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

Применение нечеткой математики для оценки рисков спортивных организаций тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Бойков, Алексей Игоревич
Место защиты Москва
Год 2006
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Бойков, Алексей Игоревич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ СПОРТИВНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ.

1.1. Спортивная организация как объект управления.

1.1.1. Цели, задачи и основные бизнес-стратегии развития спортивной организации.

1.1.2. Организационная структура и основные элементы бизнес-модели спортивной организации.

1.1.3. Проблемы развития спортивных организаций в России.

1.2. Классификация рисков, возникающих в процессе управления спортивной организацией.

1.2.1. Понятие риска.

1.2.2. Классификация рисков спортивной организации.

1.3. Управление рисками спортивной организации.

1.3.1. Цели и задачи управление рисками спортивной организации.

1.3.2. Этапы управления рисками спортивной организации.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ РИСКОВ СПОРТИВНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ.

2.1. Модель оценки инвестиционных рисков спортивных организаций

2.1.1. Сравнительный анализ моделей и методов оценки инвестиционных рисков.

2.1.2. Преимущества нечетко-множественных моделей оценки инвестиционных рисков.

2.1.3. Построение модели оценки риска принятия архитектурных решений.

2.1.4. Анализ альтернатив методом нечеткого отношения предпочтения.

2.2. Модель оценки риска банкротства спортивных организаций.

2.2.1. Сравнительный анализ моделей и методов оценки риска банкротства.

2.2.2. Методика построения классификатора параметров по качественному уровню.

2.2.3. Построение нечетко-множественной модели оценки риска банкротства.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. ОЦЕНКА РИСКОВ СПОРТИВНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ.

3.1. Оценка инвестиционных рисков.

3.1.1. Оценка риска принятия архитектурных решений.

3.1.2. Оценка риска инвестиций в покупку игроков.

3.2. Оценка риска банкротства спортивной организации.

3.2.1. Оценка риска банкротства на примере западного футбольного клуба.

3.2.2. Оценка риска банкротства на примере российских футбольных клубов. выводы по третьей главе.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Применение нечеткой математики для оценки рисков спортивных организаций"

Актуальность исследования. В России спортивный менеджмент - это малоизученный объект экономических исследований. Главной причиной является то, что 10-15 лет назад в России, а до этого и в СССР роль спорта ограничивалась выпонением социальной и идеологической функции, а роль менеджера чаще всего выпонял тренер.

В 90-е годы во всей стране происходили глобальные изменения, у государства не хватало средств на поддержку спорта в том же объеме, который осуществляся в Советском Союзе, не только спорта высших достижений, но и массового спорта.

В последнее время ситуация в России резко меняется: спорт становится привлекательным объектом для инвестирования средств, многие команды перестали быть ведомственными (бюджетными), сменили владельцев, в названии многих клубов появилось слово профессиональный. В таких условиях к менеджменту клуба предъявляются новые требования. Но, как правило, система управления осталась на том же уровне, что и 10-20 лет назад, большинство функционеров оказались просто не готовы к таким изменениям.

Во всем мире переход от любительского спорта к профессиональному произошел значительно раньше, причем этот процесс прошел естественно, потому что был предопределен жизнью общества. В странах с рыночной экономикой профессиональный спорт - это глобальный бизнес. Крупные компании рассматривают спорт как эффективный инвестиционный, имиджевый и спонсорский инструмент, а для владельцев клубов, руководителей международных и национальных федераций это источник дохода, иными словами, спорт высших достижений - это привлекательный коммерческий продукт.

Интенсивная коммерциализация спорта, многократное увеличение оборота денежных средств, увеличение игроков на рынке профессионального спорта требует от лиц, принимающих решения, проведения грамотной политики оперативного и стратегического управления. Зачастую менеджерам, руководителям клубов, федераций приходится принимать решения в условиях неопределенности состояния внешней и внутренней среды, можно сказать по наитию, все это обуславливает частичную или поную неопределенность конечных результатов деятельности.

В современной теории управления в качестве индикатора, характеризующего неопределенность, выступает понятие риска. Перед спортивным менеджером встает вопрос о необходимости выявления, оценки и управления рисками, которые возникают в процессе управления спортивной организацией.

