Оценка эффективности управления инвестиционно-строительными проектами с использованием метода нейросетевой оптимизации

Морозов, Александр Алексеевич

Темы диссертаций по экономике » Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда

Оценка эффективности управления инвестиционно-строительными проектами с использованием метода нейросетевой оптимизации тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Морозов, Александр Алексеевич
Место защиты	Москва
Год	2010
Шифр ВАК РФ	08.00.05

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Оценка эффективности управления инвестиционно-строительными проектами с использованием метода нейросетевой оптимизации"

На правах рукописи

003493417

Морозов Александр Алексеевич

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННО-СТРОИТЕЛЬНЫМИ ПРОЕКТАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА НЕЙРОСЕТЕВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (строительство))

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 1 ?Л1Р

Москва-2010

003493417

Диссертация выпонена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Московском государственном строительном университете

Научный руководитель: доктор экономических наук

Михайлов Валерий Юрьевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Ларионов Аркадий Николаевич

кандидат экономических наук, доцент Моторина Марина Анатольевна

Ведущая организация - ГОУ ВПО Московский государственный

открытый университет

Защита состоится л /(7 , П(ХГ)ШК 2010г. в часов на заседании

диссертационного совета Д 212.138.05 при ГОУ ВПО Московском государственном строительном университете по адресу: 129337, г. Москва, Ярославское шоссе д.26, ауд 326.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО МГСУ.

Автореферат разослан л /У (^лйраЛ 2010)

Ученый секретарь диссертационного совета

Г.Л. Исаева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Развитие рыночных отношений и, соответственно, структурная перестройка экономики страны привели к коренным изменениям в инвестиционно-строительном комплексе. Одним из наиболее существенных отражений этих изменений стала такая интенсивно развивающаяся система, как управление инвестиционно-строительными проектами (ИСП), получившая признание во всем мире, а с переходом к рыночной экономике Ч ив нашей стране. Тем самым внедрение рыночных условий функционирования в строительной отрасли предопределяет необходимость усовершенствования методической поддержки принятия решений в сфере экономики в целом и в сфере управления ИСП в частности.

Методы управления ИСП, направленные на поиск путей обеспечения эффективного инвестиционно-строительного процесса, претерпевают постоянные изменения. Методология и средства управления строительным проектом широко используются в мировой практике во всех сферах проектно-ориентированной деятельности. Однако в России их не более 1,5-2% от общего количества ИСП. По данным Международной ассоциации управления проектами (1РМА), использование современной методологии и инструментария управления проектами обычно позволяет сэкономить 20-30% времени и около 15-20% средств, затрачиваемых на осуществление проектов. Так что преимущества этой системы очевидны.

Любой проект в процессе своей реализации проходит различные стадии (фазы), составляющие в совокупности жизненный цикл проекта. Для реализации различных функций каждого этапа жизненного цикла в процессе управления ИСП необходимы действия, направленные на оценку и повышение эффективности проекта в целом. Одним из таких методов можно считать оценку эффективности управления ИСП с помощью нейросетевой оптимизации.

Проблемы совершенствования методов оценки эффективности управления проектами рассматривают в фундаментальных работах отечественные ученые: АньшинВ.М., Васютинский А.Л., Воропаев В.И, Грабовой П.Г., Гумба Х.М., Иващенко Н.П., Ильенкова С.Д., Каменецкий М.И., Карданская Н.Л., Косарева Н.Б., Костецкий Н.Ф., Лукманова И.Г., Панкратов Е.П., РазуМ.Л., Серов В.М., Сокольский В.А., Степанов И.С., Черняк В.З., Хачатуров Т.С., Шапиро В.Д., ЯцыныВ.А. и др., а также зарубежные ученые Арчибальд Р., Варнеке Х.-Ю., Кассой М., КейнсД., О'Хара Д., Портер М., Ротберг Р., Соломон Э., Фостер Р., Хизрич Р., Янч Э. и др. В этих работах изучаются общие вопросы оценки эффективности управления проектом, в том числе принципы, методы и способы оценки эффективности управления ИСП. Однако особенности оценки эффективности управления ИСП с помощью нейронных сетей практически не анализировались.

Несмотря на исследования, проведенные в последние годы в области оценки эффективности управления ИСП, остаются недостаточно изученными современные методы оценки эффективности управления ИСП с использованием нейронных сетей на всех стадиях жизненного цикла проекта, что тормозит их внедрение в проектно-строительной деятельности при выборе целесообразных вариантов проектов.

Таким образом, актуальность проблемы оценки эффективности управления ИСП обусловлена не только востребованностью и недостаточной проработкой в национальной экономике высокоэффективных форм и методов управления ИСП, но и отсутствием методических разработок, позволяющих проводить оценку эффективности ИСП, с использованием нейронных сетей, на всем протяжении их осуществления.

Целью диссертационного исследования является научное обоснование и разработка методических рекомендаций по развитию методов оценки эффективности управления ИСП, адекватных требованиям современных рыночных отношений.

В рамках сформулированной цели и для её достижения в диссертационном исследовании последовательно поставлены и решаются следующие взаимосвязанные задачи:

Х Исследование зарубежного опыта оценки эффективности ИСП и его возможного применения в России;

Х Анализ методов оценки эффективности управления ИСП;

Х Формирование принципов и факторов, влияющих на оценку эффективности управления ИСП;

Х Обоснование возможности применения нейронных сетей для оценки эффективности управления ИСП;

Х Разработка рекомендаций по систематизации показателей оценки эффективности ИСП с помощью построения нейронных сетей;

Х Разработка агоритма применения нейронных сетей с целью оценки эффективности ИСП;

Х Развитие методических приемов по оценке эффективности ИСП с помощью нейронных сетей.

Объектом исследования являются ИСП.

Предметом исследования являются методы оценки эффективности управления и экономической оценки ИСП.

Методологическую и теоретическую базу исследования составляют труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам рыночной экономики и управления в сфере строительства, труды экономистов и ведущих специалистов в области управления проектами, инвестиционно-строительной деятельностью, законодательные и нормативные акты Российской Федерации, а также методические рекомендации по решению проблем в области развития инвестиционно-строительного комплекса.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

1. Проведены обоснование и выбор организационно-управленческих и экономических аспектов и факторов, влияющих на оценку эффективности управления ИСП;

2. Предложены способы применения нейронных сетей для оценки эффективности управления ИСП;

3. Систематизированы показатели для оценки эффективности управления ИСП с помощью нейронных сетей;

4. Предложен агоритм построения нейронной сети для оценю! эффективности управления ИСП;

5. Разработана методика применения нейронных сетей для выбора эффективного варианта реализации ИСП.

На защиту выносятся следующие положения, полученные в результате проведенного исследования:

Х Способы определения класса ИСП по основным показателям эффективности с помощью нейронных сетей;

Х Агоритм программы для оценки эффективности ИСП на базе построения нейронных сетей;

Х Методические рекомендации по выбору эффективного варианта реализации ИСП на основе нейросетевой оптимизации.

Практическая значимость результатов исследования заключается в комплексном анализе вопросов формирования системы показателей для оценки эффективности управления проектом в инвестиционно-строительной деятельности и возможности на основе разработанных рекомендаций повысить её эффективность на разных стадиях ИСП в рыночных условиях хозяйствования с помощью нейронных сетей.

Реализация и апробация результатов исследования осуществлена путем внедрения предложенных рекомендаций в практическую деятельность ООО БизнесДизайн.

