПР и матричными моделями двойственности риска.

3. Построение моделей комплексного оценивания многофакторных рисков с учетом их двойственности.

4. Разработка интеллектуальных технологий обоснования ставок дисконтирования и капитализации.

5. Разработка интеллектуальной технологий управления рисками. Объектом исследования являются предприятия всех организационноправовых форм.

Предметом исследования являются возможности учета многофакторности и субъективности в моделях рисков и их' влияние на степень обоснованности инвестиционных решений в области инновационной деятельности предприятий.

Теоретической и методологической основой исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых в области оценки экономической эффективности инвестиций, оценки недвижимости и собствености, теории риска, теории вероятности, теории нечетких множеств, агрегирования частных критериев в комплексную оценку, моделирования предпочтений, теории дискретной математики и теорий математического анализа.

Область исследования. Диссертационная работа соответствует паспорту научных специальностей ВАК 08.00.13 - математические и инструментальные методы экономики, п. 1.4. «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений», п.2.3. «Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях».

Научная новизна диссертационной работы. В процессе исследования автором получены следующие научные и практические результаты, являющиеся предметом защиты и определяющие научную новизну работы:

1. Разработана концепция моделирования многофакторных рисков с учетом их двойственности, отличающаяся использованием матричных моделей предпочтений инвесторов в соответствии с их типом с целью повышения привлекательности инновационного проекта для каждого инвестора и заказчика путем достаточного обоснования уровня риска эффективного управления рисками.

2. Решена задача выбора матриц свертки рискообразующих параметров на множестве канонических матриц. Решение отличается целенаправленным перебором вариантов топологии конструируемых матриц свертки в соответствии с типами ЛПР методом ветвей и границ, связанных с условиями каноничности матриц свертки данного класса и отношением функционального соответствия между типами ЛПР и матричными моделями двойственности риска.

3. Построена модель комплексного оценивания многофакторных рисков с учетом их двойственности на основе модифицированного метода взвешенных коэффициентов, отличающаяся тем, что их значения устанавливаются набором уровней однофакторных рисков, который расширяется по рискообразующим параметрам процедурой линеаризации матричной свертки.

4. Разработаны интеллектуальные технологии обоснования ставок дисконтирования и капитализации, отличающиеся формированием поправок на риск с использованием комплексной оценки риска и процедуры согласования стандартной шкалы комплексного оценивания со шкалами поправок на риск инвестора и заказчика.

5. Разработана интеллектуальная технология управления рисками, отличающаяся оптимизацией расходов заказчика по снижению уровня риска в рамках предпочтений инвестора.

Теоретическая и практическая значимость исследования.

Теоретическая значимость исследования заключается в развитии теории риска по направлениям квантирования рисков: моделирования однофакторных рисков с учетом их двойственности на основе нелинейных (матричных) сверток в соответствии с типом ЛПР и агрегирования многофакторных рисков на основе модифицированного метода взвешенных коэффициентов, устанавливаемых набором уровней однофакторных рисков.

Практическая значимость диссертации определяется возможностью использования интеллектуальных технологий моделирования многофакторных рисков в задачах повышения степени обоснованности ставок дисконтирования проектов и ставок капитализации объектов недвижимости в инновационной деятельности предприятий строительной отрасли.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались па: международных научно-практических конференциях «Теория активных систем - 2007, 2009», г. Москва, Россия, 8-9 октября 2007, 17-19 октября 2009.

- семинарах «Теория управления организационными системами» в Институте проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук. г. Москва, 11 декабря 2008, 18 октября 2009.

- научно-практических конференциях студентов, аспирантов, молодых ученных строительного факультета ПГТУ «Строительство, Архитектура. Теория и практика», г. Пермь, 4 декабря 2007, 10-11 декабря 2008, 16-17 декабря 2009.

- Всероссийской научно-практической конференции «Инновационный потенциал аграрной науки - основа развития АПК» г. Пермь, 21 ноября 2008.

- семинаре «Лаборатории конструктивных методов исследования динамических моделей» кафедры Информационные технологии и математические методы в экономике , Пермского государственного университета, г. Пермь, 20 мая 2009, 29 сентября 2010.

