Моделирование инновационно-проектной деятельности в нестабильных условиях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Пачковский, Эдуард Михайлович

• Пачковский, Эдуард Михайлович
• кандидат экономических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Пачковский, Эдуард Михайлович

СОДЕРЖАНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ИННОВАЦИОННО-ПРОЕКТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

1.1. Задачи, возникающие при внедрении инноваций.

1.2. Научный инструментарий, используемый в решении задач внедрения инноваций.

1.3. Неопределенность в задачах инновационно-проектной деятельности.

ГЛАВА 2. ВЛИЯНИЕ РИСКА НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА

2.1. Комплексный подход к оценке эффективности инновационных проектов.

2.2. Оценка уровня риска инновационного проекта.

2.3. Формирование процедур риск-анализа в инновационно-проектной деятельности.

2.4. Моделирование процессов управления рисками в инновационно-проектной деятельности.

ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНОЙ ИННОВАЦИОННОЙ ПРОГРАММЫ.

3.1. Модели формирования инвестиционной программы инновационных проектов в детерминированных условиях.

3.2. Оптимизация совместного выбора инновационной и инвестиционной программы.

3.3 Учет неопределенности в задачах формирования оптимальной инвестиционной программы.

ГЛАВА 4. МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ИННОВАЦИОННО-ПРОЕКТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ.

4.1. Структуризация внешней среды и внутренних параметров инновационных проектов * 4.2 Критерии эффективности инновационных проектов в условиях неполной и нечеткой { информации.

4.3. Принятие решений в ситуации полной неопределенности.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование инновационно-проектной деятельности в нестабильных условиях»

Актуальность темы исследования. Современное состояние мировой экономики характеризуется высоким уровнем интеграции научно-технических достижений и ' производства. Опыт США, Великобритании, Японии, Германии, Южной Кореи и других

-) стран подтверждает, что внедрение инноваций - это непременное условие сохранения и упрочения передовых позиций на мировом рынке.

Создание, тиражирование и распространение инноваций, как факторов, обеспечивающих существенное конкурентное преимущество любому экономическому субъекту, осуществляется в процессе инновационной деятельности, отличающейся от обычного производства направленностью на достижение конкретных однократных целей, наличием научно-исследовательских и проектных работ, координированным выполнением многочисленных, взаимосвязанных действий и неопределенностью в достижении конечного результата. Системное управление инновационной деятельностью при создании нового продукта (технологии) обеспечивается в форме проекта.

В процессе реализации инновационных проектов возникает ряд задач, выполнение которых влияют на успех проекта. К таким задачам, прежде всего, относятся: оценка 3 эффективности и риска инновационных проектов, управление рисками, формирование

4 оптимальной инновационной программы, принятие решений в условиях неопределенности.

Применяемые в настоящее время однофакторные и многофакторные критерии оценки эффективности инновационных проектов разработаны преимущественно для инвестиционного проектирования. Использование первых не в полной мере учитывает специфику инновационного проектирования, оценка по ним упрощена и может оказаться не достоверной. Применение вторых не является эффективным, поскольку требуется значительный объем информации, сбор которой связан с дополнительными затратами. Актуальной является проблема выбора эффективных инновационных проектов из множества, предлагаемого к реализации.

Существующий инструментарий риск-анализа рассматривает риск как фиксированную категорию. В то же время, риск необходимо рассматривать в динамике, так как его уровень может принимать различные значения от максимального до \ минимального, а также быть нейтрализован до его возникновения. Кроме того, риск й может быть преодолен, если возникла рисковая ситуация. Для группы инновационных проектов, называемых программой, требует решения и проблема катастрофического риска

- риска больших потерь при малой вероятности возникновения. Для решения всех этих проблем необходима разработка новых механизмов управления риском.

Существующие модели интегрального распределения затрат направлены на минимизацию, компенсацию и нейтрализацию рисков, в то время как в инновационно-1 проектной деятельности требуются модели управления отдельными видами рисков, учитывающих ограничения на затраты.

В разработанных применительно к инвестиционной сфере моделях формирования оптимальной программы необходимо учитывать особенности инновационно-проектной деятельности: повышенную рискованность, большую продолжительность реализации проекта, больший объем средств, разнообразие участников инновационного проекта.

