автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированная оценка инвестиционной привлекательности инновационных проектов

На правах рукописи

Черняк Виктория Валерьевна

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (сфера услуг)

АВТОРЕФЕРАТ диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2005

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет» (ГОУ ВПО «СПбГПУ»)

Научный руководитель: доктор технических наук,

профессор Тисенко В.Н.

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Куликов Д.Д. кандидат технических наук, доцент Королев B.C.

Ведущая организация: ООО «Алгоритм», Санкт-Петербург

Защита состоится . V 6"К£оС>на заседании диссертационного

совета Д 212.229.21 при ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет» по адресу: 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул. 29, главное здание, ауд.

С диссертацией можно ознакомится в фундаментальной библиотеке ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет».

Автореферат разослан 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор

Редько С.Г.

ЗАЪ 3

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Опыт экономически развитых стран показывает, что в конкурентной борьбе на мировом рынке побеждает тот, кто владеет наиболее эффективным механизмом инновационной деятельности, важнейшим фактором которой является взаимовыгодное коммерческое взаимодействие всех участников превращения научного результата в рыночный товар.

При таком взаимодействии, получившем название - коммерциализация научных исследований и технологий - все участники инновационного процесса (ученые и разработчики, производители и инвесторы) экономически заинтересованы в быстром достижении коммерческого успеха от использования инноваций.

Одним из важнейших этапов коммерциализации научных исследований и технологий является принятие инвестиционного решения, т.е. решения о выделении требуемой суммы финансовых ресурсов на реализацию конкретного инновационного проекта.

С этой целью проводится оценка эффективности инвестиционного проекта. Такая оценка должна учитывать многочисленные, не связанные друг с другом строго аналитически факторы (стоимостные, временные, технические, управленческие и т.д.), и поэтому характеризуется существенным уровнем неопределенности и риска, сопровождающих принятие инвестиционного решения.

В отечественной и международной практике существует множество подходов к оценке инновационных проектов, но они не могут считаться универсальными и должны применяться дифференцированно в зависимости от целей использования ОИС с учетом экономических, технических, рыночных и организационных особенностей. В настоящее время этот учет проводится, как правило, интуитивно без получения обоснованных количественных оценок, что безусловно, является причиной принятия ошпбопных ратаний

РОС НАЦИОНАЛЬНА» i •ИМИОТСКА {

yjgqkH

Специалисты, занимающиеся обоснованием инвестиционных решений, испытывают острую потребность в качественно новых методиках экономической диагностики ИП, адекватно отражающих современный уровень развития технологий в производственной и финансовой сферах деятельности. Как показывает опыт, организационно-методическое обеспечение анализа во многом определяет объективность и достоверность результатов технико-экономического обоснования различных вариантов капитальных вложений. Это активно стимулирует исследователей к поиску и разработке новых методов и приемов инвестиционного анализа, частных и обобщающих показателей оценки эффективности проектов.

Чрезвычайно важным и своевременным в настоящее время является приведение всех элементов системы анализа и оценки эффективности инвестиций в соответствие с новыми экономическими реальностями отечественного рынка. В свою очередь это обусловливает проведение серьезных исследований не только в области организационно-методического обеспечения комплексного анализа и контроля инвестиционной деятельности, но и, что более важно, в обосновании новых и развития действующих его теоретико-методологических положений.

Вопросы, связанные с анализом инвестиций, всегда находились в центре внимания ученых-экономистов. Значительный вклад в изучение этих проблем внесли такие отечественные исследователи, как П.Л. Виленский, Л.Т. Гиляровская, Н.М. Заварихин, В.Б. Ивашкевич, Л.В. Канторович, З.В. Кирьянова, В.В. Ковалев, Д.С. Львов, М.В. Мельник, В.В. Новожилов, В.Д. Новодворский, В.П. Суйц, В.И. Ткач, Т.С. Хачатуров, А.Г. Шахназаров, А. Д. Шеремет и др., а также зарубежные авторы - Д.Ф. Коллинз, С.Ким, Г. Марковец, Д. Тобин, Т.Хоуп, А. Шапиро, У. Шарп и др.

К числу недостаточно проработанных следует отнести проблему формирования точной и максимально полной информации о субъективных и

* • Я |»А И VI,. Н •

' !

• , !

' Л. *** '

объективных факторах, влияющих на степень определенности конечных результатов инвестиционной деятельности.

На сегодняшний день имеется много методических разработок в этой области, как за рубежом, так и в России.

В научной литературе изложены основополагающие принципы принятия решений в условиях неопределённости. Однако экономический инструментарий для их практического применения разработан недостаточно полно и не вполне учитывает взаимосвязи категорий «риск» и «доходность», в результате чего он не обеспечивает научно обоснованного решения актуальных задач инвестиционного проектирования (количественный анализ риска, учёт неопределённости, прогнозирование объёма продаж) и снижает достоверность показателей инвестиционного проекта.

Применяемые в настоящее время методы комплексного экономического анализа, по сути, сводят весь проектный анализ к анализу прогнозной финансовой отчетности. В существующих методиках не учитывается также связь между показателями проекта и не проводится анализ возможных путей повышения эффективности проекта.

В этой связи разработка новых концептуальных подходов и автоматизированных методов комплексного анализа инвестиционной деятельности является актуальной и практически востребованной задачей.

Цель и задачи работы. Целью работы является обоснование и создание методики автоматизированной оценки рейтинговой привлекательности инновационного проекта, позволяющей ускорить процесс принятия инвестиционных решений и снизить риски этих решений, а также проанализировать возможные пути повышения эффективности проекта.

Использование модели, построенной на основе современных статистических и других математических методов (например, метода нечетких логик), позволит:

• связать многочисленные, не связанные строго друг с другом аналитически факторы (рыночные, технические, экономические, конкурентные и т.д.);

• автоматизировать оценку инвестиционной привлекательности инновационного проекта с учетом интересов конкретного инвестора;

• имитировать управление проектом, изменяя его выходные характеристики, с целью достижения заданного показателя эффективности проекта.

Для достижения сформулированной цели в диссер:ации ставятся и решаются следующие основные задачи:

• анализ существующих методик оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях неопределенности;

• создание модели инновационного проекта (ИГТ), отражающей неформальные связи между параметрами ИП и его коммерческой привлекательностью;

• разработка методики перехода от описания ИП в бизнес-плане к показателям эффективности ИП:

• разработка методики автоматизированной оценки инвестиционной привлекательности ИП с учетом предпочтений лица, принимающего решение (ЛПР);

• решение задачи повышения эффективности проекта за счет не использованных полностью ресурсов.

