Разработка информационной технологии для оценки инновационных решений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Фролова, Татьяна Сергеевна

• Фролова, Татьяна Сергеевна
• кандидат экономических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Фролова, Татьяна Сергеевна

Введение

Глава 1. Методы и компьютерные системы для оценки инновационных решений

1.1. Основные подходы и методы оценки инноваций д

1.2. Обзор многокритериальных методов принятия решений 2Q

1.3. Компьютерные системы поддержки процессов принятия решений

Выводы по главе

Глава 2. Разработка информационной технологии для оценки инновационных решений

2.1. Разработка системы поддержки принятия решений по отбору аналогов патентов технических решений, с использованием семантических сетей.

2.2. Методика разработки семантической сети

2.3. Метод анализа иерархий

2.4. Алгоритм расчета рыночной цены инноваций

Выводы по главе

§

Глава 3. Разработка качественных моделей и использование разработанной информационной технологии по оценке инновационных решений

3.1. Оценка вероятного спроса на новые пневматические виброзащитные устройства с позиции разработчика

3.2. Определение рыночной цены пневматического виброзащитного устройства

Выводы по главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка информационной технологии для оценки инновационных решений»

Актуальность работы. В настоящее время в мировых экономических отношениях все более часто присутствует факт купли-продажи инновационных решений или объектов интеллектуальной собственности. Анализ современного состояния в области определения цены на данный вид собственности позволяет сделать вывод о том, что эта проблема недостаточно проработана. Между тем использование в производстве продуктов инновационных решений (патентов) позволило бы достичь наиболее высоких показателей качества готовой продукции. В мировом опыте определение цены на патенты определяется достаточно условно или примерно. Важной задачей на современном этапе является совершенствование системы и методов оценки интеллектуальной собственности с целью ее последующей купли-продажи. Именно численная оценка инновационного решения позволит купить и использовать в производстве новое изобретение, улучшая характеристики уже используемых образцов готовой продукции. Несмотря на теоретическую и практическую важность проблемы, в России она исследована недостаточно.

Зачастую информация о потребителях и их требованиях является неточной, неполной и неколичественной. В таких случаях целесообразно использовать класс методов, позволяющий проводить качественный многокритериальный анализ рынка патентов. Наиболее предпочтительными для решения данной проблемы являются многокритериальные методы принятия решений.

Степень разработанности проблемы. Существенный вклад в развитие методологии оценки интеллектуальной собственности, интеллектуального капитала, нематериальных активов внесли такие зарубежные ученые, как Г.М. Ромари, Г.В. Смис, P.JI. Парр, Р.С. Розгаитис и др. Среди отечественных ученых, внесших существенный вклад в данное научное направление, можно отметить работы А.Н. Козырева и С.А. Смирнова.

Созданием и внедрением в практику экономических исследований методов многокритериального принятия решений занимались такие известные зарубежные ученые, как Р. Беллман, JI. Заде, P.JT. Кини, Дж. Фон Нейман, Э. Парето, Б. Руа, Т. Саати, А. Сало, П. Фишберн, Р. Хамалайнен.

Значительный вклад в исследование данной проблемы внесли такие российские ученые как А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова, Л.С. Беляев, А.Н. Борисов, A.M. Дубров, Б.А. Лагоша, О.Н. Ларичев, Е.М. Мошкович, А.О. Недосекин, Б.Б. Оразбаева, В.П. Романов, Н.В. Семушкина, А.В. Смирнов, В.Н. Тисенко, Д.С. Фалькова, Н.Г. Ярушкина и др.

