Geum.ru
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 соответствия инновационного проекта потенциалу промышленного предприятия тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Купряжкин, Николай Анатольевич
Место защиты Екатеринбург
Год 2004
Шифр ВАК РФ 08.00.05
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Оценка соответствия инновационного проекта потенциалу промышленного предприятия"

На правах рукописи

КУПРЯЖКИН Николай Анатольевич

ОЦЕНКА СООТВЕТСТВИЯ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА ПОТЕНЦИАЛУ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством

(Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами: промышленность; Управление инновациями и инвестиционной деятельностью)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Екатеринбург - 2004

Работа выпонена в ГОУ ВПО Уральский государственный технический университет - УПИ

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Ершова Ирина Вадимовна

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, профессор

Никонов Олег Игоревич кандидат экономических наук, доцент Макарова Ирина Валерьевна

Ведущая организация: ГОУ ВПО Уральский государственный

экономический университет

Защита состоится 28 мая 2004 года в 13.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.285.01 при ГОУ ВПО Уральский государственный технический университет - УПИ (ауд. I римская) по адресу: 620062, г. Екатеринбург, ул. Мира, 19.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Уральский государственный технический университет - УПИ

Автореферат разослан 28 апреля 2004 года.

Ученый секретарь диссертационного совета к.т.н., доцент

И.А. Майбуров

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность исследования. В условиях активного конкурентного противостояния на мировом и внутреннем российском рынке, необходимым элементом успешного выживания и функционирования предприятий является правильный выбор портфеля инноваций, позволяющий обеспечить модернизацию производства и обновление продукции. В настоящее время серьезной проблемой является снижение инновационной активности промышленных предприятий как по России в целом, так и по Свердловской области. Так, доля инновационно-активных предприятий среди обследованных предприятий области уменьшилась с 13,3 % в 1995 г. до 8,7 % в 2001 г.

Одной из причин падения инновационной активности (наряду с разрушением фундаментальной научной базы) является недостаток ресурсов для финансирования инновационной деятельности. Хотя в последнее время наблюдается некоторый рост инвестиций (так, удельный вес инвестиций в основной капитал промышленных предприятий Свердловской области увеличися с 34,8 % в 1990 г. до 48,9 % в 2001 г.), большая их часть идет на поддержание производственного процесса, а не на его обновление. Особенно важным моментом, инновационной проектной деятельности, учитывая возможную ограниченность ресурсов предприятий, становится процесс прогнозирования конечных проектных результатов (в первую очередь, ожидаемого дохода). Вопросам оценки эффективности проектов всегда уделялось предельно пристальное внимание. Этому посвящены работы таких отечественных и зарубежных авторов как Коссов В.В., Лившиц В.Н., Шахназаров А.Г., Алешинская Н.Г., Виленский П.Л., Козлов Л.А., Никонова И.А., Первозванский А.А., Писчасов Г.П., Рябикова Н.Я., Смоляк С.А., Степун А.О., Трофимов В.П., Шахмалов Ф.И. и многих других. Однако, несмотря на достаточное количество предлагаемых методик оценки инновационных проектов не всегда удается с их помощью получить удовлетворительные результаты, которые бы в достаточной степени соответствовали реальным итогам реализации проекта. Это, главным образом, определяется такой

РОС НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА

осэ "эдазд

особенностью инновационных проектов как риск. Изучение вопросов, связанных с анализом, оценкой рисков представлены в работах Балабанова И.Т., Вал-дайцева СВ., Грабового П.Г., Дубовицкого В.Ф., Евланова Л.Г., Калинина А.П., Клейнера Г.Б., Коломиной М.Е., Красовского В.П., Рэдхэда К., Турбиной К.Е., Чернова В.А., Шапиро и других. Кроме того, используемые на сегодняшний день методики оценки инновационных проектов зачастую опираются на усредненные данные экспертных оценок первоначальных проектных показателей и не учитывают их разброс. Поэтому, особое внимание следует уделить максимально возможному повышению достоверности расчета погрешностей проектных показателей, что становится возможным благодаря применению к набору исходных данных методов математического моделирования.

Цель диссертационного исследования: повышение достоверности оценки эффективности инновационных проектов на основе отбора наиболее значимых первичных проектных показателей и методического подхода к оценке погрешностей прогнозируемых показателей инновационных проектов.

Для достижения цели были поставлены следующие основные задачи:

1. Анализ существующих подходов к понятиям инновации и инновационного проекта.

2. Изучение и сравнительный анализ существующих методик оценки экономической эффективности инновационных проектов и оценки риска.

3. Изучение зависимости между внешними и внутренними факторами успеха инноваций и выявление на этой основе связей, позволяющих производить отбор необходимых и достаточных параметров оценки осуществления проектной деятельности.

4. Исследование границ возможных изменений итоговых результатов оптимистического и пессимистического проектных прогнозов.

5. Разработка математической модели количественной оценки прогнозируемых результатов реализации инновационных проектов.

Объектом исследования диссертации являлись промышленные предприятия, реализующие инновационные проекты.

Предметом исследования являлись методические подходы к оценке эффективности и инновационных проектов, а также подходы к оценке проектных рисков.

Работа выпонялась в рамках государственной бюджетной научно-исследовательской работы по теме "Организация конкурентоспособного производства и повышение устойчивости производственных систем", тема №2807.

Методы исследования, применяемые для решения поставленных задач, включали в себя статистический анализ, метод экспертных оценок и экономико-математические методы, в частности, основным методом исследования являся метод Монте-Карло.

Научная новизна результатов исследования:

1. Определены внешние и внутренние факторы успеха инновационного проекта на различных стадиях его осуществления и уточнено понятие инновационного проекта, как многофакторной целевой разработки, направленной на трансформацию новшества в инновацию (15.13. пасп. спец.).

2. Предложена схема выбора наиболее значимых первичных показателей для оценки соответствия инновационного проекта потенциалу предприятия, реализующего определенную финансовую стратегию (15.13. пасп. спец.).

3. Разработаны методические рекомендации по определению границ погрешностей конечных показателей осуществления инновационного проекта, как при их независимости, так и при наличии между ними корреляционной зависимости, а также по уточнению границ погрешностей оптимистического и пессимистического прогнозов осуществления проектной деятельности (15.11., 4.21. пасп. спец.).

4. Доказано влияние степени достоверности исходных проектных показателей на характеристики конечных проектных величин, что позволяет сконцентриро-

вать ресурсы предпроектной стадии для их обоснования (15.11., 4.15. пасп. спец.).

Логика исследования представлена на рис. 1.

Практическая значимость работы заключается в возможности получения на этапе проектирования наиболее достоверных значений ожидаемых итоговых проектных показателей, благодаря использованию в системе расчетов метода Монте-Карло применительно к оценке границ доверительных интервалов погрешностей результирующих показателей с заданными вероятностями, а также в максимальном упрощении и легкости осуществления данных расчетов посредством использования созданной в процессе работы над темой исследования компьютерной программы.

