Моделирование и инструментальная поддержка принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Крюков, Сергей Витальевич |
| Место защиты | Ростов-на-Дону |
| Год | 2011 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.13 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Моделирование и инструментальная поддержка принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов"
005007553
На правах рукописи
КРЮКОВ СЕРГЕЙ ВИТАЛЬЕВИЧ
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ ПО РЕАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
Специальность: 08.00.13- Математические и инструментальные методы
экономики (экономические науки)
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Ростов-на-Дону - 2011
005007553
Диссертация выпонена на кафедре экономической кибернетики экономического факультета Южного Федерального Университета
Научный руководитель:
доктор экономических наук, профессор Крюков Сергей Владимирович
Официальные оппоненты:
доктор технических наук, профессор Горелова Галина Викторовна доктор экономических наук, профессор Торопцев Евгений Львович
Ведущая организация:
Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)
Защита диссертации состоится л16 ноября 2011 года в 13:00 часов на заседании объединенного диссертационного совета ДМ 212.208.28 по экономическим наукам при ФГОУ ВПО Южный федеральный университет по адресу: 344002, г.Ростов-на-Дону, ул. М.Горького, 88, ауд. 118.
С диссертацией можно ознакомиться в Зональной научной библиотеке Южного федерального университета по адресу: г. Ростов-на-Дону, ул. Пушкинская, 148.
Автореферат разослан л15 октября 2011 г.
Отзывы на автореферат в двух экземплярах, подписанные и заверенные печатью, просим направлять по адресу: 347928, г. Таганрог, ГСП-17а, пер. Некрасовский, 44, объединённый диссертационный совет ДМ 212.208.28, учёному секретарю.
Ученый секретарь диссертационного совета, к.э.н., доцент
М.А. Масыч
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. Современная экономика все больше приобретает инновационный характер. Государства, стремящиеся оставаться конкурентоспособными в международном разделении труда, увеличивают затраты на развитие наукоемких отраслей и высокотехнологичных производств. А в качестве конкурентных преимуществ компаний на первый план выходят знания, технологии и умение работать с информацией. В существующих экономических условиях уверенно могут чувствовать себя только компании, удачно выбирающие и успешно реализующие научно-прикладные исследования с их последующим внедрением на производстве.
Наиболее распространенной формой внедрения инноваций в работу компаний является реализация инновационных проектов, которые требуют больших капиталовложений и, как правило, рассчитаны на догосрочную перспективу. Кроме того, сама природа инноваций делает такие проекты рискованными, связанными с множеством факторов неопределенности, обуславливает сложность и многоэтапность реализации инновационных проектов.
Реализация инновационных проектов на входе требует больших интелектуальных, финансовых и материальных затрат, но на выходе прибыль возможно получить только в случае их успешной реализации. Если будет выбран неперспективный проект или контроль за его реализацией будет осуществляться неэффективным образом, то компания может понести убытки. Таким образом, возникает необходимость в моделировании процессов реализации инновационных проектов с целью оценки их эффективности.
Финансовый кризис последних лет создал еще больше ограничений и трудностей по ведению бизнеса в самых различных сферах. Одновременно возросли требования к повышению уровня конкурентоспособности компаний: внедрение инноваций стало неотъемлемым условием успешного ведения бизнеса. Это обуславливает необходимость разработки систем поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов, доступных для менеджеров с различным уровнем владения математическим, статистическим и финансово-математическим аппаратами исследования.
В настоящее время в основе моделей и инструментов оценки как инвестиционных, так и инновационных проектов лежит использование метода
учета дисконтированных денежных потоков (ДДП). К его безусловным достоинствам можно отнести простоту расчетов и огромный накопленный опыт использования. Но все больше исследователей сходятся во мнении, что данный подход не дает возможности получения адекватной оценки эффективности проектов, в том числе с учетом различных возможностей, которые открываются уже после принятия решения об их реализации.
Кроме того метод, основанный на учете ДДП, не позволяет поностью отразить такие особенности инновационных проектов, как высокий уровень неопределенности и риска, необходимость учета влияния неэкономических факторов на формирование денежных потоков по проекту, расширенный круг участников проекта, а также возникновение новых инвестиционных возможностей в случае успешной реализации инновационного проекта.
Степень разработанности проблемы. Решение задачи оценки эффективности инновационных проектов опирается на достаточно обширный спектр математических методов и инструментов.
Основы применения системного анализа при оценке инвестиционных проектов заложили в своих трудах А. Антонов, Н. Винер, Е. Голик, Д. Клиланд, Л. Матвеева, В. Попов, Т. Саати, В. Соловьев, О. Сухарев, О. Хотяшева.
Разработке и внедрению многокритериальных методов принятия решений в сфере экономики посвящены работы А. Андрейчикова, Р. Белмана, Г. Гореловой, С. Емельянова, С. Ильенковой, О. Ларичева, Дж. фон Неймана,
B. Ногина и В. Подиновского, В. Парето, И. Черноруцкого.
Значительный вклад в развитие имитационного моделирования экономических процессов внесли работы С. Аристова, М. Власова, А. Емельянова, Н. Кобелева, А. Лежнева, Д. Эрдмана.
Особую значимость для целей настоящего исследования имеют работы по экономико-математическому моделированию И. Бузовой, П. Виленского, Д. Ендовицкого, В. Ковалева, Т. Комыковой, Б. Кузнецова, Э. Крылова,
C. Крюкова, М. Римера, Г. Староверовой.
Анализ работ, посвященных непосредственно проблематике выбранной темы исследования, позволяет выделить три крупных направления развития методологии оценки эффективности инвестиционных проектов.
В рамках первого направления основные усилия исследователей были сосредоточены на вопросах оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях определенности. Это направление представлено трудами таких
ученых как В. Аньшин, А. Зимин, Л. Игонина, Б. Котынюк, О. Малиновская, Г. Подшиваленко, И. Ткаченко, В. Чернова, М. Чиненов.
Исследования в рамках второго направления сосредоточены на оценке эффективности проектов в условиях риска и неопределенности. Применение теории управления рисками и риск-менеджмента в инвестиционных процессах разрабатывается в трудах Л. Басовского, С. Блюмина, 3. Боди, С. Вадайцева, Дж. Гитмана, А. Казанцева, Е. Куликовой, И. Липсица, А. Мухамедьярова, А. Шапкина, А. Шоломицкого.
Третье направление включает исследования проблем учета реальных опционов при проведении оценки эффективности инвестиционных проектов, которые рассматривалось такими авторами как Д. Асвата, Ф. Блэком, Дж. Ван Хорном, Ш. Кручовски, А. Луерманом, Дж. Уоррэн, М. Шоузом.
В целом вопросам менеджмента инновационных проектов, также посвящены исследования А. Абрамешина, Г. Гольдштейна, В. Дорофеева, А. Кузнецовой, В. Максимовой, В. Медынского, В. Попова, Я. Яресько.
Вопросы разработки, классификации и способов применения систем поддержки принятия решений (СППР) в экономике нашли отражение в работах таких ученых как В.Геловани, К. Бадина, В.Дик, А.Дубровин, П. Кин, О. Ларичева, Д. Пауер, Э. Тьюрбан.
Исследования этих ученых позволили сделать серьезный шаг в развитии теоретических и практических аспектов моделирования и разработки инструментария оценки как инновационных проектов, так и инвестиционных. Однако вопросу оценки эффективности инновационных проектов в условиях современной экономики не было уделено достаточного внимания. В большинстве случаев модели по данной тематике не учитывали оценки возможностей внесения изменений в проекты уже после их запуска, а существующие инструменты преимущественно полагаются на использование показателей, рассчитанных по методике учета ДДП.
Для успешной реализации как инновационных, так и инвестиционных проектов в условиях современной неустойчивой экономической ситуации, сопряженной с множеством рисков и факторов неопределенности, не достаточно, принимая решения, полагаться только на анализ дисконтированных денежных потоков по проекту в рамках одного наиболее вероятного сценария. Необходимо также учитывать различные сценарии развития событий и возможности по проявлению гибкости управления проектами по ходу их
реализации. Это определило выбор темы диссертационного исследования, формулировку цели и этапных задач.
Цель и задачи диссертационного исследования. Целью диссертационной работы является разработка и апробация комплекса экономико-математических моделей и инструментария поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов.
Цель исследования предопределила необходимость решения следующих задач:
- проанализировать методы и модели оценки эффективности инновационных проектов, разработанные отечественными и зарубежными авторами;
- систематизировать и выявить наиболее распространенные подходы к оценке эффективности инновационных проектов;
- провести сравнительный анализ существующих в настоящее время инструментов по поддержке принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов;
- разработать и апробировать модель оценки эффективности инновационных проектов в условиях определенности с учетом влияния также и неэкономических факторов;
- разработать и апробировать модель оценки эффективности инновационных проектов в условиях риска и неопределенности на основе сценарного подхода;
- разработать и апробировать модель оценки эффективности инновационных проектов, учитывающую стоимость реальных опционов, возникающих при их реализации;
- разработать и апробировать на примере деятельности компании и в учебном процессе систему поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов и ее модификацию на основе сценарного подхода.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования выступают инвестиционные процессы в сферах разработки, внедрения и использования инноваций, пути повышения качества оценки эффективности инновационных проектов.
Предметом исследования являются комплекс экономико-математических моделей и инструментарий поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов.
Диссертационная работа выпонена в соответствии с паспортом специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки): п. 1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений и п.2.2. Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер.
Рабочая гипотеза диссертационного исследования базируется на совокупности теоретических положений и практических выводов, в соответствии с которыми, получение точных и поных оценок эффективности инновационных проектов возможно за счет применения комплекса экономико-математических моделей и инструментария, совмещающих в рамках системного подхода преимущества экспертных методов и имитационного моделирования, инструментарий теории управления рисками и методы финансового менеджмента.
Теоретико-методологическую основу исследования составляет совокупность теоретических положений, гипотез, методов и идей, представленных в трудах отечественных и зарубежных ученых, исследователей и аналитиков современности в области оценки эффективности проектов как инновационных, так и инвестиционных. В основу диссертационной работы положены основные научные положения и математический аппарат системного анализа, теории управления рисками, имитационного моделирования, экспертного анализа и финансового менеджмента.
Информационно-эмпирическая база исследований. В ходе исследования использовались законодательные акты РФ, решения и постановления, регулирующие инновационную деятельность, а также Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных
проектов Правительства РФ, материалы органов Федеральной службы государственной статистики по Ростовской области, материалы монографий, периодической печати и публикаций всемирной сети Интернет, посвященные вопросам применения математических методов для оценки эффективности инновационных проектов.
При разработке отдельных аспектов работы и решении практических задач были использованы фактологические сведения, сформированные на основе информационной базы ОАО РКЦ Югавиа, а также собственные расчеты автора с помощью инструментальных средств как общего - Microsoft Excel 2007, так и специального назначения: Ithink 8.0, Real options SLS 2011.
Инструментарно-методический аппарат исследования. При обосновании теоретических положений и аргументации выводов в диссертационном исследовании использовались методы и инструменты системного анализа и имитационного моделирования в сочетании с подходом к оценке эффективности инвестиций, базирующимся на принципах теории управления рисками и финансового менеджмента.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту:
1. Методика оценки эффективности инвестиционных проектов, основанная на учете дисконтированных денежных потоков, не позволяет адекватно оценить эффективность инновационных проектов, так как они обладают рядом существенных особенностей в сравнении с другими видами инвестиционных проектов: разнообразие связанных с ними рисков и факторов неопределенности, необходимость учета влияния неэкономических факторов на денежные потоки проектов и оценки реальных опционов, возникающих при их реализации.