Процесс оценки рисков стакивается с серьезной проблемой: как правило, лицо принимающее решение (ЛИР) не может количественно оценить эффективность принятия управленческих решений, а, следовательно, и риски с которыми оно сопряжено. Чаще всего критерии, по которым может быть произведена оценка, не имеют точного количественного выражения. Поэтому вызывают интерес любые обоснованные подходы, позволяющие обобщить внутреннее представление ПР, его субъективные мнения об объекте управления по каждому из критериев в количественный интегральный показатель, по величине которого можно будет судить об итоговом финансовом результате и в целом об эффективности того или иного управленческого решения.

Необходимость разработки и использования методов, оперирующих не только количественной, но и качественной информацией, продиктована условиями принятия управленческих решений, когда цели, ограничения и последствия возможных действий не известны. Для обращения с нечетко определенными величинами обычно используют аппарат теории вероятности, различные методы теории принятия решений. Таким образом, отождествляется понятие случайность и понятие неопределенность, что, по мнению ряда ученых, является спорным положением.

В настоящей работе в качестве метода, позволяющего описать и оценить неопределенность, предлагается использовать подход, основанный на аппарате нечеткой математики, который сочетает в себе преимущества классических методов анализа и оценки рисков и при этом свободен от их недостатков.

Задачи оценки рисков, возникающих в процессе функционирования спортивных организаций и необходимость разработки адекватных методов для их моделирования, обуславливают актуальность диссертационного исследования.

Целью диссертационного исследования является разработка математической модели оценки рисков, возникающих в процессе функционирования спортивной организации.

В соответствии с указанной целью в работе поставлены и решены следующие основные задачи:

Х анализ современного состояния отрасли и уровня менеджмента спортивных организаций в России;

Х определение целей и задач развития спортивных организаций в современных условиях;

Х выявление и классификация рисков, возникающих в процессе управления спортивными организациями;

Х сравнительный анализ подходов и методов оценки рисков в условиях неопределенности и отсутствия точных количественных оценок по ряду критериев;

Х обоснование применения аппарата нечеткой математики для построения математических моделей оценки рисков;

Х разработка экономико-математических моделей оценки рисков спортивных организаций;

Х апробация и анализ результатов примеиения предложенных моделей;

Х формирование рекомендаций по управлению рисками в спортивных организациях.

Объект и предмет исследования.

Объектом диссертационного исследования является профессиональный спортивный клуб.

Предметом исследования выступают риски, возникающие в процессе функционирования профессионального спортивного клуба, методы их идентификации и оценки.

Теоретическая и методологическая основа исследования.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили:

Х труды отечественных и зарубежных ученых в области экономики, финансового анализа, нечеткой математики, риск-менеджмента, систем поддержки принятия решений, а также в области управления физической культурой и спортом;

Х разработки Российской и Международной ассоциации нечетких систем (РАНС, IFSA), а также работы основателя теории нечетких множеств Л.Заде, работы отечественных ученых А.В.Андрейчикова, Р.В.Вишневского, М.В.Грачевой, О.Б.Максимова, А.О.Недосекина;

Х система законодательных и нормативных актов: Федеральный закон "О несостоятельности (банкротстве)" № 127-ФЗ от 26 октября 2002 г., "Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений" № 39-Ф3 от 25 февраля 1999 г.;

Х международные стандарты в области управления рисками: AS/NZS 4360:2004, ISO/IEC Guide 73:2002;

Х разработки в области управления и моделирования рисков международных (IFRIMA, FERMA и др.) и национальных ассоциаций риск-менеджеров.

Научная новизна, практическая значимость, ценность и апробация работы.

Научная новизна настоящего диссертационного исследования состоит в комплексном, системном анализе рисков, возникающих в процессе управления спортивными организациями, а также в построении моделей оценки рисков, основанных на использовании методов нечеткой математики.

Практическая значимость работы состоит в разработке предложений и рекомендаций для подготовки и проведения комплексных мероприятий по управлению рисками и совершенствованию систем управления спортивными организациями на основе построенных моделей. Наряду с этим, предлагаемый математический аппарат может быть использован для решения широкого круга задач управления в различных отраслях экономики.

Материалы диссертационного исследования могут быть использованы для разработки учебных программ по подготовке специалистов как в области управления физической культурой и спортом, так и в области общего менеджмента.