Основные результаты исследования были доложены автором в Московском государственном строительном университете на Одиннадцатой международной межвузовской научно-практической конференции молодых ученых, докторантов и аспирантов (15-24 апреля 2008г.), на Открытой научной конференции молодых ученых (май 2009г.), а также использованы автором в практической деятельности.

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 9 работ общим объемом 4,4 п.л.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 112 наименований, содержание работы изложено на 146 страницах машинописного текста.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Экономическая эффективность Ч базовая категория теории и практики принятия управленческих решений об инвестировании средств в развитие производства.

В современной практике используется целый ряд различных методов оценки экономической эффективности. Это объясняется тем, что нет какого-то универсального метода, который бы подходил для любой ситуации.

В СССР, когда в экономике преобладали плановые методы распределения капитальных вложений, использовалась типовая методика оценки экономической эффективности, разработанная специалистами во главе с академиком Т.С. Хачатуровым. На её основе были выпущены многочисленные отраслевые методические документы и инструкции. Широкое распространение при оценке эффективности капитальных вложений получила методика сравнения эффективности различных проектных вариантов объектов производственного назначения с помощью, так называемых, приведённых затрат. В соответствии с этой методикой лучшим вариантом считася тот, что обеспечивал минимальное значение суммы двух величин: годовой себестоимости продукции будущего предприятия и объёма капитальных вложений в его строительство, умноженного на нормативный коэффициент эффективности.

В своё время методика Т.С. Хачатурова оказывала положительное влияние на рациональность выбора вариантов инвестирования и в значительной мере сдерживала принятие волевых, экономически необоснованных решений, хотя в тогдашних условиях это было далеко не простым делом. Однако возможности рассматриваемой методики (даже в её улучшенных модификациях) были ограничены действовавшей системой хозяйствования, которая, как известно, не практиковала принципы рыночной экономики, в частности, фактически оставляла вне поля зрения риск неопределённости при реализации инвестиционных проектов, взаимосвязь реальных и номинальных стоимостных оценок в условиях инфляции. Не уделялось внимания и финансовому анализу - денежным потокам, балансу наличности, учёту амортизации, отчёту о прибылях и убытках и т.п. В условиях плановой экономики реализацию инвестиционных проектов можно было охарактеризовать следующими чертами:

акцент на реализацию заранее определённых плановых показателей, а не на достижение экономической и финансовой эффективности (внеэкономический характер разработки проектов);

отсутствие комплексного подхода к разработке и реализации инвестиционного проекта, выражающегося в обособлении различных фаз жизненного цикла проектов - проектно-изыскательских работ, строительства, пуско-наладочных работ, освоения проектных мощностей;

преобладание субъективного подхода, при котором руководители различного уровня лично влияли на процесс принятия решений;

непричастность к экономической ответственности инициаторов, разработчиков и финансистов за конечный финансовый результат реализации проекта;

бессистемный подход к прединвестиционной стадии проекта; поностью бюджетное финансирование проектов, позволявшее выделять финансовые ресурсы на экономически необоснованные проекты.

В связи с этим многие гиганты советской индустрии оказались неэффективными в новой рыночной среде, в том числе и по той причине, что принятие решений о сотнях милиардов рублей государственных капиталовложений принималось без учёта научных экономических критериев: соображений окупаемости, прибыльности, степени риска этих инвестиций, их социальных эффектов.

Проведенное исследование зарубежного опыта показало, что в европейских странах и в США существует ряд методов оценки эффективности инвестиций. Их можно разделить на две основные группы: включающие дисконтирование и не включающие дисконтирование.

К методам, не включающим дисконтирование, относятся следующие:

Х метод, основанный на расчете сроков окупаемости инвестиций (срок окупаемости инвестиций);

Х метод, основанный на определении нормы прибыли на капитал (норма прибыли на капитал);

Х метод, основанный на расчете разности между суммой доходов и инвестиционными издержками (единовременными затратами) за весь срок использования инвестиционного проекта, который известен под названием Cash-flaw или накопленное сальдо денежного потока;

Х метод сравнительной эффективности приведенных затрат на производство продукции;

Х метод выбора вариантов капитальных вложений на основе сравнения массы прибыли (метод сравнения прибыли).

К недостаткам этих методов можно отнести субъективность выбора нормативного срока окупаемости, отсутствие учета доходности проекта за пределами срока окупаемости, что исключает возможность применения при сравнении вариантов с одинаковыми периодами окупаемости, но различными сроками жизни. Методы не включающие дисконтирование не годится для оценки проектов, связанных с принципиально новыми продуктами. Точность расчетов по таким методам в большей степени зависит от частоты разбиения срока жизни проекта на интервалы планирования. Риск также оценивается весьма грубо. Основной недостаток рассматриваемых простых критериев -отсутствие учета догосрочных результатов реализации инвестиционных проектов и не использование дисконтирования, как подхода к учету временной стоимости денег. Тем самым имеется возможность получения некорректных результатов при использовании методов не включающих дисконтирование для выбора оптимальных вариантов инвестиционных решений. Именно поэтому

наиболее часто используются критерии на основе дисконтированного денежного потока.

Методы оценки эффективности инвестиций, основанные на дисконтировании:

Х метод чистой приведенной стоимости (метод чистой дисконтированной

стоимости, метод чистой текущей стоимости);

Х метод внутренней нормы прибыли;

Х индекс доходности;

Х метод аннуитета;

Х метод срока окупаемости с учетом дисконтирования.

Метод дисконтированных денежных потоков был разработан в 1930-е гг. Автором данного метода считается выдающийся экономист И. Фишер, который в работе Теория процентных ставок (1930 г.) ввел понятие чистой приведенной стоимости (NPV). В дальнейшем значительный вклад в развитие метода внесли такие экономисты, как Д. Кейнс (предложил концепцию внутренней ставки доходности - IRR) и Э. Соломон, который разработал идею остаточной, или конечной, стоимости (Terminal Value) компании. Вот уже более 70 лет метод дисконтирования денежных потоков является одним из основных инструментов финансовых аналитиков: он в различных вариантах широко используется для оценки фундаментальной стоимости компаний и вычисления чистой приведенной стоимости инвестиционных проектов.

Тем не менее, по величине чистой приведенной стоимости нельзя судить о так называемом запасе прочности проекта, отсюда вытекает естественное ограничение на применение данного метода для сопоставления различающихся по этой характеристике проектов: большее значение чистой приведенной стоимости не всегда будет соответствовать более эффективному варианту капиталовложений. Показатель чистой приведенной стоимости не показывает точной прибыльности проекта. Также данный показатель не учитывает риски. Все денежные потоки являются прогнозными значениями, а формула не учитывает вероятность исхода события.

При рассмотрении индекса доходности не следует забывать, что очень большие значение индекса доходности не всегда соответствуют высокому значению чистой приведенной стоимости и наоборот. Дело в том, что имеющие высокий показатель чистой приведенной стоимости проекты не обязательно эффективны (например, они отражают крупный масштаб проекта), а, значит, имеют весьма небольшой индекс доходности.

