Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Метод комплексной оценки реальных опционов на основе систем нечеткого вывода тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Лемякин, Евгений Дмитриевич
Место защиты Санкт-Петербург
Год 2008
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Метод комплексной оценки реальных опционов на основе систем нечеткого вывода"

На правах рукописи

Лемякин Евгений Дмитриевич

МЕТОД КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ НА ОСНОВЕ СИСТЕМ НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА

Специальность 08 00.13 - математические и инструментальные методы экономики

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург - 2008

003454787

Работа выпонена на кафедре Информационные системы в экономике и менеджменте в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ

Доктор экономических наук, профессор Ильин Игорь Васильевич

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ

Доктор экономических наук, профессор Соколицын Александр Сергеевич

Кандидат экономических наук Кривченко Андрей Сергеевич

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ

ГОУ ВПО Санкт-Петербургский

Государственный Инженерно-экономический Университет

Защита состоится л 2008 года в часов на заседании

диссертационного совета Д 212.229.23 в ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный политехнический университет по адресу. 195252, Санкт-Петербург, ул Политехническая,

Д.29, III

Ш (^7- и//(

С диссертацией можно ознакомиться в фундаментальной библиотеке ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

Автореферат разослан л НМь

2008 года

Ученый секретарь Диссертационного Совета, Доктор экономических наук, профессор

Сулоева С Б

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы исследования. Вопросы эффективного и гибкого управления деятельностью компании являются чрезвычайно актуальными в современных быстро меняющихся экономических условиях.

Способности компании по достижению своих целей во многом определяются качеством управления, эффективностью принимаемых управленческих решений. Большинство управленческих решений принимается в условиях объективно существующей и принципиально неустранимой неопределенности. В этих условиях информация, на основе которой осуществляется оценка решений, зачастую характеризуется непонотой и нечеткостью, возрастает влияние качественных факторов, не поддающихся точному количественному описанию. Это является характерным для так называемых слабоструктурированных задач, в рамках которых критерии оценки альтернатив носят, как правило, субъективный характер, набор критериев может быть определен только на основании предпочтений лица, принимающего решение, а количественные оценки основываются, главным образом, на мнениях экспертов.

В этих условиях большую значимость приобретает идея гибкого управления, которая лежит в основе концепции реальных опционов. Базовая идея концепции заключается в создании в настоящем возможностей для гибкой реакции на изменения ситуации в будущем.

Моделирование оценки гибких управленческих решений в форме реальных опционов основано на использовании таких моделей, как биномиальная модель оценки стоимости опциона, модель Блэка-Шоуза Это дает возможность оценить финансовые результаты принимаемых управленческих решений Но результаты имеют не только финансовые аспекты Среди этих аспектов выделяются эффективность использования нематериальных активов, вопросы совершенствования системы внутренних бизнес-процессов, эффективность клиентской составляющей деятельности компании. Показатели, которые характеризуют эти аспекты, сложно точно оценить количественно в аналогичной форме, как и финансовые показатели деятельности компании

В связи с этим представляется актуальной разработка метода, который, во-первых, дает возможность осуществлять оценку реальных опционов, учитывая не только финансовые, но и другие аспекты деятельности компании; во-вторых, позволяет представить систему показателей деятельности компании в такой форме, которая дает возможность учесть непоноту, нечеткость информации и экспертных оценок о ее внутренней и внешней среде, и, в-третьих, на основе этого представления позволяет дать сравнительную оценку альтернативных управленческих решений, основанных на различных способах реализации

реального опциона ^ _

( * ' I"

Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка метода комплексной оценки реальных опционов на основе систем нечеткого вывода, ориентированного на решение слабоструктурированных проблем в условиях неопределенности.

Для достижения цели диссертационного исследования предполагается решение следующих основных задач.

Х анализ современного состояния проблем принятия управленческих решений в условиях неопределенности;

Х разработка системы нечеткого вывода для оценки обеспеченности компании необходимыми ресурсами,

Х разработка системы нечеткого вывода для оценки влияния управленческого решения на деятельность в рамках каждой из составляющих стратегической карты компании;

Х разработка системы нечеткого вывода для оценки комплексного влияния управленческого решения на деятельность компании в целом;

Х разработка инструментального средства поддержки принятия решений на основе предложенного метода комплексной оценки реальных опционов;

Х апробация разработанного метода на примере оценки решения по созданию автоматизированной системы хранения и поиска информации об экспертах, которые могут быть привлечены для работы в международных проектах, в консатинговой компании ЗАО лCentral Asia International Consulting (CAICo).

Объект исследования. Объектом исследования является система управления экономическим предприятием.

Предмет исследования. Предметом исследования являются теоретические и практические вопросы разработки систем нечеткого вывода для оценки управленческих решений на основе реальных опционов в условиях неопределенности.

Теоретико-методологическая основа и методы исследования. В качестве теоретико-методологической основы исследования послужили положения экономической теории, микроэкономики, теории управления, теории контрактов, институциональной экономической теории, теории реальных опционов, теории нечетких множеств

В процессе решения задач диссертационного исследования были использованы методы системного анализа и исследования операций, методы экономико-математического моделирования, методы построения систем нечеткого вывода, метод экспертных оценок.

Большое влияние на диссертационное исследование оказали труды отечественных и зарубежных авторов по проблемам управления в условиях неопределенности. В числе

зарубежных авторов необходимо отметить Г. Саймона, JI. Заде, Р. Мертона, М Шоуза, Ф. X. Нанта, Р Каплана, Д. Нортона, Т. Коупленда, В Антикарова. Среди отечественных ученых наибольшее влияние на диссертационное исследование оказали работы Г.Б. Клейнера, P.M. Качалова, В.В. Глухова, А.П. Градова, В.Н. Юрьева, Г Ю. Сикиной, И.В. Ильина, А. В. Бухвалова, В С. Диева, А.В Борисенко, Э.А. Трахтенгерца. Научные результаты и новизна исследования:

Разработан метод комплексной оценки реальных опционов на основе систем нечеткого вывода, ориентированный на решение слабоструктурированных проблем в условиях неопределенности. Метод позволяет на базе не точной, нечеткой информации осуществлять оценку реальных опционов на основе анализа их комплексного влияния на деятельность компании, учитывая не только финансовые результаты, но и вопросы, связанные с повышением гибкости и адаптивных способностей компании. В рамках данного метода разработаны

1 система нечеткого вывода для оценки обеспеченности компании ресурсами; 2. система нечеткого вывода оценки влияния реального опциона на деятельность компании в рамках финансовой, клиентской, внутренней составляющих и составляющей нематериальных активов стратегической карты; 3 система нечеткого вывода оценки комплексного влияния реального опциона на

деятельность компании в целом; 4. агоритм комплексной реализации разработанных систем нечеткого вывода, 5 инструментальное средство оценки альтернативных управленческих решений, основанных на различных способах реализации реального опциона Практическая значимость исследования. Предложенный в работе метод комплексной оценки реальных опционов, а также разработанное на его основе инструментальное средство поддержки принятия управленческих решений, могут использоваться для оценки управленческих решений на основе реальных опционов в консатинговой и других областях экономической деятельности.