Результативность и рискованность проектов существенно зависит от условий внешней среды, характеризующихся нестабильностью «правил игры» в экономике (частые изменения в области бюджетного, налогового, таможенного законодательства), негативной тенденцией некоторых экономических показателей (темп инфляции, ставки процентов, валютных курс) и т.д. Кроме того, на выбор инновационных проектов оказывает влияние неопределенность, возникающая в связи с неполнотой и неточностью имеющейся информации.

Таким образом, все выше изложенное свидетельствует об актуальности темы диссертации.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка и построение математических моделей принятия решения в инновационно-проектной деятельности в нестабильных условиях.

Для достижения указанной цели поставлены задачи: сформировать критерии и методы оценки эффективности инновационных проектов, учитывающие неопределенность будущего результата инновационного проекта и интервальные оценки параметров; предложить инструментарий оценки и учета рисков инновационного проекта; разработать математические модели управления рисками в инновационно-проектной деятельности; построить экономико-математические модели, отражающие процесс формирования | инвестиционной программы инновационных проектов и механизм их реализации; разработать экономико-математическую модель совместной оптимизации проектов выполнения НИОКР и проектов внедрения инноваций на рынке; сформулировать и обосновать принципы и критерии принятия решений по выбору инновационных проектов в условиях неопределенности, неполноты и неточности имеющейся информации с учетом структуризации параметров внешней и внутренней среды.

Объект и предмет исследования.

В качестве объекта исследования выступает инновационная деятельность, осуществляемая в нестабильных условиях; предметом исследования являются механизмы принятия решений в задачах управления инновационным проектом.

Теоретической и методологической основой исследования служат работы по исследованию операций, теории вероятности, математической статистике, теории принятия решений, теории нечетких множеств и теории возможностей, проектному анализу.

Теоретические положения и выводы изложены в трудах отечественных ученых: Виленского П.Л, Волкова И.М., Грачевой М.В., Данилина В.И., Завлина П.Н., Качалова P.M., Клейнера Г.Б., Лившица В.Н., Плещинского A.C., Птускина A.C., Смоляка С.А., Тамбовцева В.Л., Трухаева Р.И., а также зарубежных ученых Вайнгартнера М., Дюбуа А., Заде Л., Крушвица Л., Массе П., Прада Д., Райфы Г., Сужено М., и многих других.

Научная новизна рассматриваемых в диссертации положений состоит в следующем:

1. Сформированы критерии оценки эффективности инновационных проектов, отражающие неопределенность будущих результатов. Для выбора инновационных проектов в условиях неопределенности в связи с неполнотой и неточностью имеющейся информации и значительном числе количественных и качественных критериев предложено использование принципа обобщения с применением количественных и качественных критериев.

2. Предложен подход к оценке и учету рисков инновационного проекта, рассматривающий риск в динамике и заключающийся в осуществлении мониторинга рискового состояния и определении влияния на проект возможных неблагоприятных условий. Для решения проблемы катастрофических рисков группы инновационных проектов предложен порядок и механизм создания страхового фонда, разработаны математические модели расчета ставки отчислений в резервный (страховой) фонд.

3. Разработаны модели управления рисками, которые в отличие от существующих, моделирующих распределение затрат на минимизацию, компенсацию и нейтрализацию рисков, позволяют сформировать антирисковые стратегии, учитывая ограничения на затраты антирисковых мероприятий.

4. Построена экономико-математическая модель формирования оптимальной инновационной программы, дающая возможность определять момент запуска инновационного проекта, целесообразность реинвестирования денежных средств от ранее начавшихся проектов, привлечения заемных средств из различных источников с использованием разных схем кредитования. Предложена процедура определения объема дополнительных средств, необходимых для обеспечения реализации портфеля инновационных проектов и преодоления непредвиденных ситуаций, возникающих из-за неполной и неточной информации.

5. Разработана экономико-математическая модель совместной оптимизации формирования проектов НИОКР и проектов внедрения инноваций. Сформированная на основе предложенной модели инновационная программа дает возможность эффективнее использовать выделенные средства.