В то же время, проблема оценки инновационных решений на основе современных методов многокритериального принятия решений и систем поддержки принятия решений требует своего дальнейшего разрешения, особенно в плане широкого внедрения указанных новых подходов в отечественную практику.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка информационной технологии, основанной на моделях многокритериального принятия решений для определения цены объектов интеллектуальной собственности в условиях неопределенности.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- проанализировать существующие подходы, методы и компьютерные системы, используемые в настоящее время для оценки инновационных решений и обосновать целесообразность использования при анализе указанной проблемы в условиях неполной, нечеткой, неколичественной информации многокритериального метода анализа иерархий;

- разработать базу данных по патентам на технические решения; разработать комплекс моделей на основе методов анализа иерархий и методику многокритериальной оценки: оценки спроса на объекты интеллектуальной собственности (патенты на технические решения) с позиции разработчика; отбора аналогов из существующего в базе данных множества патентов; определения цены на объекты инновационных решений;

- разработать на основе метода анализа иерархий систему поддержки принятия решений по отбору аналогов патентов технических решений; разработать информационную технологию определения цены на инновационные решения на основе критериев эффективности и реальной цены аналогов изделий, находящихся на рынке производственных товаров; провести апробацию методики и моделей комплексной оценки инновационных решений на основе исходной информации для действующего предприятия Волгоградской области.

- разработать программную систему оценки компетентности группы экспертов.

Объектом исследования являются инновационные решения, разрабатываемые и производимые на предприятиях.

Предметом исследования социально экономические процессы протекающие на рынке инновационных решений.

Методы исследований. В основу диссертационной работы положены основные научные положения и математический аппарат метода анализа иерархий; методы классифицирования основанные на теории «И-ИЛИ»-графов и семантических сетей; для разработки программного обеспечения использовались языки структурного и объектно-ориентированного программирования, методы проектирования информационных технологий.

Диссертационная работа выполнена в рамках п. 2.2 «Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер»; п.2.5 «Разработка концептуальных положений использования новых информационных и коммуникационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах» Паспорта специальностей ВАК (экономические науки) по специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (область исследования - инструментальные средства).

Основные положения диссертации, выносимые на защиту

1. Авторская модель определения спроса на товары промышленного назначения имеет универсальный характер, поскольку позволяет учитывать различные предпочтения потенциальных потребителей, такие как: надежность объекта инноваций с точки зрения безотказности работы, долговечности, сохраняемости, ремонтопригодности; его качество; компактность; потребность в новых материалах и технологиях при производстве и т.д. Разработанная модель может использоваться на предприятиях разрабатывающих и производящих товары промышленного назначения.

2. Предложена система поддержки принятия решений по отбору из максимально схожих между собой по технико-экономическим характеристикам, уже существующих на рынке, минимального числа объектов, аналогов оцениваемого объекта, на основе семантических сетей;

3. Алгоритм определения рыночной цены на инновационные решения относительно аналогов должен учитывать: во-первых, выявление сегментов рынка подобных товаров и оценку степени привлекательности каждого сегмента для продавца патента; во-вторых, процесс отбора ближайших аналогов, уже имеющих рыночную цену и очень близкие технико-экономические характеристики к объекту оценки; в третьих, построение иерархических качественных моделей, содержащих основные потребительские критерии эффективности изобретения и учитывающие затраты на его производство; в-четвертых, на основе вычислений векторов приоритетов объектов, использованных в построенной иерархии, иерархического синтеза приоритетов рассчитывается рыночная цена инновации;

4. Для удобства и своевременности определения цены, разработанных инновационных решений, необходимо создание информационной технологии включающей автоматизацию разработанного алгоритма.

Научная новизна работы:

1. Предложена модель определения спроса на товары промышленного назначения - пневматические виброзащитные устройства (ПВЗУ), позволяющая учитывать различные предпочтения потенциальных потребителей такие как: надежность объекта инноваций с точки зрения безотказности работы, долговечности, сохраняемости, ремонтопригодности; его качество; компактность; потребность в новых материалах и технологиях при производстве и т.д.;

2. Разработана система поддержки принятия решений по отбору аналогов патентов ПВЗУ, на основе семантических сетей, позволяющая осуществлять выбор минимального числа объектов максимально схожих с оцениваемым объектом по технико-экономическим характеристикам из существующего на рынке множества аналогичных конструкций, имеющих вполне конкретные ценовые характеристики;

3. Разработан и обоснован алгоритм определения рыночной цены на инновационные решения относительно аналогов, который включает четыре этапа: 1) выявление сегментов рынка подобных товаров и оценку степени привлекательности каждого сегмента для продавца патента; 2) процесс отбора ближайших аналогов, уже имеющих рыночную цену и очень близкие технико-экономические характеристики к объекту оценки; 3) построение иерархических качественных моделей, содержащих основные потребительские критерии эффективности изобретения и учитывающие затраты на его производство; 4) на основе вычислений векторов приоритетов объектов, использованных в построенной иерархии, иерархического синтеза приоритетов расчет рыночной цены инновации.