Научные результаты, выносимые на защиту диссертации:

1. Новый метод оценки инвестиционной привлекательности инновационного проекта: использование теории нечетких множеств для ранжирования инвестиционных предложений по степени их коммерческой привлекательности. Преимущества новой методики перед существующими:

• становится возможной количественная оценка инвестиционных проектов с последующим их ранжированием;

• нет необходимости в ограничении числа анализируемых показателей;

• использование аксиоматики логики антонимов позволяет учесть всё многообразие свойств объекта и представление о нем инвестора;

• формализация представлений ЛПР с последующей автоматизацией обработки данных позволяют существенно ускорить процесс принятия решения и повысить объективность оценки.

2. Новая методика автоматизированной комплексной оценки инвестиционной привлекательности ИП с учетом интересов конкретного лица, принимающего решение.

3. Формализованная процедура описания инвестиционной привлекательности ИП, основанная на разработанной совокупности показателей эффективности проекта.

4. Решение задачи повышения эффективности проекта до требуемой за счет не использованных полностью ресурсов.

Научная новизна работы. Представленная на защиту диссертация является обобщением проведенной автором работы, в результате которой решена важная задача автоматизированной оценки инвестиционной привлекательности инновационных проектов, позволяющая: ранжировать их в зависимости от значений полученных оценок с учетом требований ЛПР, учитывать связь между показателями проекта и проводить анализ возможных путей повышения эффективности проекта.

Практическая значимость полученных результатов. Результаты работы легли в основу разработки и реализации набора методических материалов по автоматизированной оценке инвестиционной привлекательности инновационных проектов с учетом пожеланий конкретного инвестора. На базе математического аппарата логики антонимов, эффективно используемого в условиях нечетких

представлений об объекте моделирования, разработана новая методика автоматизированной комплексной оценки инвестиционной привлекательности ИП с учетом интересов конкретного лица, принимающего решение. На основе анализа выделены следующие виды эффективности ИП: коммерческая, рыночная, научно-техническая, общественная и эффективность менеджмента. Разработан специальный перечень показателей по каждому виду эффективности. Создана методика перехода от типового бизнес-плана к показателям эффективности. Разработаны алгоритмы моделирования управления эффективностью ИП с целью повышения её до требуемого уровня.

Разработанная методика служит дополнительным, универсальным инструментом для ЛПР при проведении инвестиционного анализа, обеспечивающим снижение трудоемкости и повышение объективности процесса анализа.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 4 научные работы, в которых отражены полученные результаты. По материалам исследований были сделаны доклады на научных семинарах Института инноватики и Инновационно-инвестиционного комплекса СПбГПУ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, четырех приложений и списка литературы из 78 наименований. Объем диссертации составляет 180 страниц машинописного текста, в том числе 19 рисунков и 7 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели исследования, предложен перечень конкретных задач, которые необходимо решить для достижения поставленных целей, дан краткий обзор диссертации по главам.

В первой главе представлены результаты проведенного анализа литературы по состоянию и перспективам коммерциализации результатов отечественных научных исследований и разработок, эффективности инвестиций в инновации и основных подходов к оценке стоимости ИП как объекта интеллектуальной собственности (ОИС).

Для реализации научно-технических достижений всегда требуются инвестиции, объем которых, как правило ограничен, а риск их окупаемости существует. Таким образом, выделение требуемой суммы финансовых ресурсов предполагает оценку эффективности инвестиций, т.е. проведение экономического анализа эффективности намечаемых финансовых вложений.

Процесс стоимостной оценки интеллектуальной собственности требует изучения и комплексного учета всех правовых, экономических и технических аспектов. На сегодняшний день имеется ряд методических разработок в этой области как за рубежом, так и в России.

При определении стоимости отдельных объектов интеллектуальной собственности и нематериальных активов в соответствии с международными стандартами оценки используют три основных метода (подхода):

1. затратный метод;

2. рыночный метод;

3. доходный метод.

Каждый из этих методов, как правило, приводит к получению различных величин стоимостных характеристик объектов.

Существуют также методы количественной оценки, задача которых - свести все параметры к одному показателю, когда существует п параметров, представленных в разных единицах измерения (рублях, годах и т.д), и каждому из них присваивается свой коэффициент, приводящий к безразмерным оценкам. Комплексный показатель рассчитывается как средний взвешенный арифметический по формуле:

К = М, + к2{2+ ... + ... +Мп ,

где п - полное число показателей; к, - 1-ый показатель в относительных единицах (0 < к, < 1); £ - коэффициент важности ьго показателя (0 < 5 < 1), приводящий к безразмерным оценкам.

Приведенная формула не учитывает связи между показателями, т.е. не учитывает, как изменение одного из них влияет на другие.

Отмеченные особенности заставляют задуматься над поиском такого формализованного подхода, который бы позволил повысить объективность получаемой количественной оценки за счет устранения недостатков, характерных для метода средней взвешенной арифметической оценки.

Наиболее перспективным представляется создание модели с использованием современных статистических и математических методов (например, метода нечеткой логики), которая позволит учитывать влияние на инвестиционную привлекательность многочисленных, но аналитически не связанных показателей, таких как: рыночная перспективность, технический уровень, уровень маркетинга и, что представляется одним из важнейших показателей, уровень менеджмента, которым обеспечивается проект.

Кроме того, такой подход позволит оценивать проекты с помощью единой методики. И если даже будут допущены ошибки, то это будут ошибки, одинаково

влияющие на все оцениваемые проекты, что вполне допустимо при определении рейтинга вариантов.

Во второй главе рассматриваются традиционные подходы к принятию инвестиционных решений, методы и инструменты системного анализа ИП. Проведен анализ существующих программных продуктов для инвестиционного проектирования.

В настоящее время основным общегосударственным документом, регламентирующем порядок оценки, являются «Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбор для финансирования». Так же типичными примерами практической реализации традиционного подхода к инвестиционному проектированию в России являются: «Методические рекомендации по составлению планов финансового оздоровления» (Бизнес-планов) и «Положение об оценке эффективности ийвестиционных проектов при размещении на конкурсной основе централизованных инвестиционных ресурсов Бюджета развития Российской Федерации», а так же ряд других учебно-методических публикаций.

Их основные недостатки:

1. Методические рекомендации предлагают во всех спорных случаях использовать критерий ИРУ (чистый дисконтированный доход), однако это оставляет открытым ряд вопросов, например, по какому критерию сравнивать проекты с различным сроком жизни.

2. Не учитывается тот факт, что финансовая эффективность для различных участников инвестиционного проекта может быть различной, и рассчитываться должна соответственно по-разному.

3. В перечисленных методиках учет факторов риска ограничивается в основном качественным анализом (перечислением возможных неопределенностей и рисков).