В процессе исследования получены следующие теоретические, методологические и практические результаты, являющиеся предметом защиты:

Х обосновано положение о том, что спортивную организацию следует рассматривать как бизнес-проект, основной целью развития которого является не только достижение высоких спортивных результатов, но и финансовая стабильность, коммерческий успех;

Х описаны основные направления деятельности спортивных организаций, участники спортивного рынка, выявлены главные факторы и объекты риска;

Х проведена подробная классификация рисков спортивных организаций: по источникам возникновения, объектам воздействия, возможности страхования, вероятности возникновения, величине потерь и т.д. и на примере футбольного клуба получен полный реестр рисков;

Х проведен комплексный анализ подходов и методов моделирования рисков и обосновано применение аппарата нечеткой математики к задаче оценки рисков спортивных организаций;

Х получили развитие модели и методы нечеткой математики, заложенные в трудах А.В.Андрейчикова, Р.В.Вишневского, М.В.Грачевой, Л.Заде, О.Б.Максимова, А.О.Недосекина. В частности, предложены подходы обработки нечетких представлений эксперта (ПР) по качественным и количественным показателям, позволяющие судить как о риске принятия управленческих (инвестиционных) решений, так и об общем финансовом состоянии организации;

Х разработаны экономико-математические модели оценки рисков спортивных организаций, позволяющие в поной мере учитывать экспертную информацию и получать результаты в виде обобщающего интегрального показателя;

Х разработаны рекомендации и описаны возможные подходы к управлению рисками спортивных организаций, позволяющие сократить вероятность возникновения идентифицированных рисков и снизить величину возможных потерь.

Результаты исследования, в части проблем и перспектив развития российского спорта как бизнеса, докладывались на первой ежегодной научной сессии Роль бизнеса в трансформации российского общества в секции Спорт и бизнес: формы делового и социального партнерства, проходившей в МФПА, 17-19 апреля 2006 года.

По материалам диссертационного исследования опубликовано 3 научные работы общим объемом: 1,6 п.л.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов по каждой главе, заключения, библиографического списка, приложений.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Бойков, Алексей Игоревич

ВЫВОДЫ ПО ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ

1. Разработанная нечетко-множественная модель оценки рисков спортивных организаций, позволяет, не используя сложных математических расчетов, быстро получать результаты и в поной мере учитывать экспертную информацию, что может способствовать ее широкому практическому применению.

2. Полученные в работе результаты позволяют сделать ряд рекомендаций: а. Расчеты, проведенные в пункте 3.1.1, позволяет классифицировать риск принятия всех рассматриваемых проектов как низкий, что свидетельствует о высоком классе участников конкурса и о правильном отборе комиссией испонителей на первых этапах конкурса. При этом наименее рискованным, исходя из полученных результатов, является проект Космический корабль, предложенный японской компанией - интегральный показатель степени риска равен 0,247. При одинаковых значениях весовых коэффициентах проект Космический корабль также имеет наименьшую степень риска - 0,214, это говорит о том, что этот проект, во-первых, наиболее сбалансирован с точки зрения всех критериев, участвующих в сравнении, а также превосходит другие проекты по наиболее значимым критериям. b. После всестороннего анализа предложенных альтернатив на основе разработанной модели оценки трансферного риска (и. 3.1.2), получены результаты, характеризующие вторую альтернативу как наименее рискованную с точки зрения всего набора критериев, и она рекомендуется к принятию. c. Комплексный анализ финансового состояния футбольного клуба Аякс за 2003-2005 года (п. 3.2.1) позволяет сделать вывод о стабильности текущей ситуации, степень риска банкротства определена как низкая. В такой ситуации руководству рекомендуется, во-первых, перейти к созданию специальных резервных фондов, во-вторых, продожить проведение мероприятий, направленных на профилактику рисковых ситуаций. Это позволит: компенсировать последствия будущих рисковых ситуаций, сохранить устойчивое финансовое состояние, снизить степень риска банкротства до незначительного уровня. d. Оценка риска банкротства российских футбольных клубов в период с 2001 по 2005 год (п. 3.2.2) показывает, что финансовое состояние клуба Б является критическим, на протяжении трех лет с 2003 по 2005 год, риск банкротства классифицирован как высокий на грани предельного. Стабильно неустойчивое финансовое состояние говорит о том, что системы управления в клубе Б нарушены. В такой ситуации единственным методом, позволяющим снизить вероятность банкротства клуба в будущем, наряду с пересмотром целей клуба в отношении притязаний на высокие спортивные результаты, является разработка системы мер направленных на создание системы норм и ограничений в отношении ресурсов, вовлекаемых в финансовую деятельность. В тоже время финансовое состояние клуба А резко улучшилось в 2005 году, по сравнению с предыдущими периодами, риск банкротства классифицируется как незначительный. Наряду с методами управления рисками, рассмотренными в случае с футбольным клубом "Аякс", руководству следует использовать текущую благоприятную ситуацию и направить часть средств на диверсификацию бизнеса. Это позволит в будущем получать стабильные доходы из других источников, возможно, не связанных с основной деятельностью и тем самым обеспечивать стабильное финансовое состояние даже при отсутствии высоких спортивных результатов.