4. Разработана информационная технология определения цены инноваций на ранних стадиях их создания, основанная на автоматизации всех этапов алгоритма оценки.

Теоретическая и практическая значимость работы

Теоретическая значимость работы состоит в возможности использования на предприятиях при процедуре комплексной оценки объектов интеллектуальной собственности новых подходов на основе методов многокритериального принятия решений (метода анализа иерархий). Разработанные методики, модели и алгоритмы способны повысить эффективность решений по определению рыночной цены инноваций.

Практическая значимость работы составляют:

- инструментальное программное средство в виде информационной технологии, позволяющей решать задачи в области определения рыночной цены инноваций;

- модель определения спроса на товары промышленного назначения -пневматические виброзащитные устройства (ПВЗУ) в условиях быстро меняющейся экономической ситуации, позволяющая учитывать различные предпочтения потенциальных потребителей такие как: надежность объекта инноваций с точки зрения безотказности работы, долговечности, сохраняемости, ремонтопригодности; его качество; компактность; потребность в новых материалах и технологиях при производстве и т.д.;.

Апробация результатов работы

По теме диссертации опубликовано 3 печатных работы, общим объемом 1,7 п.л. Исследование проводилось в рамках проекта РФФИ № - 04-07-96502 «Разработка системы, основанной на знаниях, для принятия стратегических социально - экономических, технологических и политических решений в условиях неопределенности», а также проекта РГНФ № 03-02-12009в «Интеллектуальная система многокритериального принятия решений в условиях неопределенности и риска».

Разработанные методики и модели комплексной оценки апробированы на действующих предприятиях Волгограда.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, общих выводов по диссертации, библиографического списка литературы и приложений.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Фролова, Татьяна Сергеевна

Выводы по главе 3

1. Оценка инновационных решений всегда происходит в условиях, которые характеризуются значительной долей неопределенности, неполноты информации. Наличие большого числа критериев оценки затрудняет процесс определения цены. В связи с этим, методы анализа иерархий являются перспективными инструментами в области оценки.

2. Методы анализа иерархий позволяют провести совокупный анализ привлекательности сегментов и требований потребителей с учетом различных рыночных факторов. Данные методы анализа рыночной среды, могут быть существенно обобщены и применены для более широкого класса задач, а также для ряда смежных проблем.

3. С помощью комплекса методов анализа иерархий решены практические задачи определения рыночной цены на пневматические виброзащитные устройства.

Заключение

Рынок инновационных решений является одним из самых динамичных рынков в условиях информационной экономики. Несовершенство российского законодательства в сфере обмена инновациями, отсутствие, до недавнего времени (2001г.), стандартов оценки интеллектуальной собственности, привели к формированию отношения ненужности объектов интеллектуальной собственности, оценки их как неэкономических объектов, неспособных влиять на эффективность экономической деятельности предприятий.

Анализ существующих подходов, методов и компьютерных систем для выявления спроса на инновации и определения их цены позволил:

- выявить ряд недостатков существующих методов по оценке инноваций, не позволяющих в полной мере эффективно рассчитывать рыночную цену изобретения, в связи с этим предлагается использовать многокритериальные методы принятия решений - метод анализа иерархий, позволяющий работать с плохоформализуемой нечеткой, неполной, неколичественной исходной информацией, увеличивающий достоверность полученных результатов.