4. Традиционная практика инвестиционного анализа, по сути, сводит весь проектный анализ к анализу прогнозной финансовой отчетности. И хотя он также важен, основные усилия инвестиционного проектирования должны быть сосредоточены именно на прогнозировании ключевых показателей проекта, т.к. участников проектного финансирования прежде всего интересует насколько качественно и реалистично произведены технико-экономическое обоснование проекта, оценка чувствительности проекта к изменению основных его параметров.

5. Рассмотренные методики не являются универсальными, т.е. дают несопоставимые (непригодные для сравнения) результаты расчетов для разных проектов, в то время как на практике инвестор редко анализирует эффективность вложений в один единственный проект.

Инвестиционное проектирование и тем более анализ - процессы весьма трудоемкие, требующие специальных знаний не только в сфере экономики, но и математики (математической статистики, например, для расчета рисков). Это обстоятельство, а также тот факт, что инвестиционное проектирование с учетом новых реалий и требований времени - вопрос малоизученный, и породило множество программных пакетов для инвестиционного проектирования и анализа.

Сегодня на российском рынке существуют около десятка компьютерных программ для расчета и сравнительного анализа инвестиционных проектов, как отечественных, так и зарубежных. К таким программам относятся пакеты COMFAR (Computer Model for Feasibility Analysis and Reporting) и PROSPIN (PROject Screening and Pre-appraisal Information system), созданные в UNIDO -Организации Объединенных Наций по промышленному развитию, а также отечественные пакеты «PROJECT EXPERT» и «Альт-Инвест» фирмы «Альт» (Санкт-Петербург) и др. В основе этих компьютерных программ лежат методические подходы UNIDO по проведению промышленных технико-экономических исследований, а также отечественные «Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору

для финансирования», утвержденные Госстроем, Минэкономики, Минфином РФ в 1994 г.

На основании сравнительного анализа этих программных продуктов установлено, что всем рассмотренным пакетам в той или иной степени свойственны общие недостатки:

- эти системы имеют ограниченную возможность учета влияния конкретных рисков;

- пакеты «не различают» пользователей, рассчитывая набор выходных показателей в целом для проекта, тогда как для Каждого конкретного участника проекта они будут различны.

- все рассматриваемые системы являются "статическими" в том смысле, что рассматривают заранее заданные издержки, инвестиционные затраты, программу реализации и т.д. в отличие от "динамических" систем, допускающих автоматическую корректировку показателей на 1-ом шаге в зависимости от значений показателей (тех же или других) на предыдущих шагах.

Все рассмотренные Пакеты Прикладных Программ представляют собой «финансовые калькуляторы», отлично рассчитывающие издержки и прибыль проекта, реализующегося по намеченному авторами сценарию, но лишённые аналитических функций. Такими аналитическими функциями может обладать методика формализованной оценки ИП на основе теории нечетких множеств. Эта методика позволит ускорить процесс принятия решений и снизить их риски.

В третьей главе рассматриваются вопросы разработки рейтинговой модели привлекательности инвестиционного проекта с использованием теории нечетких множеств и методики автоматизированной оценки инвестиционной привлекательности ИП на базе разработанной модели. Предлагается методика перехода от типового бизнес-плана ИП к показателям эффективности ИП, используемым в рейтинговой модели привлекательности ИП.

При разработке новой методики используется теория нечетких множеств как способ достижения результата в условиях «неопределенностей» (когда отсутствуют «четкие» знания и сведения о параметрах, характеризующих поведение исследуемого объекта). При этом предлагается применение достаточно нового инструмента - логики антонимов, которая позволяет использовать интуитивные представления об объекте, основанные не на известных аналитических зависимостях между, например, комплексной оценкой какого-либо объекта (процесса) и значениями наблюдаемых показателей, а на нечетко выраженных зависимостях (типа «слабо», «больше», «хуже»).

Методика оценки инвестиционного предложения с использованием логики антонимов состоит из следующих этапов:

• Проводится последовательное условное разбиение исследуемого объекта (инвестиционного предложения) по свойствам или группам свойств с созданием граф-модели, отражающей неформальные связи между свойствами. При этом для характеристики связей используются операторы логики антонимов ¡} (слабая связь) и у (сильная или тесная связь). Причем каждому из свойств (группы свойств) необходимо поставить в соответствие определенный весовой коэффициент р\, учитывающий важность свойства для комплексной оценки. На рисунке 1 представлен фрагмент примера узла графа.

• Проводится формальное преобразование граф-модели в формулу, связывающую комплексную оценку инвестиционного предложения с численными значениями показателей, на основе аксиоматики логики антонимов. Таким образом можно получить относительную комплексную оценку, которую вполне можно сравнить с аналогичной оценкой, полученной для других инвестиционных предложений.

Р 1.2.1 Р 1.2.2 />1.2.3 Р 1.2.4

Рис.1. Фрагмент узла графа, где у связь; ^^ - /? связь.

Оценка инвестиционной привлекательности определяется по формулам аксиоматики логики антонимов, основными из которых являются формулы, определяющие тип связи:

H[ApB]=PlH[A]+p2H[B];

R[AyB] = -log2 [l - (l - - 2-^)],

где p - оператор, определяющий слабую связь; у - оператор, определяющий тесную связь, pj - весовой коэффициент /-го показателя.

Итоговая формула комплексной оценки инвестиционной привлекательности инновационного проекта составляется в соответствии с аксиоматикой логики антонимов. Например:

н[а ^в / С/D/ е]=/>дн[а]+/jbh[b]+/?сн[с]+/?„h[d]+/?ен[е]

Н[А]=н[а,гя2уя3гя4]=/>.Н[а,]+р, Н[а2]+/>. н[а3]+рш Н[а4] Н[а,] = Н[а1Л raJ = P.,,H[au]+AuH[aJ

Н[а3] = н[а31 /Зя31 /?a3J] =

= -log.

1-

L-ч,НМ

-Ы

1-2

При исследовании РШ возникает потребность в эффективном инструменте борьбы с информационной неопределенностью при принятии решений. Такой инструмент должен отражать информацию о степени уверенности эксперта в прогнозе или в оценке.

Проблема отбора проектов возникает при наличии ряда альтернативных проектов в условиях ограниченности ресурсов и конкретных требований заказчика или потенциального инвестора.

Одним из путей обоснованного выбора является использование разработанной в настоящей работе методики. Методика обеспечивает ранжирование нескольких проектов в зависимости от их сравнительных характеристик (показателей эффективности проекта) и представления ЛПР (например, инвестора) о важности для него того или иного показателя.

Если на рассмотрение предложен только один проект, то рентабельность вложения в него средств предлагается оценивать путем сравнения данного проекта с «эталонным», который создается, опираясь на представления инвестора об «идеальном» для него проекте.

