Оптимизация ставок рояти в лицензионных договорах на основе распределенных вычислений и сетевых технологий

Неволин, Иван Викторович

Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Оптимизация ставок рояти в лицензионных договорах на основе распределенных вычислений и сетевых технологий тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Неволин, Иван Викторович
Место защиты	Москва
Год	2012
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Оптимизация ставок рояти в лицензионных договорах на основе распределенных вычислений и сетевых технологий"

005053701

На правах рукописи

Невонн Иван Викторович

ОПТИМИЗАЦИЯ СТАВОК РОЯТИ В ЛИЦЕНЗИОННЫХ ДОГОВОРАХ НА ОСНОВЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ И СЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

2 5 ОКТ 2012

Москва-2012 г.

005053701

Работа выпонена в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Центральном экономико-математическом институте Российской академии наук

Научный руководитель: д.э.н. Козырев Анатолий Николаевич, Федеральное

государственное бюджетное учреждение науки Центральный экономико-математический институт Российской академии наук

Официальные оппоненты: д.э.н., проф. Лившиц Вениамин Наумович, Федеральное

государственное бюджетное учреждение науки Институт системного анализа Российской академии наук к.ф.-м.н. Бусыгин Владимир Петрович, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное учреждение

науки Институт проблем рынка Российской академии наук

Защита состоится л 12 ноября 2012 года в 15й1 на заседании Диссертационного совета Д 002.013.01 при Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Центральном экономико-математическом институте Российской академии наук по адресу: 117418, г. Москва, Нахимовский проспект, д. 47, ауд. 520.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ЦЭМИ РАН.

Автореферат разослан л10 октября 2012 года.

Ученый секретарь

Диссертационного совета Д 002.013.01, кандидат экономических наук

А.И. Ставчиков

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования определяется растущей потребностью новой экономики в создании более совершенной, основанной на математических методах и сетевых технологиях инфраструктуры рынка технологий, цифровых продуктов и других нематериальных благ. В том числе есть очевидная потребность в инструментальных средствах для информационной поддержки переговоров при совершении сделок по передаче технологий и, прежде всего, при заключении лицензионных договоров. По мере распространения сетевых технологий и перехода от традиционной экономики к экономике знаний потребность в них будет лишь возрастать.

Ставки рояти в лицензионных договорах играют такую же роль, какую играют цены на рынках обычных продуктов или ставки процентов на рынках денег. При этом лицензионный договор был и остается основным или, как минимум, одним из основных инструментов передачи технологий и основным видом сделок на рынке интелектуальной собственности. Более того, сфера применения лицензионных договоров и их разнообразие расширяться.

Как и обычные цены, ставки рояти в основном формируются рынком. Вместе с тем, специфика рынка лицензий - рынка интелектуальной собственности - такова, что практически каждая сдека оригинальна в силу оригинальности предмета сдеки, а цена сдеки не сводится к сумме денег. Схема лицензионных платежей в обычном лицензионном договоре (патентная лицензия) или в договоре о передаче ноу-хау (беспатентная лицензия) достаточно сложна. Обычно она включает в себя начальный (паушальный платеж) в виде фиксированной суммы и последующие регулярные выплаты в виде рояти, исчисляемы как процент от выручки, причем ставка рояти может меняться от периода к периоду. В этом проявляется гибкость схемы платежей, позволяющая сбалансировать интересы сторон и риски. Вместе с тем, она оставляет большие возможности для оптимизации сдеки по Парето, т.е. с улучшением условий для обеих сторон. Эти возможности в основном связаны с тем, что стороны по-разному, вообще говоря, оценивают будущее, в том числе изменение стоимости денег во времени, спрос и риски.

Сложность задачи оптимизации состоит в том, что в ней участвуют две стороны с противоположными (во многом) интересами, скрывающие друг от друга информацию о своих ограничениях и возможностях. При наличии многих степеней свободы им трудно

договорится. Выход они находят в ограничении степеней свободы, используя фиксированную ставку рояти и снижая тем самым возможности для оптимизации сдеки.

Альтернатива снижению степеней свободы - применение более совершенных инструментов, позволяющих изменять ставки рояти и оптимизировать сдеку в смысле Парето при сохранении сторонами в тайне большей части информации о своих возможностях и ограничениях. Разработка таких инструментов на основе математического программирования, распределенных вычислений и сетевых технологий - тема настоящего исследования.

Проработанность темы исследования на данный момент далека от потребностей современной экономики знаний, хотя отдельные ее аспекты исследовались достаточно глубоко. В частности, глубоко разработана тема распределенных вычислений применительно к задачам оптимизации, включая задачи с блочной структурой. Однако, как показал Артемьев И.Е., она обычно связывалась с большим объемом вычислений, а не с сознательным ограничение обмена информацией между сторонами (блоками), как это имеет место при заключении лицензионных договоров. А это означает совсем другие требования к агоритмам вычислений. Также в последнее время изучается возможность предоставления услуг на основе облачных вычислений. Первая в России диссертация на эту тему защищена Макаровым C.B. в 2011 г. Тему даже называют модной, но пока речь идет лишь о коммуникационных услугах и аутсорсинге.

Определению и обоснованию ставок рояти также посвящена обширная литература, причем вопрос о ставках рояти рассматривается как в контексте оценки интелектуальной собственности, например, Азгальдовым Г.Г., Карповой H.H., Козыревым А.Н. и Макаровым В.Л., так и в контексте лицензионной торговли, что можно видеть в работах Волынец-Руссета Э.Я. и Мухопада В.И., прежде всего, с ориентацией на практические применения, но при этом речь не идет о распределенных или облачных вычислениях. Значимость этой литературы состоит в том, что в ней обобщен практический опыт определения экономических параметров лицензионных договоров, в том числе ставок рояти, выведены эмпирические правила и выявлены основные значимые факторы.

Теоретические исследования с близкой проблематикой включают построение моделей передачи технологий между различными агентами и в различных условиях. Определенное внимание уделяется вопросам составления оптимального контракта и схематичному

описанию процесса. Также строятся модели оптимизации параметров, и проводятся эконометрические исследования сделок по передаче технологий. Анализу подвержено влияние различных факторов на оптимальные параметры лицензионного соглашения. Это не только вид и структура платежей, но и распределение прав между сторонами. Среди факторов моделей рассматриваются количество игроков на рынке, этичность поведения агентов, симметричность информации и т.п.

Наконец, существует серия работ по автоматизации переговоров или снижению транзакционных издержек при переговорах. Известны не только протоколы переговоров -жестко фиксированные правила, но и компьютерные программы, которым доверяется даже заключение сделок в автоматическом режиме. В том числе авторы, например, Брегеда М.В., публикуют работы с применением линейного програмирования как инструмента поддержки переговоров.

Цель исследования - разработка инструментальных средств на основе математического программирования и сетевых технологий для обеспечения технической поддержки переговорного процесса (или его автоматизации) и оптимизации ставок рояти при заключении лицензионных договоров.

Задачи исследования:

1. Построение математических моделей поведения сторон по договору - лицензиара и лицензиата, связанных между собой через рояти.

2. Выявление принципиальных возможностей для оптимизации лицензионного договора по Парето;

3. Разработка вычислительного агоритма, который сохраняет раскрываемую агентом частную информацию в тайне от противоположной стороны сдеки, обеспечивающего в целом достижение оптимума Парето.

4. Исследование сходимости агоритма к оптимуму Парето;

5. Построение вычислительной схемы, гарантирующей отсутствие зацикливания агоритма и реализуемой в Excel;

6. Реализация агоритма в виде интерактивного сервиса для двух участников с основной программой на сервере и доступом сторон по договору через Интернет;

7. Реализация агоритма в виде интерактивного сервиса для одного участника (лицензиата), когда вторая сторона (лицензиар) представлена роботом.

Объект исследования - лицензионный договор как основной инструмент передачи технологий, схема платежей и эмпирические правила расчета экономических параметров, используемые в лицензионных договорах.

Предмет исследования - математические модели переговоров при заключении лицензионных договоров и методы оптимизации ставок рояти в таких договорах, допускающие сетевую реализацию.

Методология исследования основана на применении идей и методов математического программирования, выпуклого анализа и теории игр в сочетании с экономическим анализом эмпирических правил и общих принципов лицензионной торговли, полученных из обобщения практического опыта.