6. Выработана концепция выбора проектов в условиях неопределенности, неполноты и неточности имеющейся информации, заключающаяся в структуризации параметров внешней и внутренней среды. Выбор инновационных проектов в условиях неопределенности предложено осуществлять с использованием методов моделирования экспертных суждений и разработанного критерия ожидаемой эффективности проекта.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что предлагаемые в работе критерии и методы оценки эффективности инновационных проектов, математические модели управления рисками, модели формирования инновационной программы и другие расширяют инструментарий принятия решений в условиях рыночной экономики.

Научные результаты, полученные в диссертации, могут использоваться для решения практических задач инновационно-проектной деятельности. Например, методы оценки эффективности инновационных проектов применимы для использования частными и государственными организациями при оценке и экспертизе проектов, а разработанный инструментарий учета рисков - в риск-анализе инновационных и инвестиционных проектов. Модель формирования оптимальной инновационной программы и модель совместной оптимизации проектов НИОКР и проектов внедрения инновации приемлемы для формирования целевых программ инновационного развития, а также для выбора инновационной стратегии.

Изложенные результаты работы также могут быть использованы при подготовке методических рекомендаций по вопросам инновационно-проектной деятельности, а также в учебном процессе в высших учебных заведениях по курсам: «Проектный анализ», «Управление проектами».

Апробация работы. Результаты исследования* неоднократно обсуждались на научном семинаре кафедры математических методов анализа экономики Экономического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова «Инвестиционное проектирование», докладывались на международных научных конференциях студентов и аспирантов «Ломоносов - 2003» и «Ломоносов — 2004» МГУ имени М.В.Ломоносова, на конференции «Корпоративные финансы: перспективы и реальность» (Москва, 2004 год, ГУ-ВШЭ). Основные положения диссертации нашли отражение в преподавании курса «Управление проектами» кафедры математических методов анализа экономики Экономического факультета МГУ им. М.В.Ломоносова.

Методы оценки эффективности инновационных проектов апробированы автором в консалтинговой деятельности при оценке эффективности инновационных проектов энергетической отрасли.

Методология анализа и учета рисков применена при решении задач оценки рисков проектов металлургической отрасли, в которых автор принимал участие.

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в четырех работах общим объемом 1,3 п.л.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографии, изложенных на 162 станицах печатного текста. Работа содержиттаблиц, рисунков,приложений.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Пачковский, Эдуард Михайлович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Диссертационная работа посвящена исследованию и решению тесно взаимосвязанных задач инновационно-проектной деятельности в нестабильных условиях. К таким задачам, прежде всего, относятся: оценка эффективности и риска инновационных проектов, управление рисками, формирование оптимальной инновационной программы, принятие решений в условиях неопределенности. Существенная роль при их решении принадлежит использованию как традиционного (теория вероятности и математическая статистика), так и нетрадиционного (теория нечетких множеств) математического аппарата.

2. Разработанный в диссертации подход рассмотрения риска в динамике дает возможность осуществлять мониторинг и управление риском. Организационно-экономический механизм (и математическая модель) создания страхового фонда позволяет решать проблему катастрофических рисков инновационного проекта. Модель формирования страхового фонда может быть использована в качестве инструмента анализа рисков проектов для определения уровня его рискованности.

3. В работе предложены новые оптимизационные модели управления рисками, использующие доступную информацию, полученную на этапе качественного анализа проекта, в результате решения формируется набор оптимальных антирисковых стратегий для отдельного риска.

4. В разработанной экономико-математической модели формирования оптимальной инновационной программы нашли отражение механизмы реализации инновационного проекта, такие как гибкое привлечение финансирования из различных источников и возможность реинвестирования средств от ранее начавшихся проектов. Возможным является применение данной модели в практике инвестиционной деятельности при формировании портфеля проектов.

5. Использование оригинальной модели совместной оптимизации выбора проектов инноваций и проектов выполнения НИОКР в деятельности венчурных и инновационных фондов при формировании портфеля инновационных проектов, дает возможность разработать оптимальную политику финансирования проектов обоих типов и определить ставку отчислений на финансирование проектов НИОКР.

6. Новая концепция выбора проектов в условиях неопределенности, неполноты и неточности имеющейся информации, заключающаяся в структуризации параметров внешней и внутренней среды, позволяет более адекватно подойти к выбору инновационных проектов.