Результаты диссертационного исследования используются в деятельности консатинговой компании ЗАО лCentral Asia International Consulting.

Апробация результатов исследования. Апробация разработанного в ходе диссертационного исследования метода была осуществлена на основе оценки управленческого решения по созданию автоматизированной системы хранения и поиска информации об экспертах, которые могут быть привлечены для работы в различных международных проектах, в консатинговой компании CAICo Полученные результаты позволяют положительно оценить возможность использования разработанного метода для

оценки управленческих решений в консатинговой и других областях экономической деятельности при решении слабоструктурированных проблем в условиях неопределенности.

Основные результаты исследования были доложены в рамках трех научных конференций, а также нашли отражение в научных публикациях автора.

Публикации. По теме диссертационного исследования было опубликовано 5 работ общим объёмом 1,56 печатных листа, в том числе в сборнике Научно-технические ведомости СПбГПУ, включённом в список ВАК.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка. Работа содержит 223 страницы общего текста, включая 36 таблиц, 15 рисунков.

II. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ Метод комплексной оценки реальных опционов на основе систем нечеткого вывода. Использование реального опциона направлено на повышение гибкости компании, ее способностей адаптироваться к изменениям внешней и внутренней среды. Широко используемые на практике методы оценки решений (например, метод основное

внимание уделяют финансовым результатам оцениваемых решений, при этом не финансовые критерии оценки не принимаются во внимание. Опционная техника (биномиальная модель оценки стоимости реальных опционов, модель Блэка-Шоуза и др.), учитывающая гибкость, которая оказывается в распоряжении компании в результате принятия решения, также основывается на предположении о том, что данная гибкость позволит компании добиться лучшего финансового результата Однако гибкость, обеспечиваемая в рамках реального опциона, не обязательно направлена на улучшение финансовых результатов Использование реального опциона может быть нацелено на повышение эффективности внутренних бизнес-процессов компании, ее адаптивных способностей и конкурентных преимуществ. Влияние таких опционов на финансовые результаты является опосредованным, нечетким, а их полезные свойства могут оцениваться на основе анализа влияния данных опционов на процесс достижения компанией своих целей с использованием преимущественно субъективных оценок. Неопределенность, которая дожна быть учтена при оценке реальных опционов, зачастую носит качественный характер, а знания, на основе которых осуществляется такая оценка, являются, как правило, нечеткими, не точными

В данной работе для оценки реальных опционов предлагается метод, основанный на использовании систем нечеткого вывода

Основные положения разработанного метода могут быть изложены на основе схемы, представленной на рис 1. В рамках разработанного метода оценка опциона основана на

рассмотрении и сравнении двух альтернатив - реализация оцениваемого реального опциона и отказ от реализации опциона

Рисунок 1

Комплексная оценка реальных опционов на основе систем нечеткого вывода

Первым этапом оценки реального опциона является анализ возможности компании реализовать каждую из рассматриваемых в его рамках альтернатив. Возможность компании реализовать ту или иную альтернативу во многом зависит от способности своевременно обеспечить каждый бизнес-процесс, задействованный в реализации данной альтернативы, всеми необходимыми ресурсами В случае если возможности компании не соответствуют требованиям по своевременному обеспечению бизнес-процессов ресурсами, рассматриваемое решение является неосуществимым и не может быть положительно оценено с точки зрения соответствия данного решения целям компании

В условиях неопределенности не всегда возможно точно определить объем ресурсов, которые необходимо привлечь в каждый рассматриваемый период времени для реализации оцениваемого решения в будущем Также не всегда можно точно спрогнозировать возможности компании привлечь в будущем тот или иной объем ресурсов путем заключения соответствующих контрактов.

Для моделирования неопределенности в работе предлагается использовать нечеткие множества, функция принадлежности которых может быть задана на основе четырех параметров (php2.p1.p4), Л > рг < р}< рА в соответствии с формулами 1-5 Использование данных формул позволяет моделировать различные ситуации неопределенности, поскольку кривая заданной таким образом функции принадлежности меняет свою форму в зависимости от конкретных соотношений между задаваемыми параметрами.

цп(х), Р)<рг<ръ< р4 Мх), Р\< Рг - Рг= Ра /с(х), /;, = р2 < р, < р4

Мх), р, = Р2 = Ръ = Ра

(1) М*) =

0, х<р,

Рг ~Р1'

1, р2<х

0, х>Ра

. р,<х<р2

Рз<х<р4

/л(х) =

О, х< р,

, р<х <р2

Рг-Р 1 1, х > р2

1, х= Р1 = р2 = р,= р4

(3) /е(х) =

1, х<р}

0, X Ч Ра

, р,<х<рА

[О, х* р{= р2= р,= р4 На данном этапе оценки задаются две лингвистические переменные, д^ (0 - Объем ресурса т для проектаJ в к-й СЗХ, который компания может привлечь в периоде 1 и /,;,Д (I) -Объем ресурса т для проекта у в к-й СЗХ, который компания не может привлечь в периоде

Г. В рамках первой переменной задается терм ()1/т (!) - Достаточный объем, в рамках второй - 0^0) - Не достаточный объем. Функция принадлежности //й ,,,(х) может быть задана на основе параметров (рир:), Р:<Р2 в соответствии с формулой 6, которая является частным случаем системы соотношений 1-5 Функция принадлежности //- и)(х)

задается на основе формулы 7.

Ра,.<о(х) =

О, х<р, х~Р|

Рг'РI 1, х>р2

, р,<х<р2 (6) = 1-/'tt,Д(-)W (?)