Действия сторон по лицензионному договору рассматриваются как рациональные, что дает основания моделировать их с помощью экстремальных задач, а оптимизацию сдеки в целом - как последовательное улучшение положения каждой из сторон с выходом в конце на границу Патето. Такое понимание задачи оптимизации лицензионного договора при некоторых допонительных ограничениях позволяет с помощью замены переменных свести задачу оптимизации ставок рояти к известной задаче оптимального распределения ограниченных ресурсов. Решению этой задачи посвящена обширная литература с использованием различной математической техники и приложениями к разным сферам экономики, начиная с основополагающей монографии Л.В. Канторовича. Среди наиболее цитируемых авторов в данной тематике следует упомянуть Первозванского A.A. и Первозванскую Т.Н. Сочетание элементов оптимизации и иммитации используют Макаров B.JI. и Маршак В.Д. Схема, близкая к используемой в данной работе схеме, впервые описана Козыревым А.Н., также применительна к задаче распределения ресурсов. Из зарубежных работ идейно близки в смысле применяемой техники публикации X. Эхтамо с соавторами.

Тем не менее, вся эта техника не может быть применена непосредственно к задаче оптимизации лицензионных договоров в целом и ставок рояти в частности. Лицензионная торговля имеет свою ярко выраженную специфику, в том числе это весьма специфическую и сложную систему платежей. Ей соответствует процедура ведения переговоров, в рамках которой определяются экономические параметры договора, прежде всего, ставки рояти.

Поскольку торговля лицензиями существует достаточно продожительное время, выработаны эмпирические правила и методики расчета ставок рояти. Их необходимо

изучать и учитывать в математических построениях, чтобы избежать чрезмерных упрощений и утраты связи с действительносью. Переговоры - игровая ситуация, поэтому в работе также исследуется применение теории игр к определению оптимальной цены. Один лишь параметр - ставка рояти - влияет на ожидания и поведение каждой из сторон переговоров. Поэтому необходимо исследовать связи меиеду экономическими параметрами, чтобы установить, что влияет на размер ставки рояти.

Информационная база исследования - научная и научно-практическая литература на русском, английском и немецком языке, интернет, предложения о продаже открытых лицензий, публикуемые на условиях оферты.

Научная новизна работы заключается в получении новых результатов с применением новых методов. Впервые для уточнения (оптимизации) ставок рояти в лицензионном договоре используется разнообразный и мощный математический аппарат, включая линейное и квадратичное программирование, выпуклый анализ и теория игр, а также сетевые технологии. Такой аппарат является более прогрессивным по сравнению с тем, который используется сегодня для оптимизации ставок рояти, и позволяет построить инструмент, обеспечивающий сохранность частной информации агентов. При этом достигаются равновесные по Парето условия сдеки и появляется возможность для автоматизации процесса заключения лицензионных договоров. Благодаря применению такого аппарата:

Х построен агоритм, допускающий паралельные вычисления и улучшающий условия сдеки в направлении Парето-оптимальной точки;

Х сформулированы достаточно общие условия, в рамках которых доказана сходимость агоритма к оптимуму Парето;

Х построена вычислительная схема для MS Excel, исключающая зацикливание агоритма при прохождении точек вырождения (неполный базис в задаче линейного программирования и т.д.);

Х реализована на языке С++ сетевая версия интерактивной вычислительной схемы для двух участников (лицензиара и лицензиата);

Х реализована аналогичная сетевая версия для одного участника (лицензиата), встраиваемая в университетскую модель торговли лицензиями, когда функции лицензиара выпоняет робот.

Личный вклад автора:

Х выпонен перенос методов решения задач распределения ресурсов на задачу оптимизации ставок рояти;

Х построен агоритм оптимизации ставок рояти, допускающий паралельные вычисления;

Х агоритм реализован при помощи различных программных средств, что показывает гибкость его реализации;

Х продемонстрированы возможности агоритма для решения прикладных задач передачи прав интелектуальной собственности;

Х предложена новая модель взаимодействия лицензиата и лицензиара на стадии переговорного процесса.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы состоит в том, что создан удобный инструмент для исследования поведения сторон в лицензионном договоре. Меняя модель поведения лицензиата и/или лицензиара, можно сопоставлять результаты с реальным поведением сторон в переговорах. Также исследованы возможности применения задачи о распределении ресурсов в проблеме определения вознаграждения за использование интелектуальной собственности. Предложена общая схема улучшения ставки рояти, которая может адаптироваться к условиям конкретной задачи путем выбора соответствующего функционала.

Практическая значимость работы определяется тем, что созданные интерактивные сервисы встраиваются в корпоративные и социальные сети изобретательства, рационализации, инноваций - КСИРИН и ССИРИН, соответственно. Предложен механизм улучшения экономических параметров лицензионного договора, который стимулирует стороны сообщать истинные ожидания, связанные с проектом. При этом в качестве входных данных используются достаточно простые сведения, а не вероятностные распределения и сценарии развития проекта. Реализация агоритма в виде компьютерной программы позволяет автоматически собирать статистические данные о лицензионной торговле, а также повышает степень автоматизации при заключении лицензионных договоров, расширяя при этом круг потенциальных лицензиатов. Кроме того, сервисы используются в учебном процессе.

Структура н объем работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Общий объем работы 143 страницы. Количество таблиц - 9, количество рисунков - 26.

Апробация результатов. Основные положения диссертационной работы были представлены на 53-й научной конференции МФТИ - Всероссийской молодежной научной конференции с международным участием Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук, состоявшейся в период с 24 по 29 ноября 2010 года в г. Москве, а также Международной научно-практической конференции Охрана и защита прав интелектуальной собственности на единой таможенной территории Таможенного союза, состоявшейся 15 марта 2011 года в г. Москве в Российской государственной академии интелектуальной собственности.

На разработанную программу для поддержки лицензионных переговоров получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ Л

II. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Краткое содержание работы. Диссертационное исследование проведено на основе трудов отечественных и зарубежных авторов (экономистов, математиков, оценщиков интелектуальной собственности и специалистов по лицензионной торговле), в том числе: Г.Г. Азгальдова, А.П. Афанасьева, В.А. Булавского, О.Н. Бондаревой, Э.Я. Волынца-Руссета, В.Ф. Демьянова, Л.В. Канторовича, H.H. Карповой, В.Н. Лившица, А.Н. Козырева, В.Л. Макарова, В.И. Мухопада, A.A. Первозванского, A.M. Рубинова, P. Aghion, R. L. Autrey, Н. Ehtamo, О. Morgenstern, J. Von Neuman, A. Rubinstein, R. Sansing, J Tirle и других.

Глава 1 Возможные подходы к определению ставки рояти посвящена постановке задачи и обзору возможных подходов к ее решению. Здесь же дан обзор литературы по теме. В первом параграфе рассматривается лицензионный договор как основной инструмент передачи технологий, его особенности и схема платежей. Отмечено, что исследования эмпирического характера включают как академические исследования, выпоненные вузовскими преподавателями и научными работниками, так и отнюдь не менее глубокие практические или научно-практические пособия, написанные специалистами практиками на основе имеющегося у них реального опыта заключения лицензионных договоров. В частности, этот опыт представлен в публикациях отечественных авторов: Волынец-Руссет

Э.Я., Евдокимова В.Н., Золотых Н.И., Козырев А.Н. и Макаров В.Л., а также Мухопад В.И. Из зарубежных источников особо стоит отметить переведенную на русский язык книгу Г. Штумпфа Лицензионный договор, уникальную в части внимания к деталям. Также отметим работы статьи американских практиков Андониан Дж. К., Аутрей Р.Л., Аксельрод И.Л., Маркус Б., Мойрер М. Дж., в которых обсуждаются некоторые важные детали, в том числе идеи оптимизации. В работах Смита Г.В. и Парра Р.Л. описаны эмпирические правила и приемы расчета ставок рояти, а также приведены их возможные обоснования. В качестве наиболее распространенного способа расчета рояти применяется правило 25%. Согласно указанному правилу, 25% от прибыли до вычета налогов и процентов по займам составляет доля лицезиара при распределении выгод от лицензии. Соответственно, доля лицензиата -75%. Одно из наиболее убедительных объяснений состоит в том, что примерно 25% от EBIT (Earning before interests and tax) тратят на R&D (research and development) американские компании, живущие за счет собственных разработок. Иначе говоря, жить за счет покупки лицензий или за счет собственных разработок одинаково выгодно. Однако существуют и другие обоснования.

Теоретические исследования проблем, связанных с заключением лицензионных договоров, и практика развиваются во многом изолированно друг от друга, на что есть объективные причины, одна из которых - закрытость большей части практики от третьих лиц, включая представителей экономической науки. Практика заключения лицензионных договоров и, соответственно, выбора ставок рояти обобщается лицензионными обществами и специализированными фирмами, сопровождающими такие сдеки, но такая информация составляет их коммерческую тайну и предоставляется только на платной основе. Таким образом, эмпирическая база для апробации теоретических построений в данной области, частично скрыта от исследователей, частично представлена относительно простой университетской моделью. Тем не менее, в научной и научно-практической литературе по данной теме присутствуют упоминания о более сложных моделях назначения ставок рояти, в том числе о понижающихся и повышающихся ставках рояти. В числе авторов данной литературы находится Волынец-Руссет Э.Я.