2. Разнообразие процессов, протекающих при реализации инновационных проектов, имеет социальные, политические и экологические аспекты, обуславливающие необходимость учета влияния неэкономических факторов на формирование денежных потоков по таким проектам, в связи с чем предлагается модель и инструментарий оценки эффективности инновационных проектов, учитывающие влияние неэкономических факторов на формирование чистого дисконтированного дохода (ЧДЦ) по проекту.
3. Инновационным проектам присущ широкий спектр рисков и высокая неопределенность результатов, обусловленных самой природой инновации, которые необходимо учитывать при оценке их эффективности, что вызвало
необходимость разработки модели и инструментария, позволяющего оценить эффективность инновационного проекта с учетом факторов риска и неопределенности.
4. Множество факторов неопределенности, оказывающих влияние на реализацию инновационных проектов, способствуют возникновению незапланированных заранее возможностей (реальных опционов), которые при проявлении гибкого менеджмента могут быть использованы с целью извлечения допонительной прибыли из проекта; традиционная техника ЧДД не учитывает стоимость возможностей, которые открываются уже в процессе реализации проекта, и могут увеличить его прибыль, поэтому предложена модель оценки эффективности инновационных проектов, учитывающая стоимости таких возможностей.
5. Система поддержки принятия решений, основанная на предлагаемой модели системной динамики, позволяет в режиме реального времени проверять различные сценарии реализации инновационных проектов, что ведет к снижению вероятности принятия неправильных решений и экономит временные и денежные затраты.
Научная новизна результатов исследования состоит в развитии аппарата оценки и анализа эффективности инновационных проектов посредством разработки и применения комплекса экономико-математических моделей и создания на их основе системы поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов и модификации данной системы на основе сценарного подхода.
При осуществлении исследования получены следующие результаты, обладающие элементами научной новизны:
1. Разработана имитационная модель системной динамики по оценке эффективности инновационных проектов в условиях определенности, позволяющая рассчитать значение чистого дисконтированного дохода (ЧДД) как за весь срок реализации проекта, так и на стадиях разработки и внедрения инновации и ее использования, и значение дисконтированного срока окупаемости (ДСО) проекта; формирование ЧДД имеет поэтапное отображение, что позволяет проследить динамику его накопления. Оценка проекта производится с учетом влияния неэкономических факторов и позволяет скорректировать его ЧДД на величину возможных потерь под влиянием
изменений в политической, социальной и экологической среде реализации проекта.
2. Разработана имитационная модель оценки эффективности инновационных проектов в условиях риска и неопределенности с применением сценарного подхода (МСП), позволяющая учесть риски возможного изменения ключевых показателей как по самому проекту, рыночной конъюнктуре так и в окружающей его неэкономической среде; имея на входе вероятности реализации каждого из сценариев и характеристики параметров проекта, модель рассчитывает значение ЧДЦ по проекту, взвешенное с учетом возможности реализации каждого из них.
3. Сформирована система поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов в условиях определенности, обладающая простым настраиваемым интерфейсом, которая может помочь потенциальному инвестору или менеджеру, даже не являющемуся специалистом в области оценки проектов, получить информацию о возможной выгоде на различных этапах работы с инновацией.
4. Предложена сценарная модификация системы поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов, позволяющая оценить проект в условиях риска и неопределенности, которая дает возможность пользователю провести серию экспериментов по оценке эффективности проекта в различных экономических и неэкономических условиях, после чего система рассчитывает обобщенные оценки эффективности, учитывающие результаты каждого из сценариев; данная система призвана помочь лицам, принимающим решения относительно реализации инновационных проектов в условиях неопределенности, когда использование показателей ДДП, рассчитанных в рамках одного наиболее вероятного сценария, не может обеспечить адекватной оценки проекта.
5. Разработана модель оценки инновационных проектов с учетом реальных опционов, возникающих при их реализации, основывающаяся на методе расчета стоимости опционов Блэка-Шоуза и на применении пространства реальных опционов, позволяющая, как оценить каждый проект в отдельности, так и провести сравнительный анализ эффективности проектов, входящих в определенный пакет, определить общую эффективность такого пакета проектов.
Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость исследования состоит в развитии теории и методики оценки эффективности инновационных проектов на основе комплекса экономико-математических моделей, состоящего из модели системной динамики по оценке эффективности инновационных проектов в условиях определенности с учетом влияния неэкономических факторов, модели системной динамики по оценке эффективности инновационных проектов в условиях риска и неопределенности на основе сценарного подхода и модели оценки эффективности инновационных проектов с учетом реальных опционов, системы поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов и ее сценарной модификации, позволяющих расширить возможности моделирования и инструментарий при анализе эффективности проектов. В качестве наиболее перспективной выделена методика оценки инновационных проектов с учетом реальных опционов.
Практическая значимость работы заключается в возможности применения разработанных моделей и системы поддержки принятия решений при проведении оценки эффективности инновационных проектов. Положения, развиваемые в диссертационном исследовании, направлены на оказание практической помощи при их отборе, оценке и анализе эффективности. Разработанные в рамках данного исследования, на основе пакета Ithink 8.0, с привлечением аналитического приложения Real Options SLS 2011 и программы для построения и работы с таблицами и базами данных Microsoft Office Excel 2007, модели, соответствующее программное обеспечение и интерфейс для формализованного представления исследуемой предметной области позволяют вывести работу систем поддержки принятия инвестиционных решений по инновационным проектам на качественно новый уровень: повышается автоматизация процессов, расширяется спектр учитываемых при оценке проектов факторов, появляется возможность более детализированного анализа процесса формирования чистого дисконтированного дохода от проекта.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 13 печатных работ общим объёмом 3,5 п.л. (личный вклад автора 3,0 п.л.), в том числе 3 статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук.
Апробация результатов исследования. Основные концептуально-теоретические положения и выводы диссертационного исследования, нашли отражение в выступлениях в рамках Международных научно-практических конференций в городах Ростов-на-Дону, Вогоград, Воронеж, Харьков, Луганск, Сочи в 2010,2011г.г.
Концептуальные положения и прикладные рекомендации диссертационного исследования нашли практическое применение в работе ОАО РКЦ Югавиа при рассмотрении вопросов формирования инвестиционной стратегии, оценки инновационных проектов, направленных на повышение конкурентоспособности компании. Также результаты диссертационного исследования внедрены в учебный процесс экономического факультета Южного федерального университета. Результаты диссертационного исследования нашли свое отражение при разработке полезной модели (патент №102613).
Структура и объем диссертационной работы. Диссертационное исследование последовательно раскрывает цель и задачи работы и состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников, насчитывающего 185 наименований, 4 приложений. Работа проилюстрирована 30 рисунками, 18 таблицами.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Во введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, определена степень ее разработанности в современной экономической науке, сформулированы цель, задачи, объект и предмет исследования, а также представлены основные положения, выносимые на защиту, их научная новизна, теоретическая и практическая значимость сформулированных выводов.
1. Выявлен ряд особенностей инновационных проектов, отличающих их от других типов инвестиционных проектов. Показана несостоятельность традиционного подхода к оценке эффективности инвестиционных проектов, заключающаяся в расчете показателей ДДП, по отношению к инновационным проектам в общем случае.
Проведенный в рамках диссертационного исследования анализ природы инновационных проектов выявил их следующие особенности:
1. В создании и использовании инноваций, как правило, задействован более широкий круг участников по сравнению с инвестиционными проектами других типов, что, как правило, выражается также в более продожительном периоде реализации инновационных проектов по отношению к инвестиционным.
2. Реализация инновационных проектов затрагивает различные сферы человеческой деятельности и может включать в себя экологические, социальные, политические и другие неэкономические аспекты. Таким образом, при оценке эффективности таких проектов необходимо учитывать влияние неэкономических факторов на формирование денежных потоков по проекту.
3. Любой инновационный проект предполагает внедрение нового продукта, технологии или методики, опыт в использовании которых отсутствует. В связи с этим реализация инновационных проектов связана с широким спектром различных рисков и высокой неопределенностью результатов.
4. Вышеописанные особенности инновационных проектов способствуют появлению различных возможностей внесения изменений в проекты уже после начала их реализации. Такие возможности при наличии гибкого менеджмента по управлению проектами могут позволить извлекать из них допонительную прибыль от реализации проектов.
Безусловным достоинством показателей эффективности инвестиционных проектов, рассчитываемых на основе методики ДДП, таких как ЧДД, внутренняя норма доходности, индекс доходности и другие, является их доступность в понимании и простота в реализации с помощью компьютерных приложений. Но их применение при оценке эффективности инновационных проектов не позволяет в поной мере учесть все вышеуказанные особенности инновационных проектов и может принести точные результаты оценки только в некоторых частных случаях. Применение методики ДДП при оценке эффективности инновационных проектов может привести к результатам расчетов, создающим неверное представление об их перспективности, что может повлечь за собой принятие ошибочных решений относительно реализации этих проектов.
В процессе исследования разработан комплекс экономико-математических моделей и инструментарий, позволяющие учесть при оценке эффективности инновационных проектов их вышеописанные особенности.
2. Разработана структурно-динамическая имитационная модель по оценке эффективности инноваг1ионных проектов в условиях определенности с учетом влияния неэкономических факторов.
Данная модель позволяет получить оценку эффективности инновационного проекта в виде рассчитанного значения дисконтированного срока окупаемости и ЧДД в целом по проекту и в отдельности на этапах внедрения и использования инновации.
В рамках данной модели ЧДД проекта рассчитывается по формуле:
(К + Л," +C,+SA,)-{Zf + z; + int, + ВА,) d + 0'
где Iq - начальные капиталовложения, i - ставка дисконтирования, Zf - совокупные затраты на разработку и внедрение инновации в момент t,
Z," - совокупные затраты на применение инновации в работе в момент t, Rf - совокупные доходы от разработки и внедрения инновации в момент t, R," - совокупные доходы от применения инновации в работе в момент t, С, - сумма заемных средств, полученных компанией в момент t, int, - общая сумма выплат процентов по всем займам в момент t, SA, - общая стоимость проданных активов компании в момент t, ВА, - общая стоимость приобретенных активов компании в момент t, tn - период реализации проекта, В ней также учитывается влияние неэкономических факторов на формирование денежных потоков по проекту. На основе Метода Анализа Иерархий (МАИ) задается влияние социального, политического и экологического факторов на его реализацию. В рамках модели принимается допущение, что их влияние может выразиться в потере некоторой доли ЧДД по результатам реализации проекта.
Все составляющие модели представляют собой систему блоков, взаимосвязь между которыми осуществляется в соответствии с общей схемой, представленной на рисунке 1. Результаты расчетов по каждому из блоков участвуют в поэтапном накоплении итогового значения ЧДД по проекту. Для реализации модели в рамках диссертационного исследования был выбран пакет Ithink 8.0.
