автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Многокритериальная оптимизация инвестиционных проектов развития промышленных предприятий

На правах рукописи

ГАИБОВА Татьяна Викторовна

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 05.13.01 -Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Самара 2004

Работа выполнена на кафедре «Системный анализ и управление» ГОУ Оренбургского государственного университета

Научный руководитель:

Заслуженный деятель науки РФ доктор технических наук профессор Абдрашитов Рамзес Талгатович.

Официальные оппоненты:

Заслуженный деятель науки РФ доктор технических наук профессор Дилигенский Николай Владимирович

кандидат технических наук доцент Кистанов Алексей Михайлович

Ведущее предприятие:

ООО «Волго-Уральский научно-исследовательский и проектный институт нефти и газа», г.Оренбург

Защита состоится 19 февраля 2004 г. в часов на заседании диссертационного совета Д 212.217.03 ГОУВПО Самарского государственного технического университета по адресу: г. Самара, ул. Галактионовская, 141, корпус 6, аудитория 28.

Отзывы на автореферат просим направлять по адресу: 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, д. 244, главный корпус, на имя учёного секретаря диссертационного совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного технического университета по адресу: ул. Первомайская, 18.

Автореферат разослан января 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета //

кандидат технических наук доцент / л' В.Г.Жиров

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. В настоящее время в промышленности все шире применяются проектные методы управления или управление проектами. Управление проектами - это управление изменениями. Наиболее актуальными изменениями в настоящее время, являются изменения отечественной промышленности, связанные с восстановлением производственного потенциала и качества выпускаемой продукции. Поэтому неудивительно, что в России, как и во всем мире, широко развиваются методы и средства проектного управления.

Одной из самых острых проблем проектного управления, на наш взгляд, является обоснование инвестиций. Это связано с тем, что все расчеты проводятся в условиях неопределенности. Поэтому на этапе проектирования возможны ошибки, причем, ошибки двух типов: инвестиции в недостаточно эффективный проект или отбрасывание эффективных проектов. Особенно это актуально для проектов с длительным инвестиционным циклом.

Основная трудность инвестиционного проектирования — многомерность и многокритериальность. Учитывая сложность процесса проектирования, на практике часто ограничиваются одновариантными расчетами, что приводит к появлению отмеченных выше ошибок. Процесс принятия инвестиционного решения осложняется тем, что последствия его ошибок очень весомы - от отсутствия ожидаемого эффекта до разорения предприятия.

В работе выдвинута гипотеза, что оптимизация процесса принятия инвестиционного решения является потенциальным резервом повышения эффективности и качества инвестиционного проектирования, позволяющим расширить класс эффективных инвестиционных проектов.

В условиях рыночной экономики эта проблема встает наиболее остро.

Таким образом, проблема оптимизации инвестиционного проектирования деятельности промышленных предприятий является актуальной и имеет важное значение для развития экономики страны и теории управления сложными процессами. Работа выполнена в соответствии с федеральной программой "Российская инжиниринговая сеть технических нововведений" (постановления Правительства Российской Федерации от 15 апреля 1994 г. № 322 и от 4 декабря 1995 г. № 1207), целью которой является создание сети инжиниринговых центров федерального, регионального и отраслевого уровней для разработки и реализации инновационных проектов, связанных с повышением технического уровня производственного потенциала и качества выпускаемой продукции.

Целью настоящей работы является создание методики принятия инвестиционных решений в промышленности на уровне отдельного предприятия -и целого региона на основе методов оптималс

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- Разработка обобщенной модели инвестиционного процесса на уровне промышленного предприятия и региона в целом.

- Разработка структуры исходных данных для оптимизации инвестиционного проектирования.

- Разработка методов формирования целевой функции принятия инвестиционных решений.

- Разработка методов принятия инвестиционного решения на основе методов оптимального проектирования.

- Разработка информационного и программного обеспечения комплексной методологии принятия инвестиционных решений.

Объект исследования - промышленный комплекс Оренбургской области.

Предмет исследований — процесс разработки и реализации инвестиционных проектов.

Методы исследования. Для выполнения поставленных задач использованы системный анализ, аппарат общей теории управления, методы оптимального управления, методы многокритериальной оптимизации, методы оптимального планирования эксперимента, методы снижения размерности признакового пространства (метод корреляционных плеяд, метод главных компонент), кластерный анализ, регрессионный анализ.

Научной новизной обладают следующие результаты:

- Комплекс моделей и алгоритмов оптимального инвестиционного проектирования на уровне промышленного предприятия.

- Методы формирования целевой функции принятия инвестиционных решений.

- Методы определения зоны инвестиционной привлекательности проектов с максимизацией их коммерческой эффективности.

- Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (ИЛ) и отбору их при реализации программы восстановления и развития промышленности региона.

- Информационное и программное обеспечение методики принятия инвестиционных решений.

Практическая значимость результатов исследования заключается в следующем.

- Разработанная методика отбора инвестиционных проектов для финансирования позволяет выбирать наиболее эффективные проекты развития промышленности региона по критериям коммерческой, бюджетной и социально-экономической эффективности и использовалась при проведении экспертизы ИЛ.

- Модель и комплекс инструментальных средств оптимального инвестиционного проектирования применялись при разработке проектов предприятий различных отраслей промышленности.

Реализация- результатов работы. Разработанные математические модели, созданное на их основе программное обеспечение и методика отбора инвестиционных проектов использованы при разработке бизнес-планов проектов предприятий Оренбургской области, в том числе при разработке проекта «Строительство энерготехнологического комплекса добычи и глубокой углехимической переработки Тюльганского бурого угля» для ООО «Нефтехимическая компания «Экодиметил» г. Оренбург, в работе экспертного совета по инвестициям при администрации Оренбургской области для отбора инвестиционных проектов развития промышленности области и применяются в учебном процессе кафедры «Системный анализ и управление» факультета управления при подготовке специалистов по управлению инновационными проектами (имеются соответствующие акты внедрения). Разработанные в соответствии с предлагаемой методикой бизнес-планы инвестиционных проектов выиграли ряд конкурсов ИП и реализованы в промышленности.

На защиту выносятся следующие научные положения.

- Концепция оптимизации инвестиционного проектирования развития промышленных предприятий и регионального промышленно-технологического комплекса. с максимизацией коммерческого эффекта от реализации проекта.

- Комплекс моделей и алгоритмов многокритериальной оптимизации принятия инвестиционных решений в промышленности.

• Методика свертки критериев на основе компонентного анализа.

- Методика отбора инвестиционных проектов для финансирования на основе их распределения. по зонам коммерческой эффективности с учетом бюджетного и социально-экономического эффекта.

- Структура инструментальных программных средств поддержки принятия инвестиционных решений.

Апробация работы. Основные положения, материалы и результаты работы докладывались и обсуждались: на Всероссийской научно-практической конференции "Реинжиниринг бизнес-процессов предприятий на основе современных информационных технологий" (г. Москва, 1997г.); на пятой региональной конференции молодых ученых и специалистов (Оренбург, 1998 г.), на четвертой Российской научно-технической конференции "Прогрессивные средства эксплуатации и ремонта транспортных средств" (Оренбург, 1999 г.); на научно-методических семинарах кафедры "Системный анализ и управление" Оренбургского государственного университета (1997..2003годы);

Публикации. По материалам диссертационной работы и результатам исследования опубликовано 7 печатных работ.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, списка использованных источников и

приложения. Основная часть содержит 124 страницы машинописного текста, 10 рисунков, 25 таблиц. Список использованных источников содержит 131 наименование.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность проблемы, приводится общая характеристика работы и излагается ее краткое содержание.

В первой главе "Современное состояние вопроса, цели и задачи исследования" проводится анализ работ по развитию инвестиционного проектирования в нашей стране и за рубежом, определяются цели и задачи настоящей работы. Проблемам инвестиционного проектирования посвящены работы Г.С.Поспелова, А.И. Пеймана, ЮААвдеева, В.Н.Буркова, С.И.Зуховицкого, Д.И. Голенко, СЕЛившица, К.А.Антонавичуса, Г.М.Адельсон-Вельского, В.И. Воропаева, М.В. Шейн-берга, П Лауренса, ГЛорша, И.Галбрейта, ПЛевене,. А.П. Ковалева. Методы математического моделирования инвестиционного процесса t рассмотрены в работах Кобринского Н.Е., Панферова Г.А.. Однако, несмотря: на довольно широкие исследования в области научных проблем инвестиционного проектирования, проблему создания эффективного инвестиционного проекта (ИП) нельзя считать решенной.

В сложившейся ситуации требуются особые методы проверки и обработки информации, нестандартный анализ, специальные методики принятия инвестиционных решений, обеспечивающие экономическую эффективность даже в неблагоприятных условиях, что позволило бы привлечь инвесторов в обстановке высокого риска. Таких методик на сегодняшний день нет. Существующие в настоящее время алгоритмы принятия инвестиционных решений не обеспечивают в полной мере всех требований к качеству и надежности инвестиционных проектов. Традиционные подходы к разработке инвестиционных проектов и созданные на их основе популярные инструментальные средства(«Рпуес1 Expert», «Альт-Инвест», «PROP-SPIN» и др.) являются имитирующими системами, а механизмов ранжирования проектов и выбора из них наиболее эффективного вообще не предлагают. В методиках по оценке эффективности инвестиционных проектов лишь рассматриваются наборы противоречивых критериев и декларируется комплексный подход, а конкретных рекомендаций нет. Получается, что участники проекта, инвесторы и экспертные комиссии по отбору ИП для финансирования сами должны определять свои критерии, их приоритетность и виды свертки, что далеко не всегда положительно влияет на качество принятия инвестиционных решений. В результате оказывается высоким риск реализации инвестиционных проектов, затруднено привлечение финансовых средств на длительный период, что не

только не улучшает состояние производственных предприятии в условиях нынешнего кризисного положения, но и может привести к их разорению. Поэтому возникла необходимость разработать новую информационную технологию поддержки принятия решении в инвестиционном проектировании.