- VI Всероссийской школе-семинаре молодых ученых «Управление большими системами 2009», г. Ижевск, 31 августа - 5 сентября 2009.

- Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы экономики и управления на предприятиях машиностроения, нефтяной и газовой промышленности в условиях инновационно-ориентированной экономики», г. Пермь, 27-28 сентября 2009.

- VIII конкурсе научных докладов по гуманитарным наукам аспирантов ПГТУ, г. Пермь, 4 ноября 2009 (получен диплом).

- семинаре Пермского научно-образовательного центра проблем управления (на базе ПГТУ) г.Пермь, 11 февраля 2010.

- Всероссийском конкурсе молодых ученых по теории управления и ее приложениям, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук. г. Москва, 1 мая 2010 (получен диплом)

VII Международной школе-конференции молодых ученых «Управление большими системами 2010», г. Пермь, Россия, 27-29 мая .2010 (получен диплом)

Результаты исследования реализованы в деятельности группы строительных компаний ООО «Трест первый» г. Перми, а также ЗАО АКБ «Транскапиталбанк» Пермский филиал.

Основные положения диссертации используются в учебном процессе Пермского государственного технического университета и Пермской ^ государственной сельскохозяйственной академии им. Д.А. Прянишникова и включены» в методические рекомендации по выполнению индивидуальных научно-исследовательских работ студентов «Моделирование и учет многофакторных рисков при решении проблем урбанистики», включенной в образовательную программу подготовки специалистов по направлению 270115.65 «Экспертиза и управление недвижимостью» и магистров по направлению 270100.68 «Строительство» по магистерской программе «Технологии управления недвижимостью».

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 21 научной работе (в соавторстве 17), в т.ч. свидетельство о регистрации программы для ЭВМ, 5 работ - в ведущих рецензируемых журналах, определенных Высшей аттестационной комиссией (общий объем указанных публикаций составил более 4 п.л.).

Структура работы Работа изложена на 125 страницах машинописного текста, состоит из введения, трех глав, заключения и двух приложений. Работа иллюстрирована 16 таблицами, 62 рисунками. Библиографический список содержит 137 наименований литературных источников.

Во введении обоснована актуальность исследуемой проблемы, сформулированы цель работы, объект и предмет исследования, научная новизна и практическая значимость полученных результатов, их апробация.

В первой главе — «Анализ проблемы моделирования рисков» Произведен ретроспективный анализ динамики изменения парадигмы моделирования рисков в сторону повышения актуальности учета двойственности и многофакторности рисков в современных условиях. Обоснован выбор нелинейных матричных сверток в качестве математического инструмента исследования. Разработана концепция моделирования многофакторных рисков с учетом их двойственности и на этой основе сформулированы частные задачи исследования.

Во второй главе - «Интеллектуальные технологии разработки моделей многофакторных рисков» Предложена матричная модель двойственности риска с учетом типа ЛПР и разработан алгоритм идентификации, соответствующих типам ЛПР. Описана процедура сертификации матриц как средство проверки их адекватности типу ЛПР. Разработана модель многофакторных рисков с учетом их двойственности на основе модифицированного метода взвешенных коэффициентов.

В третьей главе — «Интеллектуальные технологии обоснования ставки дисконтирования и ставки капитализации». Анализируются современные кумулятивные методы определения ставок дисконтирования и ' капитализации. Предложены интеллектуальные технологии обоснования ставок дисконтирования и капитализации на основе агрегирования комплексного уровня риска с уровнем премирования и согласования стандартной шкалы комплексного оценивания со шкалами инвестора и заказчика. Разработана интеллектуальная технология управления рисками, отличающаяся решением задачи оптимизации расходов заказчика

В заключении содержатся основные выводы теоретического и практического характера, намечены возможные направления дальнейших исследований.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Алексеев, Александр Олегович

Выводы по главе 3 1. Полученная в главе 2 линейная модель комплексного оценивания риска расширена по рискообразующим параметрам процедурой линеаризации матричной модели двойственности риска в точках оценивания уровней риска по каждому фактору. Решение задачи расширения линейной модели комплексного оценивания связано с представлением линейной модели комплексного оценивания уровня риска в приращениях через дифференциал функции свертки в окрестности текущих значений уровней риска, где основное внимание уделено определению коэффициентов при линейных членах.

