Механизм принятия инвестиционных решений с учетом альтернативы "эффективность-надежность" тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Глеков, Сергей Леонидович

• Глеков, Сергей Леонидович
• кандидат экономических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Глеков, Сергей Леонидович

Введение.

Глава 1. Анализ проблемы принятия инвестиционных решений.

1.1 Инвестиционная деятельность.

1.1.1 Экономическая сущность инвестиций и инвестиционной деятельности.

1.1.2 Понятие проекта и его жизненного цикла.

1.1.3 Системный подход к оценке инвестиционных проектов.

1.2 Методы экономической оценки эффективности инвестиций.

1.2.1 Статические методы.

1.2.2 Динамические методы.

1.3 Основные показатели эффективности инвестиционного проекта.

1.3.1 Метод чистого дисконтированного дохода.

1.3.2 Метод расчета внутренней нормы доходности инвестиций.

1.3.3 Метод расчета индекса рентабельности инвестиций.

1.3.4 Метод определения дисконтированного срока окупаемости инвестиций.

1.4 Сравнительный анализ дисконтированных методов оценки эффективности инвестиций.

1.5 Оценка риска инвестиционного проекта.

1.5.1 Анализ чувствительности.

1.5.2 Метод сценариев.

1.5.3 Деревья решений.

1.5.4 Методы теории игр.

1.5.5 Нечетко-множественные описания.

1.5.6 Имитационное моделирование.

1.6 Основные положения теории принятия решений.

1.7 Выводы по Главе 1.

Глава 2. Методика выбора наиболее привлекательного инвестиционного проекта и формирования оптимального портфеля инвестиционных проектов

2.1 Расчет денежного потока.

2.1.1 Прогнозирование составляющих денежного потока.

2.1.2 Формы денежных потоков.

2.2 Определение ставки дисконтирования.

2.2.1 Средневзвешенная стоимость капитала.

2.2.2 Кумулятивный метод.

2.3 Рекомендации по расчету денежного потока и ставки дисконтирования

2.4 Методика компромиссной оценки эффективности проекта.

2.4.1 Функция желательности Харрингтона.

2.4.2 Обобщенный показатель эффективности.

2.4.3 Расчет значений весового вектора.

2.5 Имитационное моделирование денежного потока.

2.6 Оценка степени надежности проекта на основе результатов имитационного моделирования.

2.7 Обобщенный показатель надежности.

2.8 Многокритериальное принятие инвестиционных решений. Принципы оптимальности.

2.9 Сравнение и выбор.

2.10 Инвестиционный портфель предприятия.

2.11 Формирование оптимального портфеля инвестиционных проектов

2.12 Блок-схема методики выбора наиболее привлекательного проекта и формирования оптимального портфеля инвестиционных проектов.

2.13 Вывод по главе 2.

Глава 3. Применение обобщенного показателя эффективности и обобщенного показателя надежности в условиях анализа инвестиционных проектов на металлургических предприятиях.

3.1 Оценка эффективности инвестиционных проектов по увеличению производства стали и ванадиевого шлака в условиях ОАО «НТМК».

3.1.1 Текущее положение ОАО «НТМК».

3.1.2 Проекты строительства ККЦ и ЭСПЦ.

3.1.3 Оценка эффективности проектов ККЦ и ЭСПЦ.

3.2 Выбор наиболее эффективного варианта реконструкции металлургического комбината ОАО "Уральская сталь".

3.2.1 Исходные данные.

3.2.2 Выбор наиболее эффективного варианта реконструкции.

3.3 Выводы по Главе 3.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Механизм принятия инвестиционных решений с учетом альтернативы "эффективность-надежность"»

Успешное функционирование и развитие предприятия невозможно без инвестиций, и как следствие, без эффективного механизма управления инвестиционной деятельностью и принятия инвестиционных решений.

Инвестиционная деятельность компаний реального сектора экономики, к которому относятся и предприятия металлургической промышленности, прежде всего, связана с управлением реальными инвестициями, т.е. вложениями в материальное производство, материально-вещественные виды деятельности. Процесс принятия инвестиционных решений сложен и требует анализа и учета множества факторов, а ответственность за принятое решение высока, поскольку реальные инвестиции в большинстве случаев носят долгосрочный характер и являются весьма капиталоемкими. Хотя полностью формализовать все стадии управления реальными инвестициями не представляется возможным, некоторые из них, связанные с ранжированием и выбором наиболее привлекательных инвестиционных вариантов, могут быть адекватно формализованы при помощи экономико-математических методов и моделей. Их использование позволяет повысить научную обоснованность принимаемых инвестиционных решений.