ЧЩ = -10Р+У
Имидж компании
Создание и внедрение инновации
Оценка ИП
Отдача от инновации
Финансовая Инвестиционная
деятельность деятельность
компании 1 компании
Использование инновации
Сравнение факторов
Скорректированный
Влияние социального фактора
Доля потерь ЧДД
Влияние экологической фактора
Влияние
политического
фактора
Рисунок 1 - Взаимосвязь между блоками модели ог/енки эффективности
инноваг/ионных проектов в условиях определенности' 3. Разработана сг{енарная структурно-динамическая имитационная модель по оценке эффективности инновационных проектов в условиях риска и неопределенности.
Каждый сценарий в данной модели задается двумя наборами параметров: внутренними по отношению к проекту (уровень начального имиджа компании, объем начальных инвестиций, используемая ставка дисконтирования, уровень риска разработки и степень влияния конкурентов) и внешними, задающими состояние окружающей экономической среды (увеличение затрат под воздействием изменения уровня инфляции, колебаний рыночного уровня цены инновационного товара, налога на прибыль и социальных налогов и выплат). Применение модели предполагает задание пользователем нескольких сценариев и вероятностей реализации каждого из них. Рассчитанные моделью по каждому сценарию значения ЧДД с учетом влияния неэкономических факторов и вероятности сценариев позволяют построить распределение ЧДД как дискретной случайной величины. В качестве параметров оценки эффективности инновационного проекта модель рассчитывает такие характеристики ЧДД как его математическое ожидание, стандартное
отклонение и коэффициент вариации. Схему взаимодействия основных составляющих частей данной модели представлена на рисунке 2:
Расчет ЧДД и ДСО Корректировка
по отдельному на влияние
сценарию неэконом .ф акторов
Рисунок 2 - Схема взаимодействия основных составляющих частей сценарной модели оценки эффективности инновационных проектов2 Для реализации данной модели в рамках диссертационного исследования также был использован пакет Ithink 8.0. Пример потоковой диаграммы блока модели Создание и внедрение инновации, реализованной в Ithink 8.0 представлен на рисунке 3:
Создание и внедрение инновации, реализованного в Ithink 8.01
Уравнения системной динамики, соответствующие данному блоку модели имеют вид, представленный на рисунке 4:
Создание и енед инновации
Дсозд_и_Енедй) = Дссзд_и_внед9 - Ш) + (Дтек_д_пл_субс_Д) * И
INIT Дсозд_и_внед = О
INFLOWS:
Дтек_д_пл_субс_Д = Дтек_пл_субс/((1 (Ставка_диск_%Л ОО^Шаг-г Зсозд_и_внед(1) = Зсозд_и_внед(1 - Ш) + (Зрек_пл_разр_Д) * ей [1Ч1ТЗсозщи_внед = 0 INFLOWS:
Зрек_пл_разр_Д = Зрек_пл_разр/(С1+(Ставка jncn_%/100)^ar-2)) П_созд_и_бнед(1) = П_созд_и_внед(1 - tit) + (ДмнЗ_созд_и_енед)' Л INIT П_созд_и_внед = О INFLOWS:
ДмнЗ_созд_и_внед=Дтек_д_пл_субс_Д-Зрек_пл_разр_Д Дтек_пл_с>'6с=Дтк_деят*ИК+Дсу6с
Зрек_пл_разр = (Зразр*(1*риск_рззра0отки_%У100)+Зрек)"(1*Инфпяция_%/100) На4альн_инвесгиции_$ - 1500 Дсубс=GRAPHfTIME)
Рисунок 4 Ч Уравнения системной динамики для блока Создание и внедрение инновации, реализованного в 1Мпк 8.04
4. Разработана экономико-математическая модель оценки эффективности инноваг/ионных проектов с учетом стоимости реальных опционов.
Гибкость в управлении проектом приносит эффект подобный финансовым опционам, поэтому ее называют реальным опционом. Разработанная в ходе исследования модель по оценке инновационных проектов с учетом стоимости реальных опционов базируется на применении метода Блэка-Шоуза к оценке стоимости опционов и использовании пространства реальных опционов. Выбор метода Блэка-Шоуза обусловлен простотой его формул относительно других методов оценки стоимости опционов, его универсальностью, возможностью быть адаптированным для различных условий. Пространство же реальных опционов представляет собой удобный инструмент сравнения проектов между собой и разбиения их на группы по возможному времени начала их реализации.
В рамках данной модели предполагается, что каждый проект имеет некоторое время отсрочки начала реализации. При этом по проектам не выделяется набор образуемых ими реальных опционов, но возможность реализации каждого проекта сама понимается как реальный опцион.
Данная модель состоит из двух блоков: Оценка стоимости проектов и Расположение в пространстве реальных опционов. В качестве входной информации для каждого из них задается вектор параметров, представляющий характеристики проекта и имеющий общий вид:
где - настоящая стоимость денежных поступлений, ожидаемых от инвестиций в _|-ый проект, на который покупается реальный опцион, X1 - настоящая стоимость всех фиксированных издержек, ожидаемых в течение срока жизни инвестиции в .-ый проект,
tJ - возможное время отсрочки начала реализации .-ого проекта (срок реализации опциона .-ого проекта),
Я'1 Ч стандартное отклонение ставки роста стоимости будущих денежных притоков по .-ому проекту,
г' - доходность безрисковой ценной бумаги с тем же сроком жизни, что и продожительность .-ого проекта (опциона);
В качестве выходной информации блок Оценка стоимости проектов рассчитывает разности между дисконтированными потоками доходов и расходов по проектам, рассчитанные по методу Блэка-Шоуза и с помощью традиционного ЧДЦ. Блок Расположение в пространстве реальных опционов предоставляет графическое отображение каждого из проектов в пространстве реальных опционов и информацию об относительной эффективности проектов.
Пространство реальных опционов задается двумя осями координат: волатильность (у) по вертикали и отношением выгод к затратам (к) по горизонтали. Волатильность зависит от продожительности отсрочки начала реализации проекта и связанной с этим неопределенности относительно его будущих денежных потоков, что отражается в формуле ее расчета:
У>=8>*4?\ (3)
где ъ1 - стандартное отклонение ставки роста стоимости будущих денежных притоков по .-ому проекту,
- возможное время отсрочки начала реализации .-ого проекта, V1 - уровень волатильности уого проекта;
Соотношение выгод и затрат к определяется по формуле:
где 5ц - настоящая стоимость денежных поступлений, ожидаемых от инвестиций в .-ый проект,
XJ - настоящая стоимость всех фиксированных издержек, ожидаемых в течение срока жизни инвестиции в j-ый проект,
Г1 - доходность безрисковой ценной бумаги с тем же сроком жизни, что и продожительность j-oro проекта,
tJ - возможное время отсрочки начала реализации j-oro проекта (срок реализации опциона j-oro проекта),
к1 - отношение выгод к затратам j-oro проекта;
В рамках диссертационного исследования данная модель реализована с
помощью Microsoft Excel 2007. Ее применение рассматривается на примере деятельности туристической компании Югавиа-Тур (входящей в состав ОАО РКЦ Югавиа). Руководство компании планирует инвестировать средства в повышение ее конкурентоспособности и с этой целью выбирает в рамках примера среди четырех инвестиционных проектов (А, Б, В и Г), два из которых имеют инновационный характер (Б и В). Результаты применения модели в виде разности дисконтированных доходов и затрат, рассчитанных по методике ДЦП и с помощью метода Блэка-Шоуза представлены в таблице 1:
Таблица 1 - Результаты оценки эффективности проектов, рассматриваемых компанией Югавиа-Тур5
Оценка эффективности проектов
Показатель А Б В Г По пакету
ЧДД традиционный, тыс.руб. 168,06 -73,28 -152,47 174,96 117,26
Оценка с учетом реальных опционов, тыс.руб. 322,47 228,6 399,499 608,16 1558,73
Расположение проектов в пространстве реальных опционов по результатам примера представлено на рисунке 5.
Традиционная методика оценки эффективности проектов, основанная на ДЦП, дает нам один основной показатель - ЧДЦ и два возможных действия: инвестировать или не инвестировать в рассматриваемый проект. Пространство же реальных опционов, опираясь на значения показателей ЧДЦ, V и к по проекту, расширяет круг возможных действий до шести. Каждому действию соответствует определенная область пространства реальных опционов. При значении волатильности близком к нулю и к<1 - не инвестировать никогда, а при к>1- линвестировать сейчас (соответственно области л6 и л1). Проекты,
у которых к>1, но они не требуют немедленной реализации, попадают в области л2 и л3, разделенные линией, где традиционный ЧДД равен нулю.
V - волатклыюсгь к - соотношение выгвд я ззпрат
Рисунок 5 - Расположение проектов, рассматриваемых компанией Югавиа-Тур, в пространстве реальных опционов6 Для области л2 ЧДД>0 и рекомендация по инвестированию может быть сейчас, для области л3 ЧДД<0 и поэтому - может быть позже. Проекты, попадающие в области л5 и л4 потенциально невыгодные: для них соотношение выгод и затрат к < 1 и ЧДД<0, но они отличаются по уровню волатильности. В области л5 расположены очень слабые проекты с низкими значениями V и к и для них рекомендация по инвестированию - возможно никогда. Для проектов же в области л4 - возможно позже.
Таким образом, в случае применения традиционного метода расчета ЧДД два проекта из четырех были бы отвергнуты, а суммарная выгода от оставшихся двух проектов (А и Г) составила бы 343,02тыс.руб. (полагая, что проекты с ЧДД<0 не будут реализовываться). После применения опционного подхода все четыре проекта рекомендуются к реализации, а общая выгода теперь составляет 1558,73тыс.руб.
5. Разработана система поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов.
В качестве инструментария в рамках диссертационного исследования разработана система поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов (СППР), направленная на содействие менеджерам компаний, занимающихся вопросами реализации инновационных
проектов. На уровне модели система базируется на структурно-динамической имитационной модели по оценке инновационных проектов в условиях определенности. Интерфейс системы представляет собой набор информационных окон, посредством которых осуществляется диалог с пользователем.
Йхедеыо данные
Панель управления
Выходим дайны низ тттщян Р&араи&гка ч внъдрпми* ИП
.....ШШI
вич,л.! В
Оценка ИП
з imz в?б.)
- ШШДШ: -- ferr-~r|
Т."......
J / ........:........
illii
* ??г Iii ....1.......... IIIIII
1 * !- i i
.0? ИМ 50 ? 11.15 20 Се 22? t Д
Рисунок б - Панель управления системы поддержки принятия инвестгщионных решений по реализации инновагцюнных проектов7 В отличие от других существующих программных приложений и систем поддержки принятия решений, которые могут быть применены при оценке инновационных проектов, разработанная СППР позволяет оценить проект с точки зрения структурной динамики. В то время как многие другие программы и системы базируются на табличном формате представления информации, который не дает возможности так наглядно и детально проанализировать состояние проекта в движении по ходу его реализации. Система выпонена с помощью пакета Ithink 8.0. Панель управления системой представлена на рисунке 6.
Применение данной СППР рассмотрено в диссертации на примере оценки эффективности инновационного проекта по внедрению системы продажи электронных билетов в компании ОАО РКЦ Югавиа. Полученный результат в виде графика динамики ЧДД представлен на рисунке 7:
У / /
чдд=о
............................/ /
_____/
16 45 6
Рисунок 7 - Накопленный ЧДД по проекту внедрения системы продаж электронных билетов в компании ОАО РКЦ Югавиа8 6. В качестве инструментария по поддержке принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов с учетом факторов риска и неопределенности предложена сценарная модификация вышеописанной СППР.
