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

Разработка информационной технологии для оценки инновационных решений тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Фролова, Татьяна Сергеевна
Место защиты Вогоград
Год 2006
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Разработка информационной технологии для оценки инновационных решений"

На правах рукописи

Фролова Татьяна Сергеевна

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ

Специальность 08.00.13 Математические и и пструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Вогоград - 2006

Работа выпонена в ГОУ ВПО Вогоградский государственный технический университет

Научный руководитель

доктор технических наук профессор Андрейчиков Александр Валентинович,

Официальные оппоненты доктор экономических наук

профессор Бочаров Евгений Петрович, кандидат экономических наук Жидков Павел Павлович.

Ведущая организация Вогоградская государственная

сельскохозяйственная академия.

Защита состоится 19.12.2006 г. в 15 час 00 мин на заседании диссертационного совета КМ212.028.03 при Вогоградском государственном техническом университете по адресу: 400131, г. Вогоград, проспект Ленина, 28, ауд. 209.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Вогоградского государственного технического университета

Автореферат разослан 17 ноября 2006 года

Ученный секретарь л

диссертационного совета Попкова Е.Г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время в мировых экономических отношениях все более часто присутствует факт купли-продажи инновационных решений im и объектов интелектуальной собственности. Анализ современного состояния в области определения цены на данный вид собственности позволяет сделать вывод о том, что эта проблема недостаточно проработана. Между тем использование в производстве продуктов инновационных решений (патентов) позволило бы достичь наиболее высоких показателей качества готовой продукции. В мировом опыте определение цены на патенты определяется достаточно условно или примерно. Важной задачей на современном этапе является совершенствование системы и методов оценки интелектуальной собственности с целью ее последующей купли-продажи. Именно численная оценка инновационного решения позволит купить и использовать в производстве новое изобретение, улучшая характеристики уже используемых образцов готовой продукции. Несмотря на теоретическую и практическую важность проблемы, в России она исследована недостаточно.

Зачастую информация о потребителях и их требованиях является неточной, непоной и неколичественной. В таких случаях целесообразно использовать класс методов, позволяющий проводить качественный многокритериальный анализ рынка патентов. Наиболее предпочтительными для решения данной проблемы являются многокритериальные методы принятия решений.

Степень разработанности проблемы. Существенный вклад в развитие методологии оценки интелектуальной собственности, интелектуального капитала, нематериальных активов внесли такие зарубежные ученые, как Г.М, Ромарн, Г.В. Смис, Р. Л. Парр, P.C. Розгаитис и др. Среди отечественных ученых, внесших существенный вклад в данное научное направление, можно отметить работы А.Н. Козырева и С.А. Смирнова.

Созданием и внедрением в практику экономических исследований методов многокритериального принятия решений занимались такие известные зарубежные ученые, как Р. Велмаи, Л. Заде, Р.Л, Кини, Дж, Фок Нейман, Э. Парето, Б. Руа, Т. Саати, А. Сало, П Фишберн, Р. Хамалайнен.

Значительный вклад в исследование данной проблемы внесли такие российские ученые как A.B. АндреЙчнков, О.Н. Андрейчикова, J1.C. Беляев, А.Н. Борисов, А.М. Дубров, Б.А. Лагоша, О.Н. Ларичев, Е.М, Мошко-внч, А.О, Недосекин, Б .Б. Оразбаева, В.П. Романов, Н.В. Семушкина, A.B. Смирнов, В.Н. Тисенко, Д.С. Фалькова, Н.Г. Ярушкина и др.

В то же время, проблема оценки инновационных решений на основе . современных методов многокритериального принятия решений и систем поддержки принятия решений требует своего дальнейшего разрешения, особенно в плане широкого внедрения указанных новых подходов в отечественную практику.

Соответствие темы диссертации требованиям Паспорта специальности ВАК РФ (экономические науки). Исследование выпонено в рамках специальности 08.00.13 Ч Математические и инструментальные методы экономики (область исследования Ч инструментальные средства): п. 2.2 Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер; п.2.5 Разработка концептуальных положений использования новых информационных и коммуникационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах.