Таким образом, разработанные в диссертации математические модели и механизмы принятия решений в инновационно-проектной деятельности расширяют инструментарий принятия решений в условиях рыночной экономики.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Пачковский, Эдуард Михайлович, 2005 год

1. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. -М.:1. ЮНИТИ, 1998.-1022 с.

2. Акимов A.A., Гамидов Г.С., Колосов В.Г. Системологические основы инноватики. СПб.: Политехника, 2002.

3. Багриновский К.А. Модели и методы экономической кибернетики. — М.: Экономика, 1973.

4. Багриновский К.А., Бендиков М.А., Хрусталев Е.А. Современные методы управления технологическим развитием. М.: РОССПЭН, 2001

5. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. — М. Финансы и статистика, 1996.- 188 с.

6. Беллман Р. Динамическое программирование. М.: ИЛ., 1960.

7. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. — М.: Наука. 1965.

8. Беллман Р., Заде JI. Вопросы принятия решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. — М.: Мир, 1976.

9. Беренс В., Хавранек П. М. Руководство по оценке эффективности инвестиций. — М.:ИНФРА-М, 1995.

10. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 1980. - 263с.

11. И. Бирман, Шмидт. Экономический анализ инвестиционных проектов. — М.:Юнити, 1997.

12. Блех Ю. Гетце У. Инвестиционные расчеты — Калининград, Янтарный сказ. — 1997.

13. Богачев Ю.С., Остаток С.Ф., Руднев Ю.А. и др. Модели принятия решений по оценки эффективности пакета инновационных проектов.//Конкурс,1999 г.

14. Борисов А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982.

15. Борисов А.Н. и др. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990.

16. Бочарников В.П. Fuzzy-технология. Математические основы. Практика моделирования в экономике. СПб.: Наука РАН, 2001 -328 с.

17. Бочарников В.П. Fuzzy-технология: Модальности и принятие решений в маркетинговых коммуникациях К.: Ника-Центр, Эльга, 2002 г.

18. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. М.: Олимп-Бизнес, 1997.

19. Бригхем Ю., Гапенски JI. Финансовый менеджмент. — СПб.: Экономическая школа, 1997.

20. Бромвич М. Анализ экономической эффективности капиталовложений: Пер. с англ.- М.: ИНФРА-М, 1996. 432 с.

21. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М: Наука, 1994.

22. Вагнер Г. Основы исследования операций, т.1.2.3 М.: Мир, 1972.

23. Валдайцев C.B. Оценка бизнеса и инновации. — М.: Филинъ, 1997.

24. Валдайцев C.B. Управление инновационным бизнесом. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001г.

25. Венцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. — М.: Наука, 1980.

26. Виленский П.Л, Лившиц В.Н., Смоляк С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика. М.: Дело 2001.

27. Вилкас Э.И., Майминас Е.З. Решение, теория, информация, моделирование. — М.: Радио и связь, 1981.

28. Волков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ. М.:ЮНИТИ,1998.

29. Волков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ: Продвинутый курс: Учеб. пособие.

30. М.: ИНФРА-М, 2004. — 495 с. — (Учебники Экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова)

31. Воропаев В.И. Управление проектами в России . М.: Аллане, 1995.

32. Гаврилец Ю.Н. Целевые функции социально-экономического планирования. — М.: Экономика, 1983.

33. Гамидов Г.С. и др. Основы инноватики и инновационной деятельности / Гамидов Г.С., Колосов В.Г., Османов Н.О. СПб.: Политехника, 2000.

34. Гасс С. Линейное программирование (методы и приложения). М.: Физматгиз. 1961.

35. Гафт М.Г. Принятие решений при многих критериях.- М.: Знание, 1979;

36. Глазьев С.Ю. Теория долгосрочного экономического развития. М.: ВлаДар, 1993.

37. Гольштейн Е.Г., Юдин Д.Б. Новые направления в линейном программировании. -М.: Советское радио, 1966.

38. Гранберг А.Г. Математические модели социалистической экономики. М.:Экономика, 1978

39. Грачева M.B. Анализ проектных рисков. М.: Финстатинформ, 1999.

40. Данилин В.И. Экономико-математическая модель развития корпорации. // Российский экономический журнал. 1997. №10.

41. Данциг Дж. Линейное программирование, его обобщения и приложения. М.: Прогресс. 1977.