Апробация работы. Результаты выпоненных исследований представлялись на двух международных и двух региональных конференциях, опубликованы 6 работ, объемом 2,21 п.л., в том числе автора - 1,68 п.л.; достоверность методики подтверждена апробацией на 37 инновационных проектах, осуществляемых промышленными предприятиями Уральского региона за период 1995 -2002 гг.; также результаты диссертационной работы используются в "Урав-нешторгбанке" и внедрены в "Уральском Региональном Центре Трансфера Технологий" (подтверждено актом внедрения).

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы из 99 наименований и 8 приложений. Основное содержание изложено на 169 страницах машинописного текста, работа содержит 63 рисунка и 63 таблицы.

2. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ 1. Факторы успеха инновационного проекта

Рассмотрев существующие понятия "инновация", "нововведение", "новшество", "новация", и учитывая, что согласно функциональному подходу к понятию конкуренции, основное конкурентное преимущество предприятия - это

Рис.1. Логика исследования

новое сочетание факторов производства, т.е. внедрение инноваций, мы определяем инновацию как коммерциализуемое новшество.

В настоящее время падение конкурентоспособности российских предприятий связано в первую очередь со снижением инновационной активности. Доля инновационно-активных предприятий среди обследованных предприятий области за период 1995 - 2001 гг., в целом уменьшилась, хотя в 1999-2000 гг. наблюдалось некоторое ее увеличение по сравнению с 1997 г. за счет таких отраслей как микробиологическая (отметим, что ее процентный вклад в промышленные объемы производства весьма незначителен), цветная металургия (в связи с дефотом отрасль временно оказалась в выигрышном положении), черная металургия, машиностроение и химическая промышленность.

В период 1999-2001 гг. наиболее распространенными инновационными мероприятиями были проектно-конструкторские работы (56 % инновационно-активных предприятий в 2001 г. и 52 % - в 2000 г.) и приобретение машин и оборудования, связанных с технологическими инновациями (62 % инновационно-активных предприятий в 2001 г. и 67 % - в 2000 г.). В целом заметна тенденция роста затрат на приобретение машин и оборудования при снижении затрат на другие виды деятельности, что говорит о направленности предприятий на оборонительную инновационную стратегию.

С учетом того, что успешная трансформация новшества в инновацию зависит от ряда внешних и внутренних факторов, в работе был осуществлен анализ необходимых условий инновационной активности и факторов успеха инноваций. Различными исследователями рассматриваются отличающиеся друг от друга количественным составом системы основных факторов, определяющих успешность инноваций (табл. 1).

Как видно из табл. 1, одним из факторов успеха ишювационной деятельности является эффективная система оценки и отбора проектов. При этом, нами было отмечено, что практическое освоение новшества предполагает существование системы целей, объектов, процессов и т.п., на основании чего было уточ-

нено понятие инновационного проекта, как многофакторной целевой разработки, направленной на трансформацию новшества в инновацию, которое позволит применять для проектной оценки используемые на практике экономические и математические методы проектного моделирования.

Таблица 1

Факторы успеха инноваций

Факторы США Россия

Научно-практические исследования Отраслевые, рекомендации

Ориентация на рынок + + + +

Соответствие целям организации + - - -

Эффективная система оценки и отбора проектов + + - -

Эффективное управление проектами и контроль + + - -

Источник творческих идей + + - +

Восприимчивость организации к нововведениям + + + +

Индивидуальная и колективная ответственность + + - +

Сокращение числа уровней управления, сокращение сроков освоения нововведений + +

В работе было рассмотрено, насколько планируемые, показатели проектной деятельности совпадают с фактическими значениями, полученными в ходе (в конце) реализации проекта. С этой целью было проведено анкетирование некоторых промышленных предприятий Свердловской области. В табл. 2 приведены результаты анкетирования по ряду инвестиционных и инновационных проектов, осуществляемых предприятиями "Уралэлектромедь" и "Уральский оптико-механический завод".

Таблица 2

Разброс между плановыми и фактическими проектными показателями (Л)

Проекты ИУЭМ" Д Выручки от реализации, % Д Инвестиций, % Д Себестоимости, % Д Чистого дохода, %

Организация алюминиевого производства, модернизация шахтной печи (+27,6%) Ч (-59,3%) (+34%)Ч (+5%) (+29%) Ч (-59,2%) (+20%) Ч (-63%)

Проекты -уомз- Д Выручки от реализации, % Д Инвестиций, % Д Себестоимости, % Д Чистого дохода, %

Биохиманали-затор, лапора-скоп, дифиб-рилятор и пр. (всего 6 наименов.) (-22,9%) Ч (-100%) (-10%) Ч (-92%) (+6,7%) Ч (-100%) (-33%) Ч (-100%)

Из проведенного анализа следует, что, во-первых, отклонения фактических итоговых показателей осуществления проекта от плановых наиболее существенны именно для инновационных проектов, что объясняется недостаточностью информации, необходимой для планирования и, во-вторых, особенно важное значение приобретает повышение достоверности оценки прогнозируемых проектных величин.

Обобщая результаты проведенных исследований можно отметить, что условия реализации инновационного проекта определяются условиями внешними - условиями конкурентной среды (нормативно-правовая база, инвестицион-

ное обеспечение инновационной деятельности и т.д.) и условиями внутренними (организационные, экономические, методические и пр.), побуждающими предприятия к осуществлению инновационной деятельности (рис. 2).

-^

Новшество Проект Инновация

появление, разработка идеи, фундаментальные исследования прикладные исследования, ОКР, проектирование освоение промышленное производство

Внутренние условия осуществления инновационной деятельности

НИИ и т.п. Промышленные и инновационные предприятия

Внешние условия инициирования инноваций

- Нормативно-правовые 4-

- Финансовые 4-

- Организационные

Рис.2. Условия реализации инновационного проекта

2. Выявление наиболее значимых первичных оценочных показателей инновационного проекта

На основании сравнительного анализа методических подходов к оценке инновационных проектов, сделаны следующие выводы.

Во-первых, общим недостатком укрупненных методов, использующих экспертные бальные оценки, является применение ограниченного набора оценочных критериев (целевые, производственные, рыночные, коммерческие и другие критерии проектного отбора).

Во-вторых, к общим недостаткам уточненных методов оценки экономической эффективности, на наш взгляд, следует отнести то, что при использовании данных методов выводы делаются на основании итоговых показателей. Итоговые показатели, зачастую рассчитываются без учета разброса первичных данных, что способно привести к значительным искажениям конечных результатов (не только из-за пренебрежения погрешностями отдельных первичных показателей, но и из-за возможности сложения и взаимного усиления этих погрешностей).