3. Анализ полученных результатов показывает, что суждения, полученные в нечетких оценках экспертов, представляют собой ценные и достаточные для моделирования данные. Нечеткость, полученных оценок, выраженная на естественном языке, может найти свое всестороннее отображение в формализмах нечетких множеств.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Материалы, изложенные в диссертации, можно сформулировать в виде следующих положений:

1. Анализ состояния отрасли в России показывает, что на современном этапе развития российский спорт стокнуся с проблемами, которые не позволяют говорить о массовой рентабельности и самоокупаемости спортивных проектов. Сокращение дефицита бюджета спортивных организаций возможно, во-первых, за счет роста доходов, во-вторых, за счет совершенствования систем управления, что в свою очередь возможно только при проведении комплексных мероприятий по управлению рисками.

2. Исследование передового мирового опыта позволяет сделать вывод о том, что в настоящее время успешные спортивные организации сосредоточенны на выпонении следующих целей и задач: в первую очередь, достижение высокого спортивного результата; во-вторых, успешной реализации коммерческих проектов; в-третьих, поддержке социальных инициатив.

3. Выявленные группы внешних и внутренних факторов риска позволяют идентифицировать риски спортивных организаций. Воздействуя непосредственно на факторы риска, ЛИР может существенно снизить или поностью исключить вероятность и последствия проявления каждого из идентифицированных рисков.

4. Проведенная классификация рисков спортивных организаций говорит о многоаспектности и многофакторности этого явления, особенно для исследуемой отрасли. Использование предложенных классификационных признаков позволяет лучше понять природу каждого риска, правильно его оценить и выбрать наиболее эффективные методы управления.

5. Сравнительный анализ различных математических методов показал, что подход к оценке рисков на основе теории нечетких множеств сочетает в себе все преимущества классических подходов и при этом свободен от их недостатков.

6. Разработанная нечетко-множественная модель оценки рисков спортивных организаций, позволяет, не используя сложных математических расчетов, быстро получать результаты и в поной мере учитывать экспертную информацию, что может способствовать ее широкому практическому применению.

7. Предложенная модель оценки риска банкротства позволяет разработать уникальную модель для отдельной спортивной организации, со своим набором параметров и пороговых значений.

8. Подход на основе нечетких множеств и построенные на основе него математические модели позволяют наилучшим образом формализовать лингвистические знания, что особо актуально в условиях отсутствия необходимой ретроспективы для использования вероятностных и статистических моделей.

9. Анализ полученных результатов показывает, что суждения, полученные в нечетких оценках экспертов, представляют собой очень ценные и достаточные для моделирования данные. Нечеткость, полученных оценок, выраженная на естественном языке, может найти свое всестороннее отображение в формализмах нечетких множеств.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Бойков, Алексей Игоревич, Москва

1. Федеральный закон "О несостоятельности (банкротстве)" № 127-ФЗ от 26 октября 2002 г.

2. Федеральный закон "Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений" № 39-Ф3 от 25 февраля 1999 г.

3. Азарова А.О., Юхимчук С.В. Математическая модель финансового риска на базе нечеткой логики // Управляющие системы и машины.-1998.-№6.-С. 9-15.

4. Андреев В. Работа на перспективу // Ведомости. 30.06.2004. -№ 53 (1093).

5. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000. - 368 с.

6. Бартон Т., Шенкир У., Уокер П. Комплексный подход к риск-менеджменту: стоит ли этим заниматься.: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2003.-208 с.

7. Белман Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях // В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.

8. Бережная Е. В., Порохня Т. А., Кукота С. И. Анализ существующих определений риска: Сборник научных трудов СевКавГТУ. Серия "Экономика" № 2, 2005. 19 с.