Сложность стадии принятия инвестиционных решений связана с необходимостью обеспечить соответствие отобранных проектов принятым целям стратегического развития предприятия, обеспечить возможность сравнения и выбора наиболее привлекательных проектов, как с позиции эффективности, так и с точки зрения риска. Неопределенность и риск многократно увеличивают сложность задач, решаемых на стадии реализации инвестиционной стратегии предприятия. Факторами, обуславливающими неопределенность, являются нечеткость используемых мнений и оценок экспертов, неполнота информации об ключевых параметрах и условиях анализируемой задачи, необходимость учета отношения лица принимающего решение к риску. Наличие неопределенности накладывает дополнительные условия при выборе наиболее эффективного инвестиционного решения и требует применения специализированных методов оценки риска инвестиционных проектов. Одним из наиболее распространенных способов оценки риска является сценарный анализ. Аналитики, прибегая к сценарному анализу, вынуждены использовать априорные вероятности реализации того или сценария, но обоснованность введения точечных вероятностных оценок обычно недостаточна. Можно с большой долей уверенности утверждать, что банки не согласятся предоставлять кредит, а собственники предприятия вкладывать средства в проект, полагаясь на субъективные оценки аналитиков, которые за свои оценки имущественно не отвечают. В результате, лицо принимающее решение, зачастую отказывается от применения формальных методов и руководствуется профессиональным опытом и управленческой интуицией.

Следовательно, требуется дальнейшее совершенствование методов и подходов принятия инвестиционных решений и управления реальными инвестициями. От своевременности, обоснованности и эффективности инвестиционных решений во многом зависит не только судьба конкретных предприятий, но и будущее экономики всей страны. В данной работе для выбора наиболее привлекательного инвестиционного проекта и формирования оптимальной инвестиционной программы обосновывается применение обобщенных показателей эффективности и надежности, которые строятся с использованием аппарата теории принятия решений и имитационного моделирования. ~ Разработанный инструментарий может применяться как для выбора отдельного инвестиционного проекта из множества альтернатив, так и для формирования оптимальной инвестиционной программы.

Актуальность темы исследования. Устойчивое развитие отечественной металлургической промышленности требует решения ряда проблем, связанных с повышением конкурентоспособности металлопродукции. Недостаточно высокое качество выпускаемой продукции зачастую обусловлено низким технологическим уровнем производства.

Удельные расходы материальных энергоресурсов на отечественных металлургических предприятиях выше, чем на зарубежных, а производительность труда - ниже [63]. На российских предприятиях черной металлургии удельное энергопотребление на тонну стали примерно на 30% выше, чем в развитых странах. Доля стали, произведенной с применением технологии непрерывной разливки, хотя увеличилась в последнее время до 71 %, все еще отстает от стран, являющихся технологическими лидерами отрасли (Германия, Япония, США), где доля непрерывного литья в выпуске стали превышает 90 % [5]. Изменить ситуацию возможно за счет дальнейшей модернизации и реконструкции материально-технической базы металлургических предприятий. Не стоит забывать, что металлургия относится к числу экологически неблагоприятных сфер экономики России -28% промышленных выбросов в атмосферу, 6,7% сбросов загрязненных сточных вод, и чтобы добиться снижения вредного воздействия на окружающую среду металлургические предприятия должны активнее внедрять новые технологии.

Проведение модернизации и реконструкции металлургических предприятий, активизация инвестиционной и инновационной деятельности компаний невозможны без совершенствования механизма принятия инвестиционных решений и управления реальными инвестициями, что особенно важно в текущих условиях, когда накладываются все более жесткие ограничения на качество управленческих решений.

Высокая капиталоемкость характерная для проектов, реализуемых в металлургической промышленности, требует значительной осторожности при выборе инвестиционного варианта. Механизм принятия инвестиционных решений должен обеспечивать формализацию процесса оценки, сравнения и выбора наиболее эффективных инвестиционных проектов, в этом случае повышается научная обоснованность принимаемых решений.

Во время экономического роста компании испытывают значительно меньшие трудности с финансированием инвестиционной деятельности, что позволяет им реализовать более рискованные инвестиционные проекты. В период кризиса инвестиционная активность компаний обычно значительно снижается, но полностью отказаться от инвестиционной деятельности едва ли возможно. На рисунке 1 представлены объемы инвестиций в основные средства крупнейших металлургических компаний по годам, видно, что в 2009 году произошло резкое сокращение инвестиционной деятельности по сравнению с 2008 годом, в то же время говорить о ее полном прекращении не приходиться. Следовательно, задача управления реальными инвестициями не теряет своей значимости и в период кризиса, а скорее, наоборот, в подобных условиях, когда финансовые ресурсы значительно ограничены, ее актуальность еще более возрастает.