Нами было выяснено, что среди набора таких характеристик предприятия, как стадия роста, финансовая стратегия, форма собственности, размеры, отрасль, качество менеджмента и др., одной из наиболее интересных для рассмотрения, в целях проведения экспертных оценок (в свете определения проектных предпочтений), является финансовая стратегия предприятия. Поэтому, следует обратить внимание на соответствие финансовой стратегии и типа предлагаемого к разработке инновационного проекта, а также на соответствие указанным элементам первичных оценочных проектных показателей, которые будут использоваться для проведения проектной оценки. Рассмотрев существующие методики расчета экономической эффективности проектов, мы посчитали удобным выделить первичные оценочные проектные показатели и результирующие показатели реализации проекта, примерно по схеме, представленной на рис. 3. То есть, на первом этапе достаточно определить, может ли предприятие, реализующее некоторую финансовую стратегию, осуществлять определенный инновационный проект; в противном случае, продожение оценки не имеет смысла из-за изначально нарушенного соответствия между финансовыми возможностями и реальными финансовыми требованиями к проекту. При этом необходимо учитывать то, что факторы, определяющие первичные оценочные показатели разнородны.

Нами было предложено следующее: распределить первичные оценочные показатели по степени их существенности для экспертных оценок в зависимости от типа финансовой стратегии;

определить, какие виды проектов предпочтительны для каждого типа финансовой стратегии;

выяснить, какая из разбивок оценочных показателей (по виду проектов или по типу финансовой стратегии) является первичной и представить на основе этого сводную таблицу, позволяющую выбирать исходные параметры для проведения экспертных оценок в зависимости от приведенных приоритетов (один из вариантов оценки представлен на рис. 4).

По результатам исследования был сделан вывод о том, что исходные оценочные параметры для экспертных оценок, в первую очередь, будут определяться видом осуществляемого проекта и, во вторую, допоняться параметрами, определяемыми типом финансовой стратегии (хотя, сами выбранные виды проектов зависят от того или иного типа финансовой стратегии).

3. Методические рекомендации по определению границ погрешностей конечпых показателей осуществления инновационного проекта

При проведении оценки инновационных проектов одним из существенных моментов является изучение возможных неопределенностей и рисков, способных отрицательно повлиять на результаты проекта. В работе были рассмотрены основные классификационные системы рисков и основные методы оценки рисков. Рассмотренные методы учитывают, в основном, внешние предсказуемые риски и не учитывают в достаточной степени влияние внешних и внутренних случайных факторов. Исключение составляет применение в проектных расчетах метода математического моделирования - метода Монте-Карло. Но даже использование данного метода не предупреждает возможных искажений прогнозируемых значений проектных показателей, так как при оценке возможных погрешностей конечного показателя (например, чистого дохода или чистого дисконтированного дохода) как правило, не уделяют внимания анализу реальных погрешностей первичных показателей, формирующих итоговый проектный результат.

Наиболее часто встречающийся вариант оценки учитывает оптимистический и пессимистический прогнозы конечных количественных показателей осуществления проектной деятельности, определенные экспертным путем. Причем, результаты оптимистического и пессимистического прогнозов принимаются как некоторые средние фиксированные точки, без учета влияния разброса экспертных значений. Но, даже при учете разброса экспертных оценок границы погрешностей оптимистического и пессимистического прогноза могут

оказаться весьма приблизительными как из-за ограниченного числа самих оценок, так и из-за системы их проведения.

В работе была проведена оценка границ погрешностей результатов оптимистического и пессимистического прогнозов осуществления проектной деятельности. Мы рассмотрели, в каких пределах могут изменяться погрешности одного из итогового показателя - чистого дохода проекта (ЧД). Возможные экспертные оценки ЧД, ожидаемые в результате осуществления инновационного проекта, подчиняются закону нормального распределения. Тогда, согласно центральной предельной теореме теории вероятностей, отклонения от математическое ожидание чистого дохода (ЧД(М)) до пессимистического значения чистого дохода (ЧД(П)) и от ЧД(М) до оптимистического значения чистого дохода (ЧД(О)) будут находиться в пределах За (где ст - среднее квадратическое отклонение) или, иначе, расстояние между значениями промежутка (ЧД(П), ЧД(О)) будет равно

Можно с уверенностью полагать, что точки ЧД(О) и ЧД(П), являющиеся результатами соответственно оптимистического и пессимистического экспертного прогноза на самом деле представляют собой некоторые средние значения этих прогнозов и, в действительности могут принимать ряд значений, распределенных нормальным образом и расположенных в обе стороны от средних значений на расстоянии трех средних квадратических отклонений. Соответственно, может возникнуть необходимость корректировки математического ожидания результата проекта ЧД(М), что объясняется возможностью порядковых различий погрешностей оптимистического и пессимистического прогнозов. Были рассмотрены варианты, когда погрешности, определенные для оптимистического и пессимистического вариантов прогноза - одного порядка, разных порядков и, при этом совпадают или не совпадают с погрешностью, определенной для математического ожидания, принятого по результатам проектных прогнозов (ЧД(М)).

Так, если значения средних квадратических отклонений от точек ЧД(О) и ЧД(П) совпадают друг с другом и со значением среднего квадратического отклонения для ЧД(М) (то есть равняются обозначенному выше о), то возможные отклонения реального результата от среднего значения ЧД(М) увеличиваются вдвое - теперь это уже 6о и, соответственно расстояние от точки ЧД(Пmin)) до точки ЧД(Оmax) будет равняться 12а (Рис. 5).

В случае, когда значения средних квадратических отклонений от точек ЧД(О) и ЧД(П) совпадают друг с другом, но отличаются от значения среднего квадратического отклонения для ЧД(М), то есть не равны с, можно получить, например, ситуацию, рассмотренную на рис. 6.

Плотность вероятностей чистого дохода

Рис. 6. Пример распределения чистого дохода (ЧД) при погрешностях оптимистического и пессимистического прогнозов, совпадающих друг с другом, но превышающих погрешность среднего

Таким образом, можно сделать вывод о том, что в целях учета всех возможных значений ЧД необходимо расширить границы изменения его пессимистического и оптимистического значений до новых величин, учитывающих погрешность их оценки. При использовании данного подхода, инвестор может с большей достоверностью прогнозировать конечные результаты проекта.

4. Оценка влияния степени достоверности исходных проектных показателей на характеристики конечных проектных величии

Результаты исследования показали, что степень отклонения итоговых проектных показателей дожна находиться в определенной зависимости от степени отклонений первичных показателей проекта, то есть, зная эту зависимость, можно на основании разброса исходных данных прогнозировать разброс значений конечных показателей.

Ранее мы определили какие первичные показатели, формирующие чистый доход и другие конечные показатели проекта, оказывают наиболее значительное влияние на изменение результирующих проектных величин в зависимости от типа проекта и выбранной финансовой стратегии предприятия.

В диссертационном исследовании был проведен анализ 37 инновационных проектов, реализованных на промышленных предприятий Уральского региона за период 1995 - 2002 гг. При анализе проектной информации выяснилось, что основными показателями, по которым присутствуют наибольшие расхождения между плановыми и фактическими значениями, являются выручка от реализации и капитальные вложения. Согласно опросу экспертов, главной причиной этого для такого показателя как выручка является незнание лицами, осуществляющими проект рыночной ситуации, то есть слабый маркетинг, а для инвестиций - недостаточная информированность данных лиц в вопросах, связанных с технологическими аспектами соответствующего производства, либо пренебрежение в некоторых пределах этой информацией. Относительно таких позиций как материальные затраты, заработная плата и т.п. можно отметить, что расхождения "план - факт", также в значительной степени зависят от вышеназванных причин, что, безусловно, вносит существенный вклад в погрешности результирующих проектных показателей.