На основании анализа состояния проблемы сформулированы цель и задачи исследования.

Во второй главе "Теория вопроса" изложена концепция методики принятия инвестиционных решении в промышленности, сформулированы задачи оптимального инвестиционного проектирования для промышленных предприятий и промышленного комплекса региона, предложены методы решения.

Промышленный комплекс области состоит из множества промышленных предприятий различной функциональной направленности и имеющих разную степень совершенства технологических процессов. Он представляет собой двухуровневую систему. Нижний уровень - отдельные промышленные предприятия региона; верхний уровень - региональный ПТК в целом. Нами рассмотрена задача управления одним промышленным предприятием. На рис. 1 приведена модель системы управления развитием отдельного предприятия с региональных позиций.

Промышленное предприятие является из элементом системы региональной промышленности. Его развитие описывается вектором показателей Уа , вектором возмущения и вектором управления который представлен в виде

двух компонент:

вектор управляющих воздействий, действующих на

предприятие и I/, - вектор управляющих воздействий администрации региона. Поведение администрации описано следующими показателями; ~ показатель развития региона; - внешние воздей-

управление воздействия на. регион, выработанное

ствия на регион; администрацией.

Для решения двухуровневой задачи г оптимизации инвестиционного проектирования необходимо разработать информационную систему поддержки. принятия инвестиционных решений в промышленности, причем, данная система также должна быть двухуровневой - для выработки оптимальных инвестиционных решений на уровне всего регионального ГПК в целом, и для выбора стратегии развития; отдельного промышленного предприятия.

Рис.2 Структурная схема информационной системы поддержки принятия инвестиционных решений в промышленности

На рисунке 2 представлена структурная схема проектируемой информационной системы.

Разрабатываемая система должна состоять из следующих основных блоков:

- блока исходной информации;

- блока интеллектуального анализа инвестиционных проектов.

- блока оптимизации.

Блок исходной информации — для хранения исходной информации по проектам с необходимостью постоянного обновления (содержатся данные о стоимости сырья и материалов, финансовых, трудовых и энергоресурсов).

Блок интеллектуального анализа проектов - для объективного прогнозирования недостающих данных на момент принятия инвестиционного решения.

Ранее неизвестные закономерности могут быть получены на основании интеллектуального анализа выборки инвестиционных проектов, уже реализованных в практической деятельности и хранящихся в архивной базе.

Таким образом, в системе поддержки принятия инвестиционных решений может быть реализовано два варианта проведения расчетов:

- расчет по предварительным приближенным моделям (как можно делать уже сейчас);

- по мере накопления проектов и выявленных знаний о них можно использовать эту информацию для уточнения расчетов и объективного прогнозирования показателей проекта.

Блок оптимизации — для поддержки принятия инвестиционных решений на двух уровнях — отдельного промышленного предприятия и промыш-ленно-технологического комплекса всего региона. Каждая задача должна содержать инструменты для формирования целевой функции принятия инвестиционных решений: для оптимизации развития отдельных предприятий -на основе показателей коммерческой эффективности; для оптимизации регионального ПТК — на основе показателей бюджетной и социальной эффективности.

Задачи оптимизации на уровне отдельного промышленного предприятия и всего регионального ПТК в целом, могут быть сформулированы следующим образом.

Задача 1. Оптимизация развития отдельного промышленного предприятия при «пассивной» стратегии администрации. В данной постановке задача рассматривается для случая привлечения финансирования ИП собственных средств предприятия или заемных средств частных инвесторов. Дана модель

Г» =Ря(х>/я>^"»0» гДе У.п - вектор показателей промышленного предприятия;

х - множество внутренних параметров; и а - вектор управляющих воздействий (объем и условия привлечения в качестве инвестиций заемных средств частных инвесторов или использования собственных средств предприятия).

Заданы ограничения: хе Я,,/„ еп е Я^, где Я - некоторые допустимые области. Все параметры считаются векторами. Необходимо найти

обеспечивающее выполнение ограничений

те - -

- некоторые желаемые

о

показатели развития промышленного предприятия.

Задача 2. Оптимизация развития регионального промышленно-технологического комплекса при «активной» стратегии администрации. В данном случае рассматривается вариант привлечения для финансирования ИП средств государственного бюджета или иностранных инвестиций под гарантии администрации региона. В этом случае формулировка задачи еле-дующая: дана модель Yrer =q>nr(xP£r,feEr,Urcr.t), где YrEr - вектор показателей промышленно-технологического комплекса региона; хгет• множество

внутренних параметров ПТК; Unr - вектор управляющих воздействий (объем и условия привлечения в качестве инвестиций собственных средств администрации региона, инвестиций под гарантии администрации, иностранных

инвестиций). Заданы ограничения

некоторые допустимые области. Необходимо найти

-» —* ^

Urer = <pra-(xrEr,fPEr,Y'F£r,f), обеспечивающеемаксимизацию

Лег = jffir (frtr.Ynr.Y'rET.W1 при условии J„ = ¡<p(fn,Yn,Y^,t)dt max(min), где

- некоторые желаемые показатели развития регионального промыш-ленно-технологического комплекса.

Для первой задачи принятие инвестиционных решений осуществляется непосредственно предприятием в соответствии с критериями коммерческой эффективности. В международной практике, согласно требованиям Европейского Банка Реконструкции и Развития (ЕБРР), Международного Банка Реконструкции и Развития (МБРР), а также Мирового Банка, для оценки коммерческой привлекательности инвестиционных проектов используются единые стандартизированные показатели: доход на капитал - Д срок окупаемости - S, будущая стоимость проекта - Л, Внутренняя норма прибыли - 1RR, чистый дисконтированный доход - NPV, индекс доходности - PI и период возврата капитальных вложений - РВР. Поэтому в качестве частных критериев оптимальности для решения задачи 1 нами были выбраны именно они. Таким образом, задача 1 является многокритериальной.

Для постановки и решения задачи 2 в качестве критериев оптимизации должны использоваться показатели бюджетной эффективности от реализации проектов и показатели социальной эффективности. В качестве частных критериев оптимизации нами рассматривались интегральный бюджетный эффект - основной показатель бюджетной эффективности ИП - В и количество создаваемых рабочих мест при реализации проекта - как показатель социальной эффективности проекта L. Таким образом, задача 2 также является многокритериальной.

Для построения концептуальной модели процесса развития промышленных предприятий необходимо выделить минимально необходимый набор управляющих, управляемых и возмущающих показателей и связей, наиболее существенно влияющих на получение желаемых конечных результатов.

Для задачи 1 — при «пассивной» стратегии администрации.

Для вектора управляющих воздействий Ип'. объем производства Р; объем капиталовложений в проект О; удельная материалоемкость продукции т; удельная энергоемкость продукции е; средняя ставка заработной платы S; количество работающих Ь; объем заемных средств ¡д^; ссудный

процент я^; доля прибыли, отчисляемая на возврат ссуды и; доля прибыли на реинвестирование срок освоения производственных мощностей срок жизни проекта (горизонт расчета)^ Для вектора возмущающих воздействий

налог на добавленную стоимость , налог на прибыль отчисления от фонда оплаты труда и др. Для вектора управляемых переменных

Уп: балансовую прибыль П^; чистый денежный поток Л.

Для задачи 2 — при «активной» стратегии администрации.

Для вектора управляющих воздействий объем инвестиций в

проект I,; налог на добавленную стоимость лда; налог на имущество п^ ; отчисления в фонд оплаты труда транспортный налог налог на пользователей автомобильными дорогами налога на милицию и благоустройство города л^; налог на развитие образования л^; налог на ЖСК л^^; налог на уборку территории л,^; налог на прибыль . Для вектора возмущающих воздействий объем бюджетных инвестиций для развития регионального ПТК I. Для вектора управляемых переменных Уп: доходы бюджета £>,, от реализации 1-го проекта; совокупный чистый денежный поток НРЕГ.

За основу модели инвестиционного процесса принята модель развития фирмы, занимающейся наукоемким производством, предложенная в работе Елагина В.В. с внесением некоторых поправок и дополнений, необходимых для адекватного отображения промышленного предприятия, как объекта инвестирования. В качестве основного элемента непрерывной модели запаздывания рекомендуется использовать инерционное звено первого порядка с запаздыванием: чистое запаздывание — для моделирования инвестиционного лага, а инерционное звено - для моделирования процесса освоения производственных мощностей.

г), где Pit) -

dt

од t в стоимостном выражении; Р0> -

Тогда уравнение динамики рассматриваемого процесса запишется в

виде:

-¿рил _.. .

реальный выпуск продукции за пери-(> потенциальный выпуск продукции за период / в стоимостном выражении; Т- постоянная времени; г- инвестиционный лаг.