2 500

ММК

НЛМК Северсталь

2007 ■ 2008 2009 ■ 2010

Мечел

Рисунок 1 - Инвестиции в основные средства1 Все вышеизложенное определяет актуальность проблемы принятия обоснованных инвестиционных решений для экономической науки.

Степень разработанности темы диссертационной работы. Проблемы оценки эффективности инвестиций и принятия инвестиционных решений нашли отражение в трудах многих отечественных ученых: И.А. Бланка, П.Л. Виленского, Е.П. Караваева, В.В. Ковалева, И.А. Ларионовой, В.Н. Лившица, М.А. Лимитовского, Д.С. Львова, на основе данных публичной финансовой отчетности компаний 8

С.А. Смоляка, Т.В. Тепловой, Е.М. Четыркина, А.Д. Шеремета, В.Д. Шапиро и др., а также таких зарубежных ученных, как Г. Бирман, Р. Брейли, Ю. Бригхем, А. Дамодоран, С. Майерс, Г. Марковиц, Ф. Модильяни, М, Миллер, Э. Хелферт, М.С. Эрхардт, У. Шарп и др.

Проблемам применения многокритериального подхода к принятию инвестиционных решений посвящены работы Л.Г. Дымовой, К. Зопонидиса, В.А. Калугина, В.М. Кожухара, A.C. Пуряева, П.В. Севастьянова, Я. Спронка и др.

Вместе с тем, анализ публикаций по данной тематике позволяет сделать вывод о необходимости проведения дальнейших теоретических и практических исследований в области принятия инвестиционных решений и управления реальными инвестициями предприятия. Большинство исследователей рассматривают отдельные аспекты принятия инвестиционных решений, при этом остается не решенной проблема выбора наиболее эффективного проекта с использованием многокритериального подхода. Большое количество дискуссий вызывает проблема оценки риска инвестиций, требуется методика расчета адекватного результирующего значения риска/надежности проекта, с возможностью интеграции полученных данных в механизм принятия решений. В результате отсутствует комплексный подход к принятию инвестиционных решений с учетом альтернативы «эффективность - надежность». В этом направлении известны разработки Г. Марковича и У. Шарпа. Но они относятся к частному случаю инвестиций - вложению средств в портфель, состоящий из ценных бумаг публичных компаний. Подход к решению данной проблемы применительно к реальным инвестициям практически не реализован.

Цель исследования заключается в разработке методики выбора наиболее эффективных инвестиционных проектов с учетом альтернативы «эффективность - надежность».

Для реализации поставленной цели рассматриваются следующие задачи:

• Анализ состояния проблемы управления реальными инвестициями, принятия инвестиционных решений в рамках инвестиционной и инновационной деятельности хозяйствующих субъектов;

• Сравнительный анализ критериев эффективности, применяемых для оценки инвестиционных проектов;

• Сравнительный анализ методов оценки риска и неопределенности инвестиционных проектов;

• Разработка методики выбора инвестиционного проекта с учетом альтернативы «эффективность - надежность»;

• Реализация системы поддержки принятия инвестиционных решений.

Объектом исследования является металлургическое предприятие, рассматриваемое как хозяйствующий субъект, проводящий инвестиционную и инновационную деятельность.

Предметом исследования является механизм принятия инвестиционных решений, процессы их принятия в рамках этого механизма.

Область научного исследования соответствует требованиям специальности ВАК 08.00.05 - экономика и управление народным хозяйством; специализация - экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами: промышленность (1.1.4. Инструменты внутрифирменного и стратегического планирования на промышленных предприятиях, отраслях и комплексах; 1.1.24. Методологические и методические подходы к решению проблем в области экономики, организации и управления отраслями и предприятиями металлургического комплекса).

Теоретико-методологической основой диссертационного исследования являются труды зарубежных и отечественных авторов в области инвестиционного менеджмента, экономической оценки инвестиций, стратегического управления предприятиями, многокритериального принятия решений, опубликованные в монографических изданиях, учебниках, зарубежных и отечественных научных журналах, а также информационные ресурсы сети Интернет.

Для решения поставленных в диссертации задач потребовалось применение методов теории инвестиционного анализа, методов системного анализа, методов теории принятия решений, теории вероятности и метода экспертных оценок.