Основной недостаток показателя срока окупаемости с учетом дисконтирования как меры эффективности заключается в том, что он не учитывает весь период функционирования инвестиций и, следовательно, на него не влияет вся та отдача, которая лежит за его пределами. Поэтому срок окупаемости дожен служить не критерием выбора, а использоваться лишь в виде ограничения при принятии решения. Соответственно, если срок окупаемости проекта больше, чем принятое ограничение, то он исключается из списка возможных инвестиционных проектов. В том числе недостатком

данного показателя является то, что он нечувствителен к сроку жизненного цикла. Это происходит потому, что данный показатель не учитывает неравномерность поступления денежных притоков и оттоков средств, а предполагает, что сумма притоков и оттоков равномерно распределена в течение всего срока жизненного цикла проекта. Кроме того, данный показатель является обратным показателю простой нормы прибыли и, соответственно, имеет все его недостатки.

Сегодня выбор наилучших с точки зрения эффективности проектов осуществляется по методике ЮНИДО (UNIDO - United Nations Industrial Development), которая вытеснила советскую теорию приведенных затрат. ЮНИДО - один из органов ООН, организация по промышленному развитию, оказывающая содействие в индустриализации развивающихся стран. Образовалась в 1966 году и к настоящему времени включает 137 государств. Деятельность ЮНИДО подразделяется на оперативную, включающую оказание технической помощи развивающимся странам в осуществлении конкретных проектов, разработку региональных догосрочных (на период до 10 лет) стратегий развития стран, и вспомогательную, включающую сбор, обобщение, публикацию информации, проведение исследований, организацию конференций по вопросам промышленного развития. "Руководство по оценке эффективности инвестиций" было разработано ЮНИДО и впервые опубликовано в 1978 году. Центр международного промышленного сотрудничества ЮНИДО в нашей стране создан в 1989 году и является составной частью системы Офисов ЮНИДО по содействию инвестициям и технологиям (ITPO).

К недостаткам методики ЮНИДО можно отнести:

- отсутствие гибкого механизма задания инфляционного влияния на издержки и соотношения валют;

- не предусмотрены такие присущие российской экономике реалии, как задержки платежей;

- непоное соответствие налогового блока российскому законодательству, позволяет прямо учитывать лишь те налоги, которые берутся и вычисляются от прибыли;

- расчет системы только на фиксированный период планирования;

- отсутствует гибкий перечень исходных данных;

- отсутствие возможности для описания сетевого графика проекта.

В связи с вышесказанным можно сделать вывод, что ни один из перечисленных методов сам по себе не является достаточным для принятия решения по реализации ИСП. Каждый из методов анализа инвестиционных проектов дает возможность рассмотреть лишь какие-то из характеристик ИСП, выяснить важные моменты и подробности. Поэтому для комплексной оценки рассматриваемого проекта дожны быть использованы все эти методы в совокупности или группа показателей различных методов, выбранных при анализе ИСП, как наиболее значимые. А в случае необходимости дожна быть предусмотрена возможность включения в расчет (анализ) нестандартных показателей, которые в силу сложившихся обстоятельств характеризуют

рассматриваемый ИСП. При анализе инвестиционных проектов рационально применять группу показателей, которые при взаимном использовании позволяют учесть свои минусы, оставив только необходимую информацию для принятия решения о рациональности реализации инвестиционного проекта. Оптимальный проект для инвестирования будет выбран с максимальной точностью в случае применения для оценки эффективности инвестиционных проектов совокупности показателей, покрывающих все интересующие параметры при выборе проекта.

В последнее десятилетие новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях, находит всё более широкое применение в науке и практической деятельности. Актуальность исследований в этом направлении подтверждается массой различных вариантов применения нейронных сетей. Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти и многие другие приложения. В том числе нейронные сети успешно применяются в самых различных областях - бизнесе, медицине, технике, геологии, физике. Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления. Значительный успех применения нейронных сетей определяется несколькими причинами:

- широкие возможности. Нейронные сети - исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости, благодаря тому, что они не линейны по своей природе. На протяжении многих лет линейное моделирование было основным методом моделирования в большинстве областей, поскольку для него хорошо разработаны процедуры оптимизации. В задачах, где линейная аппроксимация неудовлетворительна (а таких достаточно много), линейные модели работают плохо. Кроме того, нейронные сети справляются с "проклятием размерности", которое не позволяет моделировать линейные зависимости в случае большого числа переменных;

- простота в использовании. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает агоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. При этом от пользователя, конечно, требуется какой-то набор эвристических знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов статистики.

В строительной сфере нейронные сети могут быть использованы для определения функциональных зависимостей между факторами, которые воздействуют непосредственно на строительство, так и факторами, оказывающими косвенное воздействие на проект. Нейронные сети позволяют провести анализ влияния на проект различных субъективных факторов, в результате чего появляется возможность:

учесть специфические требования инвесторов в показателе эффективности;

- обобщить оценку разнообразных решений, предусмотренных проектом;

- учитывать весь период функционирования инвестиций, который лежит за пределами расчетного периода;

- учесть неравномерность поступления денежных притоков и оттоков средств;

- учитывать правила предпринимательской деятельности, в случае реализации проекта на территории Российской Федерации, в поном соответствии с требованиями организационно-экономического механизма, действующего на территории РФ;

- учесть внеэкономические последствия реализации проекта, которые невозможно учесть в потоках денежных средств;

- учитывать рисковую составляющую проектов, а также специфические требования при сопоставлении проектов, которые не могут быть оценены в денежных потоках;

- учесть влияние неопределенности и рисков, сопровождающих реализацию проекта, косвенными методами;

определить предпочтительности одного из ряда показателей эффективности при их совместном использовании для оценки проекта;

- учитывать специфические экономические и неэкономические интересы участников проекта.

Существенным недостатком метода нейросетевой оптимизации является необходимость большого информационного материала по реализованным на практике строительным проектам для объединения и тестирования сетей. Кроме того, нейронные сети не являются универсальными и требуют разработки модели для каждой конкретной задачи. Различные методы и показатели могут быть объединены с помощью построения нейронных сетей.

Тем самым управленческие решения об инвестировании средств в объекты предпринимательской деятельности разрабатываются и обосновываются в соответствии со специально подготовленными методическими рекомендациями, в которых определяющее место отводится методике оценки экономической эффективности. Чтобы объективно отразить эффективность инвестиций и предотвратить принятие неверного решения, такие методики дожны соответствовать определенным экономическим принципам. Они являются концептуальным выражением требований экономической теории к построению методики определения эффективности инвестиционных проектов. Изложенные далее принципы (см. таблицу 1) сформулированы на основе исследования проблемы оценки эффективности ИСП с учетом возможности их применения на основе уже существующих методов, а также с учетом их применения при использовании метода нейросетевой оптимизации для оценки эффективности ИСП.