Потенциальный выпуск продукции и услуг в стоимостном выражении Р°(> в период реализации проекта X (квартал, год) определяется производственной функцией/ которая задает зависимость Р0>(> от основных производственных фондов Кф{0 и трудовых ресурсов /,(/).

Как показал анализ, производственную функцию/можно взять в виде функции Солоу: 2,013 - параметры производ-

ственной функции. Таким образом, уравнение динамики инвестиционного процесса выглядит следующим образом:

/>(«) = а, (/)•£* (О* 0-/П

В каждый период времени X часть существующих производственных фондов выбывает из-за износа и демонтируется - й(одновременно вводятся новые ппоизволственные фонды — х(0:

dK

Ф.

где

В простейшем случае считается

д2(0 - коэффициент выбытия мощности.

Дня производственной деятельности необходимы также оборотные средства — для закупки сырья, комплектующих, обеспечения необходимой энергией производственного процесса:

ЩО- 1Р(0б(1), где М(0 - материальные ресурсы; /?(/)- доля отчислений финансовых средств на материальные затраты,

лИзменение объемов производства приводит к изменению необходимого количества трудовых ресурсов Ь(0, поэтому на их подготовку затрачивается о^тяшттясгпсг чяптт, гЬинансовых средств:

¿ЦОгде уф _ доля отчислений финансовых средств на

подготовку кадров; где С - затраты, необходимые

для подготовки одного человека; - коэффициент выбытия трудовых ресурсов. Будем считать, что весь выпуск Р(1> продукции и услуг реализуется, то-

гда объем реализации совпадает с выручкой /?(/). Часть ее идет на обязательные расходы, связанные с себестоимостью продукции и услуг, амортизационными отчислениями и выплатой налогов, другая часть остается у предприятия: />(()=Л^ЮС1(')+.О(0. гДв ЛрасхО) - обязательные расходы; Б(1) - средства,

оставшиеся в распоряжении организации.

Доход, в свою очередь, делится на фонд потребления Ллотр(0 и фонд накопления (развития)

Объект инвеститтий может вьтбпять ттоттто потребления (/(г), тогда

*потР(о=т т; ^(/иь^ожо

Будем считать, что фонд накопления полностью идет на реинвестирование, хотя для финансирования могут использоваться также кредиты 6^,(0 внешних организаций, за пользование которыми необходимо платить.

Поэтому О0)=Иразв{1)+(}11р(0• Кроме того возможны ограничения на

объем выпуска продукции: Рт;п(<) <;Р(Г)2 ^ццщО)» лимиты по наличию финансовых и трудовых ресурсов: ^¡„(О^/ЧО^СтахСО, ¿^„(О^О^^тахО-

Схема формирования обязательных расходов приведена в диссертации.

Поставленная задача оптимизации инвестиционного проектирования отдельного промышленного предприятия является стандартной нелинейной задачей оптимизации со многими критериями. Она позволяет проводить оптимизацию по любому критерию коммерческой эффективности или набору критериев, выбранных заказчиком, инвестором или разработчиком проекта, улучшая тем самым качество инвестиционного проекта и расширяя зону его эффективности.

Построение математической модели задачи оптимизации развития региональной промышленности является задачей отдельного исследования. В настоящей работе предлагается ее упрощенный вариант, построенный на основе модели развития отдельного предприятия с внесением следующих дополнительных связей и ограничений:

Совокупный чистый денежный поток региона Кр£г складывается из доходов бюджета от реализации К проектов развития промышленных предприятий:

^«т ' гДе А - доходы бюджета от реализации /-го проекта,

1=7... К

Доход бюджета от каждого инвестиционного проекта в основном состоит из налогов и сборов, взимаемых при его реализации в соответствии с налоговым законодательством РФ:

А = "аде, + пин, + "»от, + "г, + плд, + + "об?, + пжсх, + "иг, + "да,

Суммарный объем бюджетных инвестиций в К проектов развития промышленных предприятий региона не должен превышать объема выделенных бюджетных средств для финансирования развития 111К региона в целом:

1-!

где /, - объем бюджетных инвестиций, необходимых для реализации г-гопроекта, 1=1. ..К;

1РЕГ - объем выделенных бюджетных средств для финансирования развития 1Г Г К региона в целом.

Разработанные модели позволят оптимизировать процедуры принятия инвестиционных решений для развития отдельного промышленного предприятия и всего регионального промышленно-технологического комплекса в целом. Для решения этой задачи могут быть использованы метод главного критерия и алгоритм свертки критериев. В работе выдвинуто предположение, что не все рекомендуемые частные показатели коммерческой эффективности являются независимыми и необходимы для оценки ИП. Для снижения размерности признакового пространства и построения объективного интегрального показателя коммерческой эффективности использовался метод главных компонент. В общем виде задача снижения размерности признакового пространства и построения интегрального показателя коммерческой эффективности может быть сформулирована следующим образом:

Пусть N - число исследуемых инвестиционных проектов; л - число признаков (измеряемых характеристик ИП) - показателей коммерческой эффективности (л =7); матрица У порядка nxN - совокупность всех N наблюдаемых значений всех параметров л после нормализации; у- доля дисперсии, объясняемая извлеченными главными компонентами

Необходимо сформировать интегральный показатель коммерческой эффективности на основе матрицы А весовых коэффициентов, учитывающих тесноту связи между критериями коммерческой эффективности и главными компонентами. У = АБ, где матрица Б включает совокупность всех Nпо-лученнб1х значений всех л главных компонент.

Методика компонентного анализа описана в третьей главе диссертации, а результаты системного анализа частных критериев оптимизации инвестиционного проектирования приведены в четвертой главе.

Полученные объективные свертки критериев коммерческой эффективности позволят проводить оптимизацию проектов по научно-обоснованным критериям вне зависимости от наличия информации о приоритетах критериев у заказчика проекта и принимать более качественные инвестиционные решения в обстановке высокого риска.

В третьей главе "Методика экспериментального исследования" изложена совокупность методов, позволяющих решить следующие задачи: сбор и статистическая обработка информации для анализа инвестиционных проектов и оптимизации их по критерию коммерческой эффективности; построение с помощью полученных экспериментальных данных математического описания исследуемого объекта инвестирования; исследование признакового пространства для формирования обобщенного критерия коммерческой эффективности ИП; проверка достоверности разработанных теоретических положений. Представлена исходная информация для проведения экспериментальных исследований. В качестве объектов экспериментальных исследований рассматривались инвестиционные проекты, разработанные для промышленных предприятий Оренбургской области.

Для идентификации основного уравнения разработанной модели-

необходимо определить параметры

Исходной информацией для идентификации зависимости инвестиционного лага от проектных затрат являются значения этих величин для рассматриваемой выборки ИП. Методика идентификации изложена в диссертации.

Параметры могут быть определены на основе идентификации

производственной функции Солоу для рассматриваемой выборки инвестиционных проектов. Исходной информацией является стоимость основных фондов для реализации проектов, планируемый доход при выходе предприятия на полную производственную мощность и количество работающих на создаваемом производстве. Для уточненной идентификации параметров а,,аг,аг в зависимости от типа проекта и уровня его технологической мощности использовались методы кластерного анализа. Это позволит разбить исследуемое множество ИП на несколько кластеров в зависимости от уровня их технологической мощности, и затем для каждого из кластеров провести идентификацию производственной функции Солоу методами нелинейной регрессии. Методика проведения кластерного анализа изложена в диссертации.

Для определения постоянной времени Г была проведена идентификация каждого инвестиционного проекта методами нелинейной регрессии. В качестве исходных данных для этой процедуры рассматривались значения основных фондов, требуемых для реализации проектов, планируемого дохода при выходе предприятия на полную производственную мощность, количество работающих на создаваемом производстве, инвестиционного лага и параметры а„а2,сг„ определенные ранее.

Для системного анализа критериального пространства векторной задачи оптимизации инвестиционного проектирования исходной информацией.

0*0-« П'

будут являться показатели коммерческой эффективности ИП (7 показателей для каждого проекта) из рассматриваемой выборки. Используемые значения рассчитаны для ставки дисконтирования 20 % и представлены в диссертации.

Кроме того, в третьей главе описывается инструментальное средство оптимального инвестиционного проектирования — автоматизированное рабочее место составителя бизнес-плана, разработанное на основе структурной схемы информационной системы поддержки принятия инвестиционных решений в промышленности, представленной во второй главе.

В четвертой главе приведены результаты, подтверждающие теоретические положения, выдвинутые во второй главе работы и позволяющие оценивать эффективность идеи оптимального инвестиционного проектирования.

На основе методики, разработанной в третьей главе, были получены исходные статистические данные, необходимые при решении задачи идентификации модели развития промышленного предприятия. Идентификация проводилась также в соответствии с методикой экспериментального исследования, изложенной в третьей главе.

Полученна зависимость «инвестиционный лаг — проектные затраты» : г = 2,322 +0,063♦•У^О« Коэффициент детерминации Я=0,88394; объяснённая дисперсия: 78,136%. Хотя представленные в диссертации статистические характеристики, описывающие адекватность полученной зависимости могут быть признаны удовлетворительными, предполагается, что при накоплении большего количества ИП параметры модели будут уточняться.