На модельном уровне данная система основывается на структурно-динамической модели оценки эффективности инновационных проектов в условиях риска и неопределенности. Ее интерфейс представляет собой набор информационных окон по работе с каждым сценарием в отдельности и по проведению анализа всех рассмотренных сценариев.
Отличием данной СППР от исходной версии является добавление блока анализа сценариев реализации проекта. Он позволяет провести пользователю серию экспериментов по оценке эффективности проекта в различных определенных им внутренних и внешних условиях и сохранить рассчитанные оценки в специальном информационном окне. Далее, задав вероятности реализации сценариев и запустив систему, пользователь получает оценку эффективности проекта, взвешенную с учетом возможности реализации рассмотренных им сценариев. Панель анализа сценариев системы представлена на рисунке 8.
ЧДД по сценариям
Щ) Рскор. ЧДД по ., чг|
Сценарий 1 1201.se ^
Сценарий 2 2034
Сценарий 3 237Т05__]
Сценарий 1 - оессишсгмчный Сценарий 2 - наиболее вероятный Сценарий 3 ~ оптимистичный
Вероятности реализации сценариев
Штт гтапт Ч-ЧД по т:т ецшармш
Штемзтичеосое ожидание ЧДД. тыс ру^ Стандартное отклонение ЧДД, тыс.рув. Коэффициент вариации ЧДД
Прадегокитъ)
Рисунок 8 - Панель анализа сценариев сг/енарног! модификации СППР9
Применение сценарной модификации СППР рассмотрено в диссертации также на примере инновационного проекта по внедрению системы продажи электронных билетов в компании ОАО РКЦ Югавиа с учетом трех возможных сценариев: оптимистичного, наиболее вероятного и пессимистичного. Совмещенный график динамики накопления ЧДД по каждому из сценариев представлен на рисунке 9.
х 3-Ч" -з-
/ ...Z'........J .1.............~ -1--
/ f / -у i / 1 /
/ .J,./ / J / / 1
1- '" ' -- - -
1 : ЧДД песснмткгачныв сп^нзрнк 2: ЧДЦ наиболее вероятный сценарий
I: ЧДД отггаэяжчжчяын внарйк
Рисунок 9 - График накопления ЧДД по трем сценариям''
Полученный график свидетельствует о том, что при отклонениях значений внутренних и внешних показателей по проекту в диапазоне, определенном рассмотренными сценариями, динамика финансовых потоков по проекту является стабильной, а реализация проекта приносит прибыль.
В заключении сформулированы наиболее существенные выводы и основные результаты научного исследования.
По теме диссертационного исследования опубликованы следующие работы:
Статьи в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК:
/. Крюков C.B. Имитационная модель оценки эффективности инновационных проектов/С.Крюков// Terra Есопошюиз.Экономический вестник Ростовского государственного университета. - 2011. - №2 Том 7. - С.34-39. -0,33 п.л.
2. Крюков C.B. Модель учета влияния неэкономических факторов на оценку эффективности инновационных проектов//Управление экономическими
системами: электронный научный журнал. - № гос. регистрации 0421100034, 2011. - №31 Том.7. - Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетinstrumentaInii-metody-ekonomiki/item/517-2011-07-14-10-30-10, свободный - Загл. с экрана. - 0,33п.л.
3.Крюков C.B. Оценка инновационных проектов в пространстве реальных опционов /С.Крюков// Terra Economicus. Экономический вестник Ростовского государственного университета. - 2011. №2, Том 9. - С.58-63. -0,4 п.л.
Статьи в периодических изданиях, материалах конференций и сборниках научных трудов:
4. Крюков C.B. Оценка и выбор инвестиционных проектов для водохозяйственных комплексов// Строительство-2010: материалы Международной научно-практической конференции. - Ростов-н/Д:Рост.гос.строит.ун-т. -2010. - с. 73-74. - 0,05 п.л.
5. Крюков C.B. Методы отбора альтернативных инвестиционных проектов//Проблемы и перспективы развития предпринимательства в России. Колективная монография/ЮФУ. - Ростов н,Д.: Изд-во АкадемЛит. - 2010. -с.38-44.-0,55п.л.
6. Крюков C.B. Методы оценки эффективности инновационных проектов// Посткризисный мир: глобализация, многополярность, модернизация, институты: материалы Международной научно-практической конференции. -Ростов-н/Д. Ч 2010. Ч Т.З - с. 516-521. - 0,29 п.л.
7. Крюков C.B. Сравнительный анализ подходов к оценке эффективности инновационных проектов// Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. - 2010. №11 ноябрь. - с. 68 - 75. - 0,65 пл.
8. Крюков C.B. Модель оценки инновационных проектов в условиях определенности//Научная перспектива. - 2010. -№12. - с. 29 - 32. - 0,29 п.л.
9. Крюков C.B. Методы оценки эффективности инновационных и инвестиционных проектов: сравнительный анализ// Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов: материалы II Международной научно-практической Интернет-конференции. - Воронеж: ЦНТИ, 2010. - с. 208 -213.-0,29 п.л.
10. Крюков C.B. Модель оценки инновационных проектов в условиях определенности// Строительство-2011: материалы Международной научно-практической конференции. - Ростов-н/Д: Рост.гос.строит.ун-т. - 2011. - с. 68 -69. - 0,05 п.л.
П. Крюков С.В. Оценка эффективности инновационных проектов на основе структурно-динамического моделирования// материалы II Международной научно-практической конференции Актуальные вопросы теории и практики менеджмента. - Луганск: ТОВ Вфтуальна реальшсть. -2011.-с. 372-374.-0,1 п.л.
12. Крюков С.В. Применение имитационного моделирования при оценке эффективности инновационных проектов// Современные проблемы моделирования социально-экономических систем: Тезисы III Международной научно-практической конференции. - Харьков: изд-во. л1НЖЕК. - 2011г. - с. 180- 183.-0,1п.л.
13. Krukov S. V. Scenario approach to innovative projects effectiveness estimation under risk/European researcher. - 2011. №5-1 (7). - p. 709-711. -0,12 p.p.
Подписано к печати 12.10.2011г Печать цифровая. Бумага офсетная. Гарнитура Тайме. Формат 60x84/16. Объем 1,0 уч.-изд.-л. Заказ № 2369. Тираж 100 экз. Отпечатано в КМЦ КОПИЦЕНТР 344006, г. Ростов-на-Дону, ул. Суворова, 19, тел. 247-34-88
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Крюков, Сергей Витальевич
ВВЕДЕНИЕ.
1. ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ.
1.1 Основные характеристики инновационно-инвестиционной деятельности
1.2 Оценка эффективности инвестиционных проектов.
1.3 Особенности оценки эффективности инновационных проектов.
2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ.
2.1 Выбор моделей и методов оценки эффективности инновационных проектов в условиях определенности, риска и неопределенности.
2.2 Оценка эффективности инновационных проектов на основе структурного динамического моделирования.
2.3 Разработка модели оценки эффективности инновационных проектов с учетом реальных опционов
3. ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ ПО РЕАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ.
3.1 Сравнительный анализ систем поддержки принятия решений.
3.2 Разработка системы поддержки инвестиционных решений при реализации инновационных проектов на основе модели системной динамики.
3.3 Модификация системы поддержки инвестиционных решений по реализации инновационных проектов на основе сценарного подхода.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование и инструментальная поддержка принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов"
Актуальность темы исследования. Современная экономика все больше приобретает инновационный характер. Государства, стремящиеся оставаться конкурентоспособными в международном разделении труда, увеличивают затраты на развитие наукоемких отраслей и высокотехнологичных производств. А в качестве конкурентных преимуществ компаний на первый план выходят знания, технологии и умение работать с информацией. В существующих экономических условиях уверенно могут чувствовать себя только компании, удачно выбирающие и успешно реализующие научно-прикладные исследования с их последующим внедрением на производстве.
Наиболее распространенной формой внедрения инноваций в работу компаний является реализация инновационных проектов, которые требуют больших капиталовложений и, как правило, рассчитаны на догосрочную перспективу. Кроме того, сама природа инноваций делает такие проекты рискованными, связанными с множеством факторов неопределенности, обуславливает сложность и многоэтапность реализации инновационных проектов.
Реализация инновационных проектов на входе требует больших интелектуальных, финансовых и материальных затрат, но на выходе прибыль возможно получить только в случае их успешной реализации. Если будет выбран неперспективный проект или контроль за его реализацией будет осуществляться неэффективным образом, то компания может понести убытки. Таким образом, возникает необходимость в моделировании процессов реализации инновационных проектов с целью оценки их эффективности.
Финансовый кризис последних лет создал еще больше ограничений и трудностей по ведению бизнеса в самых различных сферах. Одновременно возросли требования к повышению уровня конкурентоспособности компаний: внедрение инноваций стало неотъемлемым условием успешного ведения бизнеса. Это обуславливает необходимость разработки систем поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов, доступных для менеджеров с различным уровнем владения математическим, статистическим и финансово-математическим аппаратами исследования.
В настоящее время в основе моделей и инструментов оценки как инвестиционных, так и инновационных проектов лежит использование метода учета дисконтированных денежных потоков (ДДП). К его безусловным достоинствам можно отнести простоту расчетов и огромный накопленный опыт использования. Но все больше исследователей сходятся во мнении, что данный подход не дает возможности получения адекватной оценки эффективности проектов, в том числе с учетом различных возможностей, которые открываются уже после принятия решения об их реализации.
Кроме того метод, основанный на учете ДДП, не позволяет поностью отразить такие особенности инновационных проектов, как высокий уровень неопределенности и риска, необходимость учета влияния неэкономических факторов на формирование денежных потоков по проекту, расширенный ~круг участников проекта, а также возникновение новых инвестиционных возможностей в случае успешной реализации инновационного проекта.
Степень разработанности проблемы. Решение задачи оценки эффективности инновационных проектов опирается на достаточно обширный спектр математических методов и инструментов.
Основы применения системного анализа при оценке инвестиционных проектов заложили в своих трудах А.Антонов, В.Соловьев, В.Попов, Д.Клиланд, Е.Голик, Л.Матвеева, Н.Винер, О.Сухарев, О.Хотяшева, Т.Саати.
Разработке и внедрению многокритериальных методов принятия решений в сфере экономики посвящены работы А.Андрейчикова, В.Ногина и В.Подиновского, В.Парето, Г.Гореловой, Дж. фон Неймана, И.Черноруцкого, ОЛаричева, Р.Белмана, С.Емельянова, С.Ильенковой.
Значительный вклад в развитие имитационного моделирования экономических процессов внесли работы А.Емельянова, АЛежнева, Д.Эрдмана, М.Власова, Н.Кобелева, С.Аристова.
Особую значимость для целей настоящего исследования имеют работы по экономико-математическому моделированию Б.Кузнецова,
В.Ковалева, Г.Староверовой, Д.Ендовицкого, И.Бузовой, М.Римера, П.Виленского, С.Крюкова, Т.Комыковой, Э.Крылова.
Анализ работ, посвященных непосредственно проблематике выбранной темы исследования, позволяет выделить три крупных направления развития методологии оценки эффективности инвестиционных проектов.