Второй параграф целиком посвящен обзору математических моделей, имитирующих процесс переговоров, прежде всего, при заключении лицензионных договоров. Также в обзор включены модели переговорного процесса, сходство с которыми имеет место в части

используемого математического аппарата. Авторы привлекают различные методы поиска ставки рояти, оптимальной в том или ином смысле. Помимо оптимума по Парето и равновесия по Нэшу, также отыскивается ставка рояти, максимизирующая полезность одной из сторон - той, которая имеет силу в переговорах. Оптимальная ставка рояти определяется в различных модельных ситуациях - в условиях асимметричной информации, в условиях возможного неэтичного поведения, при лицензировании на вертикально интегрированных рынках и т.п. Также авторы сравнивают рояти с другими способами организации платежей.

В третьем параграфе рассматриваются подходы к компьютерному моделированию переговорного процесса, в том числе с применением агент-ориентированных моделей. Математический аппарат, допоненный высокопроизводительными вычислительными ресурсами, позволяет разрабатывать инструменты для поддержки лицензионных переговоров. Причем такие инструменты могут выступать в роли посредника, через которого осуществляется взаимодействие сторон, и в роли приложений, помогающих пользователю сформулировать наилучший ответ на предложение оппонента. В последнем случае стороны общаются друг с другом напрямую, без посредника, а программа работает на персональном компьютере каждого из участников переговоров, в то время как посредник может разместить свое приложение на удаленном сервере и предоставить через Интернет доступ к инструменту. Агоритмы генерации наилучшего ответа базируются на использовании понятия веры в действия контрагента, на метрику в многомерном пространстве предмета договора, либо на компьютерных симуляциях подобных сделок.

Также существует и другой подход, более близкий к настоящей работе, который предполагает наличие посредника, собирающего информацию о предпочтениях агентов. Посредник при помощи аппарата опорных гиперплоскостей определяет множество более предпочтительных параметров сдеки одновременно для обоих агентов. Далее по некоторому правилу из этого множества выбираются новые предложения агентам, и посредник наблюдает за реакцией сторон - согласятся они с новыми условиями или как-либо скорректируют их. Математический аппарат данного подхода достаточно проработан и позволяет создать посредника в виде компьютерной программы, которая автоматически проводит опрос пользователей и улучшает условия сдеки для обеих сторон. Данный вопрос хорошо проработан Г. Эхтамо и Р.П. Хамалайненым, и даже предложена программа для

решения задачи оптимизации условий сдеки, опирающаяся на идею автоматизированного посредника.

В главе 2 Построение и анализ математических моделей исследованы разные варианты модели переговоров при зпключении лицензионного договора, разработанные лично автором диссертации и предлагаемые им для практического использования.

В параграфе 2.1. обоснована возможность представления лицензиата и лицензиара в виде задач математического, в том числе линейного программирования. При этом автор опирается не только на традицию теоретических исследований, но и на практику профессиональной оценки. Приведены условия, при которых рассматриваемая задача сводится к хорошо изученной задаче распределения ограниченных ресурсов. Здесь же построена модель лицензионного договора в виде игры двух лиц.

В параграфе 2.2. рассматривается вычислительный агоритм, иммитирующий переговоры между сторонами и взаимные уступки, обеспечивающие улучшение положения каждой из сторон.

В общем случае агенты представимы в виде задачи линейного программирования, которая в каноническом виде принимает форму:

{{с',х')-> max

М'х' + E = b(t ) ^ где матрица действий агента s, х' - действия агента s, b(t') -предельные значения, зависящие от причитающегося агенту s набора долей t' из разности предельных ставок рояти г^-г^, (с', л') - линейная форма, отражающая полезность агента s, Е - единичная матрица " *", - набор допонительных переменных, s=le для лицензиата, j=/r для лицензиара. Двойственная к ней задача имеет вид

1М' Е~\

где у' - двойственная переменная, с - нулевой л-мерный вектор,

а штрих обозначает операцию транспонирования. Согласно схеме Козырева А.Н., для поиска оптимума по Парето, необходимо:

(1) для каждого агента вычислить такое решение двойственной задачи у', что оно является наименее удаленным от луча с направляющим вектором 1 = у'' + у'" в смысле евклидовой метрики;

(2) проверить базисное множество - исключаются строки матрицы \м' , соответствующие неактивным ограничениям двойственной задачи, и включаются строки, соответствующие активным ограничениям двойственной задачи. Если а]. - >тый стобец матрицы | М' Е |, а с) - ]-тый элемент вектора

.ю а', входит в базис, когда (а),у') = с'; 1 1

(3)для агента з={1е,1г} вычислить матрицу В', обратную к базисной матрице, составленной из базисных стобцов а';

(4) вычислить вектор е' -у' - ^ I для каждого $={1е,1г}\

(5) вычислить все числа X \ В'Ь'(1' + Х'е') 0, з={1е,1г};

(6) вычислить новые доли /'=<* + тт(Я')е', 5={1е,1г}\

(7) при новых долях повторить шаги (1)-(б).

Если при этом яатяются монотонной в том смысле, что если из условия

(У.1')^{У,1'),У>0, следует (у,Ь'(1'))й(у,Ь,(1,)),у>0, то набор (у1 ,<"') является

равновесием в смысле Розенмюлера: точка (/>,<), где = 1, называется равновесием,

если (р,1) (р,а) и г(1) = шах (1), где а - начальное распределение долей.

Существование равновесия следует из монотонности предпочтений, описываемых функцией 2(1') = (С'Х), где х'. - решение задачи при данном значении параметра '*.

Таким образом, перейдя от ставок рояти к долям характерного интервала ставок, можно использовать рассуждения А.Н. Козырева, выпоненные им при решении задачи о распределении ресурсов, для доказательства сходимости агоритма к оптимальному по Парето набору долей, а следовательно, и ставок рояти.

Также возможно использование упрощенной схемы, которая в качестве двойственных оценок агентов использует градиенты ожидаемой чистой приведенной стоимости, ЫРУ проектов.

При рассмотрении негладких задач оптимизации субдифференциал целевой функции можно аппроксимировать субградиентами ограничений прямой задачи. Рассмотрим задачу агента 5:

1!'(х')-*тах

_, где и (х) - вогнутая функция, gl(x) - выпуклые функции.

Известно, что х' Х решение задачи тогда и только тогда, когда Зр'е3и'(х'13р; е(*'),Э)*0,1 = й, такие, что 0 = р'+^у',р' и

у'[*(х') - 6, (/')] = О, I = 1, и, х={1г,1е} - индексы обозначают переменные лицензиара и лицензиата, соответственно. Причем числа у',1 = \,п являются решением двойственной задачи агента. В формулах символ дХ обозначает субдифференциал функции. Мы полагаем, что функции Ь,(/'),1 = 1,л, не зависят от переменной оптимизации и тогда

Таким образом, можно не спрашивать стороны переговоров об оптимизационных задачах, на основе которых агенты принимают решения, а спросить о субградиентах ограничений. Причем спрашивать нужно обо всех активных ограничениях, то есть таких, что (ХЕ')-Ь,(?') = 0 при данном распределении долей агентов (/'',(''), поскольку только они и

входят в линейную комбинацию 0 = р' . Если выбрать сопе' выпуклую коническую

оболочку субградиентов активных ограничений, то она обязательно содержит вектор -р',р' еди'(х'). Поэтому в каждой точке переговоров с набором (('г,/'*), которому

отвечает, вообще говоря, не единственная точка х', ={1г,1е}, субдифференциал целевой функции аппроксимируется конусом, обратным к выпуклой конической оболочке субградиентов активных ограничений - те, которые сам агент и назовет, поскольку остальные, неактивнае, пока остаются ненаблюдаемыми ему самому. В такой постановке, как показано в диссертационной работе, также имеет место рост полезности на каждом шаге итерационного процесса и сходимость агоритма.

В диссертационной работе рассмотрены частные случаи, когда можно гарантировать сходимость процесса к оптимальному по Парето состоянию. Одному из таких частных

случаев посвящен параграф 2.3. В параграфе доказывается утверждение, что если функции

полезностей агентов имеют вид [/'((') = тт(р(',г') = (р'(*),<'), = {1е,1г], то итерационный

процесс

/'(*) = ''(*+1)+е'(*)Л>где

Ь - порог чувствительности, приводит к росту полезности и сужению множества альтернатив.