Цель и задачи исследования* Целью диссертации является разработка информационной технологии основанной на моделях многокритериаль-

ного принятия решений для определения цены объектов интелектуальной собственности в условиях неопределенности.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

Ч проанализировать существующие подходы, методы и компьютерные системы, используемые в настоящее время для оценки инновационных решений и обосновать целесообразность использования их при анализе указанной проблемы в условиях непоной, нечеткой, неколичественной информации;

Ч разработать базу данных по патентам на технические решения;

Ч разработать комплекс моделей на основе метода анализа иерархий и методику многокритериальной оценки: оценку спроса на объекты интелектуальной собственности (патенты на технические решения) с позиции разработчика; отбора аналогов из существующего в базе данных множества патентов; определения це!Ш на объекты инновационных решений;

Ч разработать на основе метода анализа иерархий систему поддержки принятия решений по отбору аналогов патентов технических решений;

Ч разработать информационную технологию определения иены на инновационные решения на основе критериев эффективности и реальной цены аналогов изделий, находящихся на рынке производственных товаров;

Ч провести апробацию методики и моделей комплексной оценки инновационных решений на основе исходной информации для действующего предприятия Вогоградской области.

Ч разработать программную систему оценки компетентности группы экспертов.

Объектом исследования являются инновационные решения, разрабатываемые и производимые на предприятиях.

Предметом исследовании - социально-экономические процессы, протекающие на рынке инновационных решений.

Методы исследований. В основу диссертационной работы положены основные научные положения и математический аппарат метода анализа иерархий; методы классифицирования, основанные на теории И-ИЛИв-графов и семантических сетей; для разработки программного обеспечения использовались языки структурного и объектно-ориентированного про* граммирования, методы проектирования информационных технологий.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Авторская модель определения спроса на товары промышленного назначения, которая имеет универсальный характер, поскольку позволяет учитывать различные предпочтения потенциальных потребителей, такие как: надежность объекта инноваций с точки зрения безотказности работы, договечности, сохраняемости, ремонтопригодности; его качество; компактность; потребность в новых материалах и технологиях при производстве и т.д. Предложенная модель может использоваться на предприятиях разрабатывающих и производящих товары промышленного назначения.

2. Предложена система поддержки принятия решений по отбору из максимально схожих по технико-экономическим характеристикам (уже существующих на рынке) минимального числа объектов, являющимися аналогами оцениваемого объекта, на основе семантических сетей;

3. Агоритм определения рыночной цены на инновационные решения относительно аналогов, который включает: во-первых, выявление сегментов рынка подобных товаров и оценку степени привлекательности каждого сегмента для продавца патента; во-вторых, осуществление процесс отбора ближайших аналогов, уже имеющих рыночную цену и очень близкие технико-экономические характеристики к объекту оценки; в

третьих, позволяет построить иерархические качественные модели, содержащие основные потребительские критерии эффективности изобретения и учитывающие затраты на его производство; в-четвертых, на основе вычислений векторов приоритетов объектов, использованных в построенной иерархии, а так же иерархического синтеза приоритетов, рассчитывает рыночную цену инновации;

4. Для удобства и своевременности определения цены, разработанных инновационных решений, необходимо создание информационной технолога и включающей автоматизацию разработанного агоритма.

Научная новизна работы:

1. Предложена модель оценки определения спроса на инновационный продукт промышленного назначения, учитывающая предпочтения потенциальных потребителей такие как: надежность объекта инноваций с точки зрения безотказности работы, договечности, сохраняемости, ремонтопригодности; его качество; компактность; потребность в новых материалах и технологиях при производстве и т.д.;

2. Разработана система поддержки принятия решений по отбору аналогов патентов ПВЗУ, на основе семантических сетей, позволяющая осуществлять выбор минимального числа объектов максимально схожих с оцениваемым объектом по технико-экономическим характеристикам из существующего на рынке множества аналогичных конструкций, имеющих впоне конкретные ценовые характеристики;

3. Разработан и обоснован агоритм определения рыночной цены на инновационные решения относительно аналогов, который включает четыре этапа: 1) выявление сегментов рынка подобных товаров и оценку степени привлекательности каждого сегмента для продавца патента;

2) процесс отбора ближайших аналогов, уже имеющих рыночную цену и очень близкие технико-экономические характеристики к объекту оценки;

3) построение иерархических качественных моделей, содержащих основ-

мыс потребительские критерии эффективности изобретения и учитывающие затраты на его производство; 4) на основе вычислений векторов приоритетов объектов, использованных в построенной иерархии, иерархического синтеза приоритетов осуществляется расчет рыночной цены инновации.