Согласно методике идентификации параметров а,,а2,аг, описанной в третьей главе диссертации, предварительно был проведен кластерный анализ методом к-средних. Было выделено 5 кластеров, для каждого из которых была проведена пространственная идентификация производственной функции Солоу методами нелинейной регрессии. Результаты идентификации представлены в таблице 1. Результаты идентификации постоянной времени Г для некоторых проектов представлены в таблице 2 и на рисунке 3.

Результаты идентификации производственной функции Солоу.

Таблица 1

Кластер а> «« а, Коэф. детерминации Объясн. дисперсия^

1 0,825509 0,590427 1,06667 0,94803 89,875

2 0,528347 0,562215 1,221244 0,93078 86,635

3 0,989322 0,458890 1,007656 0,89772 81,078

4 3,479471 0,378586 1,11716 0,96414 92,957

5 0,199986 1,008646 0,312396 0,87452 84,356

Коэффициенты детерминации для идентифицируемых функций в каждом из полученных кластеров больше 0,87, что является доказательством адекватности получаемых взаимосвязей, а для первого, второго и третьего кластеров имеет место практически точная корреляция; между модельными и реальными значениями (значения коэффициентов детерминации больше 0,93).

Результаты идентификации постоянной времени Г.

Таблица 2

№ Название проекта Кластер Г Станд. ошибка Коэф.детерми нации

1 Пр.-во стеновых материалов: 1 0,841565 0,262811 0,94456

2 Пр.-во облиц. кирпича 2 3,346526 0,372743 0,98114

3 Пр.-во серобетона 3 1,774465 0,281277 0,91712

4 Производство плащевой ткани 5 0,753110 0,154475 0,97742

Полученные значения постоянной времени Т достаточно адекватны, так как коэффициенты детерминации для проектов из различных кластеров больше 0,917.

В дальнейшем, по мере накопления инвестиционных проектов, с помощью кластерного анализа могут быть выявлены новые объективные закономерности для уточнения прогнозируемых параметров ах,а2,а3 , постоянной времени Т для построения производственных функций разрабатываемых проектов.

При решении поставленной задачи снижения размерности признакового пространства метод главных компонент применялся для нескольких групп критериальных признаков: в соответствии с рекомендациями ЕБРР (7 показателей); на основе методических рекомендаций для оценки эффективности ИП и отбору их для финансирования, утвержденных Минэкономики РФ, Госстроем РФ (4 показателя); по результатам применения метода корреляционных плеяд. В результате проведения компонентного анализа для 1 группы критериальных признаков было выделено 7 главных компонент. Для интерпретации были отобраны 2 главные компоненты, на. долю которых приходится около 91,25% суммарной дисперсии исходных факторов и которые отражают основные тенденции их изменения. Преобразование исходных факторов к главным компонентам выглядит следующим образом:

Р1= 0,858*у1+01097*у2+0,967*уЗ+0,916*у4+0,942*у5+0,966*уб+0,011*у7 Р2= 0,108 *у1+0,987*у2 - 0,108*уЗ+0,224*у4+0,047*у5+0,005*у6+0,991*у7

Первая главная компонента была интерпретирована как индекс доходности проекта, а вторая - как характеристика возвратности вложенных в проект средств. Если теперь в координатах двух главных компонент отобразить соответствующие: каждому проекту значения коммерческой эффективности с использованием полученных факторных нагрузок то получим следующую траекторию распределения ИП по их коммерческой эффективности (рисунок 4). Таким образом, коммерческая эффективность проекта. может быть достаточно адекватно оцениваться не семью показателями, а двумя обобщенными - индексом доходности Р1 и индексом возвратности вложенных средств Р2. Вектор, проведенный из начала координат к рассматриваемому проекту можно назвать вектором коммерческой эффективности. Очевидно, что чем больше индекс прибыльности проекта и чем меньше индекс возвратности вложенных в проект средств, тем эффективнее проект с коммерческой точки зрения, следовательно, чем меньше угол ш между вектором-коммерческой эффективности и осью Р1(и чем боль ше С;^=Р1/Р2),тем эффективнее проект На основании выделенных наиболее весомых главных компонент Р1 и Р2, можно сформировать интегральный показатель коммерческой эффективности Л:

Л-с, - Л1 - °-858>1 + 0.967^3 + 0,91б.у4 + 0,942у5+ 0,9ббу6. = = р2.1 = 0,987^2 + 0,991/7'

Полученные обобщенные показатели для остальных групп критериальных признаков приведены в диссертации.

В области распределения коммерческой эффективности можно выделить 3 зоны: зонувысокой коммерческой эффекности (Р1 /Р2ш>79);эонуумеренной коммерческой »[»[юк'гига к>сп(02<Р1Р2<2,26 £ и»5 79^жнушикойкоммерческойпривяекаге1п>ности(0<Р1/Р2<02,

26)Проекгы, не попавшие ни в одну из этих зон (Р1/Р2<0) не являются коммерчески при-

Распределение ИП по обобщенному критерию коммерческой эффективности J1

О 200 400 600

индекс доходности

Рисунок 4 - Распределение ИП по обобщенному критерию коммерческой эффективности

влекательными и рекомендуются к реализации только про их большой социальной значимости.

Полученный интегральный показатель был использован при проведении экспертизы ИП для ранжирования проектов в порядке их инвестиционной привлекательности для составления программы развития региона. В диссертации представлены результаты ранжирования 22 исследуемых проектов по их коммерческой эффективности с учетом бюджетного и социального эффекта для региона.

Для проведения экспериментальных оптимизационных расчетов использовалось АРМ составителя бизнес-планов, разработанное на основе математической модели развития объектов инвестирования, описанной во второй главе.

В качестве объектов тестового расчета рассматривались инвестиционные проекты, разработанные в 1995-2003 гг. инжиниринговым центром "ИНОР". Задача оптимального инвестиционного проектирования формулируется следующим образом: определить оптимальные значения управляющих параметров проекта X, приводящие коммерческую эффективность проекта к максимальному значению (Л - max).

д , f' _ 0.858yl ♦ 0,097>2 * Q$61yi * 0,916y4 + 0,942yS * О.Кбув -f 0,01 Iy7 " Р1Л ~ 0.108>1 + 0,987>>2 - 0.108>310,224>4 + 0,047ji5 + 0,005y6 +0,991/7

В процессе моделирования были получены результаты, позволяющие выработать стратегию управления. С целью соблюдения конфиденциальности, перечень управляющих параметров проекта «Строительство энерготехнологического комплекса добычи и глубокой углехимической переработки Тюльган-ского бурого угля» ООО «Нефтехимическая компания «Экодиметил» г. Оренбурга, области их допустимых значений и полученные оптимальные значения представлены в таблице 3 в относительных единицах.

Управляющие параметры проекта

Таблица 3

Условное обозначение Наименование управляющей переменной Минимальное допустимое значение Максимальное допустимое значение Оптимальное значение

XI Срок реализации проекта 1 2 2

Х2 Максимальный объем пр.-ва 70,1 82,3 80,1

ХЗ Объем кап. вложений в проект 84,7 97,2. 95,0

Х4 Уд. материалоемкость продукции 0,19 0,24 0,21

Х5 Уд. энергоемкость продукции 0,17 0,28 0,18

Хб Ср. з/плата 1 рабУ год 0,00045 0,00068 0,0005

Х7 Кол.-во работающих 7,2 10,3 9,8

Х8 Объем кредита 62,3 104 99,4

Х9 Ставка за кредит 1 4 2,2

ХЮ Доля прибыли, отчисляемая на возврат кредита 0,1 1 0,95

XII Срок освоения производств. мощностей 2 5 2,5

Х12 Доля дохода, идущая на развитие 0,1 1 0,8

В результате применения описанной методики оптимизации ИП, обобщенные показатели коммерческой эффективности рассматриваемых

проектов изменились следующим образом (таблица 4):

Оценка эффективности результатов оптимизации тестовых проектов

Таблица 4

Проекты Обобщенный показатель комм, эффективности

Исходный вариант Оптимальный вариант

Пр.-во стен.материалов 3,89 6,703

Пр.-во облиц.кирпича 1,78 2,070

Пр.-во серобетона 0,58 1,036

Пр.-во плащевой ткани 1,22 2,75

Строит.-во энерготехнолог, комплекса 4,03 6,2

ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

1. Инвестиционной деятельности принадлежит важная роль в возрождении и развитии промышленности, так как именно она призвана обеспечить создание и обновление основных фондов национальной экономики для развития регионов и решения насущных социально-экономических проблем, поэтому в настоящее время возрастают требования к качеству инвестиционного проектирования (повышение эффективности и надежности ИП). Основная сложность инвестиционного проектирования - многомерность и многокритериальность. Это требует совершенствования методики и инструментальных средств поддержки принятия инвестиционных решений. Поэтому научные исследования в этой области актуальны.

2. Исходя из анализа эффективности бизнес-планов развития промышленных предприятий, предлагается рассматривать инвестиционный процесс развития промышленного предприятия как задачу многокритериального оптимального управления инвестиционными потоками. В качестве частных критериев оптимальности предлагается использовать показатели коммерческой эффективности ИП, принятые в международной практике.

3. Полученная математическая модель может использоваться для разработки наиболее эффективного варианта развития отдельного промышленного предприятия и регионального промышленно-технологического комплекса в целом.