В главе 3 Практическая реализация представлены три разные реализации предлагаемого автором агоритма переговоров. В параграфе 3.1. описана сетевая реализация агоритма в виде сервиса для двух реальных участников. Реализующая агоритм программа написана на языке С-Н- и работает на сервере, доступ к которому обеспечивается через Интернет с использованием пароля. Все операции по обработке сообщений от агентов и выпонение процедуры оптимизации выпоняются на сервере, а сторонам переговоров не требуется устанавливать специальное программное обеспечение - им необходимы лишь \veb-браузеры и доступ в Интернет. Коммуникации осуществляются через запонение и пересыку специальных форм, генерируемыми сервером. Для пользователя работа с программой выглядит как обычная интернет-страница. Чтобы приступить к работе, агенту необходимо набрать имя сервера в адресной строке браузера. На стартовой странице предлагается выбрать роль в переговорах - лицензиат или лицензиар.

Вас приветствует сайт лицензионных переговоров!

ДвлиЯ сйг г

в п^аошарс*. 1кп .сторсш могут

Км дм, I

Рнс. 1. Стартовая страница программы - посредника переговоров

В завиимосш от выбора пользователю предлагается форма, где необходимо указал, ожидаемые результате.! реализации проекта.

Переговоры по оптимизации ставок рояти

Правила

1 0 |0 II кЧ1

в а_||

Д,с,...............

.....0......:

Рис. 2. Форма для запонения прогноза проекта

После запонения формы и отправки данных на сервер, в браузере отображается страница Ч заставка с просьбой подождать. В это время сервер создает текстовый файл, куда записываются данные, и ожидается ответ оппонента. Если ответ так и не поступает в течение

минуты, пользователь получает сообщение о невозможности связаться с оппонентом. Время таймера можно выбрать, каким угодно, но не слишком большим. Как только поступают данные от оппонента, они также записываются в текстовый файл, но уже в другой. Важно отметить, что на самом деле на сервере выпоняются сразу две программы, обслуживающие одну пару агентов. Это сделано для того, чтобы помнить, какому агенту показывать результат. Обращаясь к серверу, агент запускает СМ-приложение, которое впоследствии не только принимает данные, записывает их в специальный файл и выпоняет шаги агоритма, но и отображает в браузере пользователя динамические веб-страницы. Данные страницы содержат результаты процедуры оптимизации, а также сообщения сервера Динамическая веб-страница характеризуется тем, что она генерируется программно, а не хранится на сервере в виде НТМЬ-файла. Таким образом, помимо стартовой страницы, на сервере хранится два испоняемых файла - Св-приложення, один из которых обслуживает взаимодействие с лицензиатом, а другой - с лицензиаром.

После того, как оба агента передали свои данные на сервер, созданы файлы, содержащие сообщения от лицензиата и лицензиара, каждое СЯ-приложение читает данные из файла контрагента. На данном этапе каждое приложение имеет доступ для обработки показателей обоих прогнозов. Однако самим агентам показатели проектов не доступны -каждый знает лишь то, что он отправил на сервер, но никак не информацию об оппоненте. Обрабатывая данные, прежде чем перейти к оптимизации, каждое приложение сравнивает значения ставок рояти, полученные от агентов. Для оптимизации важно знать текущее состояние переговоров, и поэтому, если значения не совпадают, формы возвращаются агентам на проверку.

Равноудаленный луч вычисляется как покоординатная сумма градиентов лицензиара и лицензиата. Вектор обмена (перехода в новое состояние) вычисляется как компонента градиента лицензиара, перпендикулярная равноудаленному лучу. Неважно, для какого из агентов вычисляется вектор обмена - новое состояние переговоров в виде набора ставок рояти будет одинаковым для обеих сторон. Поэтому вычисления ограничиваются обменом лицензиара с целью экономии аппаратных ресурсов. Сам по себе вектор обмена не определяет новое состояние, а задает лишь направление движения к нему. Для вычисления состояния требуется масштабировать обмен, то есть умножить на коэффициент,

соответствующий выходу на границу допустимой области. Коэффициенты определяются для каждой из возможных границ.

После завершения необходимых подготовительных операция , приложение отображает пользователю страницу с результатами оптимизации. Страница содержит таблицу с данными пользователя и новыми ставками рояти, а также диаграмму, построенную Fusion Charts, построенную при помощи записанных ранее команд.

Рис. 3. Фрагмент выдачи результата пользователю - таблица данных и гистограмма изменения рояти

Помимо результатов, на странице содержатся скрытые от пользователя поля, которые содержат данные для следующих шагов переговоров. В принципе, пользователь может продожить переговоры и выпонить очередной шаг оптимизации, нажав на специальную кнопку, расположенную на этой же странице. Тогда на сервер вновь отправляются данные, в том числе и содержание скрытых полей. В скрытых полях содержатся компоненты луча и градиента. Но по одной компоненте луча и градиента уже обнулены - они не будут учитываться при работе приложения, так что обмен будет продожаться до достижения ограничения очередной координаты. Необходимо заметить, что после отображения пользователю веб-страницы с результатами, приложение удаляет все созданные им файлы. Это не только защищает сервер от исчерпания физической памяти, но и затрудняет злоумышленникам перехват прогнозируемых показателей лицензионной сдеки.

В параграфе 3.2. описан похожий процесс с той разницей, что здесь роль одного из участников переговоров испоняет робот. Эта программа используется для обучения студентов, но может быть использована и для обучения профессиональных переговорщиков в качестве тренажера.

Интелектуальный робот реализован в виде задачи линейного программирования -ставится цель оптимизировать доступные денежные потоки при текущих значениях ставки рояти. Решение данной задачи определяет более предпочтительные условия сдеки, с одной стороны, и ограничения робота, с другой.

Использование робота в таком виде позволяет реализовать описанный агоритм оптимизации средствами MS Excel. Однако это выявляет ряд вычислительных трудностей, связанных с ошибками округления, выбором масштаба обмена и неоднозначностью определения базиса на каждом шаге итерационного процесса. В работе указано, как преодолеть возникающие препятствия и добиться работы агоритма. В частности, при переходе к следующей точке переговоров необходимо делать шаг на большую величину, чем указывает масштаб агоритма. Это приводит к тому, что точка располагается более не на грани допустимой области, а в вершине нового базиса, который далее и следует использовать в итерационном процессе.

Наконец, в параграфе 3.3. описана программа, реализованная на Excel и предназначенная для исследовательских целей. Программа иммитирует действия сторон в переговорах о заключении лицензионного договора В нее можно вносить усложняющие элементы и добиватьсяболее реалистичного поведения участников. Тем самым в принципе можно выявить факторы, реально влияющие на поведение участников и на результат сдеки, но не проговариваемые явно или, как минимум, не артикулируемые.

Например, моделирование переговоров с использованием разработанного инструментария показывает, что сторона, которой доступны более доходные инвестиции, но вместе с тем и более дорогие кредиты, заинтересована в увеличении своей доли выручки проекта в первые годы действия соглашения с последующим уменьшением в заключительные периоды. Если процент по краткосрочным инвестициям для лицензиата выше, но его кредитование связано с большим риском, и поэтому выдается под более высокий процент, качественно картина выглядит, как на Рис. 4. Изменение ставок рояти в сдеке за два шага агоритма, когда лицензиату доступны более доходные инструменты. Более низкие рояти используются им как альтернатива заемным деньгам, однако он согласен на более высокие ставки в конце, рассчитывая компенсировать снижение доли выручки инвестициями в доступные ему рыночные инструменты.

Эволюция ставок рояти

Период О

Период 1 К Период 2 Ш Период 3

Период 4 8 Период 5

Начало Шаг1 Шаг 2

Рнс. 4. Изменение ставок рояти в сдеке за два шага агоритма, когда лицензиату доступны более доходные инструменты.

Изменение состава финансового портфеля лицензиата прослеживается по шагам работы агоритма. Если при равномерных ставках рояти, которые используются в качестве отправной точки переговоров, лицензиат только занимает деньги, оптимизируя личное потребление, то в ходе переговоров кредиты в последние периоды заменяются на инвестиции. Можно полагать, что лицензиат в процессе переговоров стремится минимизировать риски, связанные с привлечением заёмных денег, для чего часть неопределённости будущих денежных потоков перекладывает на лицензиара. Для того, чтобы заинтересовать противоположную сторону, лицензиат вынужден предложить взамен высокие ставки рояти в последние годы.

Если краткосрочные инструменты поменять местами, то есть лицензиару доступны более доходные инвестиции и более дорогой кредит, распределение рояти меняется на противоположное - их стоит повысить, резко уменьшив в последние годы действия соглашения.

Эволюция ставок рояти

Период О

Период 1 К Период 2 и Период 3

Период 4 а Период 5

Рнс. 5. Изменение ставок рояти за два шага агоритма, когда лицензиару доступны более доходные инструменты.

III. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате проведенного исследования, можно сделать следующие выводы:

1. Применяемая на практике схема лицензионного договора может быть оптимизирована путем взаимных уступок сторон по снижению ставок рояти в одни периоды и повышению их в другие периоды. Тем самым может быть получена большая удовлетворенность каждой из сторон условиями договора.