4. Разработана информационная технология определения цены инноваций на ранних стадиях их создания, основанная на автоматизации всех этапов агоритма оценки.

Теоретическая и практическая значимость работы.

Теоретическая значимость работы состоит в возможности использования на предприятиях при процедуре комплексной оценки объектов интелектуальной собственности новых подходов на основе методов многокритериального принятия решений (метода анализа иерархий). Разработанные методики, модели и агоритмы способны повысить эффективность решений по определению рыночной цены инноваций.

Практическую значимость работы составляют:

- информационная технология, доведенная до уровня инструментального программного средства, позволяющего решать задачи в области определения рыночной цены инноваций;

- модель определения спроса на товары промышленного назначения Ч пневматические виброзащитные устройства Ч в условиях быстро меняющейся экономической ситуации, позволяющая учитывать различные предпочтения потенциальных потребителей такие как: надежность объекта инноваций с точки зрения безотказности работы, договечности, сохраняемости, ремонтопригодности; его качество; компактность; погреб-ность в новых материалах и технологиях при производстве и т.д.;

Апробация результатов работы.

По теме диссертации опубликовано 3 печатных работы, общим объемом 1,7 пл., из них 1,1 п.л. лично авторских. Исследование проводилось в

рамках проекта РФФИ № - 04-07-96502 Разработка системы, основанной на знаниях, для принятия стратегических социально Ч экономических, технологических и политических решений в условиях неопределенности, а также проекта РГНФ № 03-02-12009в Интелектуальная система многокритериального принятия решений в условиях неопределенности и риска.

Разработанные методики и модели комплексной оценки апробированы на действующих предприятиях Вогограда.

Структура и объем диссертации. Работа состоит нз введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы (130 источников) и 3 приложений, содержит графический и табличный материал (11 таблиц и 19 рисунков).

ОСНОВНОЕ СО ДЕРЖАН НЕ РАБОТЫ

Первая глава диссертационной работы посвящена анализу методов и компьютерных систем дня комплексной оценки инновационных решений.

Рассмотрены наиболее известные методы оценки инноваций. Проведенное исследование показало, что процесс разработки экономико-математических моделей дожен предусматривать колективные формы работы экспертов различной профессиональной направленности. При комплексной оценке необходимо учитывать большое число количественных и неколичественных показателей, характеризующих различные аспекты изобретения. Исходная информация, используемая экспертами и лицами, принимающими решения, относится к неточной, непоной, неопределенной.

Проанализированы методы многокритериального принятия решений: лексикографические; аксиоматические методы многокритериальной теории полезности; методы равнения многомерных альтернатив (методы доминирования, компенсации, порогов несравнимости); методы построения обобщенного критерия; вербальные методы; методы теории нечетких множеств; методы колективного бесконфликтного выбора; группового выбора; коо-

перации (распределения затрат и прибыли); динамические задачи колективного выбора в конфликтных ситуациях; задача о назначениях; подходы формирования колективного поведения.

Комплексная оценка инноваций в настоящее время не может эффективно проводиться без использования новых информационных технологий.

В результате анализа подходов и методов, используемых в настоящее время при оценке инноваций, сделан вывод о целесообразности использования для решения указанной проблемы современных методов многокритериального принятия решений, позволяющих наиболее адекватно отражать исследуемые экономические системы и процессы.

Кроме того, для накопления, систематизации и извлечения новых знаний при комплексной оценке объектов интелектуальной собственности (патентов) требуется создание инструментального программного средства, математическое ядро которого выпонено на основе модифицированных методов анализа иерархий, теории И-ИЛИ-графов и семантических сетей.