Любая активно развивающаяся компания сталкивается с проблемой необходимости анализа и оценки большого числа инвестиционных проектов. Если документация на них выполнена всякий раз по-разному и не отвечает требованиям полноты, а компания крупная, задача усложняется многократно. Облегчить ее решение может помочь стандартизация всех необходимых расчетов и форм составления бизнес-планов.

В настоящей работе создана методика перехода от типового бизнес-плана к показателям эффективности ИП. В разработанной методике комплексная эффективность инвестиционного проекта характеризуется системой показателей, отражающих соотношение затрат и результатов применительно к интересам его участников. Чаще всего определяющими для инвестора являются финансовые показатели и способность инициатора предложения обеспечить эффективный менеджмент проектом.

На основе проведенного анализа выделены следующие виды эффективности инвестиционных проектов: коммерческая, рыночная, научно-техническая, общественная и эффективность менеджмента.

Разработан специальный перечень показателей эффективности ИП, который инвестору легко будет заполнять и который максимально объективно отражает его требования. Перечень состоит из групп показателей, каждый из которых сопровождается весовым коэффициентом, учитывающим интересы инвестора.

В четвертой главе предложена методика проведения автоматизированной комплексной оценки ИП. Представлена таблица рекомендуемых групп показателей, характеризующих проект. Для описания проекта, комплексную оценку которого необходимо получить, использована граф-модель, созданная с помощью программы ОгаМ 32.

1 Граф-модель, созданная с помощью этой программы, представляет из себя граф, каждый узел которого содержит набор данных (исходных или расчетных). Эта модель описывает определенный объект, комплексную оценку которого необходимо получить.

2. После создания модели необходимо ввести весовые коэффициенты и типы связей.

3. В созданную модель вводится информация по оцениваемым ИГТ, т. е. задаются значения входящих показателей.

4. Вычисление комплексной оценки проекта происходит в соответствии с формулами нечеткой логики антонимов, рассчитываются поочередно значения всех узлов графа, начиная от узлов с исходными данными, и дальше в порядке убывания ранга узлов. Полученные расчетные данные в узле-вершине графа являются результатом вычислений - комплексной оценкой модели.

На основании разработанной методики рейтинговой оценки, с использованием построенной граф модели ИП предложен анализ проекта с целью доведения проекта до требуемой инвестиционной привлекательности путем повышения его комплексной эффективности. Другими словами с помощью

разработанной методики определяются показатель ИП или группа показателей, наиболее эффективно влияющие на изменение комплексной оценки. А затем проводится исследование возможности улучшения выбранного показателя ИП за счет не использованных ранее ресурсов. То есть вводится дополнительный этап инвестиционного анализа проекта: доведение проекта до требуемой инвестиционной привлекательности с учетом требований лица, принимающего решение (ЛПР).

При этом предполагается, что есть возможность изменить некоторые показатели за счет не использованных полностью ресурсов. Например, можно уменьшить длительность проекта за счет дополнительного привлечения высококвалифицированных специалистов или использования более производительного (но и более дорогого) оборудования. При этом нужно учитывать, что высококвалифицированные специалисты - это дополнительная и более высокая зарплата.

Таким образом, задача состоит в том, чтобы определить с помощью какого параметра возможно достичь нужного значения эффективности инновационного проекта (ЭИП) и что за это нужно заплатить, для этого необходимо провести оптимизацию характеристик проекта с точки зрения повышения его эффективности при минимальных затратах.

В пятой главе рассматриваются результаты экспериментального рейтингового анализа четырех реальных проектов, выбранных из имеющейся базы данных и отличающихся основными характеристиками. Анализ проводился с учетом предпочтений двух лиц, принимающих решения (ЛПР-1, ЛПР-2), выдвигающих разные требования к инвестируемому проекту. Полученные результаты ранжирования представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Результаты ранжирования ИП

ЛПР-1 ЛПР-2

Проект I уровень привлекательности 2 4

цифровой рейтинг 0,453 0,032

Проект П уровень привлекательности 3 3

цифровой рейтинг 0,049 0,038

Проект Ш уровень привлекательности 1 2

цифровой рейтинг 0,847 0,051

Проект IV уровень привлекательности 4 1

цифровой рейтинг 0,039 0,078

С целью сопоставления результатов ранжирования проектов по разработанной методике с экспертной оценкой выбранные проекты были предложены четырем опытным экспертам для независимой оценки с учетом требований ЛПР-1 и ЛПР-2. Для оценки использовался один из самых простых и распространенных методов экспертной оценки «метод средних арифметических рангов».

В главе представлены результаты экспертной оценки (по методу «средних арифметических рангов») выбранных проектов и показано совпадение итоговых ранжировок при анализе тех же проектов по разработанной методике и при экспертной оценке. Таким образом, проведенный эксперимент подтвердил возможность автоматизации процесса принятия инвестиционных решений.

Показано, что разработанная методика позволяет упростить и ускорить процесс принятия инвестиционных решений и снизить их риски.

Рассмотрены результаты анализа проекта с целью повышения комплексной оценки (с учетом предпочтений конкретного ЛПР) на примере двух проектов и найдены пути повышения рейтинга проектов за счет не использованных ресурсов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Решена задача создания методики автоматизированной оценки инвестиционной привлекательности инновационных проектов с учетом интересов конкретного инвестора. Рассматривая по предложенной методике различные варианты инвестиционных предложений, можно ранжировать их в зависимости от значений полученных оценок и выбирать из них наиболее привлекательные, удовлетворяя потребности потенциального инвестора.

2. Разработана и применена методология автоматизации процесса принятия инвестиционных решений, позволяющая упростить и ускорить процесс принятия решений и снизить их риски.

3. Предложена процедура рассмотрения рентабельности вложения средств в инновационный проект путем сравнения данного проекта с эталонным, который создается, опираясь на представления инвестора об «идеальном» для него проекте.

4. Выделены показатели эффективности ИП, характеризующие его инвестиционную привлекательность.

5. Создана методика перехода от типового бизнес-плана к показателям эффективности ИП.

6. Разработан специальный перечень показателей эффективности ИП, который инвестору будет легко заполнять и который максимально отражает требования инвестора. Перечень состоит из групп показателей, каждый из которых сопровождается весовым коэффициентом, учитывающим интересы инвестора.

7. Предложена и экспериментально проверена возможность анализа проекта с целью повышения его эффективности за счет не использованных полностью ресурсов.

ПУБЛИКАЦИИ:

1. Тисенко В.Н., Черняк В.В. Защита интеллектуальной собственности при реализации инноваций: Уч. пособие. - СПб: Изд-во СПбГТУ, 2001. - 80 с.

2. Тисенко В.Н., Черняк В.В. О рейтинговой оценке инвестиционной привлекательности инновационных проектов. // Вестник машиностроения. - 2002. - № 2. - С. 62-66.