2. Стороны в лицензионном договоре могут быть корректно представлены в виде экстремальных задач, в том числе в виде задач линейного программирования, если обе стороны - фирмы. Такое представление хорошо укладывается в парадигму функционального подхода к оценке бизнеса, практикуемого в Германии.

3. Задача оптимизации ставок рояти может быть сведена к известной задаче распределения ограниченных ресурсов при условии, что изменение ставок рояти ограничены диапазоном стандартных отраслевых ставок. В этом случае может быть

построен агоритм, имитирующий взаимные уступки и обеспечивающий сходимость к оптимальному по Парето состоянию в конечное число шагов.

4. В общем случае, когда изменения ставок рояти априори не ограничены, можно моделировать ситуацию как игру двух лиц. Однако игра получается сложной и не поддается аналитическому исследованию.

5. Компьютерное моделирование процесса приводит к ожидаемым в целом результатам, т.е. при упрощенных представлениях сторон в виде экстремальных задач процесс сходится очень быстро, причем сразу достигаются крайние решения. Это не соответствует реальной практике, в которой стороны уходят от крайних решений, стараясь не уходить от принятых эмпирических правил и распределять риски.

IV. СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Статьи в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Козырев А.Н., Неволин И.В. Моделирование лицензионных переговоров с достижением оптимальной ставки рояти // Вестник ГУ У. - 2010. -№2. - С.50-53.

2. Ноакк Н.В., Неволин И.В. Барьеры понимания экономических моделей при принятии решений// Национальные интересы: приоритеты и безопасность. - 2012 -№14(155). -С. 47-54.

Публикации в прочих изданиях:

3. Неволин И.В. Агоритм инструмента оптимизации ставки рояти для поддержки лицензионных переговоров.// Труды 53-й научной конференции МФТИ Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук. Часть IX. Инновации и высокие технологии. - М.: МФТИ, 2010. - С.40-41.

4. Неволин ИВ. Оптимизация ставок рояти в лицензионных договорах на основе математических методов и сетевых технологий.// Сборник статей Международной научно-практической конференции Охрана и защита прав интелектуальной собственности на единой таможенной территории Таможенного союза, Москва: Секретариат комиссии Таможенного союза, 2011. - С.85-88.

5. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011617727 от 5 октября 2011г.

Неволин Иван Викторович

ОПТИМИЗАЦИЯ СТАВОК РОЯТИ В ЛИЦЕНЗИОННЫХ ДОГОВОРАХ НА ОСНОВЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ И СЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность: 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук

Заказ № 47 Объем 1,2 пл. Тираж 100 экз.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Неволин, Иван Викторович

Введение.

1. Возможные подходы к определению ставки рояти.

1.1. Эмпирические исследования и обобщение практики.

1.2. Применение математических моделей.

1.3. Применение программных средств для автоматизации заключения лицензионных договоров.

2.Построение и анализ математических моделей.

2.1. Моделирование сторон в переговорном процессе.

2.2. Вычислительный агоритм улучшения ставок рояти.

2.3. Исследование сходимости агоритма.

3.Практическая реализация инструмента.

3.1. Интернет-посредник лицензионных переговоров.

3.2. Инструмент обучения специалистов передачи технологий.

3.3. Инструмент исследования лицензионных сделок.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Оптимизация ставок рояти в лицензионных договорах на основе распределенных вычислений и сетевых технологий"

Актуальность темы исследования определяется растущей потребностью новой экономики в создании более совершенной, основанной на математических методах и сетевых технологиях инфраструктуры рынка технологий, цифровых продуктов и других нематериальных благ. В том числе есть очевидная потребность в инструментальных средствах для информационной поддержки переговоров при совершении сделок по передаче технологий и, прежде всего, при заключении лицензионных договоров. По мере распространения сетевых технологий и переходу от традиционной экономики к экономике знаний потребность в них будет лишь возрастать.

Ставки рояти в лицензионных договорах играют такую же роль, какую играют цены на рынках обычных продуктов или ставки процентов на рынках денег. При этом лицензионный договор был и остается основным или, как минимум, одним из основных инструментов передачи технологий и основным видом сделок на рынке интелектуальной собственности. Более того, сфера применения лицензионных договоров и их разнообразие расширяется.

Как и обычные цены ставки рояти в основном формируются рынком. Вместе с тем, специфика рынка лицензий - рынка интелектуальной собственности - такова, что практически каждая сдека оригинальна в силу оригинальности предмета сдеки, а цена сдеки не сводится к сумме денег. Схема лицензионных платежей в обычном лицензионном договоре (патентная лицензия) или в договоре о передаче ноу-хау (беспатентная лицензия) достаточно сложна. Обычно она включает в себя начальный (паушальный платеж) в виде фиксированной суммы и последующие регулярные выплаты в виде рояти, исчисляемые как процент от выручки, причем ставка рояти может меняться от периода к периоду. В этом проявляется гибкость схемы платежей, позволяющая сбалансировать интересы сторон и риски. Вместе с тем, она оставляет большие возможности для оптимизации сдеки по Парето, т.е. с улучшением условий для обеих сторон. Эти возможности в основном свя Л заны с тем, что стороны по-разному, вообще говоря, оценивают будущее, в том числе изменение стоимости денег во времени, спрос и риски.

Сложность задачи оптимизации состоит в том, что в ней участвуют две стороны с противоположными (во многом) интересами, скрывающие друг от друга информацию о своих ограничениях и возможностях. При наличии многих степеней свободы им трудно договориться. Выход они находят в ограничении степеней свободы, используя фиксированную ставку рояти и снижая тем самым возможности для оптимизации сдеки.

Альтернатива снижению степеней свободы - применение более совершенных инструментов, позволяющих изменять ставки рояти и оптимизировать сдеку в смысле Парето при сохранении сторонами в тайне большей части информации о своих возможностях и ограничениях. Разработка таких инструментов на основе математического программирования, распределенных вычислений и сетевых технологий - тема настоящего исследования.

Проработанность темы исследования на данный момент далека от потребностей современной экономики знаний, хотя отдельные ее аспекты исследовались достаточно глубоко. В частности, глубоко разработана тема распределенных вычислений применительно к задачам оптимизации, включая задачи с блочной структурой. Однако она обычно связывалась с большим объемом вычислений [3], а не с сознательным ограничением обмена информацией между сторонами (блоками), как это имеет место при заключении лицензионных договоров. А это означает совсем другие требования к агоритмам вычислений. Также в последнее время изучается возможность предоставления услуг на основе облачных вычислений. Первая в России диссертация на эту тему [35] защищена в 2011 г. Тему даже называют модной, но пока речь идет лишь о коммуникационных услугах и аутсорсинге.

Определению и обоснованию ставок рояти также посвящена обширная литература, причем вопрос о ставках рояти рассматривается как в контексте оценки интелектуальной собственности [1, 26], так и в контексте лицензионной торговли [12, 39, 40], прежде всего, с ориентацией на практические применения, но при этом речь не идет о распределенных или облачных вычислениях. Значимость этой литературы состоит в том, что в ней обобщен практический опыт определения экономических параметров лицензионных договоров, в том числе ставок рояти, выведены эмпирические правила и выявлены основные значимые факторы.

Теоретические исследования с близкой проблематикой включают построение моделей передачи технологий между различными агентами и в различных условиях. Определенное внимание уделяется вопросам составления оптимального контракта и схематичному описанию процесса. Также строятся модели оптимизации параметров, и проводятся эконометрические исследования сделок по передаче технологий. Анализу подвержено влияние различных факторов на оптимальные параметры лицензионного соглашения. Это не только вид и структура платежей, но и распределение прав между сторонами. Среди факторов моделей рассматриваются количество игроков на рынке, этичность поведения агентов, симметричность информации и т.п.

Наконец, существует серия работ по автоматизации переговоров или снижению транзакционных издержек при переговорах. Известны не только протоколы переговоров - жёстко фиксированные правила, но и компьютерные программы, которым доверяется даже заключение сделок в автоматическом режиме. В том числе есть работы с применением линейного программирования как инструмента поддержки переговоров [9].

Цель исследования - разработка инструментальных средств на основе математического программирования и сетевых технологий для обеспечения технической поддержки переговорного процесса (или его автоматизации) и оптимизации ставок рояти при заключении лицензионных договоров.

Задачи исследования:

1. Построение математических моделей сторон по договору - лицензиара и лицензиата, связанных между собой через рояти.

2. Выявление принципиальных возможностей для оптимизации лицензионного договора по Парето;

3. Разработка вычислительного агоритма, который сохраняет раскрываемую агентом частную информацию в тайне от противоположной стороны сдеки, обеспечивающего в целом достижение оптимума Парето.