Для избежания погрешностей численного дифференцирования коэффициенты линеаризации находятся графоаналитическим методом по эпюрам функций чувствительности уровня риска к рискообразующим факторам.

Выражение искомой свертки можно использовать на этапе качественного анализа рисков и в роли целевой функции в задачах обоснования оптимальных решений при управлении рисками, ■ где необходимо обеспечить эффективность целевого расходования.средств, что является содержанием количественного анализа рисков.

2. В развитие кумулятивного подхода ставки дисконтирования и капитализации устанавливаются на основе агрегирования всех уровней рисков в комплексный уровень с учетом субъективного мнения инвестора и последующим приведением полученного результата к шкале процентных ставок на премирование.

3. Интеллектуальные технологии обоснования ставок дисконтирования предложено строить в соответствии с алгоритмом, на первом этапе которого матричной сверткой определяется комплексный уровень риска. А на втором этапе разработанной технологии осуществляется приведение полученного результата к шкале процентных ставок на премирование.

Достижение равновесия (решения игры), необходимого для окончательного определения процентной ставки, осуществляется рассмотрением его возможных вариантов, ограниченных безрисковоп ставкой и максимальным значением ставки, на которое го гов пойти заказчик. Если ни один из допустимых вариантов не устраивает обе стороны, перед заказчиком возникает задача снижения уровня риска (повышения уровня безопасности), которая может иметь оптимальное решение с учетом предпочтений инвестора. В случае успешного решения данной задачи этот шаг должен повториться с целью обоснования взаимоприемлемой процентной ставки дисконтирования.

Если инвестор представляет собой коллективный орган, то согласованное мнение его членов относительно требуемых размеров премирования можно установить путем использования механизма активной экспертизы с целью уменьшения возможности манипулирования результатом.

4. Технология обоснования ставки капитализации отличается от вышеизложенной дополнительным шагом определения нормы возврата на капитал за указанное число периодов.

Технологии обоснования ставок дисконтирования реализованы в Пермском филиале АКБ «Транскапиталбанк» (ЗАО) с целью анализа уровня риска инвестиционных проектов и целесообразности их кредитования.

5. Достижение минимума суммарных расходов заказчика на погашение инвестиций, премию инвестору за риск и собственное управление рисками на основе разработанной технологии иллюстрируется на примере строительства многоэтажного жилого дома в группе строительных компаний ООО «Греет первый», г. Пермь.

6. Управление рисками позволяет снизить ставку дисконтирования. Это приводит к повышению показателей экономической эффективности инновационно-инвестиционных проектов. При снижении ставки дисконтирования растет чистый дисконтированный доход (чистая приведенная стоимость - NPV), увеличивается интервал между расчетной ставкой дисконтирования и внутренней нормой доходности (IRR). Уменьшается и дисконтированный срок окупаемости (DPP), что в целом приводит к повышению привлекательности и надежности инновационно-инвестиционных проектов.

7. При обосновании ставки дисконтирования инновационных проектов эффективность управления рисками предлагается оценивать по изменению показателей экономической эффективности инвестиций, например, чистой приведенной стоимости NPV в сопоставлении с уровнями затрат на вариант управления рисками

8. Предложенные интеллектуальные технологии управления рисками представляют интерес для задач оценки недвижимости и бизнеса. При оценке недвижимости эффективность управления рисками предлагается оценивать по изменению стоимости объекта недвижимости.

Заключение

В ходе исследования решена важная для народного хозяйства задача моделирования многофакторных рисков с учетом их двойственности и получены следующие результаты и выводы.

1. Предложенная концепция моделирования многофакторных рисков на основе интеллектуальных технологий может служить методологическим базисом повышения эффективности инновационной деятельности предприятий строительной отрасли.

2. Интеллектуальные технологии разработки моделей рисков с учетом их двойственности и субъективизма лица, принимающего решения являются эффективным инструментальным средством качественного анализа много факторных рисков.

3. Обоснование ставки дисконтирования и ставки капитализации на основе многофакторных моделей риска является эффективным методом количественного анализа предпринимательских рисков.