Информационно-фактографическую и статистическую основу исследования составили законодательные и нормативные акты РФ, первичные документы хозяйствующих субъектов.

Программная реализация разработанных методик, выполнение анализа и экспериментальных расчетов осуществлялась в программной среде Microsoft Excel. Для имитационного моделирования в работе использовался, встраиваемый в Microsoft Excel, пакет компании Oracle под названием Crystal Ball.

Автором работы получены следующие научные результаты:

• Разработан алгоритм принятия управленческих решений по выбору наиболее эффективного инвестиционного проекта на основе многокритериального подхода;

• Даны предложения по включению оценки рисков в многокритериальную модель выбора инвестиционного проекта;

• Разработан алгоритм управления инвестиционной программой предприятия с учетом обобщенного показателя надежности;

• Разработаны рекомендации по принятию управленческих решений для созданных моделей поддержки принятия решений по управлению реальными инвестициями.

Научная новизна диссертационной работы состоит в том, что в ней разработан механизм поддержки принятия решений по управлению реальными инвестициями в условиях неопределенности.

Научная новизна подтверждена следующими результатами, выносимыми на защиту:

• Разработана методика многокритериальной оценки эффективности проекта на основе обобщенной функции желательности Харрингтона, учитывающая значение нескольких критериев эффективности, предварительно переведенных в сопоставимый вид;

• Разработана методика интегральной оценки надежности проекта, использующая значения надежности, рассчитанные на основе имитационного моделирования распределений четырех показателей эффективности: чистого дисконтированного дохода, внутренней нормы доходности, индекса рентабельности и дисконтированного срока окупаемости;

• Сформулирован подход к сравнению инвестиционных проектов, основанный на выборе наиболее привлекательного проекта с помощью комплексного критерия, представляющего собой сумму нормированных показателей эффективности и надежности, взятых с весовыми коэффициентами, учитывающие требования лица принимающего решения, по соотношению между этими двумя показателями.

Практическая значимость работы заключается в том, что результаты диссертационного исследования доведены до конкретных методик, алгоритмов и реализованы в виде электронных таблиц Microsoft Excel, что открывает широкие возможности их использования в практической деятельности, как на промышленных предприятиях, так и в инвестиционных и консалтинговых компаниях.

Результаты диссертационного исследования могут быть использованы для обучения студентов по направлению 08.02.00 (менеджмент) и специальности 08.05.02 (экономика и управление на предприятии) по учебному курсу «Экономическая оценка инвестиций» в образовательных учреждениях высшего профессионального образования.

Научная апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в 2009 году в ходе 4-ой международной конференции

Металлургия: вопросы экономики и менеджмента» в Национальном исследовательском технологическом университете «МИСиС».

Основные результаты исследования были апробированы и приняты к внедрению в практическую деятельность ООО «ИндексАтлас» при оценке эффективности инвестиционных проектов.

Публикации. Основные положения диссертационного исследования опубликованы в 6 научных статьях автора общим объемом 1,3 п.л., из них три статьи опубликованы в журналах, рекомендуемых ВАК РФ для публикации результатов диссертаций.

Структура и объем диссертационного исследования. Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения. Общий объем диссертационной работы составляет 150 страниц машинописного текста, включает 28 рисунков, 28 таблиц и 2 приложения. Список литературы включает 108 наименований.

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», Глеков, Сергей Леонидович

3.3 Выводы по Главе 3

В рамках 3 главы на примере оценки эффективности инвестиционных проектов на ОАО «НТМК» и ОАО «Уральская сталь», диссертантом были продемонстрированы особенности использования методики выбора наиболее привлекательного проекта.

Для сравнения двух альтернативных проектов (строительство электросталеплавильного цеха или строительство кислородно-конверторного цеха) по увеличению производства стали и ванадиевого шлака на ОАО «НТМК» были рассчитаны показатели эффективности и обобщенный показатель надежности. Сравнительный анализ полученных значений показал, что проект строительства электросталеплавильного цеха является более предпочтительным как с позиции эффективности, так и с точки зрения надежности.

Для выбора наиболее эффективного варианта реконструкции металлургического комбината «Уральская сталь» были рассчитаны обобщенный показатель эффективности и обобщенный показатель надежности для каждой альтернативы. Сравнительный анализ вариантов реконструкции не позволял сделать однозначный выбор в пользу того или иного варианта, поскольку упорядочивание по обобщенному показателю эффективности не совпадает с ранжированием на основе обобщенного показателя надежности. Диссертантом для преодоления указанного конфликта критериев был использован комплексный критерий «эффективность - надежность», что позволило сделать вывод, что наиболее привлекательным при умеренной склонности к риску является второй вариант реконструкции металлургического комбината «Уральская сталь».