4. Система поддержки принятия инвестиционных решений в промышленности предназначена для оптимизации развития отдельных промышленных предприятий по критериям коммерческой эффективности и оптимизации программ развития промышленности региона по критериям бюджетной и социальной эффективности на основании методов оптимального проектирования и интеллектуального анализа разработанных ранее инвестиционных проектов.

5. На основе анализа характеристик ИП, принятых в международной практике, методом главных компонент, построен обобщенный показатель коммерческой эффективности относительно двух основных факторов — доходности ИП и возвратности вложенных в проект средств. Он может быть использован для ранжирования ИП по коммерческой эффективности и оптимизации программ развития промышленности региона.

6. Проектирование и оптимизация инвестиционных проектов с использованием предлагаемых подходов позволяет повысить показатели эффективности ИП развития промышленных предприятий до 30% и расширить тем самым зону коммерческой привлекательности проектов.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ

1. Абдрашитов Р.Т., Елагин В.В., Трищенкова (Гаибова) Т.В., Шумилина Н.А. Синтез бизнес-планов с заданными характеристиками // Сб. науч. тр. Всероссийской научно-практической конференции "Реинжиниринг бизнес-процессов предприятий на основе современных информационных технологий", М., 1997 г., с. 115-119

2. Пищухин АЛ., Трищенкова (Гаибова) ТВ., Шумилина Н.А Идеология технико-экономического проектирования в курсах автоматизации. // Тезисы докладов межвузовской научно-методической конференции «Технологии образовательного процесса» 4.1 - ОГУ, Оренбург, 1997 г., с. 48

3. Абдрашитов Р.Т., Елагин В.В., Болодурина И.П., Трищенкова (Гаибова) ТВ. Управление эффективностью налоговых льготУ/ Сб.ст. 'Теория и практика регионального инжиниринга."/ Спб.: СПбГТУ, 1997 г., с35-42

4. Трищенкова (Гаибова) Т.В. Автоматизация процесса инвестиционного проектирования // Тезисы докладов пятой региональной конференции молодых ученых, Оренбург, ОГУ, 1998 г., с. 162.

5. Гаибова ТВ. Проблемы создания информационной технологии принятия инвестиционных решений // Тезисы докладов четвертой Российской научно-технической конференции "Прогрессивные методы эксплуатации и ремонта транспортных средств"., Оренбург: ОГУ, 1999 г., с.245-247.

6. Гаибова ТВ. Об оценке эффективности инвестиционных проектов // Тезисы докладов четвертой региональной конференции «Прогрессивные технологии обучения», Оренбург: ВККЗРУ, 2000 г, с. 47-48

7. Гаибова ТВ. Многокритериальная оптимизация инвестиционных проектов развития промышленных предприятий. — Депонированная рукопись. - Деп. в ВИНИТИ, 05.06.03 г., № 1096-В2003 - Оренбург, 2003 г. - 15 с.

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д212.217.03

(протокол №14 от 25 декабря 2003 г.) Подписано в печать 12 января 2004 года.

Лицензия № ЛР020716 от 02.11.98.

Формат 60x84 716. Бумага писчая. Усл.печ. листов 1,0. Тираж 100. Заказ 609.

РИКГОУОГУ

460352, г. Оренбург, ГСП, пр. Победы 13, Государственное образовательное учреждение «Оренбургский государственный университет»

#.1837

РНБ Русский фонд

2004-4 27033

Содержание.

Введение.

1 Современное состояние вопроса, цель и задачи исследования.

1.1 Предмет исследования. Основные понятия.

1.2 Критерии оценки эффективности инвестиционных проектов.

1.3 Современные методы и средства инвестиционного проектирования.

1.4 Развитие методов и средств оптимизации инвестиционных проектов.

1.5 Цель и задачи исследования.

2 Теория вопроса.

2.1 Концепция методики оптимального инвестиционного проектирования развития промышленных предприятий.

2.2 Постановка задачи. Критерии оптимальности.

2.3 Математическая модель оптимизации инвестиционного проектирования.

2.4 Методы и алгоритмы многокритериальной оптимизации инвестиционного проектирования.

2.5 Алгоритм ранжирования ИП в порядке их инвестиционной привлекательности.

2.6 Интеллектуальный анализ инвестиционных проектов.

Выводы.

3 Методика экспериментального исследования.

3.1 Цель и задачи экспериментального исследования.

3.2 Методика сбора информации.

3.3 Методика идентификации моделей.

3.4 Инструментальные средства оптимального инвестиционного проектирования.

Выводы.

4 Результаты экспериментального исследования.

4.1 Характеристика исследуемых инвестиционных проектов.

4.2 Результаты идентификации модели развития промышленного предприятия.

4.3 Результаты системного анализа критериев коммерческой эффективно

4.4 Использование алгоритма ранжирования ИП для проведения конкурс ного отбора проектов для финансирования.

4.5 Результаты моделирования и оценка эффективности результатов исследования.

Актуальность работы. В настоящее время в промышленности все шире применяются проектные методы управления или управление проектами (УП). В самом широком понимании, управление проектами - это управление изменениями. Наиболее актуальными изменениями в настоящее время, по нашему мнению, являются изменения отечественной промышленности, связанные с восстановлением производственного потенциала и качества выпускаемой продукции. Поэтому неудивительно, что в России, как и во всем мире, широко развиваются методы и средства проектного управления.

Одной из самых острых проблем проектного управления, на наш взгляд, является обоснование инвестиций. Это связано с тем, что все расчеты проводятся в условиях неопределенности. Поэтому на этапе проектирования возможны ошибки, причем, ошибки двух типов: инвестиции в недостаточно эффективный проект или отбрасывание эффективных проектов. Особенно это актуально для проектов с длительным инвестиционным циклом.

Основная трудность инвестиционного проектирования - многомерность и многокритериальное^. Учитывая сложность процесса проектирования, на практике часто ограничиваются одновариантными расчетами, что приводит к появлению отмеченных выше ошибок. Процесс принятия инвестиционного решения осложняется тем, что последствия его ошибок очень весомы - от отсутствия ожидаемого эффекта до разорения предприятия.

В работе выдвинута гипотеза, что оптимизация процесса принятия инвестиционного решения является потенциальным резервом повышения эффективности и качества инвестиционного проектирования, позволяющим расширить класс эффективных инвестиционных проектов.

В условиях рыночной экономики эта проблема встает наиболее остро.

Таким образом, проблема оптимизации инвестиционного проектирования деятельности промышленных предприятий является актуальной и имеет важное значение для развития экономики страны и теории управления сложными процессами. Работа выполнена в соответствии с федеральной программой "Российская инжиниринговая сеть технических нововведений" (постановления Правительства Российской Федерации от 15 апреля 1994 г. № 322 и от 4 декабря 1995 г. № 1207), целью которой является создание сети инжиниринговых центров федерального, регионального и отраслевого уровней для разработки и реализации инновационных проектов, связанных с повышением технического уровня производственного потенциала и качества выпускаемой продукции.

Целью настоящей работы является создание методики принятия инвестиционных решений в промышленности на основе методов оптимального проектирования.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- Разработка обобщенной модели инвестиционного процесса на уровне промышленного предприятия.

- Разработка структуры исходных данных для оптимизации инвестиционного проектирования.

- Разработка методов формирования целевой функции принятия инвестиционных решений.

- Разработка методов принятия инвестиционного решения на основе методов оптимального проектирования.

- Разработка информационного и программного обеспечения комплексной методологии принятия инвестиционных решений.

Объект исследования - промышленный комплекс Оренбургской области.

Предмет исследований - процесс разработки и реализации инвестиционных проектов.

Методы исследования. Для выполнения поставленных задач использованы системный анализ, аппарат общей теории управления, методы оптимального управления, методы многокритериальной оптимизации, методы оптимального планирования эксперимента, методы снижения размерности признакового пространства (метод корреляционных плеяд, метод главных компонент).

Научной новизной обладают следующие результаты:

- Комплекс моделей и алгоритмов оптимального инвестиционного проектирования на уровне промышленного предприятия.

- Методы формирования целевой функции принятия инвестиционных решений.

- Определены зоны инвестиционной привлекательности проектов с максимизацией их коммерческой эффективности.

- Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и отбору их при реализации программы восстановления и развития промышленности региона.

- Информационное и программное обеспечение комплексной методологии принятия инвестиционных решений.

Практическая значимость результатов исследования заключается в следующем.

- Разработанная методика отбора инвестиционных проектов для финансирования позволяет выбирать наиболее эффективные проекты развития промышленности региона по критериям коммерческой, бюджетной и социально-экономической эффективности и использовалась при проведении экспертизы ИП.

- Модель и комплекс инструментальных средств оптимального инвестиционного проектирования применялись при разработке проектов предприятий различных отраслей промышленности.

Реализация результатов работы. Разработанные математические модели, созданное на их основе программное обеспечение и методика отбора инвестиционных проектов использованы при разработке бизнес-планов проектов предприятий Оренбургской области, в том числе при разработке проекта «Строительство энерготехнологического комплекса добычи и глубокой угле-химической переработки Тюльганского бурого угля» ООО «Нефтехимическая компагния «Экодиметил» (имеется акт внедрения), в работе экспертного совета по инвестициям при администрации Оренбургской области для отбора инвестиционных проектов развития промышленности области (имеется акт внедрения). Разработанные в соответствии с предлагаемой методикой бизнес-планы инвестиционных проектов выиграли ряд конкурсов ИП и реализованы в промышленности.