4. Исследование сходимости агоритма к оптимуму Парето;

5. Построение вычислительной схемы, гарантирующей отсутствие зацикливания агоритма и реализуемой в Excel;

6. Реализация агоритма в виде интерактивного сервиса для двух участников с основной программой на сервере и доступом сторон по договору через Интернет;

7. Реализация агоритма в виде интерактивного сервиса для одного участника (лицензиата), когда вторая сторона (лицензиар) представлена роботом.

Объект исследования - лицензионный договор как основной инструмент передачи технологий, схема платежей и эмпирические правила расчета экономических параметров, используемые в лицензионных договорах.

Предмет исследования - математические модели переговоров при заключении лицензионных договоров и методы оптимизации ставок рояти в таких договорах, допускающие сетевую реализацию.

Методология исследования основана на применении идей и методов математического программирования [4, 51], выпуклого анализа [45, 50, 58] и теории игр [30, 38] в сочетании с экономическим анализом эмпирических правил и общих принципов лицензионной торговли, полученных из обобщения практического опыта [12, 25, 70, 108].

Действия сторон по лицензионному договору рассматриваются как рациональные, что дает основания моделировать их с помощью экстремальных задач, а оптимизацию сдеки в целом - как последовательное улучшение положения каждой из сторон с выходом в конце на границу Парето. Такое понимание задачи оптимизации лицензионного договора при некоторых допонительных ограничениях позволяет с помощью замены переменных свести задачу оптимизации ставок рояти к известной задаче оптимального распределения ограниченных ресурсов. Решению этой задачи посвящена обширная литература с использованием различной математической техники и приложениями к разным сферам экономики [22, 36, 48, 55], начиная с основополагающей монографии Л.В. Канторовича [23]. Среди наиболее цитируемых работ на эту тему следует упомянуть [47]. Сочетание элементов оптимизации и имитации есть в [32-34]. Схема, близкая к используемой в данной работе схеме, впервые описана А.Н. Козыревы в [24] применительно к задаче распределения ресурсов. Из зарубежных работ идейно близки в смысле применяемой техники публикации Г. Эхтамо с соавторами [83, 84].

Тем не менее, вся эта техника не может быть применена непосредственно к задаче оптимизации лицензионных договоров в целом и ставок рояти в частности. Лицензионная торговля имеет свою ярко выраженную специфику, в том числе это весьма специфическую и сложную систему платежей. Ей соответствует процедура ведения переговоров, в рамках которой определяются экономические параметры договора, прежде всего, ставки рояти.

Поскольку торговля лицензиями существует достаточно продожительное время, выработаны эмпирические правила и методики расчёта ставок рояти. Их необходимо изучать и учитывать в математических построениях, чтобы избежать чрезмерных упрощений и утраты связи с действительностью. Переговоры - игровая ситуация, поэтому в работе также исследуется применение теории игр к определению оптимальной цены. Один лишь параметр -ставка рояти - влияет на ожидания и поведение каждой из сторон переговоров. Поэтому необходимо исследовать связи между экономическими параметрами, чтобы установить, что влияет на размер ставки рояти.

Информационная база исследования - научная и научно-практическая литература на русском, английском и немецком языке, интернет, предложения о продаже открытых лицензий, публикуемые на условиях оферты.

Научная новизна работы заключается в получении новых результатов с применением новых методов. Впервые для уточнения (оптимизации) ставок рояти в лицензионном договоре используется разнообразный и мощный математический аппарат, включая линейное и квадратичное программирование, выпуклый анализ и теория игр, а также сетевые технологии. Такой аппарат является более прогрессивным по сравнению с тем, который используется сегодня для оптимизации ставок рояти, и позволяет построить инструмент, обеспечивающий сохранность частной информации агентов. При этом достигаются равновесные по Парето условия сдеки и появляется возможность для автоматизации процесса заключения лицензионных договоров. Благодаря применению такого аппарата:

Х построен агоритм, допускающий паралельные вычисления и улучшающий условия сдеки в направлении Парето-оптимальной точки;

Х сформулированы достаточно общие условия, в рамках которых доказана сходимость агоритма к оптимуму Парето;

Х построена вычислительная схема для MS Excel, исключающая зацикливание агоритма при прохождении точек вырождения (неполный базис в задаче линейного программирования и т.д.);

Х реализована на языке С++ сетевая версия интерактивной вычислительной схемы для двух участников (лицензиара и лицензиата);

Х реализована аналогичная сетевая версия для одного участника (лицензиата), встраиваемая в университетскую модель торговли лицензиями, когда функции лицензиара выпоняет робот.

Личный вклад автора.

Х выпонен перенос методов решения задач распределения ресурсов на задачу оптимизации ставок рояти;

Х построен агоритм оптимизации ставок рояти, допускающий паралельные вычисления;

Х агоритм реализован при помощи различных программных средств, что показывает гибкость его реализации;

Х продемонстрированы возможности агоритма для решения прикладных задач передачи прав интелектуальной собственности;

Х предложена новая модель взаимодействия лицензиата и лицензиара на стадии переговорного процесса.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы состоит в том, что создан удобный инструмент для исследования поведения сторон в лицензионном договоре. Меняя модель поведения лицензиата и/или лицензиара, можно сопоставлять результаты с реальным поведением сторон в переговорах. Также исследованы возможности применения задачи о распределении ресурсов в проблеме определения вознаграждения за использование интелектуальной собственности. Предложена общая схема улучшения ставки рояти, которая может адаптироваться к условиям конкретной задачи путём выбора соответствующего функционала.

Практическая значимость работы определяется тем, что созданные интерактивные сервисы встраиваются в корпоративные и социальные сети изобретательства, рационализации, инноваций - КСИРИН и ССИРИН, соответственно. Предложен механизм улучшения экономических параметров лицензионного договора, который стимулирует стороны сообщать истинные ожидания, связанные с проектом. При этом в качестве входных данных используются достаточно простые сведения, а не вероятностные распределения и сценарии развития проекта. Реализация агоритма в виде компьютерной программы позволяет автоматически собирать статистические данные о лицензионной торговле, а также повышает степень автоматизации при заключении лицензионных договоров, расширяя при этом круг потенциальных лицензиатов. Кроме того, сервисы используются в учебном процессе.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Общий объем работы 143 страницы. Количество таблиц - 9, количество рисунков - 26.

Краткое содержание работы. Диссертационное исследование проведено на основе трудов отечественных и зарубежных авторов (экономистов, математиков, оценщиков интелектуальной собственности и специалистов по лицензионной торговле), в том числе: Г.Г. Азгальдова, А.П. Афанасьева, В.А. Булавского, О.Н. Бондаревой, Э.Я. Волынца-Руссета, В.Ф. Демьянова, JI.B. Канторовича, H.H. Карповой, В.Н. Лившица, А.Н. Козырева, B.JI. Макарова, В.И. Мухопада, A.A. Первозванского, A.M. Рубинова, P. Aghion, R. L. Autrey, Н. Ehtamo, О. Morgenstern, J. Von Neuman, A. Rubinstein, R. Sansing, J Tirle и других.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Неволин, Иван Викторович

Заключение

В результате проведенного исследования, можно сделать следующие выводы:

1. Применяемая на практике схема лицензионного договора может быть оптимизирована путем взаимных уступок сторон по снижению ставок рояти в одни периоды и повышению их в другие периоды. Тем самым может быть получена большая удовлетворенность каждой из сторон условиями договора.

2. Стороны в лицензионном договоре могут быть корректно представлены в виде экстремальных задач, в том числе в виде задач линейного программирования, если обе стороны - фирмы. Такое представление хорошо укладывается в парадигму функционального подхода к оценке бизнеса, практикуемого в Германии.

3. Задача оптимизации ставок рояти может быть сведена к известной задаче распределения ограниченных ресурсов при условии, что изменение ставок рояти ограничены диапазоном стандартных отраслевых ставок. В этом случае может быть построен агоритм, имитирующий взаимные уступки и обеспечивающий сходимость к оптимальному по Парето состоянию в конечное число шагов.

4. В общем случае, когда изменения ставок рояти априори не ограничены, можно моделировать ситуацию как игру двух лиц. Однако игра получается сложной и не поддается аналитическому исследованию.

5. Компьютерное моделирование процесса приводит к ожидаемым в целом результатам, т.е. при упрощенных представлениях сторон в виде экстремальных задач процесс сходится очень быстро, причем сразу достигаются крайние решения. Это не соответствует реальной практике, в которой стороны уходят от крайних решений, стараясь не уходить от принятых эмпирических правил и распределять риски.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Неволин, Иван Викторович, Москва

1. Азгальдов Г.Г., Карпова H.H. Оценка стоимости интелектуальной собственности и нематериальных активов, М.: РИО МАОК, 2006. -400с.