3. Черняк В.В., Колосова О.В. Интеллектуальная собственность и профессиональная переподготовка российских менеджеров // Материалы VIII Международной научно-методической конференции, 15-16 февраля 2001 г. «Высокие интеллектуальные технологии образования и науки». -СПб: Изд-во СПбГТУ, 2001. - С. 267-268.

4. Черняк В.В. Модель ранжирования инвестиционной привлекательности инновационных проектов с использованием логики антонимов // Инновации в науке, образовании и производстве. - СПб: Изд-во СПбГТУ, 2002.-С. 81-86.

Лицензия ЛР №020593 от 07.08.97

Подписано в печать ¿6 OVMOf, Формат 60x84/16. Печать офсетная. Уч. печ. л. ¿-¿Г. Тираж /00 . Заказ.

Отпечатано с готового оригинал-макета, предоставленного автором, в типографии Издательства Политехнического университета. 195251, Санкт-Петербург, Политехническая, 29.

»10726

РНБ Русский фонд

2006-4 9253

I

и

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА КАК СРЕДСТВО УСКОРЕНИЯ ПРОЦЕССА ЕГО КОММЕРЦИАЛИЗАЦИИ.

1.1. Инновации как базис эффективного развития государства в условиях рыночной экономики.

1.2. Эффективность инвестиций в инновации.

1.3. Основные подходы к оценке стоимости инновационного проекта, как объекта интеллектуальной собственности.

Выводы.

Ф ГЛАВА 2. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТОВ В УСЛОВИЯХ

НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ.

2.1. Исторические этапы становления анализа инвестиций.

2.2. Обзор методов системного анализа и моделирования инвестиционного проекта.

2.3. Анализ существующих методик инвестиционного проектирования.

2.4. Обзор программных продуктов для расчета инвестиционных проектов. 47 Выводы.

ГЛАВА 3. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА.

3.1. Роль предпочтений и ожиданий инвестора.

3.2. Разработка методики автоматизированной оценки коммерческой эффективности инновационного проекта с использованием теории нечетких множеств.

3.3. Показатели эффективности инновационного проекта.

3.4. Инвестиционное проектирование с учётом факторов неопределенности и риска.

3.4.1. Неопределенность, возникающая в процессе инвестиционного проектирования.

3.4.2. Метод нечетко-множественного анализа инвестиционного проекта.

3.5. Бизнес-план как основной источник информации.

3.6. Использование бизнес-анализа на различных этапах оценки инвестиционных проектов.

Выводы.

ГЛАВА 4. МЕТОДИКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ И УПРАВЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ.

4.1. Автоматизация процедуры оценки инвестиционных проектов.

4.2. Управление эффективностью инвестиционных проектов.

Выводы.

ГЛАВА 5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ АПРОБАЦИЯ РАЗРАБОТАННОЙ МЕТОДИКИ.

5.1. Краткие характеристики анализируемых инвестиционных проектов.

5.2. Порядок проведения оценки анализируемых проектов.

5.3. Экспертная оценка с учетом требований ЛПР-1.

5.4. Экспертная оценка с учетом требований ЛПР-2.

5.5. Управление проектами с целью изменения (повышения) их рейтинга в группе проектов, прошедших ранжирование по разработанной методике.

Выводы.

Актуальность темы диссертации. В условиях экономики переходного периода, когда государство не может вкладывать значительные средства в развитие науки и внедрение новой техники, большинство российских ученых, специалистов, изобретателей вынуждены думать о поиске источников финансирования для продолжения своих исследований и разработок. Наиболее перспективным путем является привлечение средств инвесторов или продажа имеющихся технических заделов и результатов НИОКР на рынке интеллектуальной собственности.

Инновационные проекты относятся к категории проектов наиболее высокого риска для инвестиций, т.к. принятие решений по инновациям, особенно в странах с переходной экономикой, всегда происходит в условиях неопределенности. Поэтому большинство коммерческих и финансовых организаций и банков редко делают вложения в исследования и инновации. Помимо бюджетных источников финансирования поддержку инновационных проектов осуществляют венчурные и специальные фонды, а также частные инвесторы. Но чтобы получить из этих источников средства на реализацию инновационного проекта, необходимо показать его инвестиционную привлекательность.

В международной практике существует множество подходов к оценке стоимости инновационного проекта, как объекта интеллектуальной собственности (ОИС). Однако результаты стоимостной оценки по разным методикам могут дать расхождение в несколько порядков [20]. Это связано с тем, что предметом оценки являются результаты творческой деятельности, научно-технические достижения, дизайнерские разработки, деловые и производственные секреты, профессиональные знания, опыт и т.д. Все они имеют различное содержание и форму представления, что по сравнению с материальными объектами чрезвычайно усложняет идентификацию предмета оценки. Кроме этого, необходимо учитывать индивидуальные предпочтения инвестора, например, уровень его готовности к риску.

Существует уверенность, будто можно разработать стандартную методику оценки стоимости ОИС с формулами и коэффициентами, которые отражали бы многообразие конкретных рыночных ситуаций. Но мировой опыт показывает, что оценка ОИС скорее относительная процедура, чем точная наука. Многое зависит от конкретных факторов, относительный вес которых -это предмет профессиональных дискуссий.

Практическая востребованность в решении столь важных для российской экономики вопросов определяется стратегической ролью инвестирования как в социально-экономическом развитии страны в целом и отдельных ее регионов, так и в деятельности конкретных коммерческих организаций. Обновление физически и морально изношенных основных фондов более производительными и ресурсосберегающими активами становится всего лишь частью задачи, решение которой обеспечивает компании приобретение и (или) сохранение ее индивидуальных конкурентных преимуществ перед прочими, в том числе зарубежными, фирмами. В то же время специалисты, занимающиеся обоснованием инвестиционных решений, испытывают острую потребность в качественно новых методиках экономической диагностики инвестиционных проектов, адекватно отражающих современный уровень развития технологий в производственной и финансовой сферах деятельности. Как показывает опыт, организационно-методическое обеспечение анализа во многом определяет объективность и достоверность результатов технико-экономического обоснования различных вариантов капитальных вложений. Это в свою очередь активно стимулирует исследователей к поиску и разработке новых методов и приемов инвестиционного анализа, частных и обобщающих показателей оценки эффективности проектов.

Интеграционные процессы на межгосударственном уровне и в рамках отдельных бизнес-групп, а также объективные процессы глобализации экономических связей всех участников рыночных отношений обеспечивают реальные возможности для более интенсивного движения капитала в новые, высокоэффективные, но вместе с тем и более рискованные рынки. Получают распространение корпоративные формы объединения инвестиционных возможностей с целью достижения наивысших показателей результативности производственно-финансовой деятельности. Безусловно, эти экономические явления сталкиваются с необходимостью разрешения ряда важных проблем методологии и практики анализа инвестиционной деятельности.