№ Описание принципа оценки эффективности ИСП Решение вопросов согласно представленному принципу

Учитываются существующими методами Не учитываются сущ. методами, но могут быть учтены с помощью НС

1 Соответствие заложенных в проекте решений (технических, организационных финансовых и др.) целям и экономическим интересам инвесторов - обоснование нормы дохода, приемлемой для инвестора - установление способов обобщенной оценки разнообразных решений, предусмотренных проектом; включение специфических требований инвесторов в показатели эффективности

2 Ориентация на критерий определения экономической эффективности - чистую прибыль (при определении эффективности с позиции собственников (акционеров)) или валовую прибыль (при определении эффективности с позиции общества) - норма дохода и денежный поток по проекту, выражающий итог соизмерения затрат и результатов, дожны, по своей экономической природе, выражать чистую или валовую прибыль собственников

3 Проведение экономических расчетов для всего жизненного цикла -расчетного периода проекта, включающего гтрмынвестнц ионную, инвестиционную и эксплуатационную фазы срок окупаемости используется в виде ограничения при принятии решения. Соответственно, если срок окупаемости проекта больше, чем принятое ограничение, то он исключается из списка возможных инвестиционных проектов учитывается весь период функционирования инвестиций и, следовательно, на него вняегт вся та отдача, которая лежит за пределами расчетного периода

4 Моделирование потоков реальных денежных средств (по методологии кэш-флоу), связанных с осуществлением проекта (притоков и оттоков) за расчетный период с учетом возможности использования различных валют моделирование дожно охватить взаимосвязь всех видов деятельности создания и реализации проекта: инвестиционную, операционную и финансовую учитывается неравномерность поступления притоков и оттоков денежных средств

5 Формирование всех видов потоков реальных денежных средств проектов, реализуемых в Российской Федерации, дожно быть в поном соответствии с требованиями организационно-экономического механизма, действующего на территории Российской Федерации -учетправил предпринимательской деятельности; - учет обязательств, принимаемых участниками проекта в связи с осуществлением ими совместных действий по реализации проекта; - учет условий финансирования проекта в зависимости от привлекаемых источников финансирования (условия предоставления кредитов, эмиссии акций и т. п.); - учет особенностей учетной политики применительно к проектируемому предприятию; Х учет особых условий оборота продукции и ресурсов между участниками, а также условия расчета < поставщиками и потребителями продукции и услуг

6 Обеспечение оптимального согласования потоков реальных денежных средств - группируются по принципу притоки и оттоки в финансово-инвестиционном бюджете и лактивы-пассивы в прогнозном (расчетном) балансе, как непременное условие достижения сбалансированной системы показателей экономической эффективности и финансовой надежности инвестиционного проекта

Следующая страница

Продожение таблицы 1

7 Учет фактора времени - учет неравноценности разновременных затрат и результатов. Неравноценность денежных потоков преодолевается путем их дисконтирования нли компаундирования - учет неравномерности поступления притоков и оттоков денежных средств

8 Учет только предстоящих затратЧ принцип определения эффективности проекта, который необходимо отразить, главным образом, при его реализации на действующем производстве (например, если цель проекта Ч техническое перевооружение) - произведенные в прошлом затраты иа их создание следует считать невозвратными, а следовательно, онн не дожны учитываться в денежных потоках; - ранее созданные произв. фонды могут быть вовлечены в новый проект не но их балансовой оценке, а исходя из их альтернативной стоимости (включая продажу по рыночной стоимости)

9 Учет всех наиболее существенных последствий проекта - учитываются как экономические, так и внеэкономические последствия реализации проекта в потоках денежных средств -учетвнеэкономических последствий реализации проекта, которые невозможно учесть в потоках денежных средств

10 Обеспечение условий сопоставимости показателей эффективности как альтернативных, так н независимых проектов - можно сопоставить цены на продукцию и ресурсы, объем продаж, макроэкономические показатели, норму дохода - учет рисковой составляющей проектов, а также специфических требований при сопоставлении проектов

11 Учет влияния инфляции на продукцию и используемые ресурсы, а также возможность использования нескольких валют при реализации проекта - привязка к ценам какого-либо периода (базисного периода); - использование текущих цен, а сопоставимость денежных потоков в разные временные периоды обеспечивается путем дефлирования

12 Учет влияния неопределенности и рисков, сопровождающих реализацию проекта - учитывается через норму дохода, измеряет компенсацию, требуемую за риск - учитывается иными косвенными методами

13 Оценка эффективности реализуемых на действующих предприятиях (реконструкция, тех перевооружение) проектов проводится по приростным величинам денежных потоков - определяются как разность потоков затрат и поступлений, в ситуации с проектом и без проекта, т. е. сравнение денежных потоков производства после реализации проекта с потоками, которые имели бы место при сохранении базисных условий (без проекта)

14 Учет специфических экономических н неэкономических интересов участников проекта - принцип учитывается при формировании денежных потоков для отдельных групп участников проекта, предъявляющих к нему специфические требования, а также в норме дохода участника -учитывается иными косвенными методами, при невозможности учета стоимостными показателями различных интересов участников проекта

15 Определение предпочтительности одного из ряда показателей эффективности при их совместном использовании для оценки проекта - определяется функциональная взаимосвязь между множеством независимых переменных, а также их одновременное влияние на классифицирующую переменную

Выбор наиболее подходящего метода для оценки эффективности ИСП является ключевым вопросом при оценке любого бизнес-плана в связи с тем, что многие последующие действия при реализации ИСП будут непосредственно зависеть от этого решения. Имеется много методов оценки эффективности ИСП и используют они различную базу для проведения расчетов, тем самым выводы об эффективности проекта могут различаться друг

от друга в зависимости от принятого метода оценки. Поэтому представляется очень важным изначально выбрать наиболее подходящий метод для оценки или реализовать возможность систематизации и обобщения различных методов оценки эффективности ИСП.

Для оценки эффективности ИСП с помощью построения нейронных сетей могут быть объединены различные виды эффективности (Рис. 1), которые оказывают непосредственное влияние на определение класса проекта.

В случае объединения различных видов эффективности при оценки ИСП, результаты получаются более точными в связи с тем, что учитывается влияние большего количества факторов, которые одновременное влияют на определение класса проекта. Так, на представленной схеме, оценка класса проекта непосредственно зависит от:

- последствий реализации проекта для собственника вложенного капитала (коммерческая эффективность);

- влияния на финансовые показатели деятельности хозяйствующего субъекта реализации инвестиционного проекта (финансовая эффективность);

финансовых последствий реализации проекта для федерального бюджета, бюджета субъекта федерации и муниципалитета (бюджетная эффективность);

- последствий реализации проекта для национальной экономики, экономической целесообразности вложения средств в проект в количественном измерении, учета стоимостных измерений всех результатов и затрат (экономическая эффективность);

- соотношения результатов реализации проекта с использованием определенного вида производственного ресурса (ресурсная эффективность);

- социальных результатов реализации проекта (социальная эффективность);

- влияния реализации проекта на окружающую природную среду (экологическая эффективность).

В свою очередь все вышеперечисленные виды эффективности, при их непосредственном расчете, исходят из представленных на рисунке 1 принципов для оценки эффективности, которые с одной стороны частично учитываются существующими методами для оценки эффективности, а с другой стороны не учитываются существующими методами. Однако, все перечисленные принципы оценки эффективности ИСП учитываются методом нейросетевой оптимизации.

Тем самым при оценке эффективности проектов возникает необходимость учета показателей различных видов эффективности, при этом величина силы влияния каждого из показателей на оценку эффективности ИСП не ясна. Однако при применении метода нейросетевой оптимизации, благодаря возможности проведения обучения с помощью имеющихся данных по уже реализованным аналогичным проектам, появляется возможность автоматического определения величины влияния различных показателей на эффективность ИСП.

- определяется функциональна^ взаимосвязь,'

' между множествам независимых переменных, а" Х также их одновременное :

влияние на.

классифицирующую Х Х .-срсм.енную1 /

Х обоснование нормы дохода, приемлемой для инвестора

..- установление способов

обобщенной оценки разнообразных решений,, предусмотренных проектом; .