42. Дубров, A.M. Многомерные статистические методы: Для экономистов и менеджеров: Учеб. для вузов / A.M. Дубров, B.C. Мхитарян, Л.И. Трошин. М.: Финансы и статистика, 1998 - 350 с.

43. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложение к представлению знаний в информатике / Пер. с фр.- М.:Радио и связь, 1990.-288с.

44. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. М.: Экономика, 1984. - 175 с

45. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. — М.: Экономика,1978.

46. Ермольев Ю.М. Методы стохастического программирования. — М.: Наука, 1976.

47. Ермольев Ю.М. Стохастическое программирование в планировании. М.: Наука,1979.

48. Жуковский В.И., Жуковская Л.В., Риск в многокритериальных и конфликтных системах при неопределенности /Под ред. В.С.Молоствова. — М.: Едиториал УРСС, 2004.

49. Завлин П., Васильев А., Кноль А. Оценка экономической эффективности инвестиционных проектов: современные подходы. СПб.: Наука, 1995.

50. Завлин П.Н., Васильев A.B. Оценка эффективности инновации. СПб.: Бизнес пресса, 1998.

51. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. В кн. "Математика сегодня". Москва: Знание, 1974.- 5-49

52. Замков О.О.Толстопятенко A.B. Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: Дис, 2004

53. Идрисов А., Картышев С., Постников А. Стратегическое планирование и анализ эффективности инвестиций. М.: ФИЛИНЬ, 1997.

54. Инновационный менеджмент. /Под. ред. С.Д.Ильенковой. М.: 1999.

55. Инновационный менеджмент. Под ред. Завлина П.Н., Казанцева А.К., Миндели Л.Э. СПб.: Наука, 1997.

56. Капитоненко В.В. Инвестиции и хеджирование. М.: ПРИОР, 2001.

57. Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике. М.: Мир, 1964.

58. Касатонов В.Ю., Морозов Д.С., Петров М.В. Проектное финансирование: Мировой опыт и перспективы для России. — М.: Анкил, 2001.

59. Качалов P.M. Управление хозяйственным риском. М.: Наука, 2002. - 192 с.

60. Кини Р.Ф., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. -560с.

61. Клейнер Г.Б. Смоляк С.А. Экономические зависимости: принципы и методы построения. М.: Наука, 2001. — 104 с.

62. Клейнер Г.Б., Тамбовцев B.JI., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. -М.: Экономика, 1997.

63. Кокурин Д.И. Инновационная деятельность. М.: Изд. 2001 г.

64. Количественные методы в экономических исследованиях /Под ред.М.В.Грачевой,Л.Н.Фадеевой, Ю.Н.Черемных. — М.Юнити,2004

65. Корбут A.A., Финкелынтейн Ю.Ю. Дискретное программирование. -М.: Наука, 1969.

66. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.

67. Крушвиц JI. Инвестиционные расчеты /Пер. с нем. под общей редакцией В.В. Ковалева и З.А. Сабова — СПб.: Издательство "Питер", 2001. 432с. ил.

68. Ларичев О.И. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. — М.: Наука. Физматлит, 1996. — 208 с.

69. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979.

70. Ларичев О.И. Объективные модели субъективные решения. М.: Наука, 1987.

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

72. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. -СПб. :БХВ-Петербург, 2003.

73. Лившиц В.Н, Лившиц С.В. Учет нестационарностей при оценках инвестиций в России.// Аудит и Финансовый анализ, №1, 1999.

74. Лимитовский М.А. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках — М.:Дело,2004.

75. Липсиц И.В. Коссов В.В. Инвестиционный проект: методы подготовки и анализа. — М.: Бек, 1996.

76. Литвак Б.Г. Экспертное оценки и принятие решений. М.: Патент, 1996.

77. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений. -М.:Финансы, ЮНИТИ,1998.

78. Лыос Р., Райфа X. Игры и решения. М.: ИЛ, 1961. - 642 с.

79. Массе П. Критерии и методы оптимального определения капиталовложений: Пер. с фр. М.: Статистика, 1971

80. Медынский В.Г., Ильдеменов C.B. Реинжиниринг инновационного предпринимательства. — М.: ЮНИТИ, 1999.