В рамках первого направления основные усилия исследователей были сосредоточены на вопросах оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях определенности. Это направление представлено трудами таких ученых как А.Зимин, Б.Котынюк, В.Аньшин, В.Чернова, Г.Подшиваленко, И.Ткаченко, Л.Игонина, М.Чиненов, О.Малиновская.
Исследования в рамках второго направления сосредоточены на оценке эффективности проектов в условиях риска и неопределенности. Применение теории управления рисками и риск-менеджмента в инвестиционных процессах разрабатывается в трудах А.Казанцева,
A.Мухамедьярова, А.Шапкина, А.Шоломицкого, Дж. Гитмана, Е.Куликовой, З.Боди, ИЛипсица, Л.Басовского, С.Блюмина, С.Вадайцева.
Третье направление включает исследования проблем учета реальных опционов при проведении оценки эффективности инвестиционных проектов^ которые рассматривалось такими авторами как А.Луерманом, Д.Асвата, Дж. Ван Хорном, Дж.Уоррэн, М.Шоузом, Ш.Кручовски, Ф.Блэком,.
В целом вопросам менеджмента инновационных проектов, также посвящены исследования А.Абрамешина, А.Кузнецовой, В.Дорофеева,
B.Максимовой, В.Медынского, В.Попова, Г.Гольдштейна, Я.Яресько.
Вопросы разработки, классификации и способов применения систем поддержки принятия решений (СППР) в экономике нашли отражение в работах таких ученых как А.Дубровин, В.Геловани, В. Дик, Д.Пауер, К.Бадина, ОЛаричева, П. Кин, Э.Тьюрбан,.
Исследования этих ученых позволили сделать серьезный шаг в развитии теоретических и практических аспектов моделирования и разработки инструментария оценки как инновационных проектов, так и инвестиционных. Однако вопросу оценки эффективности инновационных проектов в условиях современной экономики не было уделено достаточного внимания. В большинстве случаев модели, по данной тематике не учитывали оценки возможностей внесения изменений в проекты уже после их запуска, а существующие инструменты преимущественно полагаются на использование показателей, рассчитанных по методике учета ДДП.
Для успешной реализации как инновационных, так и инвестиционных проектов в условиях современной неустойчивой экономической ситуации, сопряженной с множеством рисков и факторов неопределенности, не достаточно, принимая решения, полагаться только на анализ дисконтированных денежных потоков по проекту в рамках одного наиболее вероятного сценария. Необходимо также учитывать различные сценарии развития событий и возможности по проявлению гибкости управления проектами по ходу их реализации. Это определило выбор темы диссертационного исследования, формулировку цели и этапных задач.
Цель и задачи диссертационного исследования. Целью диссертационной работы является разработка и апробация комплекса экономико-математических моделей и инструментария поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов.
Цель исследования предопределила необходимость решения следующих задач: проанализировать методы и модели оценки эффективности инновационных проектов, разработанные отечественными и зарубежными авторами;
-систематизировать и выявить наиболее распространенные подходы к оценке эффективности инновационных проектов;
-провести сравнительный анализ существующих в настоящее время инструментов по поддержке принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов; разработать и апробировать модель оценки эффективности инновационных проектов в условиях определенности с учетом влияния также и неэкономических факторов;
-разработать и апробировать модель оценки эффективности инновационных проектов в условиях риска и неопределенности на основе сценарного подхода;
-разработать и апробировать модель оценки эффективности инновационных проектов, учитывающую стоимость реальных опционов, возникающих при их реализации;
-разработать и апробировать на примере деятельности компании и в учебном процессе систему поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов и ее модификацию на основе сценарного подхода.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования выступают инвестиционные процессы в сферах разработки, внедрения и использования инноваций, пути повышения качества оценки эффективности инновационных проектов.
Предметом исследования являются комплекс экономико-математических моделей и инструментарий поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов. Диссертационная работа выпонена в соответствии с паспортом специальности 08.00.13 Ч Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки): п. 1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений и п.2.2. Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер.
Рабочая гипотеза диссертационного исследования базируется на совокупности теоретических положений и практических выводов, в соответствии с которыми, получение точных и поных оценок эффективности инновационных проектов возможно за счет применения комплекса экономико-математических моделей, и инструментария, совмещающих в рамках системного подхода преимущества экспертных методов и имитационного моделирования, инструментарий теории управления рисками и методы финансового менеджмента.
Теоретико-методологическую основу исследования составляет совокупность теоретических положений, гипотез, методов и идей, представленных в трудах отечественных и зарубежных ученых, исследователей и аналитиков современности в области оценки эффективности проектов как инновационных, так и инвестиционных. В основу диссертационной работы положены основные научные положения и математический аппарат системного анализа, теории управления рисками, имитационного моделирования, экспертного анализа и финансового менеджмента.
Информационно-эмпирическая база исследований. В ходе исследования использовались законодательные акты РФ, решения и постановления, регулирующие инновационную деятельность, а таюке Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов Правительства РФ, материалы органов Федеральной службы государственной статистики по Ростовской области, материалы монографий, периодической печати и публикаций всемирной сети Интернет, посвященные вопросам применения математических методов для оценки эффективности инновационных проектов.
При разработке отдельных аспектов работы и решении практических задач были использованы фактологические сведения, сформированные на основе информационной базы ОАО РКЦ Югавиа, а также собственные расчеты автора с помощью инструментальных средств как общего -Microsoft Excel 2007, так и специального назначения: Ithink 8.0, Real options SLS 2011.
Инструментарно-методический аппарат исследования. При обосновании теоретических положений и аргументации выводов в диссертационном исследовании использовались методы и инструменты системного анализа и имитационного моделирования в сочетании с подходом к оценке эффективности инвестиций, базирующимся на принципах теории управления рисками и финансового менеджмента.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту:
1. Методика оценки эффективности инвестиционных проектов, основанная на учете дисконтированных денежных потоков, не позволяет адекватно оценить эффективность инновационных проектов, обладающих следующими особенностями: разнообразие связанных с ними рисков и факторов неопределенности, необходимость учета влияния неэкономических факторов на денежные потоки проектов и оценки реальных опционов, возникающих при их реализации.
2. Разнообразие процессов, протекающих при реализации инновационных проектов, имеет социальные, политические и экологические аспекты, что обуславливает необходимость учета влияния неэкономических факторов на формирование денежных потоков по таким проектам.
3. Инновационным проектам присущ широкий спектр рисков и высокая неопределенность результатов, обусловленных самой природой инновации, которые необходимо учитывать при оценке их эффективности.
4. Множество факторов неопределенности, оказывающих влияние на реализацию инновационных проектов, способствуют возникновению незапланированных заранее возможностей (реальных опционов), которые при проявлении гибкого менеджмента могут быть использованы с целью извлечения допонительной прибыли из проекта.
5. СППР, основанная на модели системной динамики, позволяет в режиме реального времени проверять различные сценарии реализации инновационных проектов, что ведет к снижению вероятности принятия неправильных решений и экономит временные и денежные затраты.
Научная новизна результатов исследования состоит в развитии аппарата оценки и анализа эффективности инновационных проектов посредством разработки и применения комплекса экономико-математических моделей и создания на их основе системы поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов и модификации данной системы на основе сценарного подхода.
При осуществлении исследования получены следующие результаты, обладающие элементами научной новизны:
1. Разработана имитационная, модель системной- динамики по оценке эффективности инновационных проектов в условиях определенности, позволяющая рассчитать значение чистого дисконтированного дохода (ЧДЦ) как за весь срок реализации проекта, так и на стадиях разработки и внедрения инновации и ее использования, и значение дисконтированного срока окупаемости (ДСО) проекта; формирование ЧДЦ имеет поэтапное отображение, что позволяет проследить динамику его накопления. Оценка проекта производится с учетом влияния неэкономических факторов и позволяет скорректировать его ЧДЦ на величину возможных потерь под влиянием изменений в политической, социальной и экологической среде реализации проекта.
2. Разработана имитационная модель оценки эффективности инновационных прректов в условиях риска и неопределенности с применением сценарного подхода (МСП), позволяющая учесть риски возможного изменения ключевых показателей как по самому проекту, рыночной конъюнктуре так и в окружающей его неэкономической среде; имея на входе вероятности реализации каждого из сценариев и характеристики параметров проекта, модель рассчитывает значение ЧДЦ по проекту, взвешенное с учетом возможности реализации каждого из них.
3. Сформирована система поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов в условиях определенности, обладающая простым настраиваемым интерфейсом, которая может помочь потенциальному инвестору или менеджеру, даже не являющемуся специалистом в области оценки проектов, получить информацию о возможной выгоде на различных этапах работы с инновацией.
4. Предложена сценарная модификация системы поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов, позволяющая оценить проект в условиях риска и неопределенности, которая дает возможность пользователю провести серию экспериментов по оценке эффективности проекта в различных экономических и неэкономических условиях, после чего система рассчитывает обобщенные оценки эффективности, учитывающие результаты каждого из сценариев; данная система призвана помочь лицам, принимающим решения относительно реализации инновационных проектов в условиях неопределенности, когда использование показателей ДДП, рассчитанных в рамках одного наиболее вероятного сценария, не может обеспечить адекватной оценки проекта.
5. Разработана модель оценки инновационных проектов с учетом реальных опционов, возникающих при их реализации, основывающаяся на методе расчета стоимости опционов Блэка-Шоуза и на применении пространства реальных опционов, позволяющая, как оценить каждый проект в отдельности, так и провести сравнительный анализ эффективности проектов, входящих в определенный пакет, определить общую эффективность такого пакета проектов.
Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость исследования состоит в развитии теории и методики оценки эффективности инновационных проектов на основе комплекса экономико-математических моделей, состоящего из модели системной динамики по оценке эффективности инновационных проектов в условиях определенности с учетом влияния неэкономических факторов, модели системной динамики по оценке эффективности инновационных проектов в условиях риска и неопределенности на основе сценарного подхода и модели оценки эффективности инновационных проектов с учетом реальных опционов, системы поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов и ее сценарной модификации, позволяющих расширить возможности моделирования и инструментарий при анализе эффективности проектов. В качестве наиболее перспективной выделена методика оценки инновационных проектов с учетом реальных опционов.
Практическая значимость работы заключается в возможности применения разработанных моделей и системы поддержки принятия решений при проведении оценки эффективности инновационных проектов. Положения, развиваемые в диссертационном исследовании, направлены на оказание практической помощи при их отборе, оценке и анализе эффективности. Разработанные в рамках данного исследования, на основе пакета Ithink 8.0, с привлечением аналитического приложения Real Options SLS 2011 и программы для построения и работы с таблицами и базами данных Microsoft Office Excel 2007, модели, соответствующее программное обеспечение и интерфейс для формализованного представления исследуемой предметной области позволяют вывести работу систем поддержки принятия инвестиционных решений по инновационным проектам на качественно новый уровень: повышается автоматизация процессов, расширяется спектр учитываемых при оценке проектов факторов, появляется возможность более детализированного анализа процесса формирования чистого дисконтированного дохода от проекта.
Апробация результатов исследования. По теме диссертационной работы опубликовано 13 печатных работ общим объёмом 3, п.л. (личный вклад автора 3,0 пл.), в том числе 3 статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук.