- увеличить эффективность принимаемых в исследуемой области решений с использованием разработанного комплекса качественных моделей на основе метода анализа иерархий: оценки спроса на объекты интеллектуальной собственности (патенты на технические решения) с позиции разработчика; отбора аналогов из существующего в базе данных множества патентов; определения цены на объекты инновационных решений;

- производить отбор аналогов оцениваемого объекта инноваций в исследуемой предметной области с помощью разработанной и сформированной базы данных по патентам на технические решения, которые существуют в настоящее время на рынке пневматических виброзащитных устройств. База данных основана на теории «И-ИЛИ»-графов и семантических сетей.

- увеличить своевременность и качество определения цены на инновационные решения с использованием разработанной информационной технологии, которая, в свою очередь, основана на критериях эффективности и реальной цене аналогов изделий, находящихся на рынке производственных товаров.

В результате проведенного исследования обобщим сильные и слабые стороны применения методов принятия решений в определении цены.

Слабые стороны: критичность к подбору аналогов (частично устраняется с помощью статистических методов или путем комбинирования затратного и рыночного подходов); влияние субъективных факторов при вынесении суждений экспертами о предпочтительности альтернатив (частично выявляется путем расчета индексов и отношении согласованности); возможное удвоение поправок в случае использования сильно коррелированных параметров объектов (выявляется с помощью специализированных пакетов статистического анализа); низкая эффективность (по сравнению с регрессионными методами) на развитых рынках, где информация по сделкам очень обширна и доступна.

Сильные стороны: возможность всеобъемлющего, наиболее полного учета параметров (каждый объект рассматривается как уникальный и неповторимый, что согласуется с действительностью); эффективную работу с неполной, нечеткой информацией; удобство представления и обработки качественных параметров с помощью порядковых шкал; относительная простота вычислений, способствующая эффективной реализации методик в виде компьютерных программ.

Таким образом, применение методов принятия решений наиболее эффективно в оценке объектов со следующими характеристиками: ограниченностью рыночной информации по сделкам купли - продажи, большая вариация цен и относительно низкая конкуренция среди риэлтерских компаний (обычно стимулирующая инвестиции в специальные средства анализа и оценки). Другой вариант - оценка нестандартных, редких объектов.

На основе разработанного комплекса моделей решены прикладные задачи для действующих предприятиях г. Волгограда.

Практическое применение разработанной системы и методики построения моделей для принятия экономических решений показало их универсальность к объекту исследования, что позволяет сделать вывод о возможности их эффективного использования для решения очень широкого класса задач многокритериальной оценки в условиях неопределенности.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Фролова, Татьяна Сергеевна, 2006 год

1. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов. Основы теории. М.: Наука, 1990, 240с.

2. Айзерман М.А., Вольский В.И., Литваков Б.М. Элементы теории выбора. Псевдокритерии и псевдокритериальный выбор. М.: ИПУ РАН, 1994, 216с.

3. Андреев В.Л. Классификационные построения в экологии и систематике. М.:Наука, 1980. 142 с.

4. Андрейчиков А.В. Автоматизированный синтез новых технических решений пневматических амортизаторов. В кн.: Подъемно -транспортное оборудование. - М., 1981 , с. 8 - 10. (ЦНИИТЭИтяжмаш, 6 -81-21).

5. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000, 368с.

6. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Функциональный и социально -экономический анализ систем: Учеб. пособие/ ВолгГТУ, Волгоград, 1995,- 128 с.

7. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н., Джабер Ф.Ф. Автоматизированное принятие решений в иерархических системах// Программные продукты и системы, 1993, № 3, с. 23 29.

8. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н., Компьютерная поддержка изобретательства (методы, системы, примеры применения). М.: Машиностроение, 1998, 467с.

9. Андрейчиков А.В., Бахмудов Р.М.-Р., Верченко А.В. «Автоматизированная система анализа и синтеза технических решений». // «Известия Вузов. Машиностроение» 1997, № 10-12, с.29-33.

10. Андрейчиков А.В., Камаев А. А., Никитин С.В. Применение информационно-поисковых систем при поиске новых технических решений на уровне изобретений. В кн.: Автоматизация поиска новыхтехнических решений. Горький, 1980, с. 3-12.