В данном случае функция принадлежности нечеткого множества позволяет характеризовать степень уверенности ПР относительно того, является ли тот или иной объем ресурса, который компания может привлечь в данном периоде, достаточным или не достаточным для осуществления некоторого проекта

Кроме того, для оценки общей обеспеченности компании ресурсами необходимо задать лингвистическую переменную RE Общая обеспеченность компании ресурсами с двумя термами: RES - Достаточная и RES - Не достаточная. Функции принадлежности нечетких множеств, характеризующих данные термы, могут быть определены на основе параметров (р1,рг). Р1<Р2 в соответствии с формулами 8 и 9

О, х<р, х-р,

Prls(x) =

Р2~Р\ 1, х>р2

, р,<х<р2 (8) ^Ч(x) = \~MgH(x) (9)

На основе заданных таким образом лингвистических переменных и их термов могут быть сформулированы правила, которые используются в системе нечеткого вывода для оценки общей обеспеченности компании необходимыми ресурсами в рамках каждой из рассматриваемых альтернатив:

Д,ги ЕСЛИ (^к,},т,1 ото ()кт0))ТО(ЕЕэтоЯЕЭ) (10)

Щг> ЕСЛИ (Эк^,т,1 ^,т(/)этод^(0)ТО(ЯЕэтоШ) (11)

где V означает операцию конъюнкции между условиями (I) это Ок;т (0, а 3 -операцию дизъюнкции между условиями д^О) это к=1, ,К, )=1, Д т=1, ,М,

1=ЬД ,Т

Смысл правила заключается в следующем: если в каждом рассматриваемом периоде времени каждый проект компании в каждой СЗХ обеспечен всеми необходимыми ресурсами, то общая обеспеченность компании ресурсами достаточная

Смысл правила Л,2' состоит в следующем: если хотя бы в одном рассматриваемом периоде времени хотя бы один проект в одной из СЗХ не обеспечен хотя бы одним видом ресурсов, то общая обеспеченность компании ресурсами не достаточная.

На вход системы нечеткого вывода подаются нечеткие множества 4к1Д(1) и Чк1,Д(0 ,

характеризующие способность и не способность компании привлекать соответствующие ресурсы для некоторого проекта в заданной СЗХ в тот или иной период времени. Функция принадлежности (0(х) нечеткого множества 4кгД(1) задается на основе параметров

(рз,рд, Рз<Р4 в соответствии с формулой 12 Функция нечеткого множества (!) может

быть задана по формуле 13.

1, х<р} х~Р4

р3<х<р4 (12) р^(1)(х)=1-^кт<1)(х). (13)

Рз~Р4 О, х>р,

На выходе системы нечеткого вывода получается значение показателя общей обеспеченности компании ресурсами по 100-бальной шкале, соответствующее рассматриваемой альтернативе. Полученный результат используется в качестве значения одного из показателей внутренней составляющей стратегической карты на втором этапе оценки.

Каждая из рассматриваемых альтернатив, которой соответствует система контрактов и потоков, оказывает определенное влияние на процесс достижения компанией поставленных целей.

Ключевые цели компании, на достижение которых направлена ее деятельность в рассматриваемом периоде, могут быть структурированы на основе стратегической карты (СК) путем выделения четырех структурных составляющих: финансовой, клиентской, составляющей внутренних бизнес-процессов и составляющей нематериальных активов. Совокупность целей, структурированных в соответствии с составляющими стратегической карты (ССК), образуют систему целей компании. Каждая из сформулированных целей может быть охарактеризована набором показателей, которые используются для оценки процесса достижения компанией поставленных целей.

На втором этапе для оценки влияния рассматриваемого опциона на деятельность компании в рамках каждой из ССК необходимо сформулировать правила, на основе которых

будет осуществляться данная оценка Правила могут быть заданы в форме лингвистической модели. Для этого каждому показателю, сформулированному в рамках СК, необходимо поставить в соответствие лингвистическую переменную с заданными термами. В результате будет сформирована база правил, которая формально может быть представлена следующим образом:

' Х ЕСЛИ (л;1, это А'\ И .г , это А'\ И... И хи это А\ ) ТО (у, это В? ) (14)

где Н'/ ',^ =1, ,Я - -с правило оценки влияния альтернативы на деятельность в рамках ССК с; Я, - количество нечетких правил, которые используются для оценки влияния альтернативы на деятельность в рамках ССК с, А'\ - терм лингвистической переменной, соответствующей г-му показателю, который используется для оценки влияния альтернативы на деятельность в рамках ССК с в правиле г,, и соответствующее ему нечеткое множество А'\ сХисД,1 = 1, , 1с; - терм лингвистической переменной, соответствующей показателю итоговой оценки влияния альтернативы на деятельность в рамках ССК с, который используется в правиле г,, и соответствующее ему нечеткое множество В? с а Я; д^рл;,, - показатели, характеризующие ССК с, з'( - показатель итоговой оценки влияния

альтернативы на деятельность в рамках ССК с

Входная информация для оценки влияния рассматриваемой альтернативы на деятельность компании также задается в виде нечетких множеств, что позволяет моделировать неопределенность будущих значений параметров и показателей деятельности компании. В этом случае нечеткие множества представляют собой оценки значений, которые примут показатели деятельности компании в результате реализации рассматриваемой альтернативы. В качестве исходной информации для формирования нечетких множеств могут использоваться экспертные оценки, прогнозы, статистика, характеризующая деятельность компании в прошлом

Функция принадлежности нечеткого множества

х'и с Хи е Я,; = 1,.представляющего собой нечеткую оценку значения показателя хи с учетом имеющейся на момент принятия решения неопределенности, может быть задана на основе четырех параметров (рирг.р^р^, р, < р, < />; < р4 в соответствии с формулой 15.

/'t. (x) =

0, Х-Р\

1, р2<х

0, х>р4

P, < x < Рг

<P, (15)

, p,<x<pt

На вход системы нечеткого вывода подается входной сигнал в виде нечетких множеств А[ = )' , х'с, с Ха с R,i = 1,..,/(, которые характеризуют значения

соответствующих показателей с учетом существующей в момент принятия

решения неопределенности относительно точных значений данных показателей.

На выходе блока выработки решения системы нечеткого вывода в соответствии с обобщенным нечетким правилом modus ponens для каждой составляющей стратегической карты получается R, нечетких множеств В" с Yc:

Условие' Импликация: Вывод

xt - (xit,xi2, )г это А^ Rtr'. А[ -> В?, yt это В'1,

4 = х <2 х-х 4 = а;- х А';г х...хА?,

Функция принадлежности нечеткого множества В': определяется по формуле 16. В результате операции дефуззификации каждой ССК будет поставлена в соответствие оценка влияния рассматриваемой альтернативы на деятельность в рамках данной ССК в виде четкого числа (формула 17).

jyc max//-,, (yt)dyc

^,(x) = min{sup[min(//f(Jrt),// (^с))],// (х)} (16) yc=L-r--- ~~ (17)

^ ' J max//-Д(х ж

Таким образом, на втором этапе оценки получены величины yt, с = 1,...,4, которые характеризуют влияние рассматриваемой альтернативы на деятельность в рамках каждой из составляющих стратегической карты.