2. Азгальдов Г.Г., Карпова H.H. Вознаграждение за использование интелектуальной собственности // Московский оценщик. 2000. - № 7.

3. Артемьев И.Е. Рынки технологии в мировом хозяйстве, М.: Наука, 1992.-218 с.

4. Ашманов С.А. Линейное программирование // М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981, 340с.

5. Ашманов С. А. Условия устойчивости задач линейного программирования // Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 1981, 21:6, 1402-1410

6. Афанасьев А.П. Проблемы вычислений в распределенной среде. Распределенные приложения, коммуникационные системы, математические модели и оптимизация. М.: Труды ИСА РАН, Т.25. 2007.

7. Багриновский К.А. Методы машинной имитации экономических процессов // М.: 1982. 265с.

8. Бондарева O.E. Развитие теоретико-игровых методов оптимизации в кооперативных играх и их применение к многокритериальной оптимизации, В кн.: Современное состояние исследования операций. -М.: Наука, 1972, с.87-98.

9. Брегеда М.В., Моделирование процесса двусторонних переговоров методом регулярного симплексного поиска: диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности: 08.00.13, Москва, 2005. 139 стр.

10. Булавский В.А. Оценки факторов и проблема выбора. Оптимизация, 1982, вып. 28(43), с.70-73.

11. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: учеб. Пособие. 4-еиздание, переработанное и допоненное. М. Издательство Дело АНХ.-1104с.

12. Волынец-Руссет Э.Я. Коммерческая реализация изобретений и ноу-хау (на внешних и внутренних рынках): Учебник, М.: Юристь, 1999.-326с.

13. Гил Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация: Пер. с англ. // М.: Мир, 1985, 509с.

14. Гольштейн Е.Г., Борисова Э.П., Дубсон М.С. Диалоговая система анализа многокритериальных задач. // Экономика и математические методы, 1990, Том 26, вып.4, с. 698-709

15. Гордеев Э.Н. Задачи выбора в условиях неопределенности. В сборнике Компьютер и задачи выбора // М.: Наука, 1989, 208 с.

16. Демьянов В.Ф., Рубинов А.М., Основы негладкого анализа и квазидифференциальное исчисление. М.: Наука, 1990. 431 с.

17. Дубина И.Н. Моделирование взаимодействия лицензиара и инновационных фирм в условиях конкуренции // Известия Атайского государственного университета, 2010, №2, с. 265-272

18. Дьяченко О. Г, Карев С.А. Развитие инновационной инфраструктуры МГУ им. М. В. Ломоносова. Проблема коммерциализации вузовских технологий // Бурение & нефть, 2007, N 7/8, С. 39-40

19. Евдокимова В.Н. Передача технологий: правовое регулирование и правоприменительная практика / М.: ИНИЦ Роспатнта, 2001. 168с.

20. Евтушенко Ю.Г., Жадан В.Г. Релаксационный метод решения задач нелинейного программирования // Журнал вычислительной математики и математической физики, 1977, №4, том 17, с. 890-904.

21. Золотых Н.И. Сколько стоит технология? // патенты и лицензии, 1994.-№ 7.-С. 4-7. 70.

22. Иванова С.И. Оптимизационная модель обмена ресурсами в учетом мощности партнеров // Управление большими системами. Выпуск 1. М.: ИПУ РАН, 1998. С.43-47

23. Канторович Л.В. Экономический расчет наилучшего использования ресурсов. М.: Издательство АН СССР, 1960. 242 с.

24. Козырев А.Н. Оптимизация распределения ресурсов в системе линейных моделей производства. Оптимизация 16 (33), 1975. с. 62-72.

25. Козырев А.Н. Равновесные решения задач многоцелевой оптимизации. Препринт № 76 ИМ СОАН СССР, 1984. - 16с.

26. Козырев А.Н., Макаров В.Л. Оценка стоимости нематериальных активов и интелектуальной собственности // М.: РИЦ ГШ ВС РФ, 2003, 368с.

27. Козырев А.Н., Неволин И.В. Моделирование лицензионных переговоров с достижением оптимальной ставки рояти // Вестник ГУУ. -2010. №2. - С.50-53.

28. Котляров И.Д. Моделирование платы за использование интелектуальной собственности // Журнал экономической теории, 2011. № 3. С. 45Ч52

29. Лисицын-Светланов А.Г. Интелектуальная собственность и инновационные процессы в современной России: правовые аспеты. // Вестник Российской академии наук, 2012, том 80, №1, с.3-9

30. Льюс Р.Д., Райфа X. Игры и решения. // М.: Иностранная литература, 1961.-642 с

31. Макаров В.Л. Экономика знаний: уроки для России // Наука и жизнь. 2003. - N 5. - С.26-30

32. Макаров В.Л., Маршак В.Д. Имитация взаимодействия отраслей АСУ и АСПР Госплана СССР в процессе составления плана отрасли // Применение имитационных методов к анализу процедур планирования и управления в экономике. М.: изд. ЦЭМИ АН СССР, 1977.-С. 6-10.

33. Макаров В.Л., Маршак В.Д. Модели оптимального функционирования отраслевых систем. М.: Экономика, 1979.- 160 с.

34. Макаров В.Л., Маршак В.Д. О соотношении оптимального имитационного подходов при построении и анализе экономических моделей. // Оптимизация. Новосибирск: изд. ИМ СО АН СССР, 1974. -№13 (30).-С. 12-13.

35. Макаров C.B. Развитие системы принятия решений в сфере коммуникационных услуг (на примере облачных вычислений). Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. 2011.- 160с.

36. Маршак В.Д. Агоритм решения задачи о распределении ресурсов в отрасли // Оптимизация. Новосибирск: ИМ СО АН СССР, 1973. -№10 (27). - С. 128-143.

37. Мовшович С.М. Метод невязок для решения задач блочной структуры // Экономика и математические методы. 1996. Т.2. - Вып.4.

38. Мулен. Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели: Пер. с англ. // М.: Мир, 1991, 464с.

39. Мухопад В.И. Интелектуальная собственность в мировой экономике знаний, М.: Издательство РГИИС, 2009. 256с.

40. Мухопад В.И. Коммерциализация интелектуальной собственности, М: ИНФРА-М, Издательский дом МАГИСТЕР-ПРЕСС, 2010. -512с.

41. Мухопад В.И. Лицензионная торговля: маркетинг, ценообразование, управление // М.:ВНИИПИ ,1997

42. Нейман Д., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. 707 с.

43. Никайдо X. Выпуклые структуры и математическая экономика. Пер. с англ. // Под ред. Э. М. Бравермана. М.: Наука. 1972, 517с.

44. Ноакк Н.В., Неволин И.В. Барьеры понимания экономических моделей при принятии решений // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012 - №14(155). - С. 47-54.

45. Первозванская Т.Н., Первозванский A.A. Децентрализация оптимального планирования в сложной системе // Автоматика и телемеханика. 1968. -№7.-С. 60-71.

46. Первозванская Т.П., Первозваниский A.A. Распределение централизованных ресурсов между многими предприятиями // Экономика и математические методы 1966. - Т.2. - №5. - С. 682-689.

47. Первозванский A.A., Гайцгори В.Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. М.: Наука, 1979. - 342с

48. Половинкин Е.С., Балашов М.В. Элементы выпуклого и сильно выпуклого анализа. // М.:Физматлит, 2004.

49. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. // М.: Наука, 1983.

50. Поляк Б.Т., Третьяков Н.В. Об одном итерационном методе линейного программирования и его экономической интерпретации // Экономика и математические методы. 1972. Т. 8. - Вып.4.

51. Посыпкин М.А. Методы решения задач конечномерной оптимизации в распределенной вычислительной среде // Третья Международная конференция Системный анализ и информационные технологии САЙТ-2009, Труды конференции., С. 729-740, 2009.

52. Пшеничный Б.Н. Метод линеаризации. // М.: Наука, 1983, 136с.

53. Разумихин Б.С. Задача об оптимальном распределении ресурсов. -Автоматика и телемеханика, №7, 1965

54. Ржевский С.В. Монотонные методы выпуклого программирования // Киев: Наук, думка, 1993, 316с.

55. Розенмюлер И. Кооператичные игры и рынки. М.:Мир, 1974. 159с.

56. Рокафелар Р. Выпуклый анализ. М.: Мир, 1973., 250с.

57. Рыбашов М.В. Градиентный метод решения задач выпуклого программирования на электронной модели // Автоматика и телемеханика, 1965, т. XXVI, № 11, с.1955-1967.