11. П.Андрейчиков А.В., Камаев В.А., Андрейчикова О.Н. Морфологические методы исследования новых технических решений: Учеб. пособие/ ВолгГТУ, Волгоград, 1994,- 160 с.

12. Андрейчиков А.В., Костерин В.В. Эвристический автоматизированный морфологический синтез сложных технических систем //Программные продукты и системы. 1991, N 1 . С. 45 49.

13. Андрейчиков А.В., Никитин С.В. Автоматизированный поиск, анализ и синтез рациональных и новых технических решений .- В кн.: Никитин С.В. Поиск новых технических решений узлов локомотивов. Брянск, БИТМ, 1982, с. 64-85.

14. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений: Пер. с англ. М.: Мир, 1976. - с.172-175.

15. Березовский Б.А., Борзенко В.И., Кемпнер Л.М. Бинарные отношения в многокритериальной оптимизации, М.: Наука, 1981, 147с.

16. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки в принятии решений. -М.: Экономика, 1976, 79с.

17. Борисов А.Н. Методическое обеспечение технологии принятия решений. Системы обработки знаний в автоматизированном проектировании. Рига: Риж. техн. ун-т. 1992. с. 12-15.

18. Борисов А.Н. Методическое обеспечение технологии принятия решений. Системы обработки знаний в автоматизированном проектировании. Рига: Риж. техн. ун-т, 1992.- с. 12-15.

19. Борисов А.Н., Виллюмс Э.Р., Сукур Л .Я. Диалоговые системы принятиярешений на базе мини-ЭВМ.- Рига: Зинатне, 1986.- 195 с.

20. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Рига: Зинатне, 1990, 184с.

21. Вилкас Э.И., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. М.: Радио и связь, 1981, 328с.

22. Вильюмс Э.Р., Слядзь Н.Н. , Борисов А.Н. Программная система поддержки принятия решений. //Программные продукты и системы, 1989. N4, с.70-77.

23. Воробьев Н.Н. Теория игр для экономистов кибернетика. - М.: Наука, 1985, 272с.

24. Гвоздик А. А. Упорядочение объектов на основе выделения согласованной информации о предпочтениях. / Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1989, №5, с.113-117.

25. Графт М.Г. Выборы по отношению. / Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1987, №1, с. 192-199.

26. Грей П. Логика, алгебра и базы данных. М.: Машиностроение, 1989, 368с.

27. Дворянкин A.M., Половинкин А.И., Соболев А.Н. Методы синтеза технических решений. М.: Наука, 1977. - 103 с.

28. Дифференциальные игры со многими участками. Указатель литературы на 1989 94. - Челябинский госуниверситет, 1995, 124с.

29. Дубов A.M., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука, 1986, 296с.

30. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1978.- 133с.

31. Жаке Лагрез Э. Применение размытых отношений при оценке предпочтительности распределенных величин. / В сб.: Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений. - М.: Статистика, 1979, с. 168-183.

32. Жуковин В.Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений. -Тбилиси: Мецниереба, 1988, 70с.

33. Жуковский В.И., Салуквадзе М.Е. Оптимизация гарантий в многокритериальных задачах управления. Тбилиси: Мецниереба, 1996.

34. Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений, В кн.: «Математика сегодня». М.: Знание, 1974, с.5-49.

35. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир. 1986, 165с.

36. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: ДИС, 1977. - С.245-267.

37. Касаткин Н.Н. Численные методы. -М.: Наука, 1978, 512с.

38. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ./ Под ред. Шахова И.Р. М.: Радио и связь, 1981.- 560 с.

39. Клыков Ю.И., Горьков Л.Н. Банки данных для принятия решений.- М.: Радио и связь, 1980 208с.

40. Козырев А.Н. Оценка интеллектуальной собственности, М.: ООО "Эксперт. бюро-М", 1997

41. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982, 432с.

42. Краснощеков П.С., Федоров В.В., Флеров Ю.А. Элементы математической теории принятия решений. / Автоматизация проектирования, 1997, №1, с. 15-23.

43. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979, 200с.

44. Ларичев О.И. Субъективные модели и объективные решения. М.: Наука, 1987.

45. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных Странах. М.: Логос, 2000, 296с.

46. Ларичев О.И., Браун Р. Количественный и вербальный анализ решений: сравнительное исследование возможностей и ограничений. / Экономика и математические методы, 1998, т.34, вып.4, с.97-107.

47. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. -М.: Наука. Физматлит, 1996, 208с.

48. Мак Кинсси Дис. Введение в теорию игр: Пер. с англ. М.: Физматгиз,.1960.

49. Макаров И.М. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1982, 382с.

50. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.-176с.

51. Месарович М., Мако Д., Такахара Н. Теория иерархических многоуровневых систем / Под ред. И.Ф.Шахнова. М.: Мир, 1973.- 344с.

52. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы / Под ред. С.В.Емельянова. М.: Мир, 1978.

53. Микони С.В. Методы мягкого выбора объектов. / Труды конференции КИИ'2000. М.: Изд. Физ. - мат, лит., 2000, том 2, с.472-479.

54. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974, 256с.

55. Мулен Э Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели, М.: Мир, 1991,464с.

56. Наумова Н.И. Неманипулируемость некоторых процедур голосования с векторными стратегиями. / В избранных трудах междунар. конф. По проблемам управления, том 2. -М.: СИНТЕГ, 1999, с.83-88.

57. Нейман Дж. Фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. -М.: Наука, 1970, 601с.

58. Неш Дж. Бескоалиционные игры. В кн.: Матричные игры. М.: Физматгиз, 1961, с.205-221.

59. Новосельцев О.В. Оформление и оценка интеллектуальной собственности в имуществе предприятия, Информ.-изд. центр Роспатента М.: ИНИЦ Роспатента, 2005, 325с.

60. Обработка знаний. М.: Мир, 1989, 293с.

61. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989, 304с.64.0дрин В.М. Метод морфологического анализа технических систем. М.: ВНИИПИ, 1989.-312 с.

62. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечетной исходной информации. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981, 208 с.

63. Подиновский В.В. Лексикографические задачи оптимизации. М.: 1972.

64. Подиновский В.В. Многокритериальные задачи с однородными равноценными критериями. / Журнал вычислительной математики и математической физики, 1975, №2, с.ЗЗ0-344.

65. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето оптимальные решения многокритериальных задач. -М.: Наука, 1982, 320с.

66. Поспелов Д.А. Логико лингвистические модели. - М.: Энергоиздат, 1981.-232с.

67. Поспелов Д.А. Многоагентные системы настоящее и будущее. / Информационные технологии и вычислительные системы, 1998, №1, с.14-21.

68. Представление и использование знаний. М.: Мир, 1989,220с.

69. Райфа Г. Анализ решений, М.: Наука, 1977, 408с.

70. Райфа Г., Шлейфер Р. Прикладная теория статистических решений, М.: Статистика, 1977, 306с.

71. Руа Б. К общей методологии выработки и принятия решений. / В сб.: Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений.- М.: Статистика, 1979, с. 123-167.

72. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА). В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. -М.: Мир, 1976, с. 80-107.

73. Саати Т., Кернст К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. - 224с.

74. Саати Т.Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1989,316с.

75. Смирнов С.А. Оценка интеллектуальной собственности. М: Издат. центр Роспатента, 2003, 245с.

76. Соломатин Н.М. Информационные семантические системы. М.: Высшая школа, 1989, 127с.

77. Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998,376с.

78. Трахтенгерц Э.А. Методы генерации, оценки и согласования решений в распределенных системах поддержки принятия решений. / Автоматика и телемеханика, 1995, №4, с.3-52.

79. Трухаев Р.Н. Методы принятия решений в условиях неопределенности, -М.: Наука, 1980,321с.