Основные концептуально-теоретические положения и выводы диссертационного исследования, нашли отражение в выступлениях в рамках Международной научно-практической конференции Проблемы и перспективы развития предпринимательства в России г. Ростов-на-Дону, 2010 г., Международной научно-практической конференции ЮФУ Посткризисный мир: глобализация, многополярность, модернизация, институты г. Ростов-на-Дону, 2010 г., Международной научно-практической конференции Строительство Ч 2010 г.Ростов-на-Дону 2010г., II Международной научно-практической Интернет-конференции Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессовû г.Вогоград и г.Воронеж 2010-2011г., III Международной научно-практической конференции Современные проблемы моделирования социально-экономических систем г.Харьков 2011г., II Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Актуальные вопросы теории и практики менеджмента г.Луганск 2011г., Международной научно-практической конференции Строительство - 2011 г.Ростов-на-Дону 2011г., а также на Международной научно-практической конференции Актуальные задачи математического моделирования и информационных технологий г.Сочи 2011г.
Концептуальные положения и прикладные рекомендации диссертационного исследования нашли практическое применение в работе ОАО РКЦ Югавиа при рассмотрении вопросов формирования инвестиционной стратегии, оценки инновационных проектов, направленных на повышение конкурентоспособности компании. Также результаты диссертационного исследования внедрены в учебный процесс экономического факультета Южного федерального университета. Результаты диссертационного исследования нашли свое отражение при разработке полезной модели (патент №102613).
Структура и объем диссертационной работы. Диссертационное исследование последовательно раскрывает цель и задачи работы и состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников, насчитывающего 185 наименований, 4 приложений. Работа проилюстрирована 30 рисунками, 18 таблицами.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Крюков, Сергей Витальевич
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Целью настоящего диссертационного исследования явилась разработка комплекса экономико-математических моделей оценки эффективности инновационных проектов и системы поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов на основе системного анализа и. имитационного моделирования, в рамках которых также использовались методы экспертных оценок, теории управления рисками и финансового менеджмента.
В выпоненной работе показано, что на сегодняшний день оценка эффективности инновационных проектов осуществляется преимущественно с помощью техники: дисконтированных денежных потоков, рассчитываемых в условиях определенности, и что это может привести к неточным результатам анализа эффективности проектов и, как следствие, к принятию ошибочных решений относительно их реализации. Инновационные, проекты, требуют больших капиталовложений, затрат материальных ресурсов и времени, и подобная ошибка может обернуться для компании значительными убытками. Существующие методы, оценки проектов с учетом возникающих рисков и факторов неопределенности, позволяют провести более объективный анализ возможной выгоды от их реализации по сравнению с методами оценки в условиях определенности. Но они зачастую требуют проведения, сложных и объемных математических вычислений, с использованием аппарата теории вероятностей. Это делает их применение не таким доступным, распространенным и популярным, как, например, методов ДДП. Принципиальным является то, что обе описанные выше группы методов исходят их одного или некоторого заданного ограниченного множества определенных сценариев развития экономической ситуации. Они не учитывают возможностей, которые могут возникать уже после начала реализации проекта, не являясь, при этом, запланированными заранее.
Включение оценки таких возможностей, определяемых" как реальные опционы, в анализ эффективности инновационных проектов делает его результаты более поными и точными.
В связи с вышесказанным в данной работе был проведен анализ существующих методов по оценке инновационных проектов, выявлены их аспекты, требующие доработки и более подробного раскрытия, и в качестве решения предложен комплекс разработанных нами экономико-математических моделей, позволяющий оценить исследуемый проект, как в условиях определенности, так и с учетом факторов риска и реальных опционов.
Также был проведен сравнительный анализ существующих в настоящее время на отечественном рынке программного обеспечения СППР; которые могут быть использованы как для оценки эффективности инновационных проектов; так и инвестиционных. Результаты анализа показали, что можно выделить ряд систем, которые могут быть применимы для оценки инновационных проектов, обеспечивая пользователю различный набор инструментов и методов по оценке эффективности проектов. Но, при этом, не удалось выделить хотя-бы одну СППР, специализирующуюся именно на оценке эффективности инновационных проектов с учетом особенностей, присущих проектам данного типа. В качестве решения в данной работе предлагается разработанная нами система поддержки принятия инвестиционных решений относительно реализации инновационных проектов в условиях определенности и ее модификация для условий неопределенности и риска.
Первая из них дает возможность поэтапно проследить формирование
ЧДД, представленного в графическом и табличном виде, на различных этапах реализации проекта, что может помочь выявить те этапы, которые носят переломный характер, в наибольшей степени влияя на движение денежных потоков по проекту. Данная СППР предоставляет пользователям информацию, о том, возможно ли будет получить прибыль на стадиях
179 разработки и внедрения инновации, также как и при ее использовании в работе. Вторая СППР основывается на сценарном подходе и учитывает возможные изменения ключевых параметров, присущих инновационным проектам, и общеэкономических показателей, которые влияют на деятельность компании в целом и,, в том числе, на реализацию любых проектов. Такая система позволяет получить оценку эффективности проекта, взвешенную с учетом возможностей различных вариантов развития событий.
В качестве решения для учета при оценке эффективности инновационных проектов реальных опционов, , образующихся при их реализации, нами разработана модель с применением метода Блэка-Шоуза' по оценке стоимости опционов и с использованием пространства реальных опционов. Относительная простота формул Блэка-Шоуза позволяет реализовать данную модель с помощью как специализированных пакетов программ по моделированию' (например, Ithink),, так и с помощью распространенных приложений общего назначения (например, MS Office Excel) и сделать ее доступной для применения менеджеров-неспециалистов в области оценки проектов. Включение в модель такого инструмента как пространство реальных опционов дает возможность провести сравнительный анализ эффективности инновационных проектов с точки зрения степени их неопределенности, связанной с предполагаемой продожительностью отсрочки запуска проекта, и с точки зрения их будущих денежных притоков. Такой анализ позволяет выявить наиболее перспективные и прибыльные проекты из имеющихся в пакете, которые можно рекомендовать для немедленной реализации. Кроме того, становится возможным упорядочить все проекты в пакете по наиболее подходящему времени начала их реализации с позиции получения в дальнейшем от них максимальной прибыли. примерах, базирующихся на фактологических данных компании ОАО РКЦ Югавиа. Рассмотренный в параграфе 2.3 пример с туристической компанией продемонстрировал эффективность применения метода учета стоимости реальных опционов при оценке как инновационных, так и инвестиционных проектов. Он проилюстрировал ситуацию, в которой руководство компании, опираясь только на результаты применения методики денежных дисконтированных потоков, могло бы принять ошибочное решение, отвергнув перспективные проекты. Такое решение основывалось бы на отрицательных значениях ЧДД по данным проектам. Анализ же эффективности проектов с учетом реальных опционов показал, что возможности, открывающиеся при их реализации, способны принести компании прибыль. Полученный в данном примере результат, свидетельствует также о том, что инновационные проекты, обладая большим уровнем неопределенности по сравнению с инвестиционными, увеличивают вариативность и общий уровень неопределенности по пакету проектов в целом. Но за счет гибкого и грамотного управления реализацией проектов можно использовать факторы неопределенности с целью извлечения прибыли. Именно это позволяет учесть оценка проектов с помощью реальных опционов, в связи с чем она представляется особенно важной при анализе эффективности инновационных проектов.
Разработанный нами комплекс экономико-математических моделей и система поддержки инвестиционных решений относительно инновационных проектов нашли свое применение в работе ОАО РКЦ Югавиа при рассмотрении возможных вариантов реализации проектов, направленных на развитие компании и повышение ее конкурентоспособности.
В заключении необходимо указать на те аспекты выбранного нами направления исследований, которые не были достаточно проработаны в настоящей диссертации и требуют допонительного изучения.
Во-первых, как было показано в параграфе 2.3, использование методики оценки реальных опционов в целом и, такого инструмента как пространство реальных опционов в частности, при оценке эффективности инновационных проектов является более поной и адекватной по сравнению с методикой ДЦП и такими методами оценки проектов в условиях неопределенности как анализ чувствительности, сценарный метод, метод Мотне-Карло и анализ дерева решений. В связи с этим перспективным представляется интеграция инструментария реальных опционов в разработанную систему поддержки принятия инвестиционных решений по инновационным проектам для расширения возможностей проводимого анализа и повышения его качества.
Во-вторых, перспективным представляется расширение и доработка представленной в данной диссертации модели по оценке инновационных проектов с учетом реальных опционов таким образом, чтобы в ней выделялись и оценивались их отдельные виды. Такой подход мог бы позволить более детально и точно оценить весь спектр открывающихся по ходу реализации проекта возможностей и учесть их стоимость при анализе его эффективности.
В-третьих, реализация любого инновационного проекта, как было показано в данной работе, вовлекает в себя множество различных сторон, у каждой из которых есть свои интересы. Причем, эти интересы могут как совпадать, так и быть противоположными. С этой точки зрения, перспективным представляется разработка методов оценки инновационных проектов с привлечением методов теории игр к уже используемому методологическому аппарату.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Крюков, Сергей Витальевич, Ростов-на-Дону
1. Абрамешин А.Е. Инновационный менеджмент/Абрамешин А.Е., Воронина Т.П., Мочанова О.П., Тихонова Е.АД Шленов Ю.В.; Под редакцией др-а экон.наук, проф. О.П.Мочановой. М.: Вита-Пресс, 2001.- 272 е.: ил.
2. Аврашков Л.Я., Графова Г.Ф. Критерии и показатели эффективности инвестиционных проектов/Аудитор. Ч 2003. №7., №8.
3. Ансофф И. Стратегический менеджмент. Ч М.: ИНФРА-М, 2000.
4. Антонов A.B. Системный анализ. Ч М.:Высш.шк., 2004. 454 с.
5. Антонов A.B. Системный анализ. Математические модели и методы;- ОбнинскгИАТЭ, 2002. 114 с.
6. Антонов A.B. Системный анализ. Методология; Построение моделей- Обнинск:ИАТЭ, 2001. 272 с.
7. Аньшин В.М. Инвестиционный анализ Ч 3-е изд., испр. М.: Дело, 2004.-280 с.
8. Аристов С.А. Имитационное моделирование экономических систем- Екатеринбург: Изд-во Урал.гос.экон.ун-та. 2004.
9. Аристов.С А. Использование многофункциональных имитационных систем поддержки принятия решений в управлении предприятием/Вестник ОГУ. 2006. - №8; с.70 - 76.
10. П.Багриновский К. А., Исаева М.Константиновна. Методы исследования информационного обеспечения инновационной деятельности. Экономическая наука современной России. 2010. №1. С. 1-7.
11. Бадин К.В., Уткин В.Б. Информационные системы в экономике. -М.: Издательско-торговая корпорация Дашков и К, 2008. 395с.
12. Басовский Л.Е., Басовская E.H. Экономическая оценка инвестиций -М.: ИНФРА-М. 2007. 241 с.
13. Башмаков А.И, Башмаков И.А. Интелектуальные информационные технологии. МГТУ им.Баумана. 2005. С.304.
14. Березовская Е.А., Крюков СВ. Выбор метода оценки эффективности инвестиционного проекта // Проблемы проектирования и управления экономическими системами: инвестиционный аспект. Ростов н/Д.: Изд-воРГЭА, 1998.-С.15-16.