Продолжающийся в настоящее время финансовый кризис существенно увеличил степень неопределенности инвестиционных операций на так называемых неустойчиво развивающихся рынках. Ситуация с уровнем инвестиционной активности усугубляется неудачным опытом некоторых иностранных инвесторов, которые в первой половине 90-х годов санкционировали финансирование проектов, обоснование которых проводилось с использованием многократно апробированных в западных странах методик инвестиционного анализа. Одной из причин появления убыточных капитальных вложений явился грубый перенос в практику отечественных предприятий зарубежных технологий анализа эффективности капитальных вложений без учета условий и специфики российской бизнес-среды. Это привело к переоценке инвестиционной привлекательности и уровня безопасности многих, на первый взгляд, достаточно рентабельных вариантов капитальных вложений [5]. В связи с этим чрезвычайно важным и своевременным в настоящее время должно стать приведение всех элементов системы анализа и оценки эффективности инвестиций в соответствии с новыми экономическими реальностями отечественного рынка. В свою очередь это обусловливает проведение серьезных исследований не только в области организационно-методического обеспечения комплексного анализа и контроля инвестиционной деятельности, но и, что более важно, в обосновании новых и развития действующих его теоретико-методологических положений.

Вопросы, связанные с анализом инвестиций, всегда находились в центре внимания ученых-экономистов. Значительный вклад в изучение этих проблем внесли такие отечественные исследователи, как П.Л. Виленский, Л.Т. Гиляровская, Н.М. Заварихин, В.Б. Ивашкевич, Л.В. Канторович, З.В. Кирьянова, В.В. Ковалев, Д.С. Львов, М.В. Мельник, В.В. Новожилов, В.Д. Новодворский, В.П. Суйц, В.И. Ткач, Т.С. Хачатуров, А.Г. Шахназаров, А.Д. Шеремет и др., а также зарубежные авторы - Д.Ф. Коллинз, С.Ким, Г. Марковец, Д. Тобин, Т.Хоуп, А. Шапиро, У. Шарп и др.

Развитие цивилизации, рост инновационной активности, интеграционные тенденции в экономике различных стран заставляют отдельных ученых и целые научные коллективы уделять постоянное внимание актуальным проблемам анализа инвестиционных процессов. На протяжении XX в. в отечественной и зарубежной экономической науке сделано немало открытий и накоплен значительный опыт в области учета фактора времени и анализа проектного риска, оценки эффективности и окупаемости конкретных вариантов и комбинаций капитальных вложений. Однако следует отметить, что научные изыскания, фундаментальные и организационно-методические разработки не давали комплексного представления об этой актуальной проблеме.

Общепризнанная в отечественной и зарубежной экономической науке концепция комплексного экономического анализа, разработанная ученым-экономистом проф. А.Д. Шереметом, в большей мере ориентирована на анализ текущей и финансовой деятельности [3]. В то же время объемы, направления и эффективность инвестиционной деятельности все отчетливее становятся определяющими факторами успешного будущего предприятий, функционирующих в условиях жесткой конкурентной среды. Несмотря на актуальность и практическую значимость этой проблемы завершенного системного подхода к пониманию сущности, содержания, методологических принципов, а также к разработке единой концепции анализа инвестиционной деятельности, выступающего в качестве самостоятельного модуля в системе комплексного экономического анализа, так и не было сформулировано.

К числу недостаточно проработанных следует отнести проблему формирования точной и максимально полной информации о субъективных и объективных факторах, влияющих на степень определенности конечных результатов инвестиционной деятельности. Бухгалтерский учет и отчетность должны обеспечивать внешних и внутренних пользователей информации необходимым объемом достоверных данных, на основании которых можно проанализировать и принять обоснованное решение на каждой стадии реализации проекта. В этой связи разработка новых концептуальных подходов и автоматизированных методов комплексного анализа инвестиционной деятельности является практически востребованной, но во многом нерешенной задачей.

Целью диссертации является обоснование и создание методики автоматизированной оценки рейтинговой привлекательности инновационного проекта, позволяющей ускорить процесс принятия инвестиционных решений и снизить риски этих решений.

Такая методика должна использовать модели, построенные на основе современных статистических и других математических методов (например, метода нечетких логик), что позволит:

• связать многочисленные, не связанные строго друг с другом аналитически факторы (рыночные, технические, экономические, конкурентные и т.д.);

• автоматизировать оценку инвестиционной привлекательности инновационного проекта с учетом интересов конкретного инвестора;

• имитировать управление проектом, изменяя выходные характеристики (риск и рентабельность использования интеллектуальной собственности), с целью достижения заданных показателей проекта.

Для достижения сформулированной цели в диссертации ставятся и решаются следующие основные задачи:

• анализ существующих методик оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях неопределенности;

• создание модели инновационного проекта (ИП), отражающей неформальные связи между параметрами ИП и его коммерческой привлекательностью;

• разработка методики перехода от описания ИП в бизнес-плане к показателям эффективности ИП:

• разработка методики автоматизированной оценки инвестиционной привлекательности ИП с учетом предпочтений лица, принимающего решение (ЛПР);

• решение новой задачи управления проектами: доведение проекта до требуемой инвестиционной привлекательности путем управления эффективностью ИП с использованием граф-модели ИП и результатов ее расчета по разработанной методике.

Научные результаты, выносимые на защиту диссертации: Новый подход к оценке инвестиционной привлекательности инновационного проекта: использование теории нечетких множеств для ранжирования инвестиционных предложений по степени их коммерческой привлекательности. Преимущества новой методики перед существующими:

• становится возможной количественная оценка инвестиционных проектов с последующим их ранжированием;

• нет необходимости в ограничении числа анализируемых показателей;

• использование аксиоматики логики антонимов позволяет учесть всё многообразие свойств объекта и представление о нем инвестора;

• формализация представлений ЛПР с последующей автоматизацией обработки данных позволяют существенно ускорить процесс принятия решения и повысить объективность оценки.

Разработанная новая методика автоматизированной комплексной оценки инвестиционной привлекательности ИП с учетом интересов конкретного лица, принимающего решение.

3. Разработанный перечень показателей эффективности ИП, характеризующих их инвестиционную привлекательность.

4. Новая задача управления проектами (определение наиболее эффективного пути доведения ИП до требуемой инвестиционной привлекательности) и ее решение с использованием результатов комплексной оценки ИП по разработанной методике.

Основной материал диссертации разбит на 5 глав.

В первой главе представлены результаты проведенного анализа литературы по состоянию и перспективам коммерциализации результатов отечественных научных исследований и разработок, эффективности инвестиций в инновации и основных подходов к оценке стоимости ИП как объекта интеллектуальной собственности (ОИС).