9. Бойков А.И. Оценка рисков инвестиционных проектов в условиях многокритериального выбора и отсутствия количественных оценок по ряду критериев // Экономические науки. Научно-информационный журнал. №9(22), 2006.

10. Бойков А.И. Пантина И.В. Коммерциализация спорта: основные проблемы и перспективы развития // сб. статей "Система бизнеса". -М.: МФПА, 2006.

11. Бойков А.И. Разработка систем поддержки принятия решений на основе нечеткой математики // сб. статей. М.: МИФП, 2003.

12. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Рига: Зинанте, 1990. - 184 с.

13. Бородин С. Выстраивание взаимоотношений со спонсорами. Международный опыт через призму Российской действительности: АксионБКГ, Департамент Спорта и МассМедиа. Москва, 2005.

14. Бородицкая Т.М. Нечеткие модели как инструмент планирования. // Тезисы докладов VI Всероссийской конференции студентов и аспирантов. Таганрог: изд-во ТРТУ, 2002.

15. Бригхем Ю. Финансовый менеджмент: полный курс. В 2-х т.: Пер. с англ. СПб.: Издательство: Экономическая школа. 2004.-497+669 с.

16. Вине Р. Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006.-402 с.

17. Вишневский Р.В., Грачева М.В. Использование аппарата нечеткой математики в задаче оценки эффективности инвестиций // Сб. статей. -М.: МГУ, 2003.

18. Гакин В.В. Экономика и управление физической культурой и спортом: Учебное пособие для вузов. Ростов на Дону: Феникс, 2006. - 448 с.

19. Гакин В.В. Экономика спорта и спортивного бизнеса: Учебное пособие. М.: КНОРУС, 2006. - 320 с.

20. Гольдштейи Г. Я., Гуц А. Н. Экономический инструментарий принятия управленческих решений: Учеб. пособие для вузов. Таганрог: ТРТУ, 1999.

21. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий // Управление риском, 1999 г., № 3, с. 13-20.

22. Дерлятка А. В футболе есть 3 модели честной жизни / вопросы Столяров Б. // Prosport. № 6 (25), 2005. - с. 48 - 51.

23. Дерлятка А. Коммерциализация спортивного шоу. А.Т Kearney, Sports & Entertainment. Москва, 2004. Конференция СПОРТ + БИЗНЕС: Новые возможности для маркетинга и инвестиций.

24. Дерлятка А. Спорт как зрелище. // Ведомости. 30.06.2004. - № 53 (1093).

25. Джекел П. Применение методов Монте-Карло в финансах. М.: Интернет-трейдинг, 2004. 256 с.

26. Заде JI. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. М.: Знание, 1974, с. 5-49

27. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

28. Инвестиции: Учебник. / Под ред. В.В. Ковалева. М.: ООО ТК Веби, 2003. - 440 с.

29. Исследование операций: Учебник. // Под. общ. ред. д.э.н., проф. Н.П. Тихомирова. М.: Издательство Экзамен, 2003. - 448 с.

30. Ковалев В.В. Введение в финансовый менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2002 г. - 768 с.

31. Ковалев В.В. Управление финансами: Учеб. Пособие. М.: ФБК-ПРЕСС, 1998.

32. Ковалев В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры. М.: Финансы и статистика, 2006. - 560 с.

33. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и Статистика, 1996. -432 с.

34. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.:Радио и связь.-1982,- 432 с.

35. Кофман А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями, Минск: Вышэйшая школа, 1992.

36. Кучарина Е.А. Инвестиционный анализ. СПб.: Питер, 2006. - 160 е.: (Серия Краткий курс)

37. Малыхин В.И. Финансовая математика. М.: Юнити-Дана, 2003. - 240 с.

38. Мельников А. В. Об инновационных и рисковых аспектах эволюции финансовой системы. // Вопросы анализа риска. 1999. - № 1.-е. 22-27.

39. Методические материалы по управлению рисками проекта Электронный ресурс. / А. А. Артамонов. Электрон, текстовые дан. -СПб, 2003. - На сайте: Ссыка на домен более не работаетindex.html

40. Михно JI.B., Винокуров Б.Н., Марьянович А.Т. Основы хоккейного менеджмента. СПб.: ООО Издательство Деан, 2004. - 352 с.