Х. включение специфических ]> СоотвгтстЬц^

- ирннции учитывается

при формировании денежных потоков для отдельных групп , участников проекта, предъявляющих к нему

специфические требования, а также в

; норме дохода участника

- учитывается иными Х 'косвеншми _ . методами, при -невозможности учета стоимостными, ) показателям различных.'ит^ресо'в участников Ироеета

- определяются как разность потоков затрат и поступлений, в ситуации с проектом и без проекта, т. е. сравнение денежных потоков производства после реализации проекта с потоками, которые имели бы место при сохранении базисных условий (без проекта)л)

4) Учет специфических экономически* интересов участников проекта

требований инвесторов показатели эффективности

- норма дохода и денежный поток по проекту, выражающий итог соизмереии; затрат и результатов, дожна ПО СВОеЙ ЭКОНОМ №1кой

природе выражать, чистую или валовую прибыль собственников учитывается весь период . ^.функционирования-..

..инвестиций-и.-',;

следооатально, на него алияет-вся та отдача, которая лежит за пределами расчетного периода

проектных решеиии\

1 цепям, й экономическим инщере-. инвесторов

2) Ориенпхация не критерий определения экономической эффективности прибылью

ВИДЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ

Коммерческая

Последствия реалюацин проекта для собственка'кд вложенного капитала...',

13) Оценка ,ффективности >оектов по прирост) величинам денежных потоков^ на действующ! ;вдприяптияху

2) *Учет влияния неопределенности и рисков

срок окупаемости используется в виде ограничения при принятии решения. Соответственно, если срок окупаемости проекта больше, чем принятое 01раничение, то он

исключается нз списка возм ожн их и вести иио и н ых _проектор

. - учатъшаетей. неравномерность поступления, притоков н. .Х оттокаа деп ежиых . 1 средств . .;

- моделирование дожно охватить взаимосвязь всех видов деятельности создания и реализации проекта: инвестиционную, операционную и

_финансовую

Хучет правил,- Х 'г < предпринимательской. Х

деятельности;", \

-.учетобязательств, :-принимаемых участниками проегта, - учет условий 'финансирования проекта в . зависимости от приилека?- мы* источников '^"финансирования;.'

учет особенностей Хучетной политики; - учет особых условий оборота продукции и Х ресурсов между участг. инками

3) Проведение экономических расчетов для есегс жизненного уикла проекта

Экономическая

Отражает ^стоимостное -" ХХ"измерениевсех , ' V результатов взатрат

Финансовая

* Харах.!влиЕЯисваг-- : финансовые. ХД показатели [7 ,, деятельности......V

' -Класс, преестр

Социальная

Экологи-Х ческая; Бюджетная

Фая.-порсдствня . реализации V -Проектадляп - ' бюджетов всех; уровней

л формирование еСп; видовтютоков'л, ;Х.Х ,;. _____

'денежных средств в ^ПРИИШПЫ ОЦЕНКИХ . Хсоответствии Х ' ЗффЕКТЙВНОСТИя ^ Учет тольк< пребоемшмиме*.Щ^рбеспеч^ \ предстоящих

Ресурсная

'.л !, Отражает; .. " ооотиош&гаё л р^^татов^жащо,',

.прйЁктас исполу ^гтред. вяда.роизв,-, Х ресурса:-.

1) Учет \ влияния инфляции .

0) Обеспечение

условий сопоставимости

показателей эффективности различных . , проектов

9) Учет всех

наиболее существенных последствий проекта, внешнеэкономф.. " ческий.' -

нигма.', действ, на у тер.РФл"

(пткмаяътго сеялаеовонш I: ^ вУчет . \ затрат, в случае потоков реальных де- / фактора Х \ перевооружения, нежныхсредств {притоку времени Х уд действующем у оттоки) [ производстве

Х учитывается иными косвенными методами

- учитывается через

норму дохода,

измеряет компенсацию, требуемую за риск

- привязка к ценам какого-либо периода (базисного периода),

использование текущих пен, а сопоставимость денежных потоков в разные временные периоды обеспечивается путем деФлипованрл - учет рисковой составляющей проектов, а также специфических требований при ' Х сопоставлении

проектов можно сопоставить 1вны на продукцию и ресурсы,объем продаж, макроэкономические показатели, норму

дохода_

- учитываются как экономические, так и внеэкономические

последствия реализации проекта в потоках денежных средств

учет внеэкономические ЮСледсТзий реализации

проекта, которые; невозможно учесть потоках денежных средств

- группируются по принципу притоки и оттоки в финансово-инвестиционном бюджете и лактивы пассивы в прогнозном (расчетном) балансе, как непременное условие достижения сбалансированной системы показателей экономической

эффективности и финансовой (адежности инвестиционного проект^

- учет неравноценности разновременных . затрат и результатов. Неравноценность денежных потоков преодолевается путем их дисконтирования или компаундировали?

произведенные в прошлом затраты па создание произв. следует считать невозвратными, а следовательно, они не дожны учитываться в денежных потоках; - ранее созданные произв. фонды могут быть вовлечены в новый проект не по их балансовой оценке, а исходя из их альтернативной стоимости (включая продажу по рыночной стоимости)

Заданы оценки исн/не учитывающиеся сущ. методами, н . имеющими вувиожность учел с помошью НС

Задачи оценки И СП, учитывающиеся существующими методами

Рисунок {-Определение класса, проекта.

В результате проведенного исследования, выявлено, что представленный метод по оценке эффективности ИСП с помощью нейронных сетей, в отличие от уже существующих методов, обладает целым рядом преимуществ:

- во-первых, он может объединить в себе все ранее известные методы и аккумулировать в себе их результаты;

- во-вторых, данный метод позволяет провести комплексную оценку эффективности ИСП, по всем интересующим показателям;

- в-третьих, позволяет рационально учесть степень влияния субъективных факторов ну оценку эффективности ИСП.

Оценка эффективности инвестиционных проектов с помощью метода нейросетевой оптимизации может быть широко применена на практике в ходе проведения конкурсов и тендеров, а также в ходе оценки эффективности реализации ИСП на основе имеющегося бизнес плана в связи с тем, что она подстраивается под любые требования, которые могут возникнуть в ходе проведения оценки.

Построение нейронной сети может быть осуществлено с помощью представленного ниже агоритма построения нейронной сети для оценки эффективности управления ИСП. Один из возможных вариантов агоритма программы для оценки эффективности управления ИСП представлен на рисунке 2. Его основные этапы:

1. Постановка задачи оценки эффективности управления ИСП. Назначение в программе оценки эффективности управления ИСП постоянных (неизменных) и варьируемых показателей. Выбор ограничений, параметров состояния и критериальных оценок (целевой функции).

2. Подготовка достаточно поных данных обучающей выборки для обучения и тестирования нейросети - расчет параметров оценки эффективности управления ИСП вычислительной программой при значениях варьируемых параметров, охватывающих область поиска оптимального решения. Входные параметры нейросети - варьируемые параметры показателей для оценки эффективности управления ИСП. Выходные параметры нейросети - параметры состояния ИСП. (Динамика объемов выпускаемой продукции, сроки строительства, показатели устойчивости производства, обеспеченности заказами, обеспеченность финансовыми и производственными запасами, динамика и структура численности работников, производительности труда, чистый дисконтированный доход, цены на оборудование, цены на материалы, стоимость продажи продукции, инфляция, срок окупаемости, рентабельность, жизненный цикл проекта и учет проектных рисков.).