Создание авторской версии указанной информационной системы позволяет реализовать ее по принципу лоткрытой системы для обеспечения возможности попонения новыми математическими методами принятия решений, представления, систематизации и извлечения новых экономических знаний.

Вторая глава диссертации посвящена разработке системы поддержки принятия решений по отберу аналогов патентов технических решений, с использованием семантических сетей, позволяющей осуществлять выбор минимального числа объектов максимально схожих по технико-экономическим характеристикам с оцениваемым объектом, а также разработке агоритма расчета рыночной цены инноваций.

Разработана база данных по патентам на основе теории И-ИЛИ-графов и семантических сетей. На рис. 1 приведен фрагмент структурной классификации класса виброзащитных устройств (ВЗУ). Данный И-ИЛИ-

граф преобразован в семантическую сеть, которая позволяет проводить гибкий диалог с экспертом при поиске аналогов технических решений.

Принцип действий еиброзацциты

пьезоэлектрический]

манитострищионныа]

апе*стродииэмичесний|

Рис. 1. Фрагмент структурной классификации клас са ВЗУ

Созданный агоритм расчета рыночной цены инноваций в виде патентов включает следующие основные этапы по обработке информации:

Этап 1. Осуществляется оценка спроса на патентную продукцию по множеству критериев с позиции разработчика. Выявляются основные сегменты требуемого рынка, оцениваются степени привлекательности сегментов для продавца патента.

Этап 2. Производится отбор в базе данных по изобретениям ближайших аналогов, описанных техническими и ценовыми характеристиками, существующих на рынке данной продукции.

Этап 3. Строятся иерархические качественные модели содержащие потребительские критерии и затраты на изготовление выбранной продукции. На этом этапе производится расчет интегрального и локальных векторов приоритетов объектов использованных в построенной иерархии.

Однородность суждений в матрицах парных сравнений оценивается индексом однородности {И.О.) или отношением однородности (О.О.) в соответствии со следующими выражениями:

где М(И.О.) Ч среднее значение (математическое ожидание) индекса однородности случайным образом составленной матрицы парных сравнений, которое основано на экспериментальных данных.

В качестве допустимого используется значение 0.0. 0.10. Если для матрицы парных сравнений отношение однородности О.О. > 0.10, то это свидетельствует о существенном нарушении логичности суждений, допущенном экспертом при запонении матрицы, поэтому эксперту предлагается пересмотреть данные, использованные для построения матрицы, чтобы улучшить однородность. В некоторых случаях, особенно на нижних уровнях иерархии иногда можно допустить отношение однородности до 0.20.

О.О. = И.О. /ЩИ.О.),

(1) (2)

Ранжирование элементов, анализируемых с использованием матрицы парных сравнений, осуществляется на основании правых собственных векторов, получаемых в результате обработки матриц.

Вычисление правого собственного вектора ГГ положительной квадратной матрицы проводятся на основании решения следующего матричного уравнения:

Е-И^ЯЩл-1К (3)

где Ход* - максимальное собственное значение матрицы.

Для положительной квадратной матрицы правый собственный вектор соответствующий максимальному собственному значению Х^,, с точностью до постоянного сомножителя С можно вычислить по формуле:

Нш Iе--с-иг. (4)

к-л е1 Х[]* -е

где е == {1,1,1, ...,1}т Ч единичный вектор;

к = 1,2,3,... Ч показатель степени;

С - константа;

Т Ч знак транспонирования.

Вычисления собственного вектора Ж по выражению (4) производятся до достижения заданной точности:

ет. -№**>): 4, (5)

где 1 Чномер итерации, такой, что 1=1 соответствует к=1; 1=2, к=2; 1=3, к=4 и т. д.;

% Ч допустимая погрешность.

С достаточной для практики точностью можно принять Щ 0.01 независимо от порядка матрицы.

Максимальное собственное значение для оценки однородности суждений вычисляется по формуле:

Хгоах = ет.[Е]-Ж, (6)

Векторы приоритетов вычисляются для всех элементов иерархии.

Затем осуществляется иерархический синтез приоритетов.