41. Недосекин А. О., Максимов О. Б. Анализ риска банкротства предприятия с применением нечетких множеств. // Вопросы анализа риска. 1999. -№ 2/4. - с. 102-130.

42. Недосекин А.О., Максимов О.Б. Применение теории нечетких множеств к финансовому анализу предприятий//1999.

43. Недосекин А.О., Максимов О.Б., Павлов Г.С. Анализ риска банкротства предприятия. Метод, указание по курсу Антикризисное управление. На сайте: Ссыка на домен более не работаетsc group.html

44. Недосекин А.О., Нечеткий финансовый менеджмент. М.: Аудит и финансовый анализ, 2003. - На сайте: Ссыка на домен более не работаетbook/inv/001 .htm

45. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. Спб.: Сезам, 2002.

46. Недосекин А.О. Фондовый менеджмент в расплывчатых условиях. СПб, Типография Сезам, 2003.

47. Нечеткие множества в моделях управления искусственного интелекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 312 с.

48. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986. - 408.

49. Обзор организационной деятельности футбольного клуба "Манчестер Юнайтед" / перевод Лавров Д.// Индустрия футбола. № 6 (7), 2004. -стр. 20-23

50. Основы инновационного менеджмента. Теория и практика: Учебник / Л.С. Барютин и др.; под ред. А.К. Казнцева, Л.Э. Миндели. 2-е изд. перераб. и доп. М.: ЗАО Издательство Экономика, 2004. - 518 с.

51. Официальный сайт Агентства стратегических инвестиций. -Ссыка на домен более не работаетru/

52. Официальный сайт Бременского Вердера. Ссыка на домен более не работает

53. Официальный сайт Международной ассоциации риск-менеджеров и страховщиков (IFRIMA), Ссыка на домен более не работает

54. Официальный сайт Профессиональной хоккейной лиги. -Ссыка на домен более не работает

55. Официальный сайт Российской футбольной Премьер-Лиги. -Ссыка на домен более не работает

56. Официальный сайт Федерация европейской ассоциации риск-менеджеров (FERMA). Ссыка на домен более не работает

57. Переверзин И.И. Искусство спортивного менеджмента. М.: Советский спорт, 2004. - 416 с.

58. Петраков Н.Я., Ротарь В.И. Фактор неопределенности и управления экономическими системами / Отв. ред. С.А. Айвазян. М.: Наука, 1985. -191 с.

59. Подробно о рисках: Управление предпринимательскими рисками, Ареопаг-М. На сайте: Ссыка на домен более не работаетrisk.html

60. Риски в экономике: Учеб. Пособие для вузов / Под ред. Проф. В.А. Швандара. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 380 с.

61. Ротштейн А.П. Интелектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические агоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. - 320 с.

62. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Влияние методов деффазификации на скорость настройки нечеткой модели // Кибернетика и системный анализ.- 2002.-№1.

63. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1989.-316 с.

64. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем.-М: Радио и связь.- 1991.- 224 с. Сваровский Ф. В стадии становления // Ведомости. 30.06.2004. - № 53 (1093).

65. Смоликова Е. Спортивные достижения брэндов // Ведомости. -30.06.2004.-№53 (1093).

66. Современный финансово-кредитный словарь / Под общ. ред. М.Г. Лапусты, П.С. Никольского.-М., 2002

67. Стандарты управления рисками: Федерация Европейских Ассоциаций риск менеджеров, 2002. Перевод Ferma, 2003. На сайте: Ссыка на домен более не работаетrisk management std.pdf

68. Сысоев В.И. Финансирование российского спорта // Теория и практика физической культуры. № 1,2000. - стр 36-37

69. Таха Х.А. Введение в исследование операций.: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2005.-912 с.

70. Хил Лафуенте A.M. Финансовый анализ в условиях неопределенности. Пер. с исп. Под ред. Е.И. Велесько, В.В. Краснопрошина, Н.А. Лепешинского. Мн.; Тэхнолопя, 1998. - 150 с.

71. Хот Р.Н. Основы финансового менеджмента. М.: Дело, 1993.

72. Хорнгрен Ч.Т., Фостер Дж. Бухгатерский учет: управленческий аспект. М.: Финансы и статистика, 1995.

73. Чернышенко Д. Спортрынок России $3 мрд // Ведомости. -30.06.2004.-№53 (1093).