Полученные результаты используются на третьем этапе для оценки комплексного влияния рассматриваемой альтернативы на деятельность компании на основе системы нечеткого вывода, база правил которой может быть представлена в виде совокупности нечетких правил R}r) ,r=l, , R, вида

Rtr': ЕСЛИ (у этоА[ И>>, это А[ И...И>'4 это Л'4 )ТО(гэтоВг) (18)

где R - количество правил, А[ - терм лингвистической переменной, соответствующей оценке влияния рассматриваемой альтернативы на деятельность в рамках ССК с, который используется в правиле г, а также соответствующее ему нечеткое множество A' cFc R,c = 1, .,4; В' - терм лингвистической переменной, соответствующей комплексной оценке влияния решения на деятельность компании, который используется в правиле г, а также соответствующее ему нечеткое множество B'cZtzR ; у,,,...,_р4 - показатели

влияния рассматриваемого решения на деятельность в рамках соответствующих ССК; г -итоговая комплексная оценка влияния рассматриваемой альтернативы на деятельность компании в целом.

Входным сигналом являются оценки влияния рассматриваемой альтернативы на деятельность компании в рамках каждой из составляющих CK yt, с = 1, .,4, полученные на выходе системы нечеткого вывода на втором этапе Поскольку данные оценки представляют собой четкие числа, для того чтобы использовать их в качестве исходной информации для системы нечеткого вывода, они дожны пройти процедуру фуззификации

Таким образом, на вход блока выработки решения подается входной сигнал в виде нечетких множеств А' = (у[,у\, , у' с У сг Л,с = 1,. ,4 . На выходе блока выработки

решения системы нечеткого вывода в соответствии с обобщенным нечетким правилом modus ponens получается R нечетких множеств й' с Z.

Условие: Импликация: Вывод

У = (Л > У г > Х> Л )г эт0 A' R1-"-А' ->5',r = l, ,R z3To',r = l,.,R

Л'= А[ХА'2Х...ХА'4 ^ =А,хА2Х ХА}

Функция принадлежности нечеткого множества В' определяется по формуле 18. В

результате операции дефуззификации рассчитывается величина z (формула 19), которая является оценкой комплексного влияния рассматриваемой альтернативы на деятельность компании в целом.

Jz max .ij\z)dz

^ь' = min{suP[m,n(/'/f M'/V 00)]>/v(2)} (18) ? = -Ч- (19)

^ j max (z)dz

Показатели влияния рассматриваемой альтернативы на деятельность в рамках каждой из составляющих стратегической карты, а также итоговая оценка комплексного влияния альтернативы на деятельность компании, измеряются в балах по шкале О - 100. Эти индикаторы являются безразмерными нормированными относительными показателями, которые отражают степень целесообразности реализации оцениваемых альтернатив.

Альтернатива, которой соответствует наибольшее значение полученной итоговой оценки, является наилучшей с точки зрения ее комплексного влияния на процесс достижения целей компании. Это следует из предложенной в работе техники построения систем нечеткого вывода, которая ставит в соответствие лучшим с точки зрения субъективных предпочтений ПР альтернативам наибольшие значения итогового показателя. При этом субъективные предпочтения ПР выражаются непосредственно в правилах нечеткого вывода, позволяя учитывать степень приоритета конкретных целей и относительную важность показателей, используемых в рамках стратегической карты.

При использовании предложенного метода также может проводиться анализ влияния каждого из правил, используемых в системах нечеткого вывода, на значения полученных показателей влияния альтернатив на деятельность компании в целом, а также на деятельность в рамках каждой из составляющих СК Это позволяет вырабатывать рекомендации относительно того, какие действия необходимо предпринять, чтобы улучшить значения тех показателей (с учетом степени их важности), которые не дают возможность оценить рассматриваемую альтернативу более высоко с точки зрения итогового комплексного показателя.

Разработанная система может быть использована не только для оценки реальных опционов, но и для мониторинга и контроля над процессом реализации стратегии компании Анализ изменения фактических значений итоговых показателей, а также показателей, сформулированных в рамках СК, позволяет оценить в динамике процесс реализации стратегии компании как единого целого, выявлять наиболее существенные тенденции, складывающиеся в рамках данного процесса и вырабатывать рекомендации, направленные на повышение эффективности реализации стратегии компании.

Инструментальное средство поддержки принятия управленческих решений па основе предложенного метода комплексной оценки реальных опционов.

Инструментальное средство поддержки принятия решений в условиях неопределенности разработано на основе Microsoft Office Excel 2003 с использованием Microsoft Visual Basic 6.3. Инструментальное средство позволяет:

Х Задавать лингвистические переменные, их термы и параметры нечетких множеств,

Х Осуществлять оценку влияния альтернатив, рассматриваемых в рамках анализа реального опциона, на обеспеченность компании необходимыми ресурсами;

Х Осуществлять оценку влияния рассматриваемых альтернатив на деятельность компании в рамках каждой из составляющей стратегической карты;

Х Осуществлять комплексную оценку влияния рассматриваемых альтернатив на деятельность компании.

Система использует дискретную форму представления данных. То есть при проведении операций над нечеткими множествами значения их функций принадлежности рассчитываются для точек из конечного множества Количество точек, в которых вычисляются значения функций принадлежности различных нечетких множеств, зависит от величины относительной погрешности, задаваемой пользователем в настройках программы. Структура агоритма, лежащего в основе разработанного инструментального средства, представлена на рис. 2.

Рисунок 2

Инструментальное средство поддержки принятия решений на основе метода комплексной оценки реальных опционов: структура агоритма

Разработанное на основе предложенного в работе метода комплексной оценки реальных опционов на основе систем нечеткого вывода инструментальное средство позволяет осуществлять сравнительную оценку влияния различных альтернатив на деятельность компании в целом, а также в рамках каждой из составляющих стратегической карты, К числу основных достоинств разработанного инструментального средства можно отнести относительную простоту его использования, возможность визуального представления результатов нечеткого вывода (рис. 3), а также гибкость, которая позволяет использовать данное средство для поддержки процесса оценки и принятия управленческих решений в различных областях экономической деятельности.

Рисунок 3

Визуализация результатов оценки реальных опционов на основе систем нечеткого вывода в рамках разработанного инструментального средства

III. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Поставлена задача оценки реальных опционов на основе системы показателей, сформулированных в рамках стратегической карты компании;

2 Разработан метод комплексной оценки реальных опционов на основе систем нечеткого вывода;

3. Разработано инструментальное средство поддержки принятия управленческих решений на основе предложенного метода комплексной оценки реальных опционов;

4. Разработана стратегическая карта и система показателей консатинговой компании (на примере компании CAICo),

5. Предложенный метод оценки реальных опционов и разработанное на его основе инструментальное средство реализованы в практической деятельности консатинговой компании CAICo для оценки решения по созданию автоматизированной системы хранения и поиска информации об экспертах, которые могут быть привлечены для работы в международных проектах.

Публикации по теме диссертации:

1, Ильин И.В., Лемякин Е.Д. Использование реальных опционов при моделировании и оценке экономической динамики предприятия. // Научно-технические ведомости СПбГПУ. - 2007. - №3-1. - С. 121-126.