4. Достоверность полученных результатов обеспечена логически выстроенной поэтапной методикой разработки матричных моделей двойственности риска и инвестиционной привлекательности проекта в соответствии с типом инвестора и вычислительным экспериментом — комплексной сертификацией, подтверждающей адекватность моделей прототипам по принципу обратной связи, а так же согласованием стандартной шкалы комплексного оценивания со шкалами поправок на риск инвестора и заказчика.

Несмотря на достигнутые в работе существенные сдвиги в решении проблемы моделирования многофакторных рисков, данную проблему нельзя считать закрытой.

Остается актуальным моделирование многофакторных рисков на основе иерархических матричных моделей, обладающих более широкими функциональными возможностями. Это касается, прежде всего, функций чувствительности комплексного уровня риска к вариациям отдельных уровней риска и их рискообразующих параметров. Эти математические конструкции являются ключом к обоснованию оптимальных (в рамках предпочтений ЛПР) «траекторий» снижения рисков, в том числе на этапах оперативного управления рисками, по мере разрешения рисковых событий и связанных с ними изменений рисковых ситуаций.

Список интеллектуальных технологий моделирования интеллектуальных технологий может быть продолжен в рамках диверсификации данного подхода на другие экономические процессы, протекающие в условиях неопределенности.

Отдельный интерес представляет исследование поведения инвесторов в задах согласования размеров премирования за риск, как разновидности страхования, с учетом портфельного анализа зоны их ответственности, обеспечивающего благополучные исходы при негативном завершении отдельных инвестиционных проектов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Алексеев, Александр Олегович, 2010 год

1. Economicus: большой англо-русский словарь по экономике, финансам и менеджменту. Под общ. ред. Сторчевого М. А. © 2003-2009 Economicus Ltd Электронный ресурс.: URL -http://dictionary.economicus.ru

2. Азгальдов Г.Г. Квалиметрия и ее применение в оценке собственности // Московский оценщик, 2000, № 9.

3. Азгальдов Г.Г. Построение дерева показателей свойств объекта // Стандарты и качество. 1996.-№11. - С. 97-104.

4. Азгальдов Г.Г. Практическая квалиметрия в системе качества: ошибки и заблуждения // «Методы менеджмента качества», 2001, N 3.

5. Алексеев А.О. Неманипулиремое премирование за риски / Стратегическое и проектное управление: сб. науч.ст. / Перм. гос. ун-т. -Пермь, 2009.-с. 101-104.

6. Алексеев А.О. Управление многофакторными рисками / Управление большими системами: мат. VII Всерос. школы-конф. молодых ученых, т.1 / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 2010. - с. 128-132.

7. Алексеев А.О., Любимов A.B. Оперативное управление рисками с использованием теории игр / Стратегическое и проектное управление: сб. науч.ст. /Перм. гос. ун-т. Пермь, 2009. - с. 105- 109.

8. Алексеев А.О., Харитонов В.А. Модель комплексного оценивания уровня риска в многофакторных задачах управления / Теория активных систем -2007: тр. межд. науч.-практ. конф. «Управление Большими системами 2007» М.:ИПУ РАН, 2007. с. 202-205.

9. Алексеев А.О., Шайдулин Р.Ф. Расширение функциональных возможностей механизмов комплексного оценивания / Теория активных систем-2007: тр. межд. науч.-практ. конф. «Управление Большими системами 2007» М.:ИПУ РАН, 2007. с.205-208.

10. Аляев Ю.А. Дискретная математика и математическая логика: учебник / ЮЛ. Аляев, С. Ф. Тюрин. М.: Финансы и статистика, 2006. -368 с: ил.

11. Андронникова Н.Г., Бурков В.Н., Леонтьев С.В., Комплексное оценивание в задачах регионального управления М.: ИПУ РАН, 2002. - 58с.

12. Андронникова Н.Г., Леонтьев С.В., Новиков Д.А.Процедуры нечеткого комплексного оценивания Труды международной научно-практическойконференции "Современные сложные системы управления". Липецк: ЛГТУ, 2002., 12-14 марта. С. 7-8.