80. Устинова Л.Н. Оценка интеллектуальной собственности при рыночной экономике / Л. Н. Устинова; Рос. агентство по пат. и товар, знакам. Информ.-издат. центр (ИНИЦ) М.: Информ.-издат. центр Роспатента, 2001, 215с.

81. Фишберн П. Теория полезности для принятия решения. М.: Наука, 1978, 352с.

82. Эддоус М., Стенфилд Р Методы принятия решений. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997,590с.

83. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений. М.: Наука, 1989,Ю 320с.

84. Altaian Е. Corporate Financial Distress. New York, Wiley, 1983.

85. Arrow K.J. Social Choice and Individual Values. New York: John Wiley, 1963.

86. Brealey R.A., Mayers S.C., Principles of Corporate Finance. Mc-Grow-Hill Inc. International Edition, 1991.

87. Brooking A., Intellectual Capital, London: International Thompson Business Press, 1996.

88. Carrol R.F. and Tanesey R.R., Intellectual capital in the new Internet economy (Its meaning, measurement and management for enhancing quality) // Journal of Intellectual Capital. Vol. 1. No. 4, 2000, pp. 296-311.

89. Clarke E.H. Multipart pricing of public goods. / Public Choice, 1970, №11, p.17-33.

90. Edvinsson L., Malone M.S., Intellectual Capital: Realizing Your Company's True Value by Finding Its Hidden Brainpower. N.Y.: Happer Business, 1997. -240pp.

91. Edvinsson L., Some perspectives on intangibles and intellectual capital 2000// Journal of Intellectual Capital. Vol. 1, No. 1, 2000, pp.12-16.

92. Edvinsson L., The next generation of 1С measurement the digital IC-landscape// Journal of Intellectual Capital. Vol. 1, No. 3, 2000, pp.263-272.

93. European Valuation Standards 2000 / The European Group of Valuer's Associations. The Estate gazette, 2000 460 p.

94. Green J., Laffont J.J. Incentives in pablic decision making. In Stadies of Pablic Economics, vol.1, Amsterdam: Noth Holland, 1979.

95. Griliches Z. Patent Statistics as Economic Indicators: A Survey // Journal of Economic Literature. Vol. XXYIII. December 1990, pp. 1661 1707.

96. Groves T. Incentives in tenuis. / Econometrica, 1973, №41, p.617-663.

97. Groves Т., Loeb M. Incentives and public inputs. Jonrnal of public Economics, 1975, №4, p.211-226.

98. Guthrie J., Intellectual capital: Australian annual reporting practice// Journal of Intellectual Capital. Vol. 1, No. 3, 2000, pp.241-251.

99. Guthrie J., The management, measurement and the reporting of intellectual capital // Journal of Intellectual Capital. Vol. 2, No. 1, 2001, pp.2741.

100. Itami H., Mobilizing Invisible Assets, (in Japanese) 1980.

101. Kossovsky N., Fair value of intellectual property (An options-based valuation of nearly 8,000 intellectual property assets // Journal of Intellectual Capital. Vol. 3. No. 1, 2002, pp. 62-70

102. Low J., The value creation index // Journal of Intellectual Capital. Vol. 1. No. 4< 2000, pp.252-262.

103. M'Pherson P.K., Pike S., Accounting, empirical measurement and intellectual capital// Journal of Intellectual Capital. Vol. 2, No. 3, 2001, pp.246-260.

104. Machlup F., Knowledge and knowledge production. Series: Knowledge, its creation, distribution, and economic significance; v. lPrinceton, N.J.: Princeton University Press, 1980. 272 p.

105. Machlup F., The branches of learning. Series: Knowledge, its creation, distribution, and economic significance ; v. 2. / Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1982. 205 p.

106. Machlup F., The economics of information and human capital. Series: Knowledge, its creation, distribution, and economic significance ; v. 3. / Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1984. 644 pp.

107. Machlup F., The Production and Distribution of Knowledge in the United States. Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1962. 416pp. Later ed. (1980) published under title: Knowledge, its creation, distribution, and economic significance.

108. Marti J.M.V., ICBS intellectual capital benchmarking system// Journal of Intellectual Capital. Vol. 2, No. 2, 2001, pp. 148-164.