3. Обучение нейросети на базе нейросетевой программы по данным подготовленной обучающей выборки. Тестирование нейросети на ряде решений, полученных по традиционной вычислительной программе и добавленных к обучающей выборке.

4. Внесение ограничений на величины варьируемых параметров показателей и параметров состояния модели для оценки эффективности управления ИСП (выделение допустимой области решения). Сгущение обучающей выборки с помощью нейросетевой интерполяции и экстраполяции.

8. Вывод г-: результатов-;.ХХХ/ ^ решения задачи :. оценки управления ^инвестиционно-''1 ^ - строительным ' проектом

7, Оценка .'полученного оптимального . [-""' решения"".'.1/.-'

Рисунок 2 - Агоритм программы оценки эффективности управления инвестиционно-строительными проектами

5. Перебор вариантов решений из набора с помощью нейросети с учетом ограничений.

Шаги 4-5 зацикливаются: сначала перебор осуществляется на редкой сетке, затем на более густой - пока не будет достигнута достаточная для данной итерации точность.

6. Оценка модели эффективности управления ИСП и ее изменение в случае необходимости (уточнение варьируемых параметров, параметров состояния и критериальных оценок).

Шаги 2-6 зацикливаются, образуя последовательность итераций, на каждой из которых производятся допонительные расчеты по традиционной программе, а нейросетевая модель доучивается на результатах этих расчетов.

7. Контроль полученного решения задачи (расчет модели оценки эффективности управления ИСП с найденными параметрами по традиционной вычислительной программе).

8. Вывод результатов решения задачи оценки эффективности управления

На основе предложенной схемы влияния различных видов эффективности на определение класса проекта (Рис. 1), а также с помощью представленного агоритма оценки эффективности управления ИСП (Рис. 2) на основе нейронных сетей, представляется возможным получить следующие результаты:

Х ранжирование ИСП по их эффективности на основе группы общепринятых критериев;

Х нейросетевая модель зависимости эффективности ИСП от изменения различных факторов;

в ускорение времени принятия решения о выпонении или прекращении выпонения ИСП;

Х упорядоченная система показателей для принятия решения о выделении финансирования под ИСП (группу проектов);

Х повышение уровня эффективности принятых решений о выделении финансирования для ИСП;

л контроль принятия и выпонения решений о финансировании отдельных этапов проектов.

В результате проведенного исследования по изучению методов оценки эффективности управления ИСП, возможно выбрать соответствующий способ оценки проекта, который основывается на таких показателях, как: чистый дисконтированный доход, цены на оборудование, цены на материалы, стоимость продажи продукции, инфляция, человеческие ресурсы (данный показатель выражается в наличии данных ресурсов или в положительном воздействии на них), срок окупаемости, рентабельность, жизненный цикл проекта и учет проектных рисков. Система показателей (Таблица 2) для оценки эффективности проекта выбрана на основании проведенного исследования существующих методов, и выбора наиболее значимых показателей для оценки эффективности ИСП. Представленный перечень показателей оценки эффективности может быть, как увеличен, так и уменьшен в каждом конкретном случае стороной проводящей исследование. Основное отличие предложенного метода оценки от всех остальных методов заключается в возможности учета всех существующих показателей для оценки эффективности ИСП, определяя влияние каждого из применяемых показателей на значение класса проекта.

Таблица 2 - Система показателей

№ Метод Показатель Описание Измерение

1 Нейросетевой оптимизации Класс проекта Служит для определения уровня эффективности ИСП по 10-ти бальной шкале, чем выше - тем лучше.

2 Метод чистой текущей стоимости Чистый дисконтированный доход (ЧДД) Сумма текущих стоимостей всех денежных потоков варьируется от 1 до 10 мия.

3 Анализ затрат Цены на оборудование Затраты на оснащение оборудованием низкая, средняя и высокая

4 Анализ затрат Цены на материалы Расходы на сырьг, эксплуатацию, техническое обслуживание и текущий ремонт низкая, средняя и высокая

5 Методы оценки коммерческой эффективности Стоимость продажи продукции проекта Стоимость реализации продукции и услуг низкая, средняя и высокая

6 Методы учета воздействия инфляц. проц. па показатели ком. эф. Инфляция Инфляционные воздействия на потоки денежных средств низкая, средняя и высокая

7 Определение социальной эффективности проекта Человеческие ресурсы выражается в наличии или в положительном воздействии низкий,средний и высокий

8 Метод дисконтировапного срока окупаемости инвестиций Срок окупаемости время, которое потребуется для возмещения инвестиционных расходов варьируется от 1 до 5 лет

9 Модифицированная внутренняя норма доходности Рентабельность определение скорректированной с учетом нормы реинвестиции внутренней нормы доходности, при которой чистая текущая стоимость инвестиции равна нулю низкая, средняя и высокая

10 Метод средневзвешенного срока жизненного цикла проекта Жизненный цикл проекта определение эффективного времени действия проекта варьируется от 8 до 15 лет

11 Методы оценки эффективности инвестиционных проектов с учетом фактора неопределенности Риски при осуществлении проекта вероятность неблагоприятных показателей эффективности проекта низкие, средние и высокие

Чтобы оценить эффективность инвестиционно-строительного проекта нужно подготовить структуру данных - обучающую выборку. В диссертационной работе подготовлены исходные данные и рассматривается пример, в котором имеются данные для обучающей выборки более чем по ста проектам. Подобная информация является основой для построения любой нейронной сети и подготавливается в основном с помощью статистических данных в каждом конкретном случае, однако может быть повторно использована в похожих расчетах. При этом распределение между хорошими и плохими проектами осуществлено равно пропорционально. В противном случае группа хороших или плохих проектов будет оказывать большее влияние при построении модели. Класс проекта характеризуется по десятибальной шкале, а соответствующий показатель отображен в переменной Класс 1-10, данная переменная будет весовой для всех проектов. На основе подготовленной структуры данных построена нейронная сеть.

(Входная связь нейрона)

Входы Синапсы

Рисунок 3 - Искусственный нейрон

На п входов ячейки каждого нейрона (Рис. 3 и 4) поступают сигналы, проходящие по входным связям (синапсам) на к нейронов, образующие слой этой нейронной сети и выдающие к выходных сигнала:

/=1...к

Все весовые коэффициенты входных связей одного слоя нейронов можно свести в матрицу \У, в которой каждый элемент задает величину -ой входной (синоптической) связи .-ого нейрона. Таким образом, процесс, происходящий в нейронной сети, может быть записан в матричной форме:

У=Г(Х\У) (2)

где X и У - соответственно входной и выходной сигнальные векторы, Г(У) - активационная функция, применяемая поэлементно к компонентам вектора V.

После построения нейронных сетей необходимо выбрать сеть, которая показала в ходе проверки наилучшие результаты, это выражается в наиболее точном построении модели - самом высоком уровне точности функции нейронной сети. Функцию выбранной нейросетевой модели, параметры которой представлены на Рисунке 5, необходимо сохранить и в будущем производить оценку схожих ИСП по налаженной нейронной сети для оценки эффективности ИСП. Построенная нейронная сеть позволяет производить оценку ИСП на основе имеющихся критериев. При этом построение нейронной сети произведено в программе Statistica Neural Networks, а сама функция нейронной сети была записана на языке программирования: STATISTICA Enterprise, PMML script, либо C/C+ +.