В диссертации разработана методика оценки погрешностей показателей инновационных проектов на базе метода Монте-Карло, позволяющая получать значения проектных величин на основе розыгрыша исходных оценочных по-

казателей (например, таких как цена, объем производства, капитальные вложения, материальные затраты и пр.) в возможных пределах, определяемых заказчиком проекта и соответствующими экспертами.

Данная методика дает возможность расчета как конечных показателей осуществления проектной деятельности (таких как чистый доход), так и оптимистического и пессимистического прогнозов реализации инновационного проекта в условиях низкой достоверности исходной проектной информации. При этом созданная в данных целях компьютерная программа позволяет учитывать корреляции между исходными данными и проводить корректировку прогнозируемых показателей в любой момент времени в процессе реализации проекта.

С помощью разработанной программы проведено исследование влияния величины и погрешности какого-либо из первичных оценочных показателей на итоговые проектные результаты. Показано, что пренебрежение малым по вкладу в итоговый результат элементом (например, стоимостью сырья и материалов) при сравнимых абсолютных погрешностях сказывается не столько на значении итогового показателя (например, чистого дохода), сколько на величине его погрешности, следовательно и на значениях оптимистического и пессимистического прогнозов осуществления проектной деятельности, что дожно учитываться при прогнозировании проектных величин.

Рассмотрены различные возможности задания интервалов изменения исходных величин. На базе розыгрыша этих данных получены результаты, позволяющие заключить, что в условиях низкой достоверности исходной информации для проектирования и невозможности ее уточнения достаточно провести моделирование по следующей схеме:

- экспертные оценки исходных проектных показателей (оптимистический и пессимистический варианты) изменяются на величину погрешности рассматриваемых оценок (аналогично рис. 3);

- на базе этих откорректированных данных проводится розыгрыш методом Монте-Карло.

Некоторые результаты моделирования чистого дохода приведены в табл. 4.

Таблица 4

Сравнение фактических и расчетных показателей чистого дохода (Бш - среднее квадратическое отклонение по результатам розыгрыша)

Проект ЧД факт. ЧД(М) + +35ш ЧД(М)--ЗБю ЧД(О) ЧД(П) ЧД(Ошях) ЧД(Пшш)

1 -93 89 -137 237 -415 563 -741

2 -5580 -3084 -6349 -1236 -11020 3656 -15912

3 36596 51605 33017 76648 18678 105633 -10307

4 -183023 -119808 -199932 -12213 -289427 126394 -428034

5 66792 303608 36692 513858 -256032 898803 -640977

6 12259 12387 4687 17259 -741 26259 -9741

Из рис. 7 видно, что границы, определенные по результатам розыгрыша на основании таких исходных данных как Отах и Птт включают 73 % фактических значений проектных величин (по данным 37 проектов).

Сужение границ прогнозных оценок позволяет повысить точность прогноза за счет отбрасывания менее вероятных результатов.

[ЧД(П); ЧД(0)] [ЧД(Пш1п); ЧД(Отах)]

Интервал ЧД

Рис. 7. Процент попаданий фактического значения чистого дохода инновационных проектов в прогнозируемые интервалы

% попаданий

[ЧД(М)-35т; ЧД(М)+35т]

Выводы:

1. Предложено ввести в состав качественных критериев отбора проектов критерий "соответствие типа проекта типу финансовой стратегии предприятия, реализующего проект" и ранжировать перечень первичных показателей инновационного проекта методами проведения экспертных оценок в зависимости от типа проекта и финансовой стратегии предприятия.

2. Доказано, что фиксированные предполагаемые результаты оптимистического и пессимистического экспертных прогнозов на самом деле являются не исчерпывающими, а усредненными значениями этих прогнозов, характеризующихся определенными значениями "собственных" погрешностей.

3. Предложена методика учета погрешностей итоговых показателей через оценку погрешностей первичных показателей проекта. Доказано, что наибольшее влияние на погрешность итогового показателя оказывает не столько величина первичного показателя, сколько погрешность его определения.

4. Разработана компьютерная программа применения метода Монте-Карло для прогнозирования проектных величин и оценки соответствия инновационных проектов потенциалу промышленного предприятия. Проведена апробация разработанной программы на примере ряда инновационных проектов, осуществленных промышленными предприятиями Уральского региона.

3. ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Дунаев О.Н., Ершова И.В., Купряжкин Н.А. Динамика инноваций в промышленности Среднего Урала // Актуальные проблемы управления. М.: ГАУ. 1999.0,04 п.л., в т.ч. автора - 0,01 п.л.

2. Ершова И.В., Дунаев О.Н., Купряжкин Н.А. Проблемы реализации инновационных стратегий // Информационные технологии в инновационных проектах: материалы докладов международной конференции. Ижевск: ИжГТУ. 1999. 0,04 п.л., в т.ч. автора-0,01 п.л.

3. Ершова И.В., Купряжкин Н.А. Инновационная стратегия и тактика предприятий Среднего Урала // Инновационные процессы: экономика и управление. Екатеринбург: УГТУ - УПИ. 2000.0,3 п.л., в т.ч. автора - 0,13 п.л.

4. Дунаев О.Н., Купряжкин Н.А. Особенности управления инновациями в зарубежных странах: Методические указания по дисциплине "Инновационный менеджмент". Екатеринбург: ИПК УГТУ, 2000. - 1,2 п.л., в т.ч. автора - 0,9 п.л.

5. Купряжкин Н.А. Оценка границ результатов оптимистического и пессимистического прогнозов осуществления проектной деятельности // Новое в теории и практике управления. Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ. 2004.0,3 п.л.

6. Купряжкин Н.А. Учет погрешностей результатов инновационных проектов методом Монте-Карло // Новое в теории и практике управления. Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ. 2004. 0,33 п.л.

Подписано в печать 23.04.04 Формат 60x84 1/16

Бумага писчая Печать офсетная Усл. печ. л. 1,0

Тираж 120 экз. Заказ № 70

Издательство УГТУ - УПИ 620062, г. Екатеринбург, ул. Мира, 19

Ризография НИЧ УГТУ 620002, г. Екатеринбург, ул. Мира 19

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Купряжкин, Николай Анатольевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. ИННОВАЦИИ, КАК ОСНОВА КОНКУРЕНТНЫХ ПРЕИМУЩЕСТВ ПРЕДПРИЯТИЯ.

1.1. Факторы и условия инновационной активности.

1.2. Оценка инновационной активности промышленных предприятий Свердловской области.

2. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ.

2.1. Анализ существующих подходов к отбору инновационных проектов.

2.2. Учет и оценка факторов риска.