109. Petty R., Guthrie J. Intellectual capital literature review (measurement, reporting and management)//Journal of Intellectual Capital. Vol. 1, No.2,2000, pp.155-176.

110. Razgaitis R.C., Early-Stage Technologies : Valuation and Pricing Intellectual Property general, Law, Accounting & Finance, Management, Licensing, special Topics, 1999. - 320pp.

111. Romary J.M. Patents for Sale The Evaluating Process: Finnegan, Henderson, Farabov, Garret &Dunner Report on The NATO Seminar in Moscow, 1994, October. - 21 pp.

112. Romary J.M. Patents for Sale: Evaluating the Value of Patent Licenses // European Intellectual Property Review, 1995, August, pp. 385-392

113. Romary J.M. Protecting of Intellectual Property Rights in the USA through Litigation, Arbitration and Mediation: Finnegan, Henderson, Farabov, Garret &Dunner Report on The NATO Seminar in Moscow, 1994, October. -36pp.

114. Roy B. Multicriterica Methodology for Decision Aiding. Dordrecht: Kluwer Academic Publisher, 1996.

115. Saaty T.L. Fundamentals of Decision making and Prioritu Theory with the Analytic Hierarchy Process. Pittsburgh RWS Publication, 1994. - 527 p.

116. Satterthwaite M.A. Stategy profneess and Arrows conditions: existence and correspondence theorems for voting procedures and social welfare functions. / Jour-nal ofE#conomic Theory, 1975, №10, p.198-217.

117. Sen A.K. Collective Choice and Social Welfare. San Francusco: Holden Day, 1970.

118. Sertel M.R. Choice, hull, continuity and fidelity // Math. Soc. Sciences, 1988, vol. 16, №2, p.203-206.

119. Skenyon J.M., Porcelli F.P. Patent Damage // J. Pat. & Trademark Off. Soc'y. 1988, No70, pp. 762, 770 772.

120. Smith G.V. Trademark John Willey & Sons, Inc.Valuation 1997 -291pp.

121. Smith G.V., Parr R.L., Intellectual Property: Licensing and Joint Venture Profit Strategies, John Willey & Sons, Inc. 1998 432pp.

122. Smith G.V., Parr R.L., Valuation of Intellectual Property and Intangible Assets, 3rd Edition, John Willey & Sons, Inc. 2000 -638pp.

123. Stewart T.A. Intellectual Capital: The New Wealth of Organizations. N.Y.-L.: Doubleday / Currency, 1998. 288pp.

124. Stiglitz J.E. Public Policy for a Knowledge Economy. Report of The World Bank. London U.K., 1999, 28 pp.

125. Sullivan P.H., Value-driven Intellectual Capital: How to convert Intangible Corporate Assets into Market Value. Wiley, 2000.

126. Whait R. The Valuation of Intellectual Property Rights: Linklaters&Pains Report on The NATO Seminar in Moscow, 1994, October. 13p.

127. Wyat A. Towards a financial reporting framework for intangibles (Insights from the Australian experience) // Journal of Intellectual Capital. Vol. 3. No. 1,2002, pp. 71-86.

128. Применение алгоритма расчета рыночной цены инноваций при оценке квартир

129. Разработанный метод определения рыночной цены является универсальным и может использоваться при принятии решений в других предметных областях. Например, при определении цены на квартиры.

130. На рисунке 1 представлена иерархия рассматриваемой проблемы, включающая, согласно используемому методу принятия решений, группы внутренних и внешних параметров объектов, по которым эксперт проводит сравнение.

131. Нижний уровень иерархии содержит сравниваемые квартиры (А0 -оцениваемая квартира; Аь А2, А3 квартиры аналогии).

132. На следующем этапе заполнялись матрицы парных сравнений.

133. В табл. 1 представлен пример заполнения матрицы парных сравненийдля элементов иерархии, принадлежащих узлу «характеристики квартиры».

134. Рисунок 1. Иерархия проблемы определения потребительской ценностиквартиры