Рисунок 5 - Параметры построенных нейронных сетей

Для того чтобы построенная нейросетевая модель оценила эффективность интересующего проекта необходимо в окне результатов во вкладке с прогнозами (Рис. 6) ввести значения показателей нового проекта, после чего

программа сообщит - к какому классу относится неизвестный проект. Тем самым на основе построенной нейросетевой модели для оценки эффективности ИСП может быть оценен любой другой ИСП, подходящий по параметрам к построенной нейросетевой модели.

Active neural networks -

i Net ID ; Net name___LT^WS рвП Algorithm .ДError functj Hid&nact. Output act

fl4 MLP 44-15-10 37.500000 BFGS32 CE Identity Softmax

SeleetVDeselect active networks

Delete networks

Build more models with CNN

Build more, models. with AN S

Predictions j Graphs j. Detaib | Liftcharts Custom predictions j Number of cases to predict:

Clear previous predictions

VI Custom inputs j US Custom predictions j

В : 14.dat.. ; NFV.(1 .. Costs to... Cost lor : Se&^j... i Inflatic

1 7 3 med rned high bw

2 10 10 med high low

Summary

[з] Save networks-

^ 0Ptions. " | :

SampleЧ -......ЧЧ:

iv Train Г Test

Г v-j-^feor:

Рисунок 6 - Окно результатов, вкладка с предсказаниями

Рисунок 7 - График функции, переменные: Класс, (ЧДД), Рентабельность

При выводе графических результатов исследования может быть построена 3-х мерная модель, однако данная модель не может отобразить все показатели, влияющие на оценку эффективности ИСП. При выборе показателей, которые будут отображаться на графиках с решениями, необходимо руководствоваться правилом, что на ЗЭ графиках дожны отображаться самые значимые показатели. В связи с этим ЗО график эффективности проектов при его построении может быть, характеризован тремя показателями, такими как - класс проекта по 10-ти бальной шкале, прогноз чистого дисконтированного дохода (ЧДЦ) и рентабельность (Рис. 7). Тем не менее, все остальные показатели также оказывают непосредственное влияние на построение графика, а его структура зависит от всех показателей, в не зависимости от того какие из них были отображены на графике.

В зависимости от выбранных показателей 30 вид функции будет изменяться, даже в случае заменены одного из трех показателей. В случае замены, при построении графика, только одного показателя рентабельность на показатель срок окупаемости, получится следующий вид 30 графика (Рис. 8), имеющий совершенно другую поверхность. Однако построенная нейронная сеть и её функция никак не изменятся, тем самым, в случае попытки определения класса проекта, при вводе одинаковых значений переменных, результаты расчетов не будут изменяться вне зависимости от выбранных показателей для построения визуального 30 графика. Это объясняется тем, что эта функция построена и зависит от 11 различных показателей.

Выбор типа показателей для ЗО графика зависит исключительно от представления о том, какие показатели интересуют в большей степени лицо (группу) проводящее исследование и оценку эффективности ИСП.

Применение приведенного в диссертационной работе метода для оценки эффективности ИСП на основе построения нейронных сетей дожно существенно увеличить экономическую эффективность от принимаемых управленческих решений при выборе проектов для их последующей реализации или продожения их выпонения благодаря осуществлению более структурированной и независимой оценки эффективности ИСП. Это подтверждено результатами проведенного исследования по изучению влияния различных показателей на оценку проектов, анализу применения нейронных сетей для оценки эффективности ИСП, а также апробированием применения метода нейросетевой оптимизации.

Рисунок 8 - График функции, переменные: Класс, ИРУ (ЧДЦ), Срок окупаемости.

На основе проведенного исследования сделаны следующие основные выводы и предложения:

1. Произведенный анализ опыта оценки эффективности управления ИСП в России и на Западе показывает, что последние 15-20 лет Россия перенимала опыт, накопленный на Западе. Поэтому собственная научная мысль по оценке эффективности управления ИСП за последние десятилетия получила существенное развитие в связи с коренным изменением формы государственного управления, однако это выражалось в основном в адекватном применении зарубежного опыта согласно сложившемуся в стране экономическо-политическому устройству.

2. Анализируя методы, применяемые для оценки эффективности ИСП, можно сделать вывод, что наиболее используемой методикой является методика ЮНИДО, в основе которой лежит принцип денежных потоков. Для оценки эффективности проектов по методике ЮНИДО используют ряд методов (локальных критериев оптимальности), при этом каждый из методов для оценки проектов дает возможность рассмотреть лишь какие-то из характеристик расчетного периода, выяснить важные моменты и подробности. Поэтому для комплексной оценки рассматриваемого проекта дожны использовать все эти методы в совокупности.

3. Выбор показателей для оценки эффективности ИСП в первую очередь зависит от конкретных интересов инвестора, вовлеченного в проект. Эффективность в свою очередь, разделяется на следующие виды: коммерческую, экономическую, финансовую, бюджетную, общую экономическую, абсолютную экономическую, сравнительную экономическую, ресурсную, социальную и экологическую. При этом инвестора или группу инвесторов будет интересовать совокупность нескольких показателей оценки эффективности, в связи с тем, что каждый из показателей имеет достаточно узкую направленность.

4. В результате исследования применения нейронных сетей для оценки эффективности управления ИСП показано, что ввиду своей универсальности, они могут быть применены с легкостью в различных ситуациях, в том числе для оценки эффективности проектов благодаря тому, что нейронные сети позволяют одновременно учитывать неограниченное число показателей.

5. Разработан агоритм применения нейронных сетей для оценки эффективности управления ИСП, который позволяет учесть различные показатели при проведении оценки. На основании предложенного агоритма оценки эффективности управления ИСП представляется возможным реализовать построение нейронной сети для проведения последующей оценки эффективности ИСП.

6. Произведено развитие методики реализации построения нейронных сетей для оценки эффективности проектов, которая может быть широко применена на практике в связи с тем, что она позволяет учесть любое количество показателей при проведении оценки. В связи с этим предложенная методика легко подстраивается под любые требования для проведения оценки эффективности управления ИСП.

7. Апробировано применение метода нейросетевой оптимизации для оценки эффективности управления ИСП. В результате определено, что применение нейронных сетей для оценки эффективности существенно увеличило экономическую эффективность от принимаемых управленческих решений при выборе проектов для их последующей реализации или продожения их выпонения благодаря осуществлению более систематизированной и независимой оценки эффективности ИСП.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. МорозовА. А. Оценка экономической эффективности привлечения управляющей компании в строительстве И Вестник университета. - М.: ГУУ,

Л$4/2009г.-0,4 пл.

2. Морозов А, А. Применение нейронных сетей как метода управления в строительстве // Научные труды колектива кафедры экономики и управления в строительстве. Выпуск 14. - М.: МГСУ, 2007г. - 0,3 п.л.

3. Морозов А. А. Зарубежный опыт в управлении инвестиционно-строительными проектами // Строительство - формирование среды жизнедеятельности. Научные труды. - M.: АСВ, 2008г. - 0,4 п.л.

4. Морозов А. А. Оценка эффективности инвестиционно-строительных проектов с помощью анализа денежных потоков // Строительство -формирование среды жизнедеятельности. Научные труды. М.: АСВ, 2008г. -0,4 п.л.

5. Морозов А. А. Управление инвестиционно-строительными проектами на основе идентификации основных факторов риска // Строительство -формирование среды жизнедеятельности. Научные труды. - М.: АСВ, 2008г.-0,3 п.л.