Иерархический синтез используется для взвешивания собственных векторов матриц парных сравнений альтернатив весами критериев (элементов), имеющихся в иерархии, а также для вычисления суммы по всем соответствующим взвешенным компонентам собственных векторов нижележащего уровня иерархии.

В результате обработки матриц парных сравнений определяется множество векторов приоритетов элементов:

^ = (7)

Полученные значения векторов используются впоследствии

при определении векторов приоритетов альтернатив относительно всех элементов иерархии.

Иерархический синтез заключается в последовательном определении

векторов приоритетов альтернатив относительно элементов Г), находящихся на всех иерархических уровнях, кроме предпоследнего уровня, содержащего элементы . Вычисление векторов приоритетов проводится в направлении от нижних уровней к верхним с учетом конкретных связей между элементами, принадлежащих различным уровням. Вычисление проводится путем перемножения соответствующих векторов и матриц.

Общий вид выражения для вычисления векторов приоритетов альтернатив определяется следующим образом:

.....№кк*г 1 - <8>

где ^ -вектор приоритетов альтернатив относительно элемента определяющийу-й стобец матрицы;

-I вектор приоритетов элементов К[~', Л^"',К1'*, связанных с элементом ^ вышележащего уровня иерархии.

где Wo Ч значение вектора приоритетов, характеризующее потребительскую ценность объекта;

CAi - стоимость 1-ого объекта-аналога;

wj - значение вектора приоритета, характеризующее потребительскую ценность J*ого объекта-аналога;

п Ч количество сравниваемых объектов.

В результате оценки можно получить допустимую погрешность в процентном выражении не превышающую 10%. Отклонение расчетных данных от фактических может объясняться случайными колебаниями цен на рынке, непоной согласованностью экспертных суждений.

Третья глава посвящена разработке качественных многокритериальных моделей анализа и оценки инноваций на основе методов анализа иерархий (на примере пневматических виброзащитных устройств).

Выявленные факторы, влияющие на уровень спроса пневмовиброизо-ляторов на рынке, объединяются иерархической структурой (рис. 2).

Более подробное описание анализируемых систем имеется в соответствующих описаниях к отечественным авторским свидетельствам (A.C.)

A.C. №954261, A.C. №1074740, A.C. №1237818, A.C. №1303770, A.C. >61354565.

На основе проведенных исследований нами выявлены основные по* тенциальные потребители пневмовиброизоляторов на рынке (третий уровень иерархии).

Производители ж/д ЛОКОМОТИВОВ

Производители эл. транспорта и автобусов

Производители тракторов

L XI II "II II K]j Kj [кГ] К, Kl Kл К, К( к,

1II1ГПIГ

a.c. №954261

a.c. №10747л Ai

a.c.№ i2j7s1* Aj

a.c№ 1303770 A4

a.cnt i354s65 A}

Рис. 2. Модель оценки спроса на ассортиментную группу пневмовибро защитных устройств (ПВЗУ)

Основными конкурентами для нового пневмовиброизолятора с принципом действия дросселя - на основе виброперемещения твердого

тела (Л)) на Российском рынке являются нпевмовиброизоляторы со следующими принципами действия дросселей:

-одноэлементный воздушный дроссель резонансного типа(А|);

- однокамерный дроссель с сыпучей средой на основе ее виброожижения (А});

- дроссельный осцилятор резонансного типа( Аз);

Х дроссель на основе виброперсмещения жидкости^).

В качестве обобщенных потребительских требований рассматривались следующие критерии (четвертый уровень иерархии): 1Са Х виброза-шитные свойства; К2 - новизна принципа действия системы в целом или подсистемы, имеющей аналоги у всех анализируемых систем; Кз - надежность системы с точки зрения безотказности работы, договечности, сохраняемости, ремонтопригодности; К4 - качество и возможность перестройки системы на различные требуемые спектры частот; К) -конструкционная, технологическая сложность системы; К4 - качество виб-розащнты при различной ориентации системы в пространстве; К? - возможность реализации различных законов демпфирования; Кц - компактность системы; К9 -потребность в новых материалах и технологиях при создании системы.