На защиту выносятся следующие основные положения.

- Концепция оптимизации инвестиционного проектирования развития промышленных предприятий с максимизацией коммерческого эффекта от реализации проекта.

- Комплекс моделей и алгоритмов многокритериальной оптимизации принятия инвестиционных решений в промышленности.

- Методика свертки критериев на основе компонентного анализа.

- Методика отбора инвестиционных проектов для финансирования на основе их распределения по зонам коммерческой эффективности с учетом бюджетного и социально-экономического эффекта.

- Структура инструментальных программных средств поддержки принятия инвестиционных решений.

Апробация работы. Основные положения, материалы и результаты работы докладывались и обсуждались: на Всероссийской научно-практической конференции "Реинжиниринг бизнес-процессов предприятий на основе современных информационных технологий" (г. Москва, 1997г.); на пятой региональной конференции молодых ученых и специалистов (Оренбург, 1998 г.), на четвертой Российской научно-технической конференции "Прогрессивные средства эксплуатации и ремонта транспортных средств" (Оренбург, 1999 г.); на научно-методических семинарах кафедры "Системный анализ и управление" Оренбургского государственного университета (1997.2002 годы).

Публикации. По материалам диссертационной работы и результатам исследования опубликовано 7 печатных работ.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, списка литературы, содержащего 131 наименование, приложения.

выводы

1 Разработана методика сбора и подготовки исходной информации для проведения экспериментального исследования. В качестве объектов для исследования рассматриваются 22 инвестиционных проекта развития промышленных предприятий, разработанных за период с 1996 по 2003 гг. и реализуемых в Оренбургской области.

2 Описана методика идентификации моделей методом минимизации суммы квадратов отклонений.

3 Описана методика проведения кластерного анализа для интеллектуального анализа данных с целью выявления неизвестных ранее закономерностей.

4 Разработана структура инструментальных средств оптимального инвестиционного проектирования в виде автоматизированного рабочего места составителя бизнес-планов ИП. Система может работать в режиме оптимизации и в режиме имитации (многовариантные расчеты). Позволяет проводить процедуру многокритериальной оптимизации бизнес-планов проектов при любых свертках критериев. Может быть использована при ведении переговоров между разработчиком проекта, заказчиком и инвестором.

4 РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

В настоящей главе приведены результаты, подтверждающие теоретические положения, выдвинутые во второй главе работы и позволяющие оценивать эффективность идеи оптимального инвестиционного проектирования.

4.1 Характеристика исследуемых инвестиционных проектов

Для проведения экспериментальных исследований в работе рассматривались 22 инвестиционных проекта, разработанных для реализации на промышленных предприятиях Оренбургской области. За период с 1994 по 2003 гг. 10 инвестиционных проектов были внедрены. Ниже представлена краткая характеристика рассматриваемых инвестиционных проектов.

Проект «Глубокая переработка зерна».

Проектом предлагается строительство завода по глубокой переработке зерна пшеницы на клейковину и крахмал мощностью 50 т зерна в сутки. Проект разработан для реализации на одном из существующих механических заводов Оренбургской области. Инвестиции необходимы на покупку оборудования и проведение строительно-монтажных работ.

Проект «Завод по производству стеновых материалов».

Проектом предлагается строительство в одном из районных центров завода по производству стеновых материалов из отходов биомассы. Инвестиции необходимы для строительства, закупки оборудования и проведения пуско-наладочных работ. Проект был реализован в 1996 году.

Проект «Завод по производству облицовочного кирпича»

Проектом предлагается строительство в одном из районных центров завода по производству облицовочного кирпича. Инвестиции необходимы для строительства, закупки оборудования и проведения пуско-наладочных работ. Проект был реализован в 1996 году.

Проект «Производство плащевой ткани»

Проект разработан по заказу Министерства обороны РФ. Предлагается организация производства плащевой ткани с водоотталкивающей пропиткой шириной 150 см производительностью 3,6 млн. погонных м в год. Проект разработан для реализации на существующем швейном предприятии Оренбургской области. Инвестиции необходимы на покупку оборудования и проведение пуско-наладочных работ. Проект внедрен в производство в 1997 гоДУ

Проект «Производство полиграфической продукции» .

Проектом предлагается внедрение качественно новой технологии производства полиграфической продукции на базе издательско-полиграфического комплекса ОГУ за счет покупки полиграфического комплекса, не имеющего аналогов в Оренбургской области, с качественными характеристиками, отвечающими требованиям мировых стандартов.

Реализация проекта позволит производить высококачественную полноцветную полиграфическую продукцию (книги, буклеты, проспекты, рекламные листовки, плакаты, пластиковые телефонные карточки и пр.), способную конкурировать с продукцией европейских полиграфических предприятий. Инвестиции необходимы на покупку оборудования, обустройство рабочих мест, необходимую оснастку, сокращение трудоемкости подготовительных и подсобных работ, изготовление нестандартного оборудования, а также другие затраты подготовительного периода. Проект реализован в 2003 году.

Проект «Производство по переработке изношенных автошин».

Проект направлен на утилизацию отходов и очистку окружающей среды от загрязнений. Инвестиции необходимы для закупки оборудования и проведения пуско-наладочных работ. Проект рассматривался областным экспертным советом по инвестициям.

Проект «Разработка и строительство энерготехнологического комплекса добычи и глубокой переработке бурого угля Тюльганского разреза на базе новейших технологий с обеспечением экологической безопасности». Проект включает создание следующих модульных производств: дробильносортировочной установки; завода по мягкому пиролизу бурого угля и производству бездымных брикетов; газотурбинную электростанцию; плазмохими-ческую установку по очистке газов пиролиза от сернистых соединений и диоксида азота; завода по производству диметилового эфира и высокооктанового бензина; завода горного воска и активных гуминовых кислот; установки по утилизации шлаковых отходов и производству строительных материалов. Мощность комплекса по добыче и переработке угля — 1 млн. тонн бурого угля в год. Инвестиции необходимы для проведения предпроектных исследований, проектных, строительно-монтажных и пуско-наладочных работ, а также для приобретения оборудования.

4.2 Результаты идентификации модели развития промышленного предприятия

Как указывалось ранее, в математической модели объекта инвестирования с целью анализа тенденций его развития предлагается к использованию следующее уравнение динамики:

Р (0 -Kp(t).La4(2'4).

Необходимо идентифицировать параметры г,Т,alta2,a3.

На основе методики, разработанной в третьей главе, были получены исходные статистические данные, необходимые при решении поставленной задачи. Идентификация проводилась также в соответствии с методикой экспериментального исследования, изложенной в третьей главе. а) Результаты идентификации инвестиционного лага г .

Для выявления зависимости инвестиционного лага проекта г от проектных затрат G использовались методы нелинейной регрессии. Для аппроксимации применялась модель следующего типа: т = ах +a2-J& (4.1), где , а2 - параметры, подлежащие определению.

Исходными данными для идентификации зависимости (4.1) являются значения инвестиционного лага г и проектных затрат G двадцати двух инвестиционных проектов, представленные в таблице 3.2.

Результаты идентификации квази-ньютоновским методом представлены на рисунке 4.1 и в таблице 4.1. зависимость инвестиционного лага от величины проектных затрат

О О

4 « А X а о К в в о

D И X 5

14

12

10

10 20 30 40 50 60 Проектные затраты, отн.ед.

70

•"■"» . Г"1 ■ ■»- ■ X—--■- С:14 &Л7 С:

С:15С:1 6сема.

С:1

С:13 о ZG.22 С:20С О О.О—■ /6.Л С:7 С: 2 i 3:5

102 Э

8 > : ;

80

90

Рисунок 4.1 - Результаты аппроксимации зависимости инвестиционного лага от величины проектных затрат.

Коэффициент детерминации R=,88394. Объясненная дисперсия:

78,136% . Найденные значения коэффициентов модели (4.1) aXia2 приведены в таблице 4.1. Для этих коэффициентов были определены t-критерии Стьюдента.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1 Инвестиционной деятельности принадлежит важная роль в возрождении и развитии промышленности, так как именно она призвана обеспечить создание и обновление основных фондов национальной экономики для развития регионов и решения насущных социально-экономических проблем, поэтому в настоящее время возрастают требования к качеству инвестиционного проектирования (повышение эффективности и надежности ИП). Основная сложность инвестиционного проектирования - многомерность и многокритериальное^. Это требует совершенствования методики и инструментальных средств поддержки принятия инвестиционных решений. Поэтому научные исследования в этой области актуальны.

2 Исходя из анализа эффективности бизнес-планов развития промышленных предприятий, предлагается рассматривать инвестиционный процесс развития промышленного предприятия как задачу многокритериального оптимального управления инвестиционными потоками. В качестве частных критериев оптимальности предлагается использовать показатели коммерческой эффективности ИП, принятые в международной практике.

3 Полученная математическая модель может использоваться для разработки наиболее эффективного варианта развития отдельного промышленного предприятия и регионального промышленно-технологического комплекса в целом.

4 Система поддержки принятия инвестиционных решений в промышленности предназначена для оптимизации развития отдельных промышленных предприятий по критериям коммерческой эффективности и оптимизации программ развития промышленности региона по критериям бюджетной и социальной эффективности на основании методов оптимального проектирования и интеллектуального анализа разработанных ранее инвестиционных проектов.