13. Базел В. Кокс Д. Браун Р. Информация и риск в маркитенге / пер. с англ. Под ред. М.Р. Ефимовой. М.:Финстатинформ, 1993

14. Балабанов И.Т Риск-менеджмент. М. Финансы и статистика, 1996

15. Балдин К.В. Риск-менеджмент: Учебное пособие. — М.: Эксмо, 2006. — 368 с. — (Риск-менеджмент).

16. Балдин К.В., Воробьев С,Н. Риск-менеджмент: Учебное пособие. — М.: Гардарики, 2005. 285 с: ил.

17. Балдин К.В., Воробьев С.Н. Системный анализ управления рисками в предпринимательстве. —Воронеж: МОДЭК, 2005.

18. Баркалов С.А. Бабкин В.Ф. Управление проектами в строительстве. Лабораторный практикум: Учеб. пособие. М.:ИздательствО'АСВ, 2003. -288 стр.

19. Белых A.A., Харитонов В.А. Интерпретация эффективности сложных систем с позиций рыночных отношений Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2010. № 59. С. 211-231.

20. Белых A.A. Шайдулин Р.Ф. Гуреев К.А. Харитонов В.А. Алексеев А.О. Принцип многомодельности в задаче моделирования индивидуальных предпочтений / Управление большими системами № ЗОЛ. М.: ИПУ РАН. 2010.

21. Белых A.A., Шайдулии Р.Ф., Харитонов В.А. Интеллектуальные технологии повышения эффективности информационных систем // Политематический , сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2010. № 60. С. 191-123

22. Беляков А.Ю., Елохова И.В., Мерсон М.Э., Харитонов В.А. Транзитивные замыкания на деревьях комплексного оценивания Управление большими системами: сборник трудов. 2004. № 9. С. 53-56.

23. Беляков А.Ю., Елохова И.В., Харитонов В.А. Активная экспертиза класса несимметричности матрицы свертки Управление большими системами: сборник трудов. 2005. № 10. С. 23-25.

24. Бернстайн П. Против богов: Укрощение риска. 2-е изд., стер. / Пер. с англ. А Марантиди. - М.: ЗАО «Олимп - Бизнес», 2008. - 400 с.

25. Борисов А.Н., Алексеев A.B. Крумберг O.A. Модель принятия решения на основе лингвистической переменной. Рига: Зинате, 1982 - 256с.

26. Борисов А.Н., Алексеев A.B. Меркурьев Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. - 304с.

27. Борисов А.Н., Левченков A.C. «Методы оценки решений» Учебное пособие Рига — 1980 — 60с.

28. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Страхование: оптимизация и перераспределение риска // Инвестиционный эксперт. 1997. № 5. С. 24-27.

29. Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Новиков Д.А. Управление риском: механизмы взаимного и смешанного страхования // Автоматика и Телемеханика. 2001. № 10. С. 125-131.

30. Бурков В.Н., Коргин H.A., Новиков Д.А. Введение в теорию управления организационными системами: Учебник / Под ред. Д.А. Новикова. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - 264с.

31. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами М.: Синтег, 1997. 190 с.

32. Бурков В.Н., Новиков Д.А., Щепкин A.B. Механизмы управления эколого-экономическими системами / под ред. академика С.Н. Васильева. -М.: Издательство физико-математической литературы, 2008. 244 с.

33. Бурков В.Н., Щепкин A.B. Механизмы обеспечения безопасности-оценка эффективности // Вопросы экономики. 1992. № 1.

34. Вальравен К. Управление риском в коммерческом банке / под. ред. Уорд и Л. Миркина. Вашингтон: ИЭР, 1997. 330 с

35. Варжапетян А.Г. Квалиметрия: Учебное пособие / СПбГУАП. СПб., 2005 176 с.: ил.

36. Велесько Е.И. «Инвестиционное проектирование»: Учебное пособие; БГЭУ, 2003 228с.

37. Венцель Е.С. «Исследование операции. Задачи, принципы, методология» Учебное пособие для студентов втузов. — 2-е изд., стер М.: Высш. шк., 2001.-208 с.

38. Воробьев С.Н. Управление рисками в предпринимательстве / С.Н. Воробьев, К.В. Балдин. 3-е изд. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К0», 2009. - 772с.