Рассмотрим три верхних уровня иерархии: фокус; факторы, определяющие степень привлекательности сегментов рынка и собственно сегменты с целью определения (оценки) влияния последних на уровень спроса моделей рассматриваемой ассортиментной группы. Для этого построим матрицу парных сравнений факторов, определяющих привлекательность сегментов, относительно фокуса и пять матриц парных сравнений сегментов относительно каждого фактора второго уровня иерархии. При запонении первой матрицы парных сравнений эксперт отвечал на вопрос: Какой из факторов определяет большую привлекательность сегментов для производителя и на сколько больше? (табл. 1).

Оценка элементов иерархии производилась методом парных сравнений путем запонения матриц парных сравнений. Векторы приоритетов альтернатив по обобщенным потребительским требованиям и по каждому из трех потенциальных покупателей приведены на рис. 3.

Таблица 1

Матрица парных сравнений факторов,

определяющих привлекательность сегментов

Фокус Хх О Рост г я а & 5? к Покупательная способность Эффективность продвижения Вектор приоритетов

Объем 1 5 1/5 1/7 1/2 0,206

Рост 1 1/3 1/5 1/2 ОД 17

Конкуренция 1 1/3 5 0,194

Покупательная способность 1 7 0,311

Эффективность продвижения 1 0,072

Вопросы, на которые отвечал эксперт при запонении последующих пяти матриц парных сравнений приведены в табл. 2.

Таблица 2

Вопросы, на которые отвечал эксперт при оценке привлекательности сегментов

Фактор, определяющий привлекательность Вопрос

Объем сегмента Какой сегмент по числу потенциальных покупателей пневмовиброизоляторов больше и на сколько?

Рост Какой сегмент по росту продаж и увеличению размеров более предпочтителен в ближайшее время и на сколько?

Конкуренция На каком сегменте конкурентоспособность пневмовиброизоляторов выше и на сколько?

Покупательная способность На каком сегменте покупательная способность потребителей, ориентированных на г.невмовнброизоляторы выше и на сколько?

Эффективность продвижения На каком сегменте восприимчивость покупателей к рекламе пневмовиброизоляторов выше и на сколько?

Векторы приоритетов, характеризующие степень привлекательности по каждому потенциальному покупателю по каждому фактору, вектор приоритетов важности факторов и результирующей вектор приоритетов сегментов относительно фокуса иерархии приведены в табл. 3.

Тайичца 3

Оценки привлекательности сегментов рынка

Сегменты рынка Факторы, определяющие привлекательность сегмента Результирующий вектор приоритетов

ОСъем Рост Конкуренция Покупательная способность Эффективность продвижения

Вектор приоритетов факторов

ода 0,217 0,194 0,311 0,072

Производители ас/д локомотивов 0,389 0,375 0,235 0,333 0,386 0,362

Производители эл. транспорта и автобусов 0,265 0,249 0,402 0,335 0,253 0,303

Производители тракторов 0,346 0,376 0,363 0,327 0,361 о;з35

Проимодители ж/д локомотивов

Производители эл.трансаорта и автобусов

Производители тракторов

Рис. 3. Векторы приоритетов альтернатив для сегментов рынка

На заключительном этапе определяем вектор приоритетов альтернатив относительно фокуса иерархии с учетом привлекательности покупателей для продавцов патентов на пневмовиброизоляторы (табл. 4)

Результирующий вектор приоритетов показывает средний относительный уровень спроса на пневмовиброизоляторы, из которого видно, что наибольшим спросом будут пользоваться пневмовиброизоляторы авторского свидетельства №1354565 (альтернатива А;) с принципом действия дросселя на основе вибролеремещения твердого тела.