5 На основе анализа характеристик ИП, принятых в международной практике, методом главных компонент, построен обобщенный показатель коммерческой эффективности относительно двух основных факторов — доходности ИП и возвратности вложенных в проект средств. Он может быть использован для ранжирования ИП по коммерческой эффективности и оптимизации программ развития промышленности региона.

6 Проектирование и оптимизация инвестиционных проектов с использованием предлагаемых подходов позволяет повысить показатели эффективности ИП развития промышленных предприятий в среднем до 30% и расширить тем самым зону коммерческой привлекательности проектов.

1. Абдрашитов Р.Т., Влацкая И.В., Гузенко А.П., Евдокимов А.Ю. Устойчивое развитие регионов и глобализация. — Печатный Дом «Димур», Оренбург, 2002. 139 с.

2. Аганбегян А.Г., Багриновский К.А., Гранберг А.Г. Система моделей народнохозяйственного планирования. М.: Наука, 1972. — 216 с.

3. Айзерман М.А., Малишевский А.В. Некоторые аспекты общей теории выбора лучших вариантов. М.:Институт проблем управления, 1980. — 197 с.

4. Анализ и применение моделей математической динамики. — Новосибирск: Наука, 1990. 121 с.

5. Антанавичюс К.А. Многоуровневое стохастическое моделирование отраслевых плановых решений, Вильнюс, 1977. — 285 с.

6. Багриновский К.А. Основы согласования плановых решений. М.: Наука, 1977.- 146 с.

7. Балтрушевич Т.Г., Лившиц В.Н. Оценка эффективности инноваций: «старые» и «новые» проблемы. Экономика и математические методы, т.20, вып. 1, 1992.-c.43

8. Баранов Э.Ф. О методических вопросах построения системы моделей согласования отраслевых и территориальных плановых решений. — Экономика и математические методы, т. 3, вып.5, 1981. с.26.

9. Беленький В.З. О задачах математического программирования, обладающих минимальной точкой. ДАН СССР, т. 183,1968, №1. с. 18

10. Беленький В.З., Сластников А.Д. Модель оптимального инвестирования проекта новой технологии. // Экономика и математические методы, т.ЗЗ, вып.З, 1997. с.21

11. Беренс П., Хавранек М.П. Руководство по оценке эффективности инвестиций. М: Интерэксперт, 1998. - 320 с.

12. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки в принятии плановых решений. М.: Экономика, 1976. — 187 с.

13. Борисов В.И. Проблемы векторной оптимизации. — В кн.: Исследование операций. Методологические аспекты. М.: Наука, 1972. — 258 с.

14. Браверман Э.М., Левин М.И. Неравновесные модели экономических систем. М.: Наука, 1981. — 182 с.

15. Браверман Э.М. Математические модели планирования и управления в экономических системах. — М.: Наука, 1976. — 368 с.

16. Быков В.Н., Турецкий B.C. Система моделей иерархических структур. Владивосток, 1977 (препринт). 146 с.

17. Ватель И.А., Ерешко Ф.И., Иванилов Ю.П. Методы решения экстремальных задач, Долгопрудный, 1977. 144 с.

18. Ватель И.А., Иванилов Ю.П. Математические методы теории управления, Долгопрудный, 1977. — 268 с.

19. Волконский В.А. Принципы оптимального планирования. М.: Экономика, 1973. -232 с.

20. Вопросы анализа и процедуры принятия решений: Сборник переводов / Под ред. И.Ф.Шахнова. М.:Мир,1976. 321 с.

21. Воронкова О.В., Иванилов Ю.П., Колдаева И.Т. Некоторые вопросы теории и использования производственных функций. М.: ВЦ АН СССР, 1988.-65 с.

22. Воропаев В.И. Управление проектами в России. М.:Аланс,1995.186 с.

23. Гафт М.В. Принятие решений при многих критериях. М.:3нание,1979. -136 с.

24. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация: Пер с англ. М.: Мир, 1985. - 509 е., ил.

25. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.:Наука, 1971.-290 с.

26. Гранберг А. Г. Математические модели социалистической экономики. М.: Экономика, 1978. 128 с.

27. Данилов-Данильян В.И., Завельский М.Г. Система оптимального перспективного планирования народного хозяйства. М.: Наука, 1975. — 239 с.

28. Демиденко Е.З. Оптимизация и регрессия. М.: Наука, 1989. — 296 с.

29. Дюк В., Самойленко A. Data Mining: учебный курс. — СПб: Питер,2001. — 368 с.

30. Елагин В.В. Управление развитием систем регионального инжиниринга. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. - Оренбург, 1998. — 174 с.

31. Ершов Э.Б. Решение обобщенной статической модели межотраслевого баланса. Материалы к конференции по опыту иперспективам применения математических методов и ЭВМ в планировании. Новосибирск, 1962. —267 с.

32. Ефимов М.Н., Мовшович С.М. Анализ сбалансированного роста в динамической модели народного хозяйства. // Экономика и математические методы, т. 24, вып.1, 1973. с.27

33. Завельский М.Г. Оптимизация отраслевого планирования. М.: Экономика, 1967.-321 с

34. Заика И., Крюков А. Национальная экономика и инвестиции. — Инвестиционная деятельность, №5, 2003 г. с.24

35. Зайцева Л.М., Шахназаров П.В. Оценка эффективности инвестиционных проектов. -С-Пб: Дело, 1997. — 27 с.

36. Залесский А.Б. Невыпуклость допустимых областей и оптимизация хозяйственных решений. Экономика и математические методы, т.4 , вып.6, 1980.-c.37

37. Залесский А.Б. Об оптимальных оценках при невыпуклости допустимых областей решений. — Экономика и математические методы, т.2, вып.4, 1981.-с. 42

38. Иванилов Ю.П., Ланец С.А. Анализ и построение производственных функций с переменной эластичностью замещения по ресурсам. — М.: Мир, 1984.-224 с.

39. Иванилов Ю.П. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979.-304 с.

40. Иванилов Ю.П. Элементы системного анализа. — М.: Наука, 1980. —166 с.

41. Иванов Ю.Н., Токарев В.В., Уздемир А.П. Математическое описание элементов экономики. М.: Физматлит, 1994. — 416 с.

42. Имитационные и самоорганизующиеся модели сложных систем. -Киев: ИК, 1982. -117 е., ил.

43. Имитационное моделирование производственных систем. — М.: Машиностроение, Берлин: Техника, 1983. —416 е., ил.

44. Интеллектуальные АРМ в системах управления производством. — Киев: ИК, 1991.-82 с.

45. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. Пер. с англ. — М.: Прогресс, 1975. — 606 с.

46. Исаев Б.Л. Матричный баланс социалистической экономической интеграции.// Экономика и математические методы, т. 31, вып.З, 1972. — с. 16.

47. Каганович И.З. Двойственный анализ межотраслевой динамики и производственных обратных связей. М.: Наука, 1976. — 314 с.

48. Казанцев B.C. Задачи классификации и их программное обеспечение. — М.:Наука, 1990. 136 с.

49. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Мир, 1971. - 400 с.

50. Канторович Л.В. Экономический расчет наилучшего использования ресурсов. -М.: Изд-во АН СССР, 1959. 123 с.

51. Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике. М.: Мир, 1964. 421 с.

52. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решения при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. 452 с.

53. Клейнер Г.Б. Производственные функции: Теория, методы, применение. — М.: Финансы и статистика, 1986. 239 с.

54. Клоцвог Ф.Н., Новичков В.А. Экспериментальные расчеты упрощенной динамической модели межотраслевого баланса. М.: НИЭИ при Госплане СССР, 1967. 76 с.

55. Кобринский Н.Е., Кузьмин В.И. Точность экономико-математических моделей. — М.: «Финансы и статистика», 1981. —255 с.

56. Козлов Н.В. Производственные функции и количество рабочих мест.// Проблемы прогнозирования. — 1997. №5. — с.52-65.

57. Кондратьев Н.Д. Основные проблемы экономической динамики. — М.:Наука, 1991.-279 с.

58. Кондратьев Н.Д. Основные проблемы экономической статистики и динамики. М.: Наука, 1981. - 567 с.

59. Коссов В.В. Межотраслевые модели (теория и практика использования). М.: Экономика, 1973. 141 с.

60. Куропаткин П.В. Оптимальные и адаптивные системы. — М.: Высшая школа, 1980. 287 с.

61. Ларионов А.И. и др. Экономико-математические методы в планировании. — М.: Высш. шк., 1991. — 240 с.

62. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979.-176 с.

63. Летов A.M. Математическая теория процессов управления. — М.: Наука, 1981.-256 с.

64. Лившиц В.Н., Львов С.Д., Овсиенко Ю.В. Методологические вопросы оценки экономической эффективности новой техники. // Изв. АН СССР, Сер.экон. 1979,№3. с. 12

65. Лившиц В.Н„ Тараканова И.А. О влиянии динамики сравнительной ценности ресурсов на выбор стратегии развития отраслевых производственных систем. // Экономика и математические методы, т.8, вып.6, 1982.-с. 42.

66. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления. — М.: Наука, 1972. 576 с.

67. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. — М.: Наука, 1984 г. 392 с.

68. Лоусон Ч., Хенсон Р. Численное решение задач метода наименьших квадратов/ Пер. с англ. М. Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 232 с.

69. Лурье А.Л. О математических методах решения задач на оптимум при планировании социалистического хозяйства. М.: Наука, 1964. 241 с.