58. Стецюк П.И., Нурминский Е.А. Негладкий штраф и субградиентные агоритмы для решения задачи проекции на политоп. // Кибернетика и системный анализ, 2010, №1, с. 59-63

59. Стронгин Р.Г., Маркин Д.Д., Маркина М.В. Сведение многоэкстремальных многокритериальных задач с ограничениями к безусловным задачам оптимизации (теория и агоритмы). // В кн. Математическое моделирование. М. Изд-во МГУ. 1993

60. Танаев B.C. Декомпозиция и агрегирование в задачах математического программирования. // Минск: Наука и техника, 1987, 180 с.

61. Тененев В. А. Решение задачи многокритериальной оптимизации генетическимиагоритмами // Интелектуальные системы в производстве, 2006, №2(8), с.103-109

62. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при согласовании управленческих решений. // М.: СИНТЕГ, 2003. 284 с.

63. Трахтенгерц Э.А. Анализ ведения деловых переговоров с помощью компьютерных систем поддержки принятия групповых решений. // Известия РАН. Теория и системы управления. 2002. №6. С. 98 123.

64. Хачиян Л.Г. Проблемы оптимальных агоритмов в выпуклом программировании декомпозиции и свертки. В сборнике Компьютер и задачи выбора // М.: Наука, 1989, 208 с

65. Цурков В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. // М.: Наука, 1981,-351 с.

66. Шеннон Р.Ю. Имитационное моделирование систем искусство и наука: Пер. с англ. // Под. ред. Е.К. Масловского. - М.: Мир, 1978. -418 с.

67. Шор Н.З. Методы минимизации не дифференцируемых функций и их приложения. // Киев: Наук, думка, 1979. 199с.

68. Штумпф Г. Лицензионный договор/Пер. с нем. Под редакцией и со вступительной ст. М.М. Богуславского. М.: Прогресс, 1988. - 480 с.

69. Aghion P., Tirole J., "The Management of Innovation", The Quarterly Journal of Economics, p.l 185, November 1994

70. Andonian J.K. New Method to Determine Royalty Rates, 26 Les Nouvelles. 1991, No58, pp.58 60.

71. Autrey R. L., Sansing R., "Contracting in the Self-reporting Economy", Harvard Business School, working paper 07-100, 2010

72. Axelrod I.L. Monitoring Licenses, Royalty Payments. 22 Les Nouvelles, 1987, No41, pp.41 -42.

73. Bozeman В., "Technology transfer and public policy: a review of research and theory", Research Policy 29, p.627-655, 2000

74. Bozeman В., Crow M., "Technology transfer from US government and university R&D laboratories". Technovation 11(4), p.231, 1991

75. Bui H., Venkatesh S., and Kieronska D., "Learning other agents' preferences in multi-agent negotiation using the Bayesian classifier," Int. J. Coop. Inform. Syst., vol. 8, no. 4, pp. 275-294, 1999.

76. Burhop C., Lubbers Т., "The Historical Market for Technology Licenses: Chemicals, Pharmaceuticals, and Electrical Engineering in Imperial Germany", Preprint of the Max Planck Institute for Research on Collective Goods 2009/25

77. Choi J. P., "Technology Transfer with Moral Hazard", International Journal of Industrial Organization, 19, p. 249-266, 2001

78. Chukumba C., Jensen R., "University invention, entrepreneurship and start-ups", NBER Working Paper 11475, 2005

79. Dechenaux E., Thursby J., Thursby M. C., "Inventor Moral Hazard in University Licensing: The Role of Contracts", NBER Working Paper 14226, 2003

80. Dechenaux E., Thursby M., Thursby J., "Shirking, Sharing Risk, and Shelving: The Role of University License Contracts", International Journal of Industrial Organization, vol. 27, p.80-91, 2009

81. Ehtamo H., Hamalainen R.P., Heiskanen P., Teich J., Verkama M., Zi-onts S. Generating Pareto Solutions in a Two-party Setting: Constraint Proposal Methods. Management Science. Vol. 45, No. 12, December 1999, pp. 1697-1709

82. Ehtamo H., Kettunen E., Hamalainen R.P. Searching for joint gains in multi-party negotiations. European Journal of Operational Research, 130, 2001, pp. 54-69

83. Faratin P., Sierra C., and Jennings N.R., "Using Similarity Criteria to Make Trade-Offs in Automated Negotiations," Artificial Intelligence, vol. 142, no. 2, pp. 205-237, 2002.

84. Filippini L., "Licensing Contract in a Stackelberg Model", The Manchester School Vol 73 No.5, p.582-598, September 2005

85. Finch S. "Royalty rates: Current issues and trends". Journal of Commercial Biotechnology, Vol. 7, Winter 2001.

86. Fosfuri A., Roca E., "Optimal Licensing Strategy: Royalty or Fixed Fee?", International Journal of Business and Economics, Vol. 3, No. 1, 13-19, 2004

87. Huang P. and Sycara K., "A Computational Model for Online Agent Negotiation", Proceedings of the 35th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2002.

88. Jolly J. A., Creightont J. W., "The Technology Transfer Process: Concepts, Framework and Methodology", Journal of Technology Transfer, 1 (2), 1977

89. Jousma H. Considering Pharmaceutical Royalties // les Nouvelles, June 2005, pp 65-77

90. Kao K. F., "Royalty licensing and subcontracting in vertically related market". National Taiwan University, Working paper, 2008.

91. Kim Y. J., Vonortas N. S., "Determinants of Technology Licensing", Occasional Paper Series April 9, 2004

92. Koiranen M., "Purchasing Criteria in Technology Licensing: An Empirical Study with some Benchmarking Implications", LTA 3/99 p.286-303

93. Lai G., Li C., Sycara K. Bilateral Negotiation with Outside Options. Working paper, 2004.

94. Linhart P. B., Radner R., "Alternative market arrangements for technology transfer", Annales des Telecommunications 42, p.720-730, 1987

95. Liu Win G., "A Quantitative Technology Transfer Model and Its Application to Aircraft Engines", Technological Forecasting and Social Change, 44, p. 179-186, 1993

96. Macho-Stadler I., Perez-Castrillo D. and Veugelers R., "Designing contracts for university spin-offs", Journal of Economic and Management Strategy 17, 185-218.2008

97. Marcus B. Finnegan M.B., Mintz H.H. The Determination of Resonable Royalty // The Law of Patent and Know-How Licensing. E-18, E-19, 1975.

98. McMullen J.A., Halprin D.A. New Technique for Quantifying Reasonable Royalty from Appropriate Case Law // J. Pat. & Trademark Off. Soc'y. 1993, No75, pp. 843, 846.

99. Meurer M.J. An Economic Analysis of Royalty Terms in Patent Licenses // Minn. L. Rev. 1993, No67, pp. 1198, 1201.

100. Matschke M.J., Brosel G., Matschke X. "Fundamentals of Functional Business Valuation," Journal of Business Valuation and Economic Loss Analysis: Vol. 5 : Iss. 1, Article 7, 2010.

101. Mukherjee A., "Optimal licensing contract in an open economy", Economics Bulletin, Vol. 12, No. 3 p. 1-6, 2007

102. Mukherjee A., "Technology licensing under convex costs", University of Nottingham, Discussion Paper 10/05, 2010

103. Phillips S.D., Gerard E.M. The "Super Royalty": Alternativ Approaches to its Determination // Licensing Law and Bisiness Report 1990, Nol3, pp. 169, 176.

104. Poddar S., Sinha U. B., "On Patent Licensing in Spatial Competition", National University of Singapore Working Paper No. 0212, 2002

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

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

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

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

109. Ramanathan K., An Overview of Technology Transfer and Technology Transfer Models. APCTT Working paper, 2010.

110. Rubinstein A., Perfect Equilibrium in a Barganing Model, Econometrica, Vol, 50,No 1 (Jan. 1982), pp.97-110.

111. Saha S., Biswas A., and Sen S. Modeling opponent decision in repeated one-shot negotiations. In Proceedings of AAMAS'05, pages 397-403, 2005

112. Schmitz P. W., "On monopolistic licensing strategies under asymmetric information", Journal of Economic Theory,Vol. 106(1), p. 177-189, 2002

113. Smith G.V., Parr R.L., Valuation of Intellectual Property and Intangible Assets, 3rd Edition, John Willey & Sons, Inc. 2000 -63 8p.

114. Souder Wm. E., Nashar A. S., Padmanabhan V., "A Guide to The Best Technology Transfer Practices", Technology Transfer Winter-Spring, p.5-16, 1990

115. Teece D. J., "Technology Transfer by Multinational Firms: The Resource Cost of Transferring Technological Know-how", Economic Journal, LXXXVII(June 1977), p.242-261

116. Vishwasrao S., "Royalties vs. fees: How do firms pay for foreign technology?", International Journal of Industrial Organization 25(2007), p.741-759

117. Zhao H., Grier D. A., "Factors Influencing Technology Transfer: The Case of China", Technology Transfer Fall, p.50-56, 1991