Заключение

В рамках диссертационной работы выполнены все поставленные задачи и достигнута цель исследования. В результате выполнения работы получены следующие результаты.

Разработана методика интегральной оценки эффективности проекта. Предложен подход к формированию обобщенного критерия эффективности. Данный показатель представляет собой обобщенную функцию желательности Харрингтона, построенную на основе частных параметров (показателей эффективности), предварительно переведенные в сопоставимый вид. Использование обобщенного показателя эффективности способствует повышению обоснованности принимаемых инвестиционных решений.

Показано, что в качестве значений весовых коэффициентов в обобщенном показателе могут быть использованы как результаты статистической обработки данных по частоте применения показателей эффективности, так и мнения экспертов касательно их взаимной важности. Методом парных сравнений определены значения весовых коэффициентов, отражающих вклад каждого из частных показателей эффективности в окончательное решение.

Предложен подход к оценке степени надежности на основе данных имитационного моделирования. Показатель надежности проекта рассчитывается исходя из распределения показателя эффективности, полученного входе имитационного моделирования, и заданного проектного уровня. Показано, что выбор уровня, может определяться не только тактическими, но и стратегическими соображениями инвестора. Например, инвестор может увеличить требования к доходности проекта, если в ходе его реализации, вынужден идти на повышенный риск.

Разработана методика многокритериальной оценки надежности проекта, использующая агрегирование значений частных показателей надежности в обобщенный показатель. Частные показатели надежности рассчитываются на основе имитационного моделирования распределений четырех показателей эффективности: чистого дисконтированного дохода, внутренней нормы доходности, индекса рентабельности и дисконтированного срока окупаемости.

Разработана методика сравнения инвестиционных проектов, основанная на выборе наиболее привлекательного проекта с помощью комплексного критерия, представляющего собой сумму нормированных показателей эффективности и надежности, взятых с весовыми коэффициентами, учитывающие требования лица принимающего решения, по соотношению между этими двумя показателями.

По разработанной методике выполнены экспериментальные расчеты. Проведена сравнительная оценка двух альтернативных инвестиционных проектов по увеличению выпуска стали и ванадиевого шлака на ОАО «НТМК». Рассмотрена ситуация выбора наиболее привлекательного варианта реконструкции ОАО «Уральская сталь».

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Глеков, Сергей Леонидович, 2011 год

1. Обзор рынка еврооблигаций. // Сайт Внешэкономбанка. -Электронный ресурс. URL: http://www.veb.ru/ru/analytics/review/

2. Стратегия развития металлургической промышленности на период до 2020 года // Министерство промышленности и торговли РФ -Электронный ресурс. URL: http://www.minprom.gov.rU/activity/metal/strateg/2

3. Абрамов С.И. Инвестирование. М.: Центр экономики и маркетинга, 2000. - 440 с.

4. Акинфиев В.К. Управление развитием интегрированных промышленных компаний. М.: Ленанд, 2011. - 226 с.

5. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. - 631 с.

6. Бланк И.А. Инвестиционный менеджмент: Учебный курс. К.: Эльга-Н, Ника-Центр, 2001.-448 с.

7. Блохина В.Г. Инвестиционный анализ. Ростов н/Д: Феникс, 2004. -320 с.

8. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990. -184 с.

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

10. Брейли Р., Маерс С. Принципы корпоративных финансов. Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп - Бизнес», 1997. - 1120 с.

11. Бригхем Ю.Ф., Эрхардт М.С. Финансовый менеджмент. СПб: Питер, 2007. - 906 с.

12. Ван Грюнинг X., Коэн М. Международные стандарты финансовой отчетности. Практическое руководство М.: Весь мир, 2004. - 336 с.

13. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика. М. Дело, 2001 -832 с.

14. Виленский П.Л., Смоляк С.А. Показатель внутренней нормы доходности проекта и его модификации // Журнал Аудит и финансовый анализ 1999. - №4. - Электронный ресурс. URL: http://www.cfin.ru/press/afa/1999-4/06.shtml

15. Волков И. М., Грачева М.В. Проектный анализ. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998. - 423 с.