2 Лемякин Е Д., Математические методы в управлении финансовыми ресурсами коммерческого банка // Системный анализ в проектировании и управлении. Труды X Международной научно-практической конференции 4 2- СПб.: Издательство Политехнического Университета, 2006. - С. 104-106

3. Лемякин Е.Д Портфель контрактов как инструмент управления экономической динамикой фирмы. // Современные проблемы науки, образования и производства Материалы Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов, специалистов, преподавателей и молодых ученых, 14 апреля 2007 - Н.Новгород Х НФ УРАО, 2007. - С. 66-68.

4 Ильин И.В., Лемякин Е Д. Структурированный портфель контрактов и портфель опционов фирмы как управляемая система // Системный анализ в проектировании и управлении Труды XI Международной научно-практической конференции. Ч. 2. -СПб : Издательство Политехнического Университета, 2007. - С. 168-170

5. Лемякин Е.Д. Разработка системы нечеткого вывода для описания, анализа и оценки экономической динамики фирмы как объекта контрактного взаимодействия. // Стратегическое планирование и развитие предприятий Материалы Девятого всероссийского симпозиума. Секция 2. - М : ЦЭМИ РАН, 2008 - С 102-104.

Лицензия Р № 020593 от 07.08.97

Подписано в печать 13.11 2008 Формат 60x84/16. Печать цифровая. Усл. печ. л 1,0. Уч.-изд л 1,0. Тираж 100 Заказ 3704Ь.

Отпечатано с готового оригинал-макета, предоставленного автором, в Цифровом типографском центре Издательства Политехнического университета. 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул , 29. Тел.' (812) 550-40-14 Тел./факс- (812) 297-57-76

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Лемякин, Евгений Дмитриевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КОМПАНИЕЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.

1.1. источники неопределенности и риска и их влияние на процесс управления.

1.2. Способы формализации неопределенности и риска при оценке и принятии управленческих решений.

1.3. Постановка задачи исследования.

ГЛАВА 2. СТРАТЕГИЧЕСКИЕ КАРТЫ, КОНТРАКТЫ И РЕАЛЬНЫЕ ОПЦИОНЫ В ЗАДАЧЕ ОЦЕНКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ.

2.1. Структурирование целей компании на основе стратегических карт

2.2. Описание экономической динамики компании на основе портфеля контрактов.

2.3. Реальные опционы как способ управления в условиях неопределенности и риска.

ГЛАВА 3. МЕТОД КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ НА ОСНОВЕ СИСТЕМ НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА.

3.1. Использование аппарата нечетких множеств в задачах управления

3.2. Комплексная оценка реальных опционов на основе систем нечеткого вывода.

3.3. Инструментальное средство поддержки принятия управленческих решений на основе метода комплексной оценки реальных опционов

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ НА ОСНОВЕ СИСТЕМ НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОНСАТИНГОВЫХ КОМПАНИЙ НА ПРИМЕРЕ ЗАО лCENTRAL ASIA INTERNATIONAL CONSULTING.

4.1. Описание деятельности ЗАО лCentral Asia International Consulting.

4.2. Оценка решения по созданию автоматизированной системы поиска и хранения информации об экспертах в консатинговой компании ЗАО лCentral Asia International Consulting.

4.3. Анализ полученных результатов.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Метод комплексной оценки реальных опционов на основе систем нечеткого вывода"

Актуальность исследования. Вопросы эффективного и гибкого управления деятельностью компании являются чрезвычайно актуальными в современных быстро меняющихся экономических условиях.

Способности компании по достижению своих целей во многом определяются качеством управления, эффективностью принимаемых управленческих решений. Большинство управленческих решений дринимается в условиях' объективно существующей и принципиально неустранимой неопределенности. В этих условиях информация, на основе которой осуществляется оценка решений, зачастую характеризуется непонотой и нечеткостью, возрастает влияние качественных факторов, не поддающихся точному количественному описанию. Это является характерным для так называемых слабоструктурированных задач, в рамках которых критерии оценки альтернатив носят, как правило, субъективный характер, набор критериев может быть определен только на основании предпочтений лица, принимающего решение, а количественные оценки основываются, главным образом, на мнениях экспертов.

В этих условиях большую значимость приобретает идея гибкого управления, которая лежит в основе концепции реальных опционов. Базовая идея концепции заключается в создании в настоящем возможностей для гибкой реакции на изменения ситуации в будущем.

Моделирование оценки гибких управленческих решений в форме реальных опционов основано на использовании таких моделей, как биномиальная модель оценки стоимости опциона, модель Блэка-Шоуза. Это дает возможность оценить финансовые результаты принимаемых управленческих решений. Но результаты имеют не только финансовые аспекты. Среди этих аспектов выделяются эффективность использования нематериальных активов, вопросы совершенствования системы внутренних бизнес-процессов, эффективность клиентской составляющей деятельности компании. Показатели, которые характеризуют эти аспекты, сложно оценить количественно в аналогичной форме, как и финансовые показатели деятельности компании.

В связи с этим представляется актуальной разработка метода, который, во-первых, дает возможность осуществлять оценку реальных опционов, учитывая не только финансовые, но и другие аспекты деятельности компании; во-вторых, позволяет представить систему показателей деятельности компании в такой форме, которая дает возможность учесть непоноту, нечеткость информации и экспертных оценок о ее внутренней и внешней среде, и, в-третьих, на основе этого представления позволяет дать сравнительную оценку альтернативных управленческих решений, основанных на различных способах реализации реального опциона.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка метода комплексной оценки реальных опционов на основе систем нечеткого вывода, ориентированного на решение слабоструктурированных проблем в условиях неопределенности.

Для достижения цели диссертационного исследования предполагается решение следующих основных задач:

Х анализ современного состояния проблем принятия управленческих решений в условиях неопределенности;

Х разработка системы нечеткого вывода для оценки обеспеченности компании необходимыми ресурсами;

Х разработка системы нечеткого вывода для оценки влияния управленческого решения на деятельность в рамках каждой из составляющих стратегической карты компании;

Х разработка системы нечеткого вывода для оценки комплексного влияния управленческого решения на деятельность компании в целом;

Х разработка инструментального средства поддержки принятия решений на основе предложенного метода комплексной оценки реальных опционов;

Х апробация разработанного метода на примере оценки решения по созданию автоматизированной системы хранения и поиска информации об экспертах, которые могут быть привлечены для работы в международных проектах, в консатинговой компании ЗАО лCentral Asia International Consulting (CAIConsulting, CAICo).

Объектом исследования является система управления экономической деятельностью предприятия.

Предметом исследования являются теоретические и практические вопросы разработки систем нечеткого вывода для оценки управленческих решений на основе реальных опционов в условиях неопределенности.

Теоретико-методологическая основа и методы исследования. В качестве теоретико-методологической основы исследования послужили положения экономической теории, микроэкономики, теории управления, теории контрактов, институциональной экономической теории, теории реальных опционов, теории нечетких множеств.