39. Галасюк В. О ставке дисконтирования и природе экономических расчетов Финансовый директор №10 2007 с 69-79

40. Галасюк В. Учет рисков в ставке дисконтирования, электронный ресурс. URL hltp://www.fd.m/blogs.htm?id=:8

41. Гамза В.А. Екатеринославский Ю.Ю. рисковый спектр коммерческих организаций. М.: Экономика, 2002.

42. Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Математические методы и модели для менеджмента / 3-е изд., стер. СПб.: Издательство «Лань», 2007. - 528 е.: ил. - (Учебники для вузов. Специальная литература).

43. Грабовый П.Г. Риски в современном бизнесе / Г1.Г. Грабовый. М.: АЛАНС, 1994. 286 с.

44. Грантуров В.М. Экономический риск, сущность, методы измерения, пути снижения. Методическое пособие. М: Дело и сервис, 2002.

45. Грибовский C.B. Еще раз о ставках капитализации и дисконтирования М.: Оценочная деятельность, №3, 2007

46. Грибовский C.B. Методы капитализации доходов. Курс лекций. СПб.: РОСТРОПРЕСС, 1997

47. Грибовский C.B. Определение ставки дисконтирования для объектов, требующих значительных финансовых вложений. М.: Вопросы оценки, 1997

48. Грибовский C.B., Жуковский В.В., Табала Д.Н. Ставка дисконтирования не игра воображения, а строгая наука. М.: Вопросы оценки, №3, 1997

49. Долин П.А. Справочник по технике безопасности. М.: Энергия, 1985.

50. Дубров A.M. «Математическое моделирование в экономике и бизнесе»: Учебное пособие для вузов, М.: Финансы и статистика, 1999г. 174с., ил.

51. Дуглас, М. Риск как судебный механизм / Мэри Дуглас // перевод А.Д. Ковалева THESIS. 1994. - Вып. 5

52. Ефремова Т.Ф. Большой современный толковый словарь русского языка. 2006

53. Иваненко В.И., Лабковский В.А. «Проблема неопределенности в задачах принятия решений» Киев: Наук. Думка, 1990. - 136с.67. • Кандинская O.A. Управление финансовыми рисками: поиск оптимальной стратегии. М.: Изд-во АО «Консалтбанкир», 2000

54. Качалов P.M. Управление хозяйственным риском. — *М.: Наука, 2002

55. Ковалев А.П. Оценка етоимеоти машин, оборудования и транспортных средств / А.П. Ковалев, A.A. Кушель, B.C. Хомяков, Ю.В. Андрианов, Б.Е. Лужанский, И.В. Королев, С.М. Чемерикин. М.: Интерреклама, 2003. -488с.

56. Корнилова Т.В. Психология риска и принятия решений: Учеб. пособие для вузов. М.: Аспект Пресс, 2003

57. Кремер Н.Ш. Теория вероятности и математическая статистика: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. И доп. - М:ЮНИТИ-ДАНА, 2007. -573 с.

58. Лепешкина М. Инвестиционные риски / РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция № IV, 2002. с.45-50

59. Лепешкина М. Инвестиционные риски (продолжение) / РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция № 15 2003. с.65-71.

60. Липсиц И.Г. «Экономический анализ реальных инвестиций»: Учебник для вузов. Высшая школа экономики, 2е изд., М.: Экономистъ, 2003 - 345с.: ил.

61. Лыков М.В., Алексеев А.О., Миронова Л.А., Новопашина Е.И. Проблемы адекватности моделей предпочтений • / Управление большими системами: мат. VII Всерос. школы-конф. молодых ученых, т.1 / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 2010. - с. 310-313.

62. Лыков М.В., Алексеев А.О., Харитонов В.А. Инновационные технологии управления конкурсной деятельностью / Вестн. Сам. гос. экон. ун-та. Экономика. №6(68). -2010.

63. Лыков М.В., Меновщиков К.В. Активная экспертиза матриц свертки механизмов комплексного оценивания объектов недвижимости //1. л

64. Строительство, архитектура. Теория и практика: Тезисы докладов аспирантов, молодых ученых, студентов на семинаре, посвященном 45-летию строительного факультета ПГТУ (г. Пермь, 8 декабря 2004 г.). Пермь 2005. -Зс.