Во второй главе рассматриваются традиционные подходы к принятию инвестиционных решений, методы и инструменты системного анализа. Проведен анализ существующих программных продуктов для инвестиционного проектирования.

Все рассмотренные Пакеты Прикладных Программ (ППП) представляют собой «инвестиционные калькуляторы», отлично рассчитывающие издержки и прибыль проекта, реализующегося по намеченному авторами сценарию, но лишённые аналитических функций. Такими аналитическими функциями может обладать методика формализованной оценки ИП на основе теории нечетких множеств. Эта методика позволит ускорить процесс принятия решений и снизить их риски.

В третьей главе рассматриваются вопросы разработки рейтинговой модели привлекательности инвестиционного проекта с использованием теории нечетких множеств и методики автоматизированной оценки инвестиционной привлекательности ИП на базе разработанной модели. Предлагается методика перехода от типового бизнес-плана ИП к показателям эффективности ИП, используемым в рейтинговой модели привлекательности ИП.

В четвертой главе предложена методика проведения автоматизированной комплексной оценки ИП. Для описания проекта, комплексную оценку которого необходимо получить, использована Граф модель, созданная с помощью программы GrafuI32. Представлена таблица рекомендуемых групп показателей, характеризующих проект.

В пятой главе рассматриваются результаты экспериментального рейтингового анализа четырех реальных проектов, выбранных из имеющейся базы данных и отличающихся основными характеристиками. Анализ проводился с учетом предпочтений двух лиц, принимающих решения (ЛПР-1, ЛПР-2), выдвигающих разные требования к инвестируемому проекту. Представлены результаты экспертной оценки (по методу «средних арифметических рангов») тех же выбранных проектов и показано совпадение итоговых ранжировок при анализе проектов по разработанной методике и при экспертной оценке. Рассмотрены результаты решения задачи управления проектом с целью повышения его рейтинга (с учетом предпочтений конкретного ЛПР) на примере двух проектов.

152 Выводы

1. Проведен экспериментальный рейтинговый анализ четырех реальных проектов, выбранных из имеющейся базы данных и отличающихся основными характеристиками. Анализ проводился с учетом предпочтений двух лиц, принимающих решения (ЛПР-1, ЛПР-2), выдвигающих разные требования к инвестируемому проекту.

2. Показано совпадение итоговых ранжировок при анализе проектов по разработанной методике и при экспертной оценке (по методу «средних арифметических рангов») тех же выбранных проектов.

3. Проведенный эксперимент подтвердил возможность автоматизации процесса принятия инвестиционных решений.

4. Показано, что разработанная методика позволяет упростить и ускорить процесс принятия инвестиционных решений и снизить их риски.

5. Выполнено решение задачи управления проектом с целью повышения его рейтинга (с учетом предпочтений конкретного J111P) на примере двух проектов.

153

Заключение

1. Применяемый в настоящее время инструментарий оценки коммерческой эффективности инновационного проекта весьма трудоемок, не учитывает все параметры и особенности ИП и не позволяет в полной мере использовать накопленный научный потенциал.

2. Целесообразно использовать новый подход к оценке инвестиционной привлекательности ИП: использование теории нечетких множеств для учета многочисленных, не связанных строго друг с другом аналитически факторов, характеризующих ИП. Предложенный подход позволяет ранжировать инвестиционные предложения, упрощает процесс принятия инвестиционных решений в условиях неопределенности и снижает их риски.

3. Разработанная методика автоматизированной комплексной оценки инвестиционной привлекательности ИП отличается от известных тем, что учитывает интересы конкретного лица, принимающего решение; дает возможность количественной оценки инвестиционных проектов с последующим их ранжированием; формализация представлений ЛПР с последующей автоматизацией обработки данных позволяют существенно ускорить процесс принятия решения и повысить объективность оценки.

4. Для описания проектов, комплексную оценку которых необходимо получить, целесообразно использовать граф-модель, созданную с помощью программы Graful32.

5. Предложена процедура рассмотрения эффективности вложения средств в инновационный проект путем сравнения данного проекта с эталонным, который создается, опираясь на представления ЛПР об «идеальном» для него проекте.

6. Совпадение итоговых ранжировок при анализе 4-х реальных ИП (с учетом предпочтений 2-х лиц, принимающих решение) по разработанной автоматизированной методике и при экспертной оценке (по методу «средних арифметических рангов») тех же выбранных проектов позволяет судить о корректности разработанного подхода. 7. Предложена и экспериментально проверена возможность решения новой задачи управления проектами: доведение проекта до требуемой инвестиционной привлекательности путем управления эффективностью ИП.

1. Альгин А.П. Грани экономического риска. М.: Знание, 1991. - 64с.

2. Альгин А.П. Риск и его роль в общественной жизни. М.: Мысль, 1989. -188с.

3. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 2002. - 416 с.

4. Беллман Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях // В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. - С. 172-215.

5. Белов Г. Кризис ударит по инвестициям // Эксперт. — 1998.-№22.

6. Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по подготовке промышленных технико-экономических исследований: Пер. с англ. перераб. и доп. — М.: Интерэксперт, 1995.-343 с.

7. Бирюков Б. В.', Гастеев Ю. А., Геллер Е. С. Моделирование. М.: БСЭ, 1974 г.

8. Борисов А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: - Зинатне, 1982. — 173 с.

9. Борисов А.Н. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. — 304 с.

10. Бромвич М. Анализ экономической эффективности капиталовложений: пер с англ. -М.:- 1996-432с.

11. П.Бухаров А.В. Варианты оценки стоимости объектов интеллектуальной собственности / А.В Бухаров, В.И. Кирко // Инновации. 2002. -№5.

12. Виленский П. JL, Лившиц В.Н, Орлова Е.Р., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Учебно-практическое пособие. М.: Дело, 1998.-248с.

13. Винер Н. Кибернетика: Или управление и связь в животном и машине. — М.: Наука, 1983.-344 с.

14. Воронов К.И. и др. Банковская система России. Настольная книга банкира. Книга I. М.: ТОО "Инжиниринго-консалтинговая компания "ДеКА", 1995.

15. Воронов К.И. Оценка коммерческой состоятельности инвестиционных проектов // Финансовая газета, 1993, Ms 49 52; 1994, №№ 1 - 4. С. 24 - 25.

16. Глушков В.М. Введение в АСУ. Киев: Техшка, 1972. - 310 с.

17. Гуд Г.Х., Макол Р.З. Системотехника: Введение в проектирование больших систем. -М.: Сов. Радио, 1962. -383 с.

18. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Системотехника. М.: Радио и связь, 1985. -200 с.

19. Дубеницкий В.А., Советов Б.Я. Методы и средства автоматизации проектирования АСУ. Л.: ЛЭТИ, 1986.

20. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 167 с.