2.3. Анализ соответствия планируемых и фактических показателей инновационных проектов.

2.4. Оценка соответствия инновационных замыслов потенциалу промышленного предприятия.

3. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ПОГРЕШНОСТЕЙ РЕЗУЛЬТАТОВ

ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ МЕТОДОМ МОНТЕ-КАРЛО.

3.1. Оценка границ погрешностей результатов оптимистического и пессимистического прогнозов осуществления проектной деятельности.

3.2. Учет погрешностей проектных результатов методом Монте-Карло

3.3. Анализ и оценка апробации методики на примере инновационных заявок.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Оценка соответствия инновационного проекта потенциалу промышленного предприятия"

Актуальность темы исследования. Согласно функциональному подходу к понятию конкуренции, основное конкурентное преимущество предприятия - это новое сочетание факторов производства, то есть внедрение инноваций. В условиях активного конкурентного противостояния на мировом и внутреннем российском рынке, необходимым элементом успешного выживания и функционирования предприятий является правильный выбор портфеля инноваций, позволяющий обеспечить модернизацию производства и обновление продукции. В настоящее время серьезной проблемой является снижение инновационной активности промышленных предприятий как по России в целом, так и по Свердловской области. Так, доля инновационно-активных предприятий среди обследованных предприятий области уменьшилась с 13,3% в 1995 г. до 8,7% в 2001 г. (уменьшение продожалось с 1995 г. до 1997 г., когда эта доля составила 7,5%, после чего имел место некоторый рост до 10,8% в 2000 г. с последующим спадом).

Одной из причин падения инновационной активности (наряду с разрушением фундаментальной научной базы) является недостаток ресурсов для финансирования инновационной деятельности [25,27,30,71]. Хотя в последнее время наблюдается некоторый рост инвестиций (так, удельный вес инвестиций в основной капитал промышленных предприятий Свердловской области увеличися с 34,8% в 1990 г. до 48,9% в 2001 г.), большая их часть идет на поддержание производственного аппарата, а не на его обновление. Учитывая возможную ограниченность ресурсов предприятий, особенно важным моментом инновационной проектной деятельности становится процесс прогнозирования конечных проектных результатов (в первую очередь, ожидаемого дохода и требуемых инвестиций). Ввиду необходимости получения как можно более точной предварительной информации о возможных результатах осуществления проектной деятельности вопросам оценки эффективности проектов всегда уделялось предельно пристальное внимание. Этому посвящены работы таких отечественных и зарубежных авторов как Коссов В.В., Лившиц В.Н., Шахназаров А.Г., Алешинская Н.Г., Виленский П.Л., Козлов Л.А., Никонова И.А., Первозванский А.А., Писчасов Г.П., Рябикова Н.Я., Смоляк С.А., Степун

A.О., Трофимов В.П., Шахмалов Ф.И. и многих других [8,9,11,12,1518,34,38,40,41,48,64,69,77,94,95,97]. Однако, несмотря на достаточное количество предлагаемых методик оценки инновационных проектов не всегда удается с их помощью получить удовлетворительные результаты, которые бы в достаточной степени соответствовали реальным итогам реализации проекта. Это, главным образом, определяется такой особенностью инновационных проектов как риск. Изучение вопросов, связанных с анализом, оценкой рисков представлены в работах Балабанова И.Т., Вадайцева C.B., Грабового П.Г., Дубовицкого В.Ф., Евланова Л.Г., Калинина А.П., Клейнера Г.Б., Коломиной М.Е., Красовского В.П., Рэдхэда К., Турбиной К.Е., Чернова

B.А., Шапиро и других. Кроме того, используемые на сегодняшний день методики оценки инновационных проектов зачастую опираются на итоговые усредненные данные экспертных оценок и не учитывают их разброс. В результате конечные значения показателей оптимистического и пессимистического прогнозов принимаются как фиксированные экстремальные точки. Поэтому, особое внимание следует уделить максимально возможному повышению достоверности погрешностей результирующих проектных показателей, что становится возможным благодаря применению к набору исходных данных методов математического моделирования. Отсюда была сформулирована цель диссертационного исследования: повышение достоверности оценки инновационных проектов на основе методического подхода к учету погрешностей прогнозируемых показателей инновационных проектов.

Для достижения цели были поставлены следующие основные задачи:

1. Анализ существующих подходов к понятиям инновации и инновационного проекта.

2. Изучение и сравнительный анализ существующих методик оценки экономической эффективности инновационных проектов.

3. Изучение зависимости между внешними и внутренними факторами успеха инноваций и выявление на этой основе связей, позволяющих производить отбор необходимых и достаточных параметров оценки осуществления проектной деятельности.

4. Исследование границ возможных изменений итоговых результатов оптимистического и пессимистического проектных прогнозов.

5. Разработка математической модели количественной оценки прогнозируемых результатов реализации инновационных проектов.

Объектом исследования диссертации являлись промышленные предприятия, реализующие инновационные проекты.

Предметом исследования являлись методические подходы к оценке эффективности инновационных проеючэв.

Методы исследования, применяемые для решения поставленных задач, включали в себя статистический анализ, метод экспертных оценок и экономико-математические методы, в частности, основным методом исследования являся метод Монте-Карло.

Новизна темы исследования. В диссертации были разработаны следующие моменты:

1. Уточнены понятие инновации как коммерциализуемого новшества и понятие инновационного проекта, как целевой разработки, направленной на трансформацию новшества в инновацию.

2. Определен подход выявления наиболее значимых первичных оценочных показателей инновационного проекта для экспертных оценок в зависимости от финансовой стратегии предприятия и типа инновационного проекта.

3. Предложен подход выявления наиболее значимых первичных оценочных показателей инновационного проекта для экспертных оценок в зависимости от вклада первичного показателя в общую сумму, определяющую значение конечного проектного показателя и в зависимости от степени достоверности принятых значений первичного показателя.

4. Разработаны методические рекомендации по определению границ вероятностных погрешностей конечных показателей осуществления инновационного проекта, как при их независимости, так и при наличии между ними корреляционной зависимости, а также по уточнению границ погрешностей оптимистического и пессимистического прогнозов осуществления проектной деятельности.

Логика исследования представлена на рис. 1.

Практическая значимость темы исследования заключается в возможности получения на этапе проектирования наиболее достоверных значений ожидаемых итоговых проектных показателей, благодаря использованию в системе расчетов метода Монте-Карло применительно к оценке границ доверительных интервалов погрешностей результирующих показателей с заданными вероятностями, а также в максимальном упрощении и легкости

Рис. 1. Логика исследования осуществления данных расчетов посредством использования созданной в процессе работы над темой исследования компьютерной программы.

Апробация работы. По результатам выпоненных исследований опубликованы 3 статьи и 2 тезиса докладов; результаты внедрены и используются в "Уральском Региональном Центре Трансфера Технологий" и "Уравнешторгбанке".