Таблица 4

Определение вектора приоритетов альтернатив относительно фокуса иерархии

Альтернативы пнев-ыовиброи-золяторов Покупатели Результирующий ректор приоритетов

Производители ж/д локомотивов Производители эл. транспорта и автобусов Производители тракторов >

Вектор приоритетов привлекательности сегментов

0,362 0,303 0,335

А, 0,205 0,223 0,186 0,19,

А! 0,125 0,131 0,198

А, 0,257 0,185 0Д82

Ач 0,115 0,174 0,229

А5 0,298 0,287 0,205

При определении цены на рассматриваемое (оцениваемое) изобретение строится другая иерархия критериев для сравнения с аналогами, находящимися на рынке и имеющими впоне определенную цену производителя (рис. 6). Нижний уровень иерархии содержит сравниваемые пневмовиброизоляторы (Ао - оцениваемый ПВЗУ; А| [цена 3000 руб.], Аа [цена2000руб.], -ПВЗУ аналогии):

Ло~ пневмовиброизолятор с принципом действия дросселя на основе виброперемещення твердого тела;

А| Ч пневмовиброизолятор с дросселем на основе резииокордной оболочки с гидравлическим демпфером;

А^ - пневмовиброизолятор с фрикционными демпферами.

В результате проведенных вычислений получили вектор приоритетов альтернатив:

^ПВ5У={0,4501; 0^125; 0,2374}7"

Определение рыночной цены на ПВЗУ с позиции разработчика объекта ИС

Затраты на производство 1ШЗУ

Критерии эффективности по ГТВЗУ

Ао А, А1

Рис. 6, Иерархия проблемы определения рыночной цены ПВЗУ

Рассчитаем стоимость оцениваемого объекта с учетом формулы (9): 0=0,4501 (3000/0,3125+2000/0,2374)/2= 4056 руб.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Анализ существующих подходов, методов и компьютерных систем для выявления спроса на инновации и определения их цены позволил:

Х выявить ряд недостатков существующих методов по оценке инноваций, не позволяющих в поной мере эффективно рассчитывать рыночную цену изобретения. В связи с этим предлагается использовать многокритериальные методы принятия решений ~ метод анализа иерархий, позволяющий работать с плохоформализуемой, нечеткой, непоной, некояичественной исходной информацией, и увеличивающий достоверность полученных результатов.

- увеличить эффективность принимаемых в исследуемой области решений с использованием разработанного комплекса качественных моделей на основе метода анализа иерархий: оценки спроса на объекты интелектуальной собственности (патенты на технические решения) с позиции разработчика; отбора аналогов из существующего в базе данных множества патентов; определения цены на объекты инновационных решений;

- производить отбор аналогов оцениваемого объекта инноваций в исследуемой предметной области с помощью разработанной и сформированной базы данных по патентам на технические решения, которые существуют в настоящее время на рынке пневматических виброзащитных устройств. База данных основана на теории <<И-ИЛИ-графов и семантических сетей.

- увеличить своевременность и качество определения цены на инновационные решения с использованием разработанной информационной технологии, которая, в свою очередь, основана на критериях эффективности и реальной цене аналогов изделий, находящихся на рынке производственных товаров.

На основе разработанного комплекса моделей решены прикладные задачи для действующих предприятий г. Вогограда.

Практическое применение разработанной системы и методики построения моделей для принятия экономических решений показало их инвариантность к объектам исследования, что позволяет сделать вывод о возможности их эффективного использования для решения очень широкого класса задач многокритериальной оценки в условиях неопределенности.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Фролова Г.С. Разработка информационной системы для технико-экономического обоснования инновационных решений на основе нечетких моделей / Андрей ч и ков A.B., Фролова Т.С., Малышев И.А. // Известия Вогоградского государственного технического университета: межвузовский сб. науч. ст. № 2 (17) (Сер. Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии. Вып. 2) № 2(17). Ч ВогГТУ. Ч Вогоград, 2006.- 0,5 пл.

2. Фролова Т.С. Методика определения стоимости материальных активов на основе метода анализа иерархий / Андрейчяков A.B., Фролова Т.С. // Известия Вогоградского государственного технического университета (Сер. Актуальные проблемы реформирования российской экономики. Вып. 4) № 7(22). - ВогГТУ. - Вогоград, 2006. - 0,5 пл.

3. Фролова Т.С. Разработка моделей оценки спроса и определения рыночной цены на л невмо виброизоляторы с позиции разработчика инновационных решений: препринт доклада/ A.B. Андрейчиков, Т.С. Фролова/ ВогГТУ. - Вогоград, 2006. - 0,7 п.л.