В процессе решения задач диссертационного исследования были использованы методы системного анализа и исследования операций, методы экономико-математического моделирования, методы построения систем нечеткого вывода, метод экспертных оценок.

Большое влияние на диссертационное исследование оказали труды отечественных и зарубежных авторов по проблемам управления в условиях неопределенности. В числе зарубежных авторов необходимо отметить Г. Саймона, JL Заде, Р. Мертона, М. Шоуза, Ф. X. Найта, Р. Каплана, Д. Нортона, Т. Коупленда, В. Антикарова. Среди отечественных ученых наибольшее влияние на диссертационное исследование оказали работы Г.Б. Клейнера, P.M.

Качалова, В.В. Глухова, А.П. Градова, В.Н. Юрьева, Г.Ю. Сикиной, И.В. Ильина, А. В. Бухвалова, B.C. Диева, А.В. Борисенко, Э.А. Трахтенгерца.

Научная новизна исследования. Предложенный метод оценки реальных опционов в отличие от биномиальной модели и модели Блэка-Шоуза дает возможность осуществлять оценку реальных опционов с учетом их влияния не только на финансовые результаты компании, но и на такие стороны деятельности, как взаимоотношения с клиентами, совершенствование внутренних бизнес-процессов, повышение эффективности использования нематериальных активов. В рамках данного метода предложены следующие разработки, обладающие самостоятельной ценностью и научной новизной:

1.1. Система нечеткого вывода, отличающаяся возможностью давать оценку общей обеспеченности компании ресурсами на основе нечетко определенной информации о потребностях предприятия в ресурсах и способностях привлекать данные ресурсы, чему не уделяется соответствующее внимание в классических моделях оценки опционов.

1.2. Система нечеткого вывода, отличающаяся возможностью оценки влияния реального опциона на финансовые и другие стороны деятельности компании - взаимодействие с клиентами, совершенствование внутренних бизнес-процессов, повышение эффективности использования нематериальных активов. Особенностями предложенной системы являются: 1) использование стратегической карты для описания и структурирования целей компании и характеризующих их показателей; 2) возможность математического моделирования субъективных предпочтений лица, принимающего решения (ПР), что дает возможность учесть приоритет целей и относительную важность показателей; 3) представление прогнозных значений показателей в виде нечетких множеств, что позволяет учесть неопределенность, которая связана с невозможностью точного прогноза последствий внедрения реального опциона в деятельность компании.

1.3. Система нечеткого вывода, отличающаяся возможностью осуществлять комплексную оценку реального опциона, учитывая степень его влияния на различные стороны деятельности компании, описываемые в рамках стратегической карты. Возможность сравнивать степень влияния, которое реальный опцион оказывает на различные стороны деятельности компании, основана на моделировании субъективных предпочтений ПР посредством правил системы нечеткого вывода.

1.4. Схема комплексной реализации предложенных систем нечеткого вывода, объединяющая их в единую систему, которая дает возможность проводить комплексную оценку целесообразности внедрения реального опциона с учетом различных сторон деятельности компании на основе неточно определенной информации и субъективных предпочтений ПР.

1.5. Агоритм инструментальной реализации предложенного метода и разработанное на его основе программное средство оценки реальных опционов, которое отличается возможностью совместного использования стандартных средств MS Excel и инструментария аппарата теории нечетких множеств.

Практическая значимость исследования. Предложенный в работе метод комплексной оценки реальных опционов, а также разработанное на его" основе инструментальное средство поддержки принятия управленческих решений, могут использоваться для оценки управленческих решений на основе реальных опционов в консатинговой и других областях экономической деятельности.

Результаты диссертационного исследования используются в деятельности консатинговой компании ЗАО лCentral Asia International Consulting.

Апробация результатов исследования. Апробация разработанного в ходе диссертационного исследования метода была осуществлена на основе оценки управленческого решения по созданию автоматизированной системы хранения и поиска информации об экспертах, которые могут быть привлечены для работы в различных международных проектах, в консатинговой компании

CAICo. Полученные результаты позволяют положительно оценить возможность использования разработанного метода для оценки управленческих решений в консатинговой и других областях экономической деятельности при решении слабоструктурированных проблем в условиях неопределенности.

Основные результаты исследования были доложены в рамках трех научных конференций, а также нашли отражение в научных публикациях автора.

Структура диссертационной работы.

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи исследования, приведены полученные результаты и охарактеризована их научная новизна, представлены сведения о практической реализации и возможностях дальнейшего применения результатов работы в различных областях экономической деятельности, дан краткий обзор структуры диссертационной работы.

В первой главе проведен анализ проблем управления экономическими объектами в условиях неопределенности, представлены различные подходы к пониманию феноменов неопределенности и риска, проведен анализ источников неопределенности и риска, исследовано их влияние на процесс принятия управленческих решений. Также проведен анализ основных способов формализации фактора неопределенности в задачах управления, дана оценка возможности их использования при решении слабоструктурированных задач в условиях непоноты информации. Кроме того, в первой главе отмечено значительное влияние субъективного фактора на процесс принятия управленческих решений, обоснована целесообразность использования аппарата теории нечетких множеств для формализации неопределенности при решении слабоструктурированных задач.

Во второй главе рассмотрена теоретико-методологическая база предлагаемого в работе метода комплексной оценки реальных опционов: концепции стратегических карт, сегментации внешней среды и стратегического потенциала компании, обоснована возможность описания экономической динамики компании на основе структурированной системы контрактов, рассмотрены их основные черты и свойства, приведена разработанная математическая модель, описывающая структурированную систему контрактов, денежных потоков, а также потоков ресурсов и готовой продукции компании.

Во второй главе также рассмотрена концепция реальных опционов, приведены различные подходы к их классификации, проведен анализ основных подходов к оценке реальных опционов, обоснована возможность использования реальных опционов в качестве инструмента управления портфелем контрактов компании.

В третьей главе предложен метод комплексной оценки реальных опционов на основе систем нечеткого вывода для решения слабоструктурированных проблем в условиях неопределенности, а также представлено описание разработанного на его основе инструментального средства поддержки принятия управленческих решений.

В четвертой главе представлены результаты практического применения разработанного метода в задаче оценки решения по созданию автоматизированной системы хранения и поиска информации об экспертах, которые могут быть привлечены для работы в различных международных проектах, в консатинговой компании CAICo. Проведен анализ полученных результатов и возможностей использования разработанного метода для решения практических задач в различных областях экономической деятельности.

В заключении приведены наиболее существенные научные и практические результаты диссертационного исследования, а также сформулированы основные выводы и рекомендации.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Лемякин, Евгений Дмитриевич

Заключение

В диссертационной работе исследованы проблемы принятия управленческих решений в условиях неопределенности и получены следующие основные результаты:

1. Поставлена задача оценки реальных опционов на основе системы показателей, сформулированных в рамках стратегической карты компании.