21. Зинов В.Г. Интеллектуальная собственность как товар / Сб. Коммерциализация интеллектуальной собственности: проблемы и решения / Сост. и общ. ред. Н.М. Фонштейн и В.Г. Зинова. -М.: ЗелО, 1996.

22. Зинов В.Г. Интеллектуальные ресурсы. Интеллектуальная собственность. Интеллектуальный капитал. М.: АНХ, Центр коммерциализации технологий, 2001.-424 с.

23. Зинов В.Г. . Управление интеллектуальной собственностью. М.: Монополит, 2002. -552с.

24. ИСО 8402:1994. Системы менеджмента качества. Словарь. М.: Стандарты и качество, 1998

25. Исследования по общей теории систем: Сб. переводов/Под ред. В.Н. Садовского и Э.Г. Юдина. -М.: Прогресс, 1969. -520 с.

26. Касимов Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг. М.: Филин, 1998.- 144 с.

27. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1997. - 512 с.

28. Кофман А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями. Минск: Вышэйшая школа, 1992.

29. Кошечкин С.А. Принятие инвестиционных решений при анализе конкурирующих проектов. //Международная научно-практическая конференция «Экономический анализ, бухучёт и аудит» ННГУ, 1998. 99 с.

30. Кравец А.С. Природа вероятности. М.: Мысль, 1976. - 173 с.

31. Кулик В.Т. Современная теория организации систем системология. -Киев: Знание, 1971.-24 с.

32. Маклаков С.В. Моделирование бизнес-процессов. М.: Диалог-МИФИ, 2002.

33. Масалович А.И. Обзор зарубежных программ финансового анализа и прогнозирования // Бухгалтерия и банки 1996. -№ 1. — С. 26.

34. Методические рекомендации по оценке эффективности и их отбору для финансирования. М.: - 1994.

35. Мир управления проектами. Под ред. Решке X., Шелле X. Общ. ред. и пер. Познякова. М.:-Аланс, 1994. - 303 с.

36. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981 г.

37. Молчанов Н.Н. Инновационный процесс: организация и маркетинг. СПб.: СПбГУ. 1994. С. 66-76.

38. Недосекин А.О. Анализ живучести систем энергетики комбинаторно-вероятностными методами // Известия РАН. Энергетика, 1992, №3.

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

40. Общая теория систем/Пер. с англ. В.Я. Ахтаева и Э.Л. Наппельбаума. М.: Мир, 1966.-187 с.

41. Орлов А.И. Экспертные оценки.-Ж-л «Заводская лаборатория», 1996, т.62, №1. С. 54-60.

42. Павлова Л.Н. Финансовый менеджмент. Управление денежным оборотом предприятия Учебник .- М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1995.

43. Первозванский А.А., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок расчёт и риск. -М.:- 1994.- 189 с.

44. Положение об оценке эффективности инвестиционных проектов при размещении на конкурсной основе централизованных инвестиционных ресурсов Бюджета развития Российской Федерации. Утверждено постановлением Правительства РФ от 22 ноября 1997 года №1470.

45. Розенберг Н., Бирдцелл, мл., Л.Е. Как Запад стал богатым/пер с анг. под ред. Б.Пинскера. Новосибирск: - Изд-во «Экор», 1995.

46. Севрук В .Т. Банковские риски. М.: Дело-ЛТД, 1994. - 72 с.

47. Смоляк С.А. Учет специфики инвестиционных проектов при оценке их эффективности // Аудит и финансовый анализ, 1999, №3. — 92 с.

48. Справочник по искусственному интеллекту. В 3-х томах. М.: Радио и связь, 1990.

49. Тисенко В.Н., Черняк В.В. Защита интеллектуальной собственности при реализации инноваций: Уч. пособие, СПб: Изд-во СПбГТУ, 2001. 80 с.

50. Тисенко В.Н., Черняк В.В. О рейтинговой оценке инвестиционной привлекательности инновационных проектов. М.: «Вестник машиностроения», 2002, № 2. - С. 62-66.

51. Трифонов Ю.В., Плеханова А.Ф., Юрлов Ф.Ф. Выбор эффективных решений в экономике в условиях неопределённости. Монография. Н. Новгород: Издательство ННГУ, 1998. 140с.54. «Трудный поворот к рынку». Научн. ред. Л.И.Абалкин. М.: Экономика, 1990.

52. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981.

53. Финансовое планирование и контроль / Под ред. Поукока М.А., Тейлора А.Х.-М.: 1996.-479с.

54. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978.

55. Черняк В.В. Высокие интеллектуальные технологии образования и науки: Материалы VIII Международной научно-методической конференции, 15-16 февраля 2001 г., Санкт-Петербург. СПб: Изд-во СПбГТУ, 2001, 280 с.

56. Черняк В.В. Модель ранжирования инвестиционной привлекательности инновационных проектов с использованием логики антонимов. Инновации в науке, образовании и производстве. СПб: Изд-во СПбГТУ, 2002, 81-86 с.

57. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. М., Дело Лтд 1995 г.-320 с.

58. Четыркин Е.М. Финансовый анализ производственных инвестиций М., Дело 1998-256 с.

59. Шапиро В.Д. Управление проектами. СПб.; ДваТрИ, 1996-610с.

60. Эшби Р.У. Введение в кибернетику. М.: Наука, 1959.

61. Юдин Б. Г. Системный анализ. М.: БСЭ, 1976.

62. Abetty P.A. Technology: a challenge to planners. Planning Rev., 1984, № 4, p.

63. Behrens W., Hawranek P.M. Manual for the preparation of industrial feasibility studies. Vienna, UNIDO, 1991. (Перевод: Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по оценке эффективности инвестиций, М., АОЗТ «Интерэксперт», ИНФРА-М, 1995).

64. Home J. С. Van Financial Management and Policy. Prentice Hall International inc. New Jersey. 859p.

65. Lintner J. The Valuation of Risk Asset and the Selection of Risky Investment in Stock Portfolios and Capital Budgets // Review of Economics and Statistics, Feb. 1965, pp. 13-37.

66. Markowitz H. Portfolio Selection // Journal of Finance, March 1952, pp. 77-91.

67. MGFS Industry Groups. On site: http://mgfs.com/ .

68. Ross S/ The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing // Journal of Economics Theory, December 1976, pp. 341-361.

69. Sharpe W.F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under Condition of Risk//Journal of Finance, September 1964, №20, pp. 425-442.

70. Tobin J. Liquidity Preference as a Behavior Toward Risk // Review of Economics Studies, Feb 1958, pp. 65-86.

71. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. 1978. - Vol. 1,№1.75. http://www.alt.rcom.ru76. http://www.inec.ru77. http://www.pro-invest.com78. http://www.unido.org/stdoc.cfm?did=50113