74. Эйтиигон В., Анохин С. Прогнозирование банкротства: основные методики и проблемы. На сайте: Ссыка на домен более не работаетpublications/article 141/

75. Экономические и финансовые интернет словари. На сайте: Ссыка на домен более не работает

76. AFC Ajax NV: Annual Report 2004-2005, 2003-2004. -На сайте: Ссыка на домен более не работаетweb/show/icH17702

77. Altaian E.I. Futher Empirical Investigation of the Bankruptcy Cost Question //Journal of Finance, September 1984, p. 1067 1089.

78. Chesser, D.L. Predicting Loan Noncompliance // The Journal of Commercial Bank Lending, 56(12), 1974,28-38.

79. Elliott Dominic. Risk Management, University of Liverpool Management School. Liverpool, England, 2005.

80. Football Money League 2006 / by Dan Jones, editor. Sports Business Group at Deloitte. Manchester, England, 2006. - p. 28. - На сайте: www.deloitte.co.uk/sportsbusinessgroup/

81. Football Money League 2005 / by Dan Jones, editor. Sports Business Group at Deloitte. Manchester, England, 2005. - p. 26. - На сайте: www.deloitte.co.uk/sportsbusinessgroup/

82. ISO/IEC Guide 73:2002 Risk management

83. MANCHESTER UNITED PLC: REPORT & ACCOUNTS 2005, Manchester United pic, Old Trafford, Manchester. www.manutd.com

84. MLB Team Valuations. На сайте: Ссыка на домен более не работаетlists/

85. NBA Team Valutions. На сайте: Ссыка на домен более не работаетlists/

86. NFL Team Valuations. На сайте: Ссыка на домен более не работаетlists/

87. NHL Team Valutions. На сайте: Ссыка на домен более не работаетlists/

88. Niklas Luhmann. Der Begriff Risiko. In: N.Luhmann. Soziologie des Risikos. Berlin; New York: Walter de Gruyter, 1991, S.9-40. Перевод к.ф.н. А.Ф.Филиппова

89. Playing for Profits: Winning Strategies for Football in Europe and Around the Globe. A.T. Kearney. Chicago, U.S.A., 2004,- p. 19. wvAv.atkearney.com

90. Rachel Corbett. Risk Management for Sport Organizations and Sport Facilities: Symposium "Sports Management: Cutting Edge Strategies For Managing Sports as a Business", August 2002, Toronto. На сайте: Ссыка на домен более не работаетarticles/other/article8.html

91. Rachel Corbett. Risk Management for the Recreation Professional // Recreation Alberta, Spring 1993, Vol. 12 N. 2. Ссыка на домен более не работаетarticles/other/article 1 .htm

92. Richest Soccer Teams. На сайте: Ссыка на домен более не работаетlists/

93. Risk management in sport: issues and strategies / by Herb Appenzeller, editor. 2nd edition. Duhram, NC: Carolina Academic Press, 2005. - p. 532.

94. Risky business a club guide to risk management: Department of Sport and Recreation, Government of Western Australia. - p. - На сайте: Ссыка на домен более не работаетpublications/clubs/clubriskmanagement.pdf

95. Risk management: Department of Sport and Recreation, Government of Western Australia. p. 6.Ссыка на домен более не работаетpublications/resources/risk management.pdf

96. Risk Management: VicSport The Peak Body for Sport in Victoria. Ссыка на домен более не работаетcontent.asp?contentID=214&topic 1D=595

97. Risk management for directors and board members of National sporting organization, Australian Sports Commission. p. 86. - На сайте: www.ausport.gov.au/asc/corpdocs/riskmanage.htm

98. Safety in Sport: Guidance for UK National Governing Bodies / by Dr C. W. Fuller. UK Sport, 2004. - p. 36. На сайте:Ссыка на домен более не работаетimages/uploaded/MOD Guidance document H &S Mar04.pdf

99. The Australian/New Zealand Standard for Risk Management AS/NZS 4360:1999.

100. TNS Gallup Media. www.tns-global.ru

101. Zadeh L. Fuzzy sets // Information and Control. Ч 1965. Ч №8. Ч P. 338353.

102. Zimmermann H.-J. Fuzzy Sets, Decision Making and Expert Systems.-Kluwer:Dordrecht.-1987.- 335 p.

Похожие диссертации