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы из 99 наименований и 8 приложений. Основное содержание изложено на 169 страницах машинописного текста, работа содержит 63 рисунка и 63 таблицы.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Купряжкин, Николай Анатольевич

Результаты работы внедрены в "Уральском региональном центре трансферта технологий" (прил. 8).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Рассмотрев существующие понятия "инновация", "нововведение", "новшество", "новация", и учитывая, что согласно функциональному подходу к понятию конкуренции, основное конкурентное преимущество предприятия - это новое сочетание факторов производства, то есть внедрение инноваций, мы определяем инновацию как коммерциализуемое новшество. Также, нами было отмечено, что практическое освоение новшества предполагает существование системы целей, объектов, процессов и т.п., на основании чего было уточнено понятие инновационного проекта, как многофакторной целевой разработки, направленной на трансформацию новшества в инновацию, которое позволит применять для проектной оценки используемые на практике экономические и математические методы проектного моделирования.

Результаты проведенного исследования показали, что основное место среди инноваций промышленных предприятий занимают инновации реактивные. При этом основным недостатком инновационных проектов, представляемых инвестору, является недостаточная экономическая проработанность этих проектов, что заставляет классифицировать их не столько как именно инновационные проекты, сколько как инновационные замыслы. Исходные данные (данные проектного планирования) зачастую предоставляются инвестору в виде укрупненных показателей без необходимой детализации, что определяется попыткой скрыть недостаточность проработки первичной информации, определяющей условия реализации проекта (причинами данного сокрытия могут быть как примерное представление об условиях и возможностях реализации инновационного проекта, так и сознательное затушевывание "слабых" проектных мест).

Соответственно инновационные проекты, представленные в таком укрупненном виде, в большинстве случаев оказываются несостоятельными.

Основными "провальными" статьями инновационных проектов, то есть статьями, по которым присутствуют наибольшие расхождения между плановыми и фактическими значениями, являются выручка от реализации и капитальные вложения. Согласно опросу экспертов, главной причиной этого для такого показателя как выручка является незнание лицами, осуществляющими проект рыночной ситуации, то есть слабый маркетинг, а для инвестиций - недостаточная информированность данных лиц в вопросах, связанных с технологическими аспектами соответствующего производства, либо пренебрежение в некоторых пределах этой информацией.

Относительно таких позиций как материальные затраты, заработная плата и т.п. можно отметить, что расхождения "план - факт", также в значительной степени зависят от вышеназванных причин, что, безусловно, вносит существенный вклад в погрешности результирующих проектных показателей. В связи с вышесказанным, большое значение приобретает повышение достоверности оценки прогнозируемых проектных величин. Это подтверждается также тем, что разброс между плановыми и фактическими проектными показателями достигает в некоторых случаях 100%.

При этом следует обратить внимание на то, что при использовании уточненных методов оценки инновационных проектов выводы делаются на основании итоговых показателей, которые, как правило, л рассчитываются без учета разброса первичных данных. Одновременно с этим, существующие методы оценки риска инновационного проекта не позволяют в поной мере учитывать все обстоятельства, оказывающие влияние на осуществление проекта.

В лучшем же случае, обоснование проектов осуществляется с помощью экспертных оценок, однако даже в этой ситуации упускается из виду точность даваемых экспертами прогнозов.

Вместе с тем, перспективы активного развития инновационной деятельности в экономически развитых странах требуют, особенно в условиях некоторого инновационного спада в Уральском регионе России, создания наиболее корректных методик для оценки соответствия инновационных проектов потенциалам промышленных предприятий. Так, оценка соответствия инновационного замысла финансовой стратегии предприятия уже на этом этапе позволит отбросить заранее неприемлемые проекты, тем самым давая возможность соответствующим специалистам избежать ненужных затрат, направленных на оценку экономических, технических и пр. проектных характеристик.

В диссертации разработана методика оценки погрешностей показателей инновационных проектов на базе метода Монте-Карло, позволяющая получать значения проектных величин на основе розыгрыша исходных оценочных показателей (например, таких как цена, объем производства, капитальные вложения, материальные затраты и пр.) в возможных пределах, определяемых заказчиком проекта и соответствующими экспертами.

Данная методика дает возможность расчета как конечных показателей осуществления проектной деятельности (таких как чистый доход), так и оптимистического и пессимистического прогнозов реализации инновационного проекта в условиях низкой достоверности исходной проектной информации. При этом созданная в данных целях компьютерная программа позволяет учитывать корреляции между исходными данными и проводить корректировку прогнозируемых показателей в любой момент времени в процессе реализации проекта.

С помощью разработанной программы проведено исследование влияния величины и погрешности какого-либо из первичных оценочных показателей на итоговые проектные результаты. Показано, что пренебрежение малым по вкладу в итоговый результат элементом (например, стоимостью сырья и материалов) при сравнимых абсолютных погрешностях сказывается не столько на значении итогового показателя (например, чистого дохода), сколько на величине его погрешности, следовательно, и на значениях оптимистического и пессимистического прогнозов осуществления проектной деятельности, что дожно учитываться при прогнозировании проектных величин.

Рассмотрены различные возможности задания интервалов изменения исходных величин. На базе розыгрыша этих данных получены результаты, позволяющие заключить, что в условиях низкой достоверности исходной информации для проектирования и невозможности ее уточнения достаточно провести моделирование по следующей схеме:

- экспертные оценки исходных проектных показателей (оптимистический и пессимистический варианты) изменяются на величину погрешности рассматриваемых оценок;

- на базе этих откорректированных данных проводится розыгрыш методом Монте-Карло.

Таким образом, к основным результатам диссертационного исследования можно отнести следующее:

1. Предложено ввести в состав качественных критериев отбора проектов критерий "соответствие типа проекта типу финансовой стратегии предприятия, реализующего проект" и ранжировать перечень первичных показателей инновационного проекта методами проведения экспертных оценок в зависимости от типа проекта и финансовой стратегии предприятия.

2. Доказано, что фиксированные предполагаемые результаты оптимистического и пессимистического экспертных прогнозов на самом деле являются не исчерпывающими, а усредненными значениями этих прогнозов, характеризующихся определенными значениями "собственных" погрешностей.

3. Предложена методика учета погрешностей итоговых показателей через оценку погрешностей первичных показателей проекта. Доказано, что наибольшее влияние на погрешность итогового показателя оказывает не столько величина первичного показателя, сколько погрешность его определения.

4. Разработана компьютерная программа применения метода Монте-Карло для прогнозирования проектных величин и оценки соответствия инновационных проектов потенциалу промышленного предприятия. Проведена апробация разработанной программы на примере ряда инновационных проектов, осуществленных промышленными предприятиями Уральского региона.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Купряжкин, Николай Анатольевич, Екатеринбург

1. Cooper D.F., Chapman C.B. Risk analysis for large projects. Chichester: John Willy and Soons, 1987. 389 p.

2. Hertz D.B., Thomas H. Risk analysis and it's applications. Chichester: John Willy and Soons, 1983. 463 p.

3. Альгин А.П. Новаторство, инициатива, риск. С-П.: Лениздат. 1987. -63 с.

4. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989. 319 с.

5. Арцишевский Л.Н., Смолин М.В. Система защиты прямых иностранных инвестиций от некоммерческих рисков: мировая практика и задачи для России. М.: Институт макроэкономических исследований при министерстве экономики РФ, 1994. 216 с.

6. Балабанов И.Т. Инновационный менеджмент. СПб.: Питер, 2001.- 304 с. (Серия "Учебники для вузов").

7. Балабанов И.Т. Риск менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1996. -188 с.

8. Беренс К., Вернер С., Питер М. Руководство по оценке эффективности инвестиций. М.: Интерэксперт, Инфра М, 1995.- 527 с.

9. Бирман Т. Экономический анализ инвестиционных проектов. М.: Банки и биржи. 1997. 342 с.

10. Ю.Битунов В.В., Тушунов Ю.А. Экономический эффект НТП. М.: "Мысль", 1978. - 166 с.

11. Бланк А.И. Инвестиционный менеджмент. К.: МП "Итем" ТД. 1995. -446 с.

12. Бромвич М. Анализ экономической эффективности капиталовложений. М.: Инфра М, 1996. - 425 с.

13. Вадайцев C.B. Оценка бизнеса и инновации. М.: Филинъ, 1997. -336 с.

14. Вадайцев C.B. Риски в экономике и методы их страхования. С-П: ФНТП, 1992.-246 с.

15. Виленский П.Л., Лившиц А.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: Учеб.-пракг. пособие. М.: Дело, 2001.-832 с.

16. Воронов К.И. Оценка коммерческой привлекательности инвестиционных проектов // Финансовая газета. 1993. №3, С.49-52. №4, С. 1-6.

17. Воропаев В.И. Управление проектами в России: основные понятия, история, достижения, перспективы. М.: Алане, 1995. 225 с.

18. Газеев М.Х., Смирнов А.П., Хрычев А.Н. Показатели эффективности инвестиций в условиях рынка. М.: Экономика, 1993. -139 с.

19. Гапоненко Н. Инновации и инновационная политика на этапе перехода к новому технологическому порядку // Вопросы экономики. 1997. № 9, С. 84-97.

20. Глазунов В.М. Финансовый анализ и оценка риска реальных инвестиций. М.: Финстатинформ. 1997. -135 с.

21. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учеб. пособие для студентов вузов. Изд. 6-е, доп. М.: Высш. шк., 2002. - 405 с.

22. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов. 8-е изд., стер. - М.: Высш. шк., 2002. -479 с.

23. Гончаров В.В. Руководство для высшего управленческого персонала. В 2 т. М. МНИИПУ, 1997. Том 2. 736 с.

24. Грабовский П. Г. Риски в современном бизнесе. М.: Алане, 1994. -196 с.

25. Дунаев О.Н., Ершова И.В., Купряжкин H.A. Динамика инноваций в промышленности Среднего Урала // Актуальные проблемы управления. М.: ГАУ. 1999. С. 154.

26. Дунаев О.Н., Купряжкин H.A. Особенности управления инновациями в зарубежных странах: Методические указания по дисциплине "Инновационный менеджмент". Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ, 2000. -28 с.

27. Ершова И. В. Инвестиционная ситуация в промышленности Свердловской области // Некоторые вопросы экономики и организации инвестиционной деятельности: Екатеринбург: изд. УГГУ-УПИ, 1996. С. 44-47.

28. Ершова И.В., Купряжкин H.A. Инновационная стратегия и тактика предприятий Среднего Урала // Инновационные процессы: экономика и управление. Екатеринбург: изд. УГТУ УПИ. 2000. С. 140-146.

29. Ершова И.В. Конкурентные стратегии технологически ориентированных предприятий. Екатеринбург: изд. УГТУ-УПИ, 1999. -151 с.

30. Ершова И.В., Дунаев О.Н., Купряжкин H.A. Проблемы реализации инновационных стратегий // Информационные технологии в инновационных проектах: материалы докладов международной конференции. Ижевск: ИжГТУ. 1999. С. 212.

31. Ефимов Б.И. Инвестиционный комплекс и ускорение НТП (методология регионального анализа). М.: "Наука", 1989. - 119 с.

32. Жданович Э.Ф. Инвестиции: эффективность решений. Екатеринбург: УГТУ, 1999.-75 с.

33. Иванов М.М., Колупаева С.Р., Кочетков Г.В. США: управление наукой и нововведениями. М.: Наука, 1990. 241 с.

34. Идрисов А.Р. Стратегическое планирование и анализ эффективности инвестиций. М.: Филинъ. 1997. 309 с.

35. Инвестиции в экономику Свердловской области в 2000 г. -Екатеринбург: Свердловский областной комитет государственной статистики, 2001. -23 с.

36. Инвестиционная деятельность предприятий и организаций Свердловской области в январе марте 2002 г. - Екатеринбург: Свердловский областной комитет государственной статистики, 2002. -14 с.

37. Инвестиционная деятельность предприятий и организаций Свердловской области за январь декабрь 2001 г. - Екатеринбург: Свердловский областной комитет государственной статистики, 2001. -12 с.

38. Инвестиционная деятельность: теория и практика. М.: АиН. 1998. -64 с.

39. Инвестиции и инновации. Словарь-справочник от А до Я / Под ред. проф. М.З. Бора, А.Ю. Денисова. М.: "ДИС", 1997. - 208 с.

40. Инвестиционное проектирование: практическое руководство I под ред. С.И. Шумилина. М.: Финстатинформ, 1995. 240 с.

41. Инвестиционно-финансовый портфель. М.: "СОМИНТЭК", 1993. -234 с.

42. Инновационная деятельность промышленных предприятий Свердловской области в 2000 г. Екатеринбург: Свердловский областной комитет государственной статистики, 2002. -17 с.

43. Инновационная деятельность промышленных предприятий Свердловской области в 2001 г. Екатеринбург: Свердловский областной комитет государственной статистики, 2002. -17 с.

44. Инновационный менеджмент: Учебное пособие / О.Н. Дунаев, И.В. Ершова, А.В.Ершов, М.А. Прилуцкая. Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ, 2001.-95 с.

45. Камаев В.Д. Современная научно-техническая революция: экономические формы и закономерности. М.: "Мысль", 1972. -261 с.

46. Кац А.И. Динамический экономический оптимум (общий критерий). Краткий очерк. М.: "Экономика", 1969. - 200 с.

47. Клейнер Г.Б. Риски промышленных предприятий // Российский экономический журнал. 1994. №5, с. 24-27. №6, с.31-34.

48. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 2000. - 144 с.

49. Колемаев В. А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник / Под ред. В.А. Колемаева. М.: ИНФРА-М, 2000. - 302 с.

50. Коломина М.Е. Сущность и измерение инвестиционных рисков // Финансы. 1994. №4, С. 23-27.

51. Комплексная методика диагностики угроз экономической безопасности территорий различных уровней. Екатеринбург: УрО РАН. 1995. 34 с.