2. Разработан метод комплексной оценки реальных опционов на основе систем нечеткого вывода.

3. Разработано инструментальное средство поддержки принятия управленческих решений на основе предложенного метода комплексной оценки реальных опционов.

4. Разработана стратегическая карта и система показателей консатинговой компании (на примере компании CAICo).

5. Разработанный метод комплексной оценки реальных опционов и инструментальное средство поддержки принятия решений реализованы в практической деятельности консатинговой компании CAICo для оценки решения по созданию автоматизированной системы хранения и поиска информации об экспертах, которые могут быть привлечены для работы в международных проектах.

Предложенный в работе метод комплексной оценки реальных опционов на основе систем нечеткого вывода направлен на решение актуальных проблем управления в условиях неопределенности. Гибкость и комплексный характер разработанного метода, а также его ориентация на решение слабоструктурированных проблем в условиях непоноты и нечеткого характера информации, которые являются весьма характерными для экономической практики, делают его достаточно актуальным средством для решения задач по оценке управленческих решений в различных областях экономической деятельности. Разработанный метод позволяет:

Х формулировать правила оценки на основе естественного языка, что дает возможность проводить комплексную оценку управленческих решений с учетом многообразия и неоднозначности целей и критериев;

Х учитывать многовариантность возможного развития событий, что обеспечивает более полный анализ влияния тех или иных решений на объект управления;

Х осуществлять оценку реальных опционов на основе не поной, не точной информации и субъективных оценок;

Х оценивать реальные опционы, гибкость которых не может быть выражена в денежном измерении;

Х использовать данный метод совместно с другими методами оценки и прогнозирования, допоняя и расширяя их возможности.

На основе предложенного метода было разработано инструментальное средство поддержки принятия управленческих решений в условиях неопределенности (на основе Microsoft Office Excel и Microsoft Visual Basic). Разработанное инструментальное средство было использовано в практической деятельности консатинговой компании CAICo для оценки решения о создании автоматизированной системы хранения и поиска информации об экспертах, которые могут быть привлечены для работы в различных международных проектах. Реализация данного решения представляет собой реальный опцион, который дает возможность принимать гибкие решения в будущем.

Результатом оценки данного реального опциона при помощи разработанного инструментального средства стала реализация автоматизированной системы хранения и поиска информации об экспертах, что оказало положительное влияние на эффективность бизнес-процессов компании,

Х Реализация автоматизированной системы наряду с другими факторами способствовала улучшению качества предоставляемых компанией услуг, что нашло отражение в увеличении спроса на услуги компании.

Х Создание эффективной автоматизированной системы хранения информации способствовало расширению клиентской базы компании.

Х За счет реализации автоматизированной системы произошло существенное увеличение в базе данных компании количества резюме экспертов, отвечающих необходимым требованиям.

Х Использование автоматизированной системы позволило уменьшить среднее время поиска и обработки резюме искомого эксперта.

Таким образом, реализация данного решения привела к увеличению степени гибкости, связанной с возможностями эффективного хранения и своевременного доступа к информации об экспертах, что позволило сократить время поиска интересующих компанию экспертов и предоставило допонительные возможности в части привлечения кадровых ресурсов для реализации проектов.

Главным итогом практического использования разработанного в ходе диссертационного исследования метода стала возможность в условиях существенной неопределенности осуществить адекватную оценку реального опциона, не предполагающего непосредственного улучшения финансовых результатов консатинговой компании и направленного на повышение гибкости, адаптивных способностей компании, совершенствование внутренних бизнес-процессов и повышение эффективности использования нематериальных активов.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Лемякин, Евгений Дмитриевич, Санкт-Петербург

1. Гражданский Кодекс Российской Федерации от 30.11.1994 №51-ФЗ.

2. Акинин П.В., Бут Т.В. Основы системы управления банковскими рисками. // Финансы и кредит. Ч 2007. № 13. - С. 33-36.

3. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. М.: Финансы и статистика, 2002.

4. Банковские риски / кол. авторов, под. ред. О.И. Лаврушина и Н.И. Валенцевой. Ч М.: Кнорус, 2007.

5. Беспалов В.А. Наука и искусство принятия управленческих решений. Ч Киев: Вища школа, 1985.

6. Бирман Г., Шмидт С. Капиталовложения: экономический анализ инвестиционных проектов. М.: ЮНИТИ, 2003.

7. Борисенко А.В. Предпринимательские риски и неопределенность: социально-экономический анализ. М.: Янус-К, 2005.

8. Борисов А. Н., Крумберг О. А., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования. Рига: Зинатне, 1990.

9. Бринк И.Ю., Савельева Н.А. Бизнес-план предприятия. Теория и практика. Ростов н./Д.: 2002.

10. Ю.Бухвалов А. В. Реальные опционы в менеджменте: введение в проблему. // Российский журнал менеджмента. 2004. - №1. - С. 332.

11. Бухвалов А. В. Реальные опционы в менеджменте: классификация и приложения. // Российский журнал менеджмента. 2004. - №2. - С. 27-56.

12. Виханский О. С., Наумов А. И. Менеджмент. М.: Высшая школа, 1994.

13. Воликова И.В. Некоторые аспекты совершенствования управления риском инвестиционных решений. // Финансы и кредит. Ч 2007. № 37. - С. 22-30.

14. Герасина О.Н. Бизнес среда и рыночная неопределенность. Ч М.: Изд-во МГИУ, 2007.

15. Глазунов В.Н. Финансовый анализ и оценка риска реальных инвестиций. М.: Финстатинформ, 1997.

16. Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Математические методы и модели для менеджмента. Ч СПб.: Издательство Лань, 2007.

17. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. М.: Дело и сервис, 2002.

18. Данциг Дж. Линейное программирование, его применения и обобщения. М.: Прогресс, 1966.

19. Диев B.C. Управленческие решения: неопределенность, модели, интуиция. Новосибирск: НИИ МИОО НГУ, 1998.

20. Джерроу Р.А. В честь нобелевских лауреатов Роберта Мертона и Майона Шоуза: дифференциальное уравнение в частных производных, которое изменило мир. // Вестник СПбГУ. Сер. 8. -Вып. 1 (№8).-С. 166- 187.

21. Евсенко О.С. Инвестиции в вопросах и ответах. М.: ТК Веби, Изд-во Проспект, 2005.

22. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир, 1976.

23. Ильин И.В. Методы и модели исследования нелинейных процессов экономической динамики. Ч СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2003.

24. Ильин И.В., Лемякин Е.Д. Использование реальных опционов при моделировании и оценке экономической динамики предприятия. Научно-технические ведомости СПбГПУ, 3-Г2007. С. 121-126.