15. БерезовскаягЕ А., Крюков СВ. Сценарный подход к оценке иг:отбору инвестиционных проектов // Информационные системы, экономика, управление трудом и производством: Ученые записки. Выпуск 7. Ч Ростов н/Д.: Изд-во РГЭУ, 2002. С.87-90.
16. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов/ пер. с англ. Под ред. Л.П. Белых. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997-1120 с.
17. Бланк И.А. Инвестиционрый менеджмент. К.: МП "ИТЕМ" ТД.
18. Боди 3., Кейн А., Маркус А. Дж. Принципы инвестиций: 4-е изд-е, -М.: И.ДЗильяме. 2002. 982 с.
19. Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: полный курс: в 2-х т. Ч СПб.: Экономическая школа, 1997. Т.1. 497 е.; т.2 - 669с.
20. Бугакова O.A. Развитие методических подходов к оценке эффективности инвестиционных проектов/ Проблемы современной экономики. 2008. №3 (27).
21. Букин Б.Е. Понятие теории организации систем и классификация систем/Проблемы современной экономики. 2006. - №1 (17).
22. Буренин А.Н. Рынки производственных финансовых инструментов. М.:Инфра-М, 1996. - 368 с.
23. Бурнышев K.B. Инновация и проблемы качества. Вопросы экономики. 2001. №7. С.33-47.
24. Вадайцев C.B. Оценка бизнеса и управление стоимостью предприятия М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 720 с.
25. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1996. - 800с.
26. Ван Хорн Дж., Вахович. С.мл., Джон.М. Основы финансового менеджмента, 12-е издание: пер. с англ. М.: ООО И.Д.Вильяме, 2008.-1232 е.
27. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк' С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика 2-е изд., перераб. И доп. - М.:Дело, 2002 - 888с.
28. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А., Шанхазов А.Г. О методологии оценки эффективности реальных инвестиционных проектов/Российский экономический журнал 2006. №9-10.
29. Винер Н. Кибернетика. М.: Сов.радио, 1968.
30. Власов М.П. Моделирование экономических процессов/ М.П. Власов, П.Д.Шимко. Ростов н/Д: Феникс, 2005. - 409 с.
31. Воков HiM., Грачева М.В. Проектный анализ. М.: Биржи и банки, ЮНИЩ 1998. -423с.
32. Воробьев C.B. Инвестирование инноваций/Экономические науки. Ч 2006. №12 (25), с. 162 - 166.
33. Геловани В.А., Башлыков. A.A., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интелектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: Эдиторал УРСС, 2001. - 304с.
34. Гитман Л. Дж., Джонк М.Д. Основы инвестирования. Пер. с англ. -М.: Дело, 1997.-1008 с.
35. Глухов В.В., С.Б. Коробко, Т.В. Маринина. Спб.: Питер, 2003. -528 с.
36. Гот Ф. Инновационная стратегия ОЭСР: достижение новых целей. Форсайт. 2009. Т.З №1. С.16-28.
37. Гольдштейн Г.Я. Стратегические аспекты управления НИОКР. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000.
38. Гольдштейн Г.Я. Стратегический инновационный менеджмент. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. 267 с.
39. Горелова Г.В. Исследование и моделирование социально-экономических систем. Когнитивное моделирование / Г.В. Горелова и др. Ростов-на-Дону: ЮФУ, 2008.
40. Гранатулов В.М. Экономический риск. М.: Дело и Сервис, 2002.
41. Губенко А.И. Критерии оценки и выбора инновационных проектов // Деньги и кредит. 2003, №5.
42. Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и техника оценки любых активов./Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. -1342 с.
43. Дасковский В.Б., Киселев В.Б. Об оценке эффективности инвестиций/Экономист. 2007. - №3.45:Дасковский В.Б., Киселёв В.Б. Фактор, времени при оценке эффективности инвестиционных проектов // Экономист. М.:2008. №1.
44. Денисов В.Т., Киреев Д.В. Управление и количественная оценка1.1рисков инновационных проектов на предприятиях/Вестник ОГУ. -2006. №9.4.2. с.227-232.
45. Деордица Ю.С. Интелектуальные системы поддержки принятия решений. Луганск: ВНУ. 2005.
46. Дик В.В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки. М.: Финансы и статистика, 2000. - 300с.
47. Дорофеев В.Д., Дресвянников В.А. Инновационный менеджмент
48. Пенза: Изд-во Пенз.гос.ун-та, 2003. 189с.186
49. Дусаев Х.Б. Инновации: теоретический аспект/Вестник ОГУ. Ч 2003. №6. с.123-128.
50. Емельянов A.A., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 е.: ил.
51. Ендовицкий Д.А., Коробейникова JI.C., Сысоева Е.Ф. Практикум по инвестиционному анализу/под ред.Д.А.Ендовицкого. М.: Финансы и статистика, 2003. - 240 с.
52. Жуков Л.М. Финансово-экономический анализ при оценке эффективности инвестиций/Экономика строительства. 2004г. №4.54.3еткшг A.C. Методологический подход к оценке инновационного потенциала проекта/ A.C. Зеткин, С .В. Кортов//Инновации. 2001. №6.
53. Зимин А.И. Инвестиции: вопросы и ответы. М.: ИД Юриспруденция, 2006. Ч 256с.
54. Иванов A.C., Кувадин Д.А. Интегральная формула дисконтирования для наиболее распространенных моделей оценки бизнес-систем/Наука и технология России. 2001. №6 (50), стр.3132.
55. Игнатовская П. Российский экономический интернет-журнал. 2002. №1.
56. Ильенкова С.Д. Инновационный менеджмент/под ред.С.Д.Ильенковой. Ч 3-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДИАНА, 2007.-335 с.
57. Казанцев А.К. Основы инновационного менеджмента. Теория и практика/Л.С.Барютин и др.; под ред. А.К.Казанцева, Л.Э.Миндели. 2-е изд.перераб. и доп. М.: ЗАО Издательство Экономика, 2004 -518 с.
58. Карганов С.А. Проблема нормативной оценки эффективности инвестиционной деятельности/Проблемы современной экономики. -2003. №3/4.
59. Кацко И.А. Проблемы анализа данных в условиях неопределенности // Труды КГАУ, 2006. Выи. №436 (478)
60. Кацко И.А. Проблемы точности измерений в социально-экономических исследованиях //Terra Economicus. Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2008; - Т. 1. -№ 1.
61. Китова Г.А., Кузнецова Т.Е., Самоволева С.А. Государство в инновационных проектах: возможности и ограничения. Форсайт. 2007. Т.1. №1. С.54-61.
62. Клиффорд Ф.Г. Управление проектами: пер. с англ./ Ф.Г. Клиффорд, У.Эрик, Ларсен. М.: Дело и Сервис, 2003:
63. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. М.: Дело, 2003. - 336с.
64. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций: Анализ отчетности! М.: Финансы и статистика, 1998. -432 с.
65. Козлов КJC, Соколов Д.Е., Юдаева К.В. Инновационная активность российских фирм. Экономический журнал ВШЭ. 2004; Т.8. №3. С.399-420.
66. Комытова Т.С., Инвестиционный анализ. М.: ИНФРА-М, 2009. -204с.
67. Котынюк Б.А. Инвестиции. СПб.: Изд-во Михайлова В.А. 2003. -848 с.
68. Корнеев C.B. Системы поддержки принятия решений в бизнесе/Сети & Бизнес.-2005.-№6.
69. Коуз Р.Г. Природа фирмы // в кн.: Природа фирмы: пер. с англ. М.: Дело, 2001.-360 с.
70. Крылов Э.И., Власова В.М., Журакова И.В. Анализ эффективности инвестиционной и инновационной деятельности предприятия. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 608 е.: ил.
71. Крюков C.B. Имитационная модель оценки эффективности инновационных проектов/С.Крюков// Terra ЕсопотюиБ.Экономический вестник Ростовского государственного университета №2, ч.2, том 9, 2011. с.34-395
72. Крюков C.B. Методы и модели оценки и выбора инвестиционных проектов: Монография/Рост.гос.экон.унив. Ростов н/Д., - 2001 -252с.
73. Крюков C.B. Модель оценки инновационных проектов в условиях определенности/Научная перспектива. Уфа, изд-во:Инфинити, №12, 2010: Чс.29-32.
74. Крюков C.B. Оценка инновационных проектов в пространстве реальных опционов/С.Крюков// Terra Есопогшсш.Экономический вестник Ростовского государственного университета. №2, ч.З, том 9, 2011. с.58-63.
75. Крюков C.B. Оценка стратегических инвестиционных проектов в реальном секторе экономики. Ростов н/Д: изд-во Рост.ун-та, 2002. -204с.
76. Крюков C.B. Сравнительный анализ подходов к оценке эффективности инновационных проектов/Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. Ч М.: Литера. №11, 2010. Ч 68-75с.
77. Крюков C.B. Учет реальных опционов при оценке эффективности инвестиционных проектов /С.В.Крюков//Вестник Академии. 2006. №2 (22).
78. Кугаенко A.A. Методы динамического моделирования в управлении экономикой/под ред. П.Е.Кондрашова. 2-е изд., испр. И доп. - М.:
79. Университетская книга, 2005. 456 с.1. J89
80. Кузнецов Б.Т. Финансовый менеджмент/ Б.Т.Кузнецов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. 0 415 с.
81. Курнышева Й.Л, Сулейменов Д. Инвестирование инновационного развития//Экономист. 1994. № 10. С. 187.
82. Лежнев A.B. Динамическое программирование в экономических задачах/ A.B. Лежнев. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2010. -176 с.
83. Липсиц И.В.,Коссов В.В. Экономический анализ реальных инвестиций. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Экономишь, 2004. - 347 с.
84. ЛитвакБ.Г., Экспертные технологии в управлении, М., Дело, 2004
85. Логинова В.П, Повышение инновационной эффективности экономики России / под Ред. В.П. Логинова, A.C. Кулагина. М., 1994.
86. Лысова М.А. Анализ действующих методических рекомендаций по оценке эффективности инвестиционных проектов/Современные наукоемкие технологии. 2007. №1.
87. Лычкина H.H. Современные технологии имитационного моделирования" и их применение в информационных бизнес-системах/Банковские технологии. 2000. №9.
88. Магомадов В.Д. Методологические принципы и методы оценки инвестиционных проектов/Транспортное дело России. 2008. - №3
89. Магомадов Э. Инвестиционные возможности и инвестиционные риски на территории российских регионов/ Э.Магомадов//Тегга Economicus/Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2010. - Том 8. - №1. - С. 112-118.
90. Максимова В.Ф. Инвестиционный менеджмент. М.:Изд. Центр ЕАОИ. 2007. - М, 2007. - 214 с.
91. Мамедов О.Ю. Шлюзы и губки российской инновационной экономики/О.Мамедов// Terra Economicus. Экономический вестник93 .Медынский В.Г. Инновационное предпринимательство/ В.Г. Медынский, Л.Г.Скамай. Ч М.:ЮНИТИ, 2002.
92. Медынский В.Г. Инновационный менеджмент. М.:ИНФРА-М, 2004.
93. Медынский В.Г., Ильдеменов C.B. Реинжениринг инновационного предпринимательства/под ред.проф.В.А.Ирикова. Ч М.:ЮНИТИ,1999.-414с.