16. Галасюк B.B. О «конфликте» критериев IRR и NPV // Корпоративный менеджмент Электронный ресурс. URL: http://www.cfin.ru/finanalysis/invest/npvvsirr.shtml

17. Галасюк В.В. О ставке дисконтирования и природе экономических рисков // Теория и практика управленческого учета Электронный ресурс. URL: http://www.gaap.ru/biblio/coфfin/analyst/077.asp

18. Глеков C.JI. Выбор оптимального инвестиционного проекта на основе обобщенного показателя эффективности. // Известия ВУЗов. Черная металлургия. -2008.-№7. -с. 55-57.

19. Глеков C.JI. Выбор наиболее эффективного инвестиционного проекта в условиях неопределенности. // Вестник ИНЖЭКОНа. 2009. - №3. -с. 382-385.

20. Глеков C.JI. Разработка интегрального показателя эффективности инвестиционных проектов // Вестник УГТУ-УПИ. 2009. - №6. - с. 68-74.

21. Глушенков Д.В. Принятие инвестиционных решений в бизнес-структурах на основе многоцелевого организационного подхода: дис. . канд. экон. наук: 08.00.05 М., 2005 - 203 с.

22. Голубков Е.П. Системный анализ как методологическая основа управления кадрами // Менеджмент в России и за рубежом. 2003. - №3. -с. 95-115.

23. Голубков Е.П. Системный анализ как методологическая основа управления кадрами // Менеджмент в России и за рубежом. 2003. - №4. -с. 130-144.

24. Деревянко П. М. Модели и методы принятия стратегических решений по распределению реальных инвестиций предприятия с применением теории нечетких множеств: дис. . канд. экон. наук: 08.00.13: СПб., 2006 224 с.

25. Дмитриев М.Н., Кошечкин С.А. Количественный анализ риска инвестиционных проектов. // Корпоративный менеджмент Электронный ресурс. URL: http://www.cfin.ru/finanalysis/quantrisk.shtml

26. Друри К. Введение в управленческий и производственный учет. -М.: Аудит. ЮНИТИ, 1994. 783 с.

27. Дуюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения кIпредставлению знаний в информатике: Пер. с фр. -М.: Радио и связь, 1990. -228 с.

28. Елик H.H., Гимзина О.М., Елина Т.Н. Использование методов стохастического динамического программирования для повышения эффективности инвестиционной деятельности нефтяной компании // Сб. докл. Междунар. науч.-техним. конф. Иваново, 2002. - с. 52-54.

29. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений, М.: Мир, 1976. 165 с.

30. Иванова H.H., Осадчая H.A. Экономическая оценка инвестиций. -Ростов н/Д: Феникс, 2004. 224 с.

31. Калмыков С.А., Шокин Ю.И, Юдашев З.Х. Методы интервального анализа Новосибирск: Наука, 1986-223 с.

32. Калугин В.А. Теория и методология многокритериального подхода к принятию инвестиционных решений хозяйствующими субъектами: дис. . д-ра экон. наук: 08.00.05 Белгород, 2004. - 215 с.

33. Калугин В.А. Многокритериальные методы принятия инвестиционных решений. СПб.: Химиздат, 2004. - 211 с.

34. Кибзун А.И. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. 224 с.

35. Ковалев В.В. Введение в финансовый менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2000. - 768 с.

36. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 1998. 144 с.

37. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 512 с.

38. Кожухар В.M. Методы обобщающего оценивания эффективности инвестиционных проектов. // ИнВестРегион. 2009. - №62 - с. 24-30.

39. Кофман А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями. Пер. с исп. Минск: Высшая школа, 1992. -224 с.

40. Крюков C.B. Оценка эффективности и отбор стратегических инвестиционных проектов для развития промышленного предприятия: дис . д-ра экон. наук: 08.00.05 : Ростов н/Д, 2002. - 370 с.

41. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений М.: Логос, 2000.-296 с.

42. Лимитовский М.А. Основы оценки инвестиционных и финансовых решений. -М.: Дека, 1997.-342 с.

43. Лукашов A.B. Монте-Карло для аналитиков // Риск-менеджмент2007 -№3- с. 72-77.

44. Математические методы и модели исследования операций. Учебное пособие для ВУЗов. Под ред. В.А. Колемаева М.: ЮНИТИ ДАНА,2008 592 с.

45. Михайлец В.Б. Ставка дисконтирования в оценочной деятельности // Вопросы оценки №3, 2002, с. 35-39.

46. Михайлец В.Б. Еще раз о ставке дисконтирования в оценочной деятельности и методах доходного подхода // Вопросы оценки №1, 2005, с. 24-35.

47. Мицель A.A., Каштанова О.В. Об одном алгоритме формирования оптимального портфеля инвестиционных проектов. // Экономика и математические методы. -2001. -№4. -с. 103-108.

48. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе / Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. и др.; Под ред. Б.А.Лагоша М.: Финансы и статистика, 2001. - 224 с.

49. Модели управления портфелем проектов в условиях неопределенности / В.М. Аныиин, И.В. Демкин, И.М. Никонов, И.Н. Царьков М.: Издательский цент МАТИ, 2007. - 117 с.

50. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. Пер. с нем. М.: Мир, 1990. - 208 с.

51. Недосекин А.О. Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний: дис. канд. экон. наук: 08.00.13: СПб, 2003 -280 с.

52. Недосекин А.О. Нечеткий DPBP и новый подход к рациональному отбору инвестиционных проектов // Персональная страница А. Недосекин -Электронный ресурс. URL: http://sedok.narod.ru/sfiles/2003/Art090603.doc

53. Недосекин А.О., Воронов К.И. Анализ риска инвестиций с применением нечетких множеств // Управление риском, 2000, №1 с. 8-14.

54. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / под ред. Р.Р Ягера М.: Радио и связь, 1986 -408 с.

55. Непомнящий Е.Г. Инвестиционное проектирование: Учебное пособие. Таганрог: ТРТУ, 2003. 262 с.

56. Норткотт Д. Принятие инвестиционных решений.: Пер. с англ. -М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. 247 с.

57. Оценка стоимости бизнеса. А.Г. Грязнова, М.А. Федотова, М.А. Эскиндаров Т.В., Тазихина, E.H. Иванова, О.Н. Щербакова. М.: «Интерреклама», 2003. - 544 с.

58. Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Большой Толковый Словарь. Том 4 -М.: Издательство "Азъ", 1992.-315 с.

59. Пинчук A.B. Основные тенденции развития черной металлургии

60. России. Доклад на Четвертой Международной Неделе Металлов. // Министерство промышленности и торговли РФ — Электронный ресурс. URL: http://www.minprom.gov.ru.

61. Пуряев A.C. Математический аппарат компромиссной оценки эффективности инвестиционных проектов. // Вестник ИНЖЭКОНа. 2009. -№6.-с. 196-200.

62. Пуряев A.C. Теория и методология оценки эффективности инвестиционных проектов в машиностроении. Набережные челны: Изд-во Камской госуд. инж.-экон. Акад, 2007. - 180 с.

63. Райзберг Б. А., Лозовский Л. Ш., Стародубцева Е. Б. Современный экономический словарь. 3-е изд., перераб. и доп. М. : ИНФРА-М, 2001. -480 с.

64. Румянцева Е.Е. Новая экономическая энциклопедия. М.: Инфрам-М, 2006. - 810 с.

65. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. М.: Диалог-МГУ, 1998 116 с.

66. Рыков A.C. Методы системного анализа: оптимизация. М.: НПО «Издательство «Экономика»», 1999. -225 с.

67. Рыков A.C. Модели и методы системного анализа: Принятие решений и оптимизация: Учебное пособие для вузов. М.: МИСИС, 2005. -352 с.

68. Саати Т. Принятие решений. Методы анализа иерархий. Пер. с англ.: -М.: Радио и связь, 1993. 278 с.

69. Савчук В.П. Оценка эффективности инвестиционных проектов: -Учебное пособие. Днепропетровск: ГметАУ, 1999. - 211с.

70. Севастьянов П.В. Методика нечетко-интервального имитационного моделирования технико-экономических систем. // Электронное научно-техническое издание наука и образование -Электронный ресурс. URL: http://technomag.edu.ni/doc/57967.html

71. Седова С.В. Модель оптимизации инвестиционных проектов и алгоритм ее численного анализа // Экономика и математические методы. -1999-№ 1. с.87-93.

72. Синадский B.C. Расчет ставки дисконтирования. // Финансовый директор 2003. - №4. - Электронный ресурс. URL: http://www.fd.ni/article/l 716.html

73. Смоляк С.А. Оценка эффективности проектов в условиях интервально-вероятностной неопределенности // Экономика и математические методы. 1998 - Т.34 - №3. - с. 63-76

74. Соболь И.М. Метод Монте-Карло. М.: Наука, 1978. - 64 с.

75. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем (учебник). -М.: Высшая школа, 2001. 343 с.

76. Сокольникова И.В. Оценка денежного потока инвестиционного проекта // Журнал финансовый директор. 2002 - №4 - с. 24-27.

77. Теплова Т.В. Финансовый менеджмент: управление капиталом и инвестициями. М.:ГУ-ВШЭ, 2000. - 504 с.