25. Канаев А.В. Управление стратегическим риском в системе корпоративного управления коммерческим банком. // Финансы и кредит. 2007. - № 10. - С. 25-34.

26. Каплан Р., Нортон Д. Стратегические карты. М.: ЗАО Олимп-Бизнес, 2007.

27. Качалов P.M. Управление хозяйственным риском. М.: Наука, 2002.

28. Кини Р., Райфа Г. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

29. Клевцов М.Ю. Неопределенность предпринимательской деятельности в условиях кризиса открытой экономики: автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.э.н. М.: 2001.

30. Клочкова Н.В. Управление финансовыми рисками как инструмент управления финансовыми ресурсами энергетических компаний. // Финансы и кредит. 2007. - № 22. - С. 45-49.

31. Королев Г.В. Управление риском экономической несостоятельности промышленного предприятия на основе методов экспертной оценки: автореф. дис. на соиск. учен. степ, канд. экон. наук. Ч Орел: 2005.

32. Ксенчук Е. В., Киянова М. К. Технология успеха. М.: Дело, 1993.

33. Кузьминов Я.И., Бендукидзе К.А., Юдкевич М.М. Курс институциональной экономики: институты, сети, трансакционные издержки, контракты. М.: Издательский дом ГУ ВШЭ, 2006.

34. Ласкина Л.Ю., Джеджелава Е.И. Современные апекты классификации рисков при оценке деятельности производственного предприятия. // Финансы и кредит. Ч 2007. № 4. - С. 63-69.

35. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fiizzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2005.

36. Леонтьев О.В. Оценка риска инвестиционных проектов в промышленности: автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.э.н. -Минск: 2001

37. Мельников А. В. Риск-менеджмент: стохастический анализ рисков в экономике финансов и страхования. М.: Анкил, 2003.

38. Мескон М. Основы менеджмента. Ч М.: Вильяме, 2007.

39. Михайлов К.В. Управление риском на инновационно-активном предприятии: автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.э.н. Ч М.: 2004.

40. Муравьев А.С. Управление риском прямых инвестиций на уровне предприятия: автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.э.н. М.: 2002.

41. Найт Ф. X. Риск, неопределенность и прибыль. М.: Дело, 2003.

42. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. СПб: Изд-во Сезам, 2002.

43. Никонова И.А., Шамгунов Р.Н. Стратегия и стоимость коммерческого банка. Ч М.: Альпина Бизнес Букс, 2005.

44. Позднякова М.В. Неопределенность и риск в системе экономических отношений: автореф. дис. на соиск. учен. степ, канд. экон. наук Ч Ярославль: 2005.

45. Посадский А.П. Основы консатинга. М.: ГУ ВШЭ, 1999.

46. Саймон Г. Науки об искусственном. М.: УРСС, 2004.

47. Самохвалов О.В. Моделирование и количественная оценка риска российских финансовых рынков: автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.э.н. -М.: 2001.

48. Сикина Г.Ю. Теория принятия решений и управление: модели конфликтов, неопределенности, риска. Ч СПб.: Издательство СПбГПУ, 2003.

49. Стратегия развития предпринимательства в реальном секторе экономики. / Г.Б. Клейнер и др.; Под ред. Г.Б. Клейнера М.: Наука, 2002.

50. Темишев М.Х. Кредитные деривативы как метод управления кредитным риском. // Финансы и кредит. Ч 2007. № 12. - С. 44-58.

51. Трахтенгерц Э.А. Неопределенность в математических моделях компьютерной оценки решений. М.: Ин-т пробл. упр., 1998.

52. Трухаев Р.И. Инфлюентный анализ и принятие решений. М.: Наука, 1984.

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

54. Управление в условиях неопределенности / пер. с англ.: А. Сатунин. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006.

55. Управление риском: Риск. Устойчивое развитие. Синергетика / В. А. Владимиров, Ю. JI. Воробьев, С. С. Салов и др.; редкол.: И. М. Макаров (пред.) и др.; Рос. акад. наук. М.: Наука, 2000.

56. Харченко И.Н. Управление риском стратегических инвестиционных решений в промышленности: автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.э.н. Вогоград: 2002.

57. Хейвуд Д.Ю. Аутсорсинг: в поисках конкурентных преимуществ -М.: Вильяме, 2004.

58. Хованов Н.В. Математические модели риска и неопределенности. -СПб.: Изд-во СПбГУ, 1998.

59. Черкасова В.А. Учет факторов риска при формировании стратегии компании. // Финансы и кредит. 2008. - № 7. - С. 46-51.бб.Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. М.: Финансы и статистика, 1998.

60. Щербакова Г.А. Анализ и оценка банковской деятельности (на основе отчетности составленной по российским и международным стандартам). -М.: Вершина, 2006.

61. Шумпетер И. Теория экономического развития: (Исслед. предпринимат. прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры). М.: Прогресс, 1982.

62. Экономическая стратегия компании. / А.П. Градов и др.; под ред. А.П. Градова. СПб.: Специальная литература, 2003.

63. Эффективность стратегии компании. / А.П. Градов и др.; под ред. А.П. Градова. СПб.: Специальная литература, 2006.

64. Юкаева В. С. Управленческие решения. М.: Издательский дом Дашков и К;, 1999.

65. Юрьев В.Н., Кузьменков В.А. Методы оптимизации в экономике и менеджменте. СПб.: Издательство Политехнического университета, 2006.73 .Яшина Н.М. Основные принципы управления риском. // Финансы и кредит. 2006. - № 36. - С. 79-82.

66. Яшина Н.М. Финансирование предпринимательских рисков. // Финансы и кредит. 2006. - № 31. - С. 34-39.

67. Copeland Т., Antikarov V. Real Options: A Practitioner's Guide. -TEXERE, 2001.

68. Greiner L.E., Metzger R.O. Consulting to management. Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall, 1983.

69. Steele F. Consulting for organizational change. Amherst, MA, University of Massachusetts Press, 1975.

70. Проекты, в реализации которых участвовала компания CAICo в 2007 году

71. GD General Department Центральный департамент

72. Департаменты компании CAICo

73. Сокращенное наименование Поное наименование на английском Поное наименование на русском

74. ETI Department of Energy, Transport and Infrastructure Development Департамент развития в сферах энергетики, транспорта и инфраструктуры

75. SHE Department of Social, Health and Education Development Департамент развития здравоохранения, образования и социальной сферы

76. PPS Department of Private and Public Sectors Development Департамент развития частого и общественного сектора

77. ARE Department of Agricultural, Rural and Environmental Development Департамент сельскохозяйственного развития и окружающей среды

78. GD General Department Центральный департаментпредусматривающей реализацию АС, человеко-часов

79. Финансовый директор * ч ., uVx>/ А.Э.Каптагаева15 мая 2008 года

Похожие диссертации