6. Морозов А. А. Управляющая компания в строительстве // Строительство - формирование среды жизнедеятельности. Научные труды. -М.: АСВ, 2009г. - 0,2 п.л.

7. МорозовА.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов по методике ЮНИДО // Научные труды колектива кафедры экономики и управления в строительстве. - М.: Выпуск 16. ГОУ ВПО МГСУ, 2009г. - 0,3 п.л.

8. Морозов А. А. Опыт оценки эффективности инвестиционно-строительных проектов в России и на Западе. - М., 2009г. Деп. в ВНИИНТПИ, № 12074.-0,9 п.л.

9. МорозовА.А. Оценка эффективности инвестиционно-строительных проектов с помощью построения нейронных сетей. - М., 2009г. Деп. в ВНИИНТПИ, № 12075. - 1,2 п.л.

КОПИ-ЦЕНТР св. 7:07:10429 Тираж 100 экз. г. Москва, ул. Енисейская, д.36 тел.: 8-499-185-7954, 8-906-787-7086

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Морозов, Александр Алексеевич

СОДЕРЖАНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ЗАРУБЕЖНЫЙ И РОССИЙСКИЙ ОПЫТ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННО-СТРОИТЕЛЬНЫМИ ПРОЕКТАМИ.

1.1 Экономическая сущность оценки эффективности управления инвестиционно-строительными проектами.

1.2. Опыт оценки эффективности управления инвестиционно-строительными проектами в россии и на западе.

1.3. Методы оценки эффективности управления инвестиционно-строительными проектами.

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И КРИТЕРИЕВ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННО-СТРОИТЕЛЬНЫМИ ПРОЕКТАМИ.

2.1. Анализ методов оценки эффективности управления инвестиционно-строительными проектами.

2.2. Анализ критериев и факторов влияющих на оценку эффективности управления инвестиционно-строительными проектами.

2.3. Исследование применения нейронных сетей для оценки эффективности управления инвестиционно-строительными проектами.

ГЛАВА 3. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННО-СТРОИТЕЛЬНЫМИ ПРОЕКТАМИ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.

3.1. Применение нейронных сетей для оценки эффективности управления инвестиционно-строительными проектами.

3.2. Методика оценки эффективности управления инвестиционно-строительными проектами с помощью нейронных сетей.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Оценка эффективности управления инвестиционно-строительными проектами с использованием метода нейросетевой оптимизации"

Актуальность темы исследования. Развитие рыночных отношений и, соответственно, структурная перестройка экономики страны привели к коренным изменениям в инвестиционно-строительном комплексе. Одним из наиболее существенных отражений этих изменений стала такая интенсивно развивающаяся система, как управление инвестиционно-строительными проектами (ИСП), получившая признание во всем мире, а с переходом к рыночной экономике - и в нашей стране. Тем самым внедрение рыночных условий функционирования в строительной отрасли предопределяет необходимость усовершенствования методической поддержки принятия решений в сфере экономики в целом и в сфере управления ИСП в частности.

Методы управления ИСП, направленные на поиск путей обеспечения эффективного инвестиционно-строительного процесса, претерпевают постоянные изменения. Методология и средства управления строительным проектом широко используются в мировой практике во всех сферах проектно-ориентированной деятельности. Однако в России их не более 1,5-2% от общего количества ИСП. По данным Международной ассоциации управления проектами (IPMA), использование современной методологии и инструментария управления проектами обычно позволяет сэкономить 20-30% времени и около 15-20% средств, затрачиваемых на осуществление проектов. Так что преимущества этой системы очевидны [44].

Любой проект в процессе своей реализации проходит различные стадии (фазы), составляющие в совокупности жизненный цикл проекта. Для реализации различных функций каждого этапа жизненного цикла в процессе управления ИСП необходимы действия, направленные на оценку и повышение эффективности проекта в целом. Одним из таких методов можно считать оценку эффективности управления ИСП с помощью нейросетевой оптимизации.

Проблемы совершенствования методов оценки эффективности управления проектами рассматривают в фундаментальных работах отечественные ученые: Аныпин В.М., Васютинский A.JL, Воропаев В.И, Грабовой П.Г., Гумба Х.М., Иващенко Н.П., Ильенкова С.Д., Каменецкий М.И., Карданская H.JL, Косарева Н.Б., Костецкий Н.Ф., Лукманова И.Г., Панкратов Е.П., Разу M.JL, Серов В.М., Сокольский В.А., Степанов И.С., Черняк В.З., Хачатуров Т.С., Шапиро В.Д., Яцыны В.А. и др., а также зарубежные ученые Арчибальд Р., Варнеке Х.-Ю., Кассой М., Кейнс Д., О'Хара Д., Портер М., Ротберг Р., Соломон Э., Фостер Р., Хизрич Р., Янч Э. и др. В этих работах изучаются общие вопросы оценки эффективности управления проектом, в том числе принципы, методы и способы оценки эффективности управления ИСП. Однако особенности оценки эффективности управления ИСП с помощью нейронных сетей практически не анализировались.

Несмотря на исследования, проведенные в последние годы в области оценки эффективности управления ИСП, остаются недостаточно изученными современные методы оценки с использованием нейронных сетей на всех стадиях жизненного цикла проекта, что тормозит их внедрение в проектно-строительной деятельности при выборе целесообразных вариантов проектов.

Таким образом, актуальность проблемы оценки эффективности управления ИСП обусловлена не только востребованностью и недостаточной проработкой в национальной экономике высокоэффективных форм и методов управления ИСП, но и отсутствием методических разработок, позволяющих проводить оценку эффективности ИСП, с использованием нейронных сетей, на всем протяжении их осуществления.

Целью диссертационного исследования является научное обоснование и разработка методических рекомендаций по развитию методов оценки з эффективности управления ИСП, адекватных требованиям современных рыночных отношений.

В рамках сформулированной цели и для её достижения в диссертационном исследовании последовательно поставлены и решаются следующие взаимосвязанные задачи:

Х Исследование зарубежного опыта оценки эффективности ИСП и его возможного применения в России;

Х Анализ методов оценки эффективности управления ИСП;

Х Формирование принципов и факторов, влияющих на оценку эффективности управления ИСП;

Х Обоснование возможности применения нейронных сетей для оценки эффективности управления ИСП;

Х Разработка рекомендаций по систематизации показателей оценки эффективности ИСП с помощью построения нейронных сетей;

Х Разработка агоритма применения нейронных сетей с целью оценки эффективности ИСП;

Х Развитие методических приемов по оценке эффективности ИСП с помощью нейронных сетей.

Объектом исследования являются ИСП.

Предметом исследования являются методы оценки эффективности управления и экономической оценки ИСП.

Методологическую и теоретическую базу исследования составляют труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам рыночной экономики и управления в сфере строительства, работы экономистов и ведущих специалистов в области управления проектами, инвестиционно-строительной деятельностью, законодательные и нормативные акты Российской Федерации, а также методические рекомендации по решению проблем в области развития инвестиционно-строительного комплекса.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

1. Проведены обоснование и выбор организационно-управленческих и экономических аспектов и факторов, влияющих на оценку эффективности управления ИСП;

2. Предложены способы применения нейронных сетей для оценки эффективности управления ИСП;

3. Систематизированы показатели для оценки эффективности управления ИСП с помощью нейронных сетей;

4. Предложен агоритм построения нейронной сети для оценки эффективности управления ИСП;