81. Мезоэкономика переходного периода: рынки, отрасли, предприятия. М.: Наука, 2001.-516 с.

82. Методические рекомендации по оценки эффективности инвестиционных проектов: (Вторая редакция). Экономика, 2000

83. Модели управления проектами в нестабильной экономической среде. /Белый А.П., Лысенко Ю.Г. — Донецк, Изд-во ДГУ, 2003 г.

84. Моделирование народнохозяйственных процессов / Под ред. В.С.Дадаяна. — М.: Экономика, 1973.

85. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учебное пособие / А.М.Дубров, Б.А. Лагоша, Е.Ю. Хрусталев, Т.П.Барановская; Под ред. Б.А.Лагоши. — М.:Финансы и статистика, 2001.

86. Негойцэ К. В. Применение теории систем к проблемам управления. Москва: Мир, 1981.- 197.

87. Нейман Дж., Моргенштейн О. Теория игр и экономическое поведение: Пер. с англ. -М.:Наука, 1970.

88. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. /Под ред. Д.А. Поспелова. М., 1986.

89. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / Под ред. Р.РЛгера. М.: Радио и связь, 1986.

90. Норткотт Д. Принятие инвестиционных решений. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997

91. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений /А.Н.Борисов, А.В.Алексеев и др. М.: Радио и связь, 1989. - 304 с.

92. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981.

93. Основные проблемы и условия эффективного воспроизводства отечественного научного потенциала: сводный аналитический доклад. М.: Экономический факультет МГУ, ТЕИС, 2003.

94. Остапюк С.Ф.,Филин С.А. Формирование и оценка эффективности научно-технических и инновационных программ. — Изд-во ООО Фирма «Благовест-В», 2004 г.

95. Островская Э. Риск инвестиционных проектов / Эльжбета Островская. Пер. с польского. -М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2004.

96. Пачковский Э.М. Методы оценки эффективности инновационных проектов.// Тез.докл. Ломоносов 2003: Международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых по фундаментальным наукам, МГУ им.Ломоносова (0,1 п.л.).

97. Пачковский Э.М. Модели распределения инвестиций в инновационной сфере. //Тез.докл. Ломоносов 2004: Международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых по фундаментальным наукам, МГУ им. Ломоносова. (0,1 п.л)

98. Плещинский A.C. Оптимизация инвестиционных проектов в условиях рыночной экономики // Экономика и мат. методы. 1995. Т.31, вып. 2.

99. Плещинский A.C. Оптимизация межфирменных взаимодействий и внутрифирменных управленческих решений. — М.:Наука, 2004.

100. Подиновский Б.В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. -М.: Наука, 1982.

101. Птускин A.C. Решение стратегических задач в условиях размытой информации. — М.:Дашков и Ко, 2003.

102. ЮЗ.Пытьев Ю.П. Возможность. Элементы теории и применение. М.: Эдиториал УРСС, 2000.

103. Райфа Г. Анализ решений. М.: Наука, 1977.

104. Риск-анализ инвестиционного проекта. /Под ред. М.В Грачевой. М.:ЮНИТИ 2000.

105. Юб.Риски в современном бизнесе / П.Г.Грабовой, С.Н.Петрова,С.И.Полтавцев и др. — М.: Издательство «Алане», 1999.

106. Рожденская A.B. Роль государственной власти в развитии инновационной деятельности. // Инновации № 9-10 (56-57), 2002.

107. Росс С., Вестерфилд Р.,Джордан Б. Основы корпоративных финансов / Пер. с англ. — М.: Лаборатория базовых знаний, 2000.

108. Ю9.Ротарь В.И. Теория вероятностей. М.: Высш.шк., 1992.

109. Смоляк С.А. О сравнении альтернатив со случайным эффектом. Экономика и математические методы. 1997. Том 33. Выпуск 2. С. 107 123.

110. Смоляк С.А. О сравнении альтернатив, параметры которых характеризуются функциями правдоподобия. Экономика и математические методы. 1996. Том 32. Выпуск 1.С. 121-140.

111. Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности (теория ожидаемого эффекта). М.:ЦЭМИ РАН, 2001. - 143 с.

112. ПЗ.Татевосян Г.М. Обоснование экономической эффективности капитальных вложений с использованием методов оптимизации. // ЭММ. 1997. Том 33. Выпуск 1. С. 26 -37.