65. Мазур И.И., Шапиро В.Д. Ольдеборге Н.Г. Управление проектами: Учебное пособие / под общ. ред. И.И.Мазура. 2-е изд. М.: Омега-Л, 2004. 644 с.

66. Международные стандартные оценки. Кн. 2 Микерин Г.И. (руководитель), Недужий М.И., Павлов Н.В., Яшина H.H.- М.: ОАО «Типография «НОВОСТИ», 2000. 360 с.

67. Меркулов Я.С. Экономический анализ эффективности инвестиций и финансирование инвестиционных проектов: Учебник, -М.: Дис, 2000г.

68. Методика определения категории риска при инвестиционном кредитовании и проектном финансировании, применяемая в Сбербанке РФ / регламент по финансированию инвестиционных проектов № 479-р от 5 февраля 1999 года Сбербанка России

69. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (Вторая редакция, исправленная и дополненная) (утв. Минэкономики РФ, Минфином РФ и Госстроем РФ от 21 июня 1999 г. N ВК 477)

70. Михайлец В.Б.Ставка дисконтирования в оценочной деятельности // вопросы оценки. №3 2002. с 35-39.

71. Михайлец В.Б. Еще раз о ставке дисконтирования в оценочной деятельности и методах доходного подхода Вопросы оценки № 1, 2005 с. 2435

72. Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль / Пер. с англ. М.: Дело, 2003.-360 с.

73. Недосекин А.О. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных /А. Недосекин — Москва, 2002.

74. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. М.: Московский психолого-социальный институт, 2005. - 284 с.

75. Новиков Д.А. Управление проектами: организационные механизмы. — М.: ПМСОФТ, 2007. 140 с.

76. О чем думают экономисты. Беседы с нобелевскими лауреатами / Под редакцией Пола Самуэльсона и Уильяма Барнетта Серия: Сколково. -Издательство: Альпина Бизнес Букс, 2009 г. 496 с.

77. Пол Э. Самуэльсон, Вильям Д. Нордхаус Экономика. Издательство: «Вильяме». 2006. - 1360 С.

78. Птускин A.C. Ранжирование инвестиционных проектов по уровню риска с использованием лингвистического подхода / Экономическая наука современной России, 2003, №3. С. 94-101.

79. Романова А.И., Ибрагимова А. Р. «Конкурентоспособность строительных предприятий: теория и практика анализа.» Казань: КГА-СА, 2002. - 172 с.

80. Руководство к Своду знаний по управлению проектами (Руководство РМВОК®) 3-е издание. Project Management Institute, 14 Campus Boulevard, Newtown Square, PA 19073-3299 USA / США 2004. 401 с.

81. Руководство к Своду знаний по управлению проектами (Руководство РМВОК®) 4-е издание. Project Management Institute, Four Campus Boulevard, Newtown Square, PA 19073-3299 USA / США 2008. 241 с.

82. Словарь В. Даля. Толковый словарь живого великорусского языка Издательство: Рипол Классик, 2006 г. 2750 с.

83. Словарь Макса Фасмера электронный ресурс.: URL http://www.classes.ru/all-russian/russian-dictionary-synonyms-term-75093.htm

84. Смоляк С.А. Дисконтирование денежных потоков в задачах оценки эффективности инвестиционных проектов и стоимости имущества. М.: Наука, 2006.

85. Соснин A.C. Пригунов П.Я. Менеджмент безопасности предпринимательства. Киев: Европейский университет, 2002

86. Стаматин В.И., Харитонов В.А. Технологическая функция как основа конструирования индуктивной производственной функции / Вестник Самарского государственного экономического университета. 2009. № 61. С. 106-109.

87. Страхование предпринимательских рисков / под. ред. А.И. Муровьева. СПб.: Лань, 2001

88. Тарасевич Е.И. Анализ Инвестиций в недвижимость Санкт-Петербург. Издательство МКС 2000 428 с.

89. Тарасевич Е. И. Оценка недвижимости. Санкт-Петербург, Издательство СПбГТУ. 1997.-422 с.