70. Льюс Р., Райфа X. Игры и решения: Пер. с англ. М.: Изд.-во иностр. лит., 1961.-409 с.

71. Майминас Е.З. Процессы планирования в экономике: информационный аспект. М.:Экономика,1971. — 258 с.

72. Марголин A.M., Быстряков А.Я. Экономическая оценка инвестиций: Учебник. — Ассоциация авторов и издателей «ТАНДЕМ». Издательство «ЭКМОС», 2001.-240 с.

73. Мартино Дж. Технологическое прогнозирование. М.: Прогресс, 1977.-597 с.

74. Массе П. Критерии и методы оптимального определения капиталовложений. М.: Статистика, 1971. — 175 с.

75. Математические методы в планировании отраслей и предприятий / Под ред. И.Г.Попова. М.: Экономика, 1981. 179 с.

76. Математическое моделирование экономических процессов. / Под ред. Е.Г.Белоусова и др. М.: Изд-во МГУ, 1990. - 232 с.

77. Математическое обеспечение интеллектуальных систем САПР. — ТАП, Ижевск, 1988. 178 с.

78. Математическая экономика и экстремальные задачи. М.: Наука, 1984.-157 с.

79. Математическая экономика на персональном компьютере: Пер. с яп. М.: Финансы и статистика, 1991. — 304 е.: ил.

80. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов // Утверждены Министерством экономики РФ, Министерством финансов РФ, Госкомпромом РФ и Госстроем РФ (№ 7-12 / 47 от 31.03.1994 г.) М.: Центр экономики и маркетинга, 1997. — 54 с.

81. Месаревич М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических систем. -М.:Мир, 1973 г., 344 с.

82. Методы и модели согласования иерархических решений / Под ред. А.А. Макарова. Новосибирск: Наука, 1979. — 202 с.

83. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974. — 203 с.

84. Михалевич B.C., Волкович B.JI. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982. — 286 с.

85. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем. — М.: Финансы и статистика, 1993. — 168 с.

86. Многокритериальные задачи принятия решений / Под ред. Д.М.Гвишиани и С.В.Емельянова. М.: Машиностроение, 1978. -258 с.

87. Многоуровневые модели перспективного планирования / Под ред. A.M. Алексеева. М.: Экономика, 1978. 118 с.

88. Мовшович С.М., Овсиенко Ю.В. Об исчислении нормы эффективности на основе модели оптимального планирования. — Экономика и математические методы, т. 10, вып.4, 1974. с.32

89. Мовшович С.М., Овсиенко Ю.В. Об определении и применении норматива эффективности капитальных вложений. — Экономика и математические метод, т.8, вып.4,1977. с. 17

90. Модели анализа данных и принятия решений / Под ред. Б.Г.Миркина, Новосибирск, ИЭиОПП СО АН СССР, 1980. 138 с.

91. Моделирование инвестиционных процессов. — М.: ЦЭМИ, 1979. —208 с.

92. Моделирование народнохозяйственных процессов / Под ред. В.С.Дадаяна. М., 1973. 356 с.

93. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. — М.: Наука, 1981.-488 с.

94. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. — М.: Наука, 1975.-528 с.

95. Новожилов В.В. Методы определения оптимальных сроков службы средств труда. В сб.: Проблемы применения математики в социалистической экономике. Л.,1963. Вып.1. - с.48

96. Новожилов В.В. Проблемы измерения затрат и результатов при оптимальном планировании. М.: Экономика, 1967. — 187 с.

97. Основы теории оптимального управления./ Кротов В.Ф., Лагоша Б.А., Лобанов С.М. и др.; Под ред. Кротова В.Ф. М.: Высш. шк., 1990. - 430 с.

98. Павлов В.Н. О некоторых подходах к определению нормы эффективности капиталовложений. — В сб.: Народнохозяйственные модели. Тенденции развития экономики СССР. Новосибирск, Наука, 1974. — с.29

99. Павлов В.Н. Экспериментальное исследование нормы эффективности капиталовложений. — В кн.: Динамическая и вероятностная оптимизация экономики/ Под ред. К.К.Вальтуха. Новосибирск:Наука,1974. — с.112

100. Панферов Г.А. Совершенны ли методические подходы к оценке эффективности инвестиционных проектов? //Российский экономический журнал, 1997, №2. с.36

101. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством. М.: Наука, 1975. — 615 с.

102. Петраков Н.Я. Кибернетические проблемы управления экономикой. М.: Наука, 1974. 315 с.

103. Плещинский А.С. Оптимизация инвестиционных проектов предприятия в условиях рыночной экономики. // Экономика и математические методы, т.31, вып.2, 1995. — с.32

104. Полтерович В.М. Экономическое равновесие и оптимум. — Экономика и математические методы, т. 9, вып. 5, 1973. с. 12

105. Понтрягин JI.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1976. — 392 с.

106. Поспелов Г.С., Ириков В.А. Программно-целевое планирование и управление. М.: «Сов.радио», 1976.

107. Поспелов Г.С., Ириков В.А., Курилов А.Е. Процедуры и алгоритмы формирования комплексных программ. — М.: Наука, 1985. — 425 с.

108. Проблемы программно-целевого планирования и управления. Под ред. Поспелова Г.С. М.: Наука, 1981.-135 с.

109. Разу М.Л. и др. Управление программами и проектами: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 8. М.-.ИНФРА-М, 2000. - 320 с.

110. Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Радио и связь, 1980. — 228 с.

111. Рыжова В.В., Кузнецова Л.А. Математические методы в анализе хозяйственной деятельности предприятий. — М.: Финансы, 1970. — 88 с.

112. Санто Б. Инновация как средство экономического развития. Пер. с венг./ Общ.ред.Б.В.Сазонова. М.:Прогресс,1990. - 230 с.

113. Седова С.В. Модель оптимизации инвестиционных проектов и алгоритм ее численного анализа. // Экономика и математические методы, т.35, №.1, 1999.-c.32

114. Статистическое моделирование и прогнозирование./ Гамбаров Г.М., Журавель Н.М., Королев Ю.Г. и др.; Под ред. Гранберга А.Г. — М.: Финансы и статистика, 1990. 383 с.

115. Татевосян Г.М. Обоснование экономической эффективности капитальных вложений с использованием методов оптимизации. // Экономика и математические методы, т.ЗЗ, вып.1, 1997. — с. 19

116. Таха X. Введение в исследование операций: В 2-х книгах, Кн.2. Пер. с англ. М.: Мир, 1985. - 496 с.

117. Теоретические основы информационной технологии. — М. 1988,вып.2.

118. Управление исследованиями, разработками и инновационными проектами/ С.В.Валдайцев и др. СПб.:Издательство С.-Петербургского университета, 1995. - 114 с.

119. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.:Наука,1978. — 479 с.

120. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия. — М.: Прогресс, 1971.-336 с.

121. Фостер Р. Обновление производства: атакующие выигрывают. — М.: Прогресс, 1987. 272 с.

122. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975.-536 с.

123. Червинский Р.А. Методы синтеза систем в целевых программах. — М.: Наука, 1987.- 112 с.

124. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. — 2-е изд., испр. и доп. М.: «Дело ЛТД», 1995. - 320 с.

125. Шапиро В.Д. и др. Управление проектами. СПб.: ДваТри, 1996.524 с.

126. Экономико-математические методы и прикладные модели. — М.: Финстатинформ, 1997. 104 с.

127. Экономическая статистика./ Под ред. Ю.Н.Иванова. — М.: ИНФРА -М.: 1998, -480с.

128. Янг С. Системное управление организацией. — М.: Сов.радио, 1972. -445 с.

129. Kondratieff N. The long Wave Cycle. N.J.; Richardson and Snyder,1984.

130. Tinbergen J., Bos H.S. Ekonometrik models of education, Paris, 1965.1. Утверждаю»

131. Генеральный директор ООО «Нефтехимическая щ!юания «Экодиметил»»1. А.И. Шевченко2003 г1. Акто внедрении результатов диссертации Т. В. Гаибовой

132. Многокритериальная оптимизация инвестиционных проектов развития1. Комиссия в составе:

133. Зам. генерального директора ООО «Нефтехимическая компания «Экодиметил»»1. С.В. Новосельцев

134. Финансовый директор ООО «Нефтехимическая компания «Экодиметил»»1. А.М. Новоженин

135. АДМИНИСТРАЦИЯ ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ1. ЭКСПЕРТНАЯ ГРУППА

136. ПО ОЦЕНКЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ460015, г.Оренбург, Дом Советов тел: (3532) 78-63-26, факс: (3532) 77-40-902>6з г. На№от1. УТВЕРЖДАЮ

137. Результаты диссертации будут в дальнейшем использоваться экспертной группой по оценке эффективности инвестиционных проектов администрации Оренбургской области для отбора наиболее эффективных инвестиционных проектов.

138. Консультант управления международных и внешнеэкономических связей администрации Оренбургской области

139. Главный специалист управления МиВЭС, ответственный секретарь экспертной группы по оценке эффективности инвестиционных проектов администрации Оренбургской области

140. Консультант управления администрации Оренбургской области по промышленности, транспорту и природным ресурсам администрации Оренбургской области1. АКТо внедрении результатов диссертационной работы Гаибовой Т.В.

141. Многокритериальная оптимизация инвестиционных проектов развития