113. Н.Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. — М.: Наука, 1981.-257 с.

114. Турмачев Е.С. О возможных вариантах перспективы развития инвестиционного процесса в России. Аудит и финансовый анализ. 1998. № 1. С. 181- 184.

115. Пб.Турмачев Е.С. Методологические проблемы количественного определения рисков инвестиционных проектов. Аудит и финансовый анализ. 1997. № 3. С. 228-236.

116. Филинов Н.Б., Борисова В.В. Методы принятия решений: Учебное пособие. — М., ГУУ, 1998.

117. Фишберн П. Теория полезности для принятия решения. — М.: Наука. 1978.

118. Ченг Ли, Финнерти Д. Финансы корпораций. М.:Инфра-М,2000

119. Черняк В.З. Управление инвестиционными проектами. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004.

120. Шапиро В.Д. Управление проектами. С.-Петербург: "Два-ТрИ", 1996.-610с.

121. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: Использование расплывчатых категорий. М.: Энергоатомиздат, 1983 г.

122. Юдин Д.Б. Математические методы в условиях неполной информации. М.: Советское радио, 1974.

123. Ansoff H.I. Evaluation on Applied Research in Business Firm, in Technical Planning on the Corporation Level, J.R.Bright (Ed.), Harvard University Press, Cambridge, Massachusetts, 1962.

124. Baumol W.J. and Quant R.E. Investment and discount rates under capital rationing: a programming appoach. Econ. J.Vol 75, 1965.

125. Bezdek J.C. Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. New York: Plenum Press, 1981.

126. Carleton W.T. Linear programming and capital budgeting models./J. Finan., Vol 25. 1969.

127. Dean, J Capital budgeting N.Y. Colambia Univ. Press., 1951.

128. Dempster A.P. Upper and Lower probabilities induced by a multivalued mapping // Ann. Math. Statist., 1967,38.

129. Gupta M.M. Cognition, perception and uncertanity // Fuzzy logic in knowledge-based systems, decision and control / Ed. M.M.Gupta, T.Yamakawa. Elsevor Science Publishers B.V. - 1988.-P.3-10.

130. Hawkins C.A. and Adams R.A. A goal programming model for capital budgeting // Journal of Financial Management, 1974.

131. Ignizio J.P. A approach to capital budgeting with multiple objectives.

132. Jorion Value at Risk: Dixit, Pindick Investment under uncenanty.

133. Lee S.M. and Lerro A.J. Capital budgeting for multiple objectives. // Manag. Sci., 36, 1974

134. Metropolis N., Ulam S. The Monte Carlo method // J. Amer. Statistical assoc., 1949, 44, No 247.136.01sen J J, Winds of Change in Chemical Research. Chem. and Eng. News, 12, (1956)

135. Project Managements Body of Knowledge, Projects Managements Institute, USA, 2000.

136. Savage L.J. (1954) The Foundations of Statistics. 1972 edition, New York: Dover. 139.Shafer G. A mathematical theory of evidence. Princeton University Press? Princeton1. N.J.,1976.

137. Sugeno M. Fuzzy measure and fuzzy integrals // Trans. S.I.C.E. 1972. - Vol.8, No.2.

138. Tanaka K., Mizumoto M. Fuzzy Programs and their Execution // Fuzzy Set and their Applications to Cognitive and Decision Processes, 1977.

139. Villers R. Research and Development: Planning and Control, Financial Executives Research Institute Inc., 1964.

140. Weingartner H.M. Capital Budgeting of Interrelated Project: Survey and Synthesis. // Manag. Sci. Vol. 12, 1966.

141. Weingartner H.M. Mathematical Programming and Analysis of Capital Budgeting Problems. 2nd printing. Englewood Cliffs (N.J.), 1964.

142. Zadeh L.A. Fuzy Set // Information and Control, 1965,8.

143. Zadeh L.A. Fuzy sets as a basic for theory of possibilities. // Fuzzy Set and Systems? 1978, No 1.

144. Zimmerman H.-J. Applications of fuzzy sets theory to mathematical programming // Inform. Sci., 1985.

145. Zimmerman H.-J. Fuzzy programming and linear programming with several objective functions // Fuzzy Sets and Systems. 1978.