90. Тезаурус русской деловой лексики. Словарь подготовлен лексикографической группой отдела прикладной лингвистики компании ABBYY. © ABBYY, 2004

91. Тэпман Л.И. Риски в экономике. М.: Юнити-Дана, 2002. 380 с.

92. Уилсон P.A. «Квантовая психология» Перевод с англ. под ред. Я. Невструева. —К.: «ЯНУС», 1998.—-224с.

93. Управление проектами: Основы профессиональных знаний, Национальные требования к компетенции специалистов. М.: Изд-во "Консалтинговое Агентство "КУБС Групп - Кооперация, Бизнес-Сервис", 2001-265 с.

94. Фадеев С. Не рисковать многим ради малого / РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция № I, 2003. с.59-64

95. Фатхутдинов P.A. «Инновационный менеджмент»: Учебник для вузов СПб.: 2002-400с. Ил.

96. Финансово-кредитный энциклопедический словарь / под ред.А.Г. Грязновой. М.: Финансы и статистика, 2002

97. Харитонов и др. Интеллектуальные технологии обоснования инновационные решений / Монография под науч. ред. Харитонова В.А. -Пермь: Издательство Перм. гос. техн. ун-та. 2010. 363 с.

98. Харитонов В.А., Алексеев А.О, Количественный анализ уровней риска на основе универсальной бинарной модели предпочтения ЛПР / Вестник Пермского университета. Серия «Экономика». 2009, №2(2). - с.13-23.

99. Харитонов В.А., Алексеев А.О. Сетевые механизмы анализа многофакторными рисками / Управление большими системами. Специальный выпуск № 30.1. «Сетевые модели в управлении» М.: ИПУ РАН. 2010.

100. Харитонов В.А., Алексеев А.О., Елохова И.В. Ните-оптимальное управление многофакторными рисками инновационных проектов / Вести. Сам. гос. экон. ун-та. Экономика. №6(68). 2010.

101. Харитонов В.А., Белых A.A. Технологии современного менеджмента. Инновационно-образовательный проект / Под научн. ред. В.А. Харитонова. — Пермь.: ПГТУ, 2007. 187 с.

102. Харитонов В.А., Белых A.A., Шайдулин Р.Ф. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007614834. Автоматизированные системы комплексного оценивания объектов 22.11.2007.

103. Харитонов В.А., Белых A.A., Шайдулин Р.Ф. Свидетельство об официальной регистрации программы для • ЭВМ № 2008612724. Автоматизированные системы исследования моделей комплексного оценивания объектов. 30.05.2008.

104. Харитонов В.А., Белых A.A., Шайдулин Р.Ф. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009610220. Автоматизированные системы оперативного исследования моделей'объектов комплексного оценивания. 05.11.2008.

105. Харитонов В.А., Новопашина Е.И., Алексеев А.О. Двухэтапное управление многофакторными рисками в задачах обоснования ставки капитализации / Недвижимость: экономика, управление. №2 (3-4). 2010 -с.27-31

106. Цыганов В.В., Бородин В. А., Шишкин Г.Б. Интеллектуальное предприятие: механизмы овладения капиталом и властью (теория и практика управления эволюцией организации) М.: Университетская книга; 2004. -768с.: ил.

107. Чернова Г.В. Управление рисками: Учебное пособие. М.: Велби, 2003 -158с. Ил.

108. Шапкин A.C. «Экономические и финансовые риски»: М.: Дашков и К. 2003 543с. Ил.

109. Щепкин A.B. Моделирование механизма снижения уровня риска на предприятии / Управление большими системами. Выпуск 9. М.: ИПУ РАН, 2004. С.214-219.

110. Щепкин Д.А. Определение параметров экономических механизмов снижения уровня риска / Управление большими системами. Выпуск 3. М.: ИПУ РАН, 2003. С. 110-112.

111. Щепкин Д.А. Штрафы при управлении уровнем риска на предприятии / Управление большими системами. Выпуск 9. М.: ИПУ РАН, 2004. С.220-231.

112. Экономика и управление недвижимостью. Учебник для вузов/ Под ред. проф. П.Г. Грабовского. Смоленск: Изд-во «Смолин плюс», М.: Изд-во «АСВ», 1999.