94. Михалева М.Ю. Многокритериальная модель формирования оптимального портфеля инвестиционных проектов/Экономические науки. 2008. - №3 (40). с.378-385.
95. Морозов Ю.П. Инновационный менеджмент. М.:ЮНИТИ-ДИАНА,2000.
96. Мотин Г.А., Рождественский В.Г. Инновационный менеджмент. -Н.Новгород: НИМБ, 2005.-131 с.
97. Мотовилов О.В. Источники капитала для финансирования нововведений. СПб.: изд-во СПбГУ, 1997.
98. Мухамедьяров A.M. Инновационный менеджмент. 2-е изд. -М.: ИНФРА-М. 2008. 137 с.
99. Недоспасова О.П. Взаимосвязь инновационных и инвестиционных проектов в сфере высшего профессионального образования: международный опыт и российская практика/Современные наукоемкие технологии. Ч2008. №8.
100. Ногин В.Д. Принятие решений при многих критериях. СПб. Издательство ЮТАС, 2007. - 104 с.
101. Острейковский В.А. Теория систем. М.: Высшая школа, 1997. -240 с.
102. Очирова В.В. Календарное планирование ресурсов инвестиционного проекта. Корпоративные финансы. 2009. №3 (11). С.94-99.
103. ОЭСР и Евростат. Руководство Осло. Рекомендации по сбору и анализу данных по инновациям. Руков. 3-е изд., перевод Ч М.:ЦИСН, 2006
104. Паринов С.И. Новые возможности имитационного моделирования социально-экономических систем. Искусственные сообщества. 2007. №3-4,
105. Подшиваленко Г.П. Инвестиционная деятельность/Н.В.Киселева, Т.В.Боровикова, Г.В.Захарова и др.; под ред. Г.П.Подшиваленко и Н.В.Киселевой. Ч 2-е изд., стер. -М.гКНОРУС, 2006. 432с.
106. Поляков C.B. Системы поддержки принятияг решений на базе офисных программ/Моделирование в социально-политической, < сфере. Научный альманах. 2007. №1.
107. Попов B.JI. Управление инновационными проектами/Под ред.проф. В .Л.Попова. М.:ИНФРА-М, 2009. - 336 с.
108. Попов В.Л., Кремлев Н.Д. Методы и средства управления проектами. Ч Пермь: изд-во ПГТУ, 2004.
109. Пучков Е. Методы и системы, поддержки принятия управленческих решений/Ваш капитал Юг. 2008. №6-7.
110. Пьявченко О.Н., Горелова Г.В., Боженюк A.B., Клевцов С.И., Радченко С.А., Клевцова А.Б. Методы и агоритмы моделирования развития сложных ситуаций: Монография / Под ред. д.т.н., профессора О. Н. Пьявченко. Таганрог: издательство ТРТУ, 2003. -157с.
111. Ример М.И., Касатов А.Д., Матиенко Н.Н: Экономическая оценка инвестиций. 2-е изд./Под общ.ред. М.И.Римера. Ч Спб.: Питер, 2008.-480 с.
112. Романова М.В. Управление рисками инновационной деятельности// Финансы и кредит. -2001. № 1. С. 14-23.
113. Рэдхэд К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками: пер. с англ. М.: Инфра-М., 1996. - 288с.
114. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий/перевод с англ. Вачнадзе Р.Г., М.: Радио и связь, 1993.
115. Семакин И.Г. Информационные системы и модели. Электронный курс/И.Г.Семакин, Е.К.Хеннер. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. - 303с.
116. Силаенков А.Н. Компьютерные системы поддержки* принятия решений Омск: изд-во ОмГТУ, 2007. - 80с.
117. Сиразетдинов Т.К., Родионов В.В., Сиразетдинов Р.Т. Динамическое моделирование экономики региона. 2005. Казань: Академия наук РТ. - 320с.
118. Соловьев В.П. Инновационная деятельность как системный процесс в конкурентной экономике (Синергетические эффекты инноваций). Киев: Феникс, 2006. Ч 560 с.
119. Староверова Г.С. Экономическая оценка инвестиций/ Г.С.Староверова, А.Ю.Медведев, И.В.Сорокина. М.: КНОРУС, 2006.-312 с.
120. Сухорев О.С. Социальный вопрос: институты, инновации и экономическая политика. М.: Экономическая литература, 2004. -294 с.
121. Сухарев О.С. Синергетика инвестиций/ О.С.Сухарев, С.В.Шманев, А.М.Курьянов; под ред. Профессора О.С, Сухарева. -М.:Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2008. 368 с.
122. Ткаченко И.Ю. Инвестиции/И.Ю.Ткаченко, Н.И.Малых. М.: Издательский центр Академия, 2009. - 240 с.
123. Туманова Т.А. Методология оценки эффективности инновационной деятельности/М., Московский Государственный открытый университет
124. Узденёва Т. А. Система поддержки принятия решений, интегрированная с л1С:Предприятие Текст. / Т. А. Узденёва // Молодой ученый. Ч 2011. Ч №3. Т. 1. Ч С. 105-107.
125. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика). М.: Прогресс, 1991.
126. Холодная Н.Д. Роль частно-государственного партнерства в инновационном секторе экономики/Современные наукоемкие технологии. Ч 2008. №4.
127. Хотяшева О.М. Инновационный менеджмент. 2-е изд. СПб.: Питер, 2006. - 384 с.
128. Чиненов М.В. Инвестиции/под ред.М.В.Чиненова. М.: КНОРУС, 2007. - 248 с.
129. Шапкин A.C. Экономические и финансовые риски. Оценка. Управление, портфель инвестиций: Монография. М.: Издательско-торговая компания Дашков и К, 2003. Ч544 с.
130. Эддоус М. Методы принятия решений/ М.Эддоус, Р. Стэнсфид. М.: Аудит: ЮНИТИ, 1997.
131. Янковский К.П. Организация инвестиционной и инновационной деятельности/ К.П.Янковский, И.Ф.Мухарь. СПб.: Питер, 2001.
132. Яресько Я.П. Инновационный менеджмент. Ярославль: МУБиНТ, 2002. - 67 с.
133. Allan A. Innovation management: strategies, implementation and profits. Oxford University Press. 1998.
134. Anderson T.J. Real Options Analysis in Strategic Decision Making: an applied; approach in a dual options framework // J. of Applied Management Studies. 2000. Dec. vol. 9 Issue 2.
135. Armbrecht P.M. at al. Knowledge Management in Research and Development // RTM, 2001, v.44, №4.
136. Black F. and M.Scholes. 1973 "The pricing of options and corporate liabilities." Journal of Political Economy 81 (May-June): 637' 659
137. Brian P. Cozzarin, Jennifer C.Percival. Complementrities between organizational strategies and innovation/ Economics of Innovation and new technology. Volume 15. Issue 3,2006. p. 195-217.
138. Carter R. Financial Analysis for R&D decisions // Journal of th Society of Research Administrators, 1997, v.29, №1,2.
139. Carter R., Edwards D. Financial Analysis Extends Management of R&D// RTM, 2001, v.44, №5.143: Copeland T., Hwe K.M. Real? Options and; Strategic: Decisions, // Strategic Finance. 2002. Apr. vol.83.
140. Ester Martinez-Ros, Jose M.Labeaga. The relationship between firm size and innovation activity: a double decision approach/Economics of innovation and new technology. Volume 11, issue 1, 2002. p.35-50
141. Favato G. Relevance of Real Options to Corporate Investment Decisions/The Icfai University Journal of Derivatives Markets, Vol. V, No.3,2008.
142. Goldsmith D. Defining some different avenues of innovation/ Ivey business journal. Jan.-Feb. 2010.
143. Haettenschwiler P. Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungs-unterstutzung. Gutes Entscheiden in Wirtschaft, Politikund Gesellschaft. Zurich: Hochschulverlag AG, 1999. ЧS. 189Ч208.1. J 95
144. Henry. W. Chesbrough, David J. Teece, перев. Катько B.C. Организационные формы инноваций: когда виртуальная корпорация эффективна? Российский журнал менеджмента. 2003. т.1. №1. С.123-136.
145. Keen P.G.W., Scott Morton М. S. Decision support systems : an organizational perspective. Reading, Mass.: Addison-Wesley Pub. Co., 1978
146. Kogut B. and Kulatilaka N. 1994 "Operating flexibility, global manufacturing, and the option value of a multinational network." Management Science 40. No. 1: 123-139
147. Lee Kuo-Jung, Shyu David S., Dai Miao-Ling. The Valuation of Information Technology Investment by Real Options Analysis/ Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies Vol.12, No.4, 2009, p.611-628
148. Little I.D.C. Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus // Management Science, 1970. v. 16. Ч N 8
149. Mathews S. 2009 "Valuing risky projects with real options" Research.Technology Management, September-October: 32-41.
150. McGrath R.E., McMillian I.C. Assessing Technology Projects Using Real Option Reasoning // RTM, 2000, v.43, №4.
151. Myers S.C. 1987 "Finance theory and financial strategy." Midland Corporate Finance Journal 5, no. 1:6-13
152. Nelson R. National Innovation Systems: a comparative analysis. Oxford University Press, 1993.
153. Parthasarathy K. Vijay, Madhumathi R. Real Options Analysis in Valuation of Commercial Projects: A Case study/ The IUP Journal of Infrastructure, vol. VIII, Nos. 1&2,2010
154. Power D.J. A Brief History of Decision Support Systems. DSSResources.COM, World Wide Web, Ссыка на домен более не работаетhistory/dsshistory.html, version 2.8, May 31, 2003
155. Power DJ. Decision Support Systems: concepts and resources for managers. Quorum Books division Greenwood Publishing. 2002. 272p.
156. Prendergast P. "Capital projects: Wishful thinking and worse!", Management accounting, Nov. 1998.
157. Timothy A. Luehrman. Strategy as a portfolio of real options/Timothy A. //Harvard Business Review. 1998. Sep/Oct98, Vol. 76 Issue 5, p.89-100.
158. Trigeorgis L. Project flexibility, agency, and competition. 2000. Ed.L.Trigeorgis, New York.
159. Trigeorgis L., 1996. Real Options: Managerial Flexibility and Strategy in Resource Allocation, Cambridge, MA, MIT
160. Turban E.Decision support and expert systems: management support systems. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall; 1995.
161. Vashchenko M.P. Estimation project profitability in the modified Cantor-Lipman model/Moscow University computational5 mathematics and cybernetics. Volume 33, Number 2, 77-86.
162. Yang S. The construction of Assistant Decision Supporting System for Project Investment Based on Real Option Theory/ International Journal of Business and Management. Vol.5, No.2, 2010.
163. Задание влияния неэкономич.факторовоц та 0.141.оч"90.071. ОцП15 | 0.01оцгеГ0.031. Панель управления1.ОчЕЗ0.121. Оцёэ | о.ое1. ОцЕ15 | 0.041. ОЦЕ210.011. Г В началоч
Похожие диссертации
- Теория и методология многокритериального подхода к принятию инвестиционных решений хозяйствующими субъектами
- Методы оценки коммерческого потенциала интелектуального продукта
- Интелектуальные информационные системы поддержки принятия решений при оценке эффективности инвестиционных проектов
- Скоринговые модели и средства управления рисками для поддержки принятия кредитных решений
- Методология разработки и применения многофункциональных систем поддержки принятия решений на предприятиях агропромышленного комплекса