78. Хелферт Э. Техника финансового анализа/Пер. с англ. Под ред. Белых Л.П. М. "Аудит", ЮНИТИ, 1996. - 663 с.

79. Хил Лафуенте A.M. Финансовый анализ в условиях неопределенности. Минск: Технология, 1998. - 150 с.

80. Фридман Дж., Ордуэй Ник. Анализ и оценка приносящей доход недвижимости. Пер. с англ.- М.: "Дело ЛТД", 1995. 480 с.

81. Царев В.В. Оценка экономической эффективности инвестиций. -СПб.: Питер, 2004. 464 с.

82. Четыркина Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. -М.: Дело Лтд., 1995 320 с.

83. Шарп. У., Александер Г., БейлиДж. Инвестиции: Перс . англ. М.: ИНФРА-М, 1999-1028 с.

84. Buckley J.J. Solving fuzzy equations in economics and finance // Fuzzy Sets and Systems. 1992. -№48. - pp. 289-296.

85. Buckley JJ. The Fuzzy Mathematics of Finance // Fuzzy Sets and Systems 1987.-№21.-pp. 257-273.

86. Clare J.J, Hindelang T.J., Pritchard R.E. Capital Budgeting: Planning and Control of Capital Expenditures Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey, 1984.-563 pp.

87. Damodaran A. Measuring Investment Returns. // Energy Innovative Financial Network Electronic Resource. URL: http://www.eifii.ipacv.ro/include/entrepreneurdocuments/ch06.pdf

88. Dimova L., Sevastjanov P., Sevastianov D. On the Fuzzy Internal Rate of Return. // A. Nedosekin's personal Internet homepage Electronic Resource. URL: http://sedok.narod.ru/sfiles/poland/FuzzyIRR2.zip

89. Dimova L., Sevastjanov P., Sevastianov D. Fuzzy Capital Budgeting: Investment Project Valuation and Optimization // A. Nedosekin's personal Internet homepage Electronic Resource. URL: http://sedok.narod.ru/sfiles/poland/DimSevSev2003.doc

90. Dubois D., Prade H. Operations on fuzzy numbers. International Journal of System Science 1978 - v.5, №2.-pp. 613-626.

91. Investment and technology Promotion // United Nation Industrial Development Organization Electronic Resource. URL: http://www.unido.org.

92. Fernández P. 80 common and uncommon errors in company valuation. // Social Science Research Network Electronic Resource. URL: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstractid=895248

93. Graham J.R. and Harvey C.R. The Theory and Practice of Corporate Finance: Evidence from the Field, Journal of Financial Economics. 2001. -№60.-pp. 187-243

94. Hurwicz, L. Optimality Criteria for Decision Making under Ignorance / L. Hurwicz// Cowles Commission Papers. 1951. -№ 370. - pp. 18-31.

95. Kahraman C., Rúan D., Tolga E. Capital Budgeting Techniques Using Discounted Fuzzy versus Probalistic Cash Flows // Information Sciences. 2002. -№142.-pp. 57-76.

96. Kaufmann A., Gupta M. Introduction to fuzzy arithmetic: Theory and applications. New York: Van Nostrand Reinhold, 1985. - 350 pp.

97. Kelleher J.C., MacCormack J.J. Internal rate of return: A cautionary tale I I The McKinsey Quarterly Electronic Resource. URL: http://www.mcldnseyquarterlyxom/CorporateFinance/Valuation/Internalrateof returnAcautionarytale 1481

98. Li Calzi M. Towards a General Setting for the Fuzzy Mathematics of Finance // Fuzzy Sets and Systems. 1990. - №35. - pp. 265-280.

99. Markowitz, H. Portfolio Selection. Journal of Finance. 1952. - Vol. 7. -pp. 77-91.

100. Modigliany F., Miller M.H. The Cost of Capital, Corporate Finance and the Theory of Investment // American Economic Review. Vol. 48, No. 3. -pp. 261-297.

101. Moore R.E. Interval analysis. Englewood Cliffs. N.J.:Prentice-Hall, 1966- 159 pp.

102. Spronk J., Steuer R.E., Zopounidis C. Multicriteria decision aid/analysis in finance // Terry College of Business Electronic Resource. URL: http://www.terry.uga.edu/finance/docs/decisionaid.pdf

103. Ward T.L. Discounted Fuzzy Cashflow Analysis // Proceedings of Fall Industrial Engineering Conference. 1985. -pp.476-481.

104. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. 1978. - Vol.1, №1. - pp. 3-28.