52. Купряжкин H.A. Оценка границ результатов оптимистического и пессимистического прогнозов осуществления проектной деятельности // Новое в теории и практике управления. Екатеринбург: изд. ИПКУГТУ. 2004. С 90 97.

53. Купряжкин H.A. Учет погрешностей результатов инновационных проектов методом Монте-Карло // Новое в теории и практике управления. Екатеринбург: изд. ИПКУГТУ. 2004. С 159-167.

54. Кочевин Е.С. Финансовая математика. Теория и практика финансовых расчетов. М.: Финансы и статистика, 1994. 234 с.

55. Кудряшов А.П. Современная научно-техническая революция и ее особенности. М.: "Мысль", 1965. - 176 с.

56. Лапуста М.Г., Шаршукова Л.Г. Риски в предпринимательской деятельности. М.: Инфра-М, 1996. 224 с.

57. ЛимитовскийМ.А. Методы оценки коммерческих идей, предложений, проектов. М.: Дело LTD, 1995. 286 с.

58. Липсиц И.В. Бизнес-план основа успеха: практ. пособ. М.: Машиностроение, 1992. - 77 с.

59. Лунев H.H., Макаревич Л.М. Бизнес-план для получения инвестиций: метод, рекоменд. М.: ТОО "Внешсигма", 1995.- 117 с.

60. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий A.A. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. 5-е изд., испр. - М.: Дело, 2001. -400 с.

61. Маниловский Р.Г. Бизнес-план: методические материалы. М.: Финансы и статистика. 1995. 76 с.

62. Материалы второй региональной научно-практической конференции "Роль инноваций в экономике Уральского региона". Часть 2. Сборник тезисов к докладам. Екатеринбург: Фонд ЦИБ, Издательство АМБ, 2000.-137 с.

63. Материалы второй региональной научно-практической конференции "Роль инноваций в экономике Уральского региона". Часть 1. Сборник тезисов к докладам. Екатеринбург: Фонд ЦИБ, Издательство АМБ, 2000. -100 с.

64. Материалы научных исследований кафедры экономики и организации предприятий машиностроения "Некоторые вопросы экономики и организации инвестиционной деятельности". -Екатеринбург: Издательство УГТУ, 1996. 85 с.

65. Материалы первой региональной конференции "Роль инноваций в экономике Уральского региона". Часть 1. Сборник тезисов к докладам. Екатеринбург: Фонд ЦИБ, Издательство АМБ, 1998. -88 с.

66. Материалы первой региональной конференции "Роль инноваций в экономике Уральского региона". Часть 2. Сборник тезисов кдокладам. Екатеринбург: Фонд ЦИБ, Издательство АМБ, 1998. -104 с.

67. Медведев А.Г. Особенности оценки и отбора инновационных проектов // Мировая экономика и международные отношения. 1993. №7, С. 119-128.

68. Медынский В.Г., Шаршукова Л.Г. Инновационное предпринимательство. М.: Инфра-М. 1997. -240 с.

69. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов /В.В. Косов, В.Н. Лившиц, А.Г. Шахназаров. М.: Экономика, 2000. -421 с.

70. Мир управления проектами: сб. статей / М.: Деловой мир, 1993. 344 с.

71. Научно-техническая и инновационная политика. Российская Федерация. Оценочный доклад. DSU / STR (93) 22. Москва, 1998. -64 с.

72. Об оценке эффективности инноваций в современных условиях: сб. тр. ВНИИ системных исследований. 1991. №6, С. 24-32.

73. Пелих Н.С. Бизнес-план или как организовать собственный бизнес:Nанализ, методика, практикум. М.: Ось-89, 1996. 96 с.

74. Пособие ЭРНСТ энд ЯНГ по составлению бизнес-плана / Пер. с англ. Эрик С. Зигель, Лорен А. Шульц, Брайен Р. Форд, Дэвид С. Карни;научн. ред. и предисл. Г. Микерина. М.: Джон Уайли энд Санз, 1995. -224 с.

75. Принципы инвестирования. М.: Крокус Интернейшнл, 1992. -322 с.

76. Рэдхэд К. Управление финансовыми рисками // Финансы. 1995. №12, С. 6-10.

77. Сигел, Эндрю Практическая бизнес-статистика.: Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильяме", 2002. - 1056 с.

78. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973. -178 с.

79. Сокольникова И.В. Формирование организационно-экономического механизма управления инновациями / Дисс. на соиск. уч. степени канд. экон. наук. М.: РЭА им. Плеханова, 1998. -145 с.

80. Составление бизнес-плана / Э. Зигель, А.Шульц, Б.Форд, Д.Карни. М. Джон Уайли энд Санз, 1995. 223 с.

81. Состояние экономики Свердловской области в 1996 1998 гг. Аналитический обзор. - Екатеринбург: Свердловский областной комитет государственной статистики, 2002. - 89 с.

82. Статистическое обозрение. Ежеквартальный бюлетень. -Екатеринбург: Свердловский областной комитет государственной статистики, 2000. -60 с.

83. Татаркин A.A. Маркетинговые оценки инновационной активности территорий как условие их устойчивого экономического роста // Роль инноваций в экономике Уральского региона. 4.1. 1998. С. 13-18.

84. Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями: сокр. пер. с англ. М.: Экономика, 1989. 271 с.

85. Третников Н.И. Управление нововведениями: Учебное пособие. Екатеринбург.: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2003. -107 с.

86. Управление проектами / Н.И. Ильин, И.Г. Лукманова, A.M. Немчин и др. Под общей редакцией В.Д. Шапиро. СПб. : "Два Три", 1996. -610 с.

87. Управление проектами: зарубежный опыт / А.И. Кочетков, С.Н. Никишин, Ю.П. Рудаков и др. С-П.: Два Три, 1993. -446 с.

88. Уткин Э.А., Морозова Н.И., Морозова Г.И. Инновационный менеджмент. М.: АКАЛИС, 1996. 208 с.

89. Фатхутдинов P.A. Инновационный менеджмент: Учебник, 4-е изд. -СПб.: Питер, 2003. 400 с.

90. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник / Под ред. Е.С. Стояновой. 5- изд., перераб. и доп. М.: Изд.Перспектива, 2002. -655 с.

91. Фомин Г.П. Математические методы и модели в коммерческой деятельности: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2001. - 544 с.

92. Хачатуров Т.С. Методика определения эффективности капитальных вложений. М.: Наука, 1990. 317 с.

93. Хот Р.Н., Барнес С.Б. Планирование инвестиций. М.: Дело ТД, 1994.-116 с.

94. Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. М.: Финансы и статистика. 1998. -127 с.

95. Черняк В.З. Оценка бизнеса. М.: Финансы и статистика. 1996. -175 с.

96. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. М.: Business Речь, Дело, 1992. - 316 с.

97. Шевелев Я.В., Клименко A.B. Эффективная экономика ядерного топливно-энергетического комплекса. М.: РГТУ, 1996. - 736 с.

Похожие диссертации