Подписано в печать <^2006г. Заказ № Тираж 100 экз. Печл.1,0 Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная.

Типография РПК Политехник Вогоградского государственного технического университета

400131, г. Вогоград, ул. Советская, 35

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Фролова, Татьяна Сергеевна

Введение

Глава 1. Методы и компьютерные системы для оценки инновационных решений

1.1. Основные подходы и методы оценки инноваций д

1.2. Обзор многокритериальных методов принятия решений 2Q

1.3. Компьютерные системы поддержки процессов принятия решений

Выводы по главе

Глава 2. Разработка информационной технологии для оценки инновационных решений

2.1. Разработка системы поддержки принятия решений по отбору аналогов патентов технических решений, с использованием семантических сетей.

2.2. Методика разработки семантической сети

2.3. Метод анализа иерархий

2.4. Агоритм расчета рыночной цены инноваций

Выводы по главе

Глава 3. Разработка качественных моделей и использование разработанной информационной технологии по оценке инновационных решений

3.1. Оценка вероятного спроса на новые пневматические виброзащитные устройства с позиции разработчика

3.2. Определение рыночной цены пневматического виброзащитного устройства

Выводы по главе

Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка информационной технологии для оценки инновационных решений"

Актуальность работы. В настоящее время в мировых экономических отношениях все более часто присутствует факт купли-продажи инновационных решений или объектов интелектуальной собственности. Анализ современного состояния в области определения цены на данный вид собственности позволяет сделать вывод о том, что эта проблема недостаточно проработана. Между тем использование в производстве продуктов инновационных решений (патентов) позволило бы достичь наиболее высоких показателей качества готовой продукции. В мировом опыте определение цены на патенты определяется достаточно условно или примерно. Важной задачей на современном этапе является совершенствование системы и методов оценки интелектуальной собственности с целью ее последующей купли-продажи. Именно численная оценка инновационного решения позволит купить и использовать в производстве новое изобретение, улучшая характеристики уже используемых образцов готовой продукции. Несмотря на теоретическую и практическую важность проблемы, в России она исследована недостаточно.

Зачастую информация о потребителях и их требованиях является неточной, непоной и неколичественной. В таких случаях целесообразно использовать класс методов, позволяющий проводить качественный многокритериальный анализ рынка патентов. Наиболее предпочтительными для решения данной проблемы являются многокритериальные методы принятия решений.

Степень разработанности проблемы. Существенный вклад в развитие методологии оценки интелектуальной собственности, интелектуального капитала, нематериальных активов внесли такие зарубежные ученые, как Г.М. Ромари, Г.В. Смис, P.JI. Парр, Р.С. Розгаитис и др. Среди отечественных ученых, внесших существенный вклад в данное научное направление, можно отметить работы А.Н. Козырева и С.А. Смирнова.

Созданием и внедрением в практику экономических исследований методов многокритериального принятия решений занимались такие известные зарубежные ученые, как Р. Белман, JI. Заде, P.JT. Кини, Дж. Фон Нейман, Э. Парето, Б. Руа, Т. Саати, А. Сало, П. Фишберн, Р. Хамалайнен.

Значительный вклад в исследование данной проблемы внесли такие российские ученые как А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова, Л.С. Беляев, А.Н. Борисов, A.M. Дубров, Б.А. Лагоша, О.Н. Ларичев, Е.М. Мошкович, А.О. Недосекин, Б.Б. Оразбаева, В.П. Романов, Н.В. Семушкина, А.В. Смирнов, В.Н. Тисенко, Д.С. Фалькова, Н.Г. Ярушкина и др.

В то же время, проблема оценки инновационных решений на основе современных методов многокритериального принятия решений и систем поддержки принятия решений требует своего дальнейшего разрешения, особенно в плане широкого внедрения указанных новых подходов в отечественную практику.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка информационной технологии, основанной на моделях многокритериального принятия решений для определения цены объектов интелектуальной собственности в условиях неопределенности.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- проанализировать существующие подходы, методы и компьютерные системы, используемые в настоящее время для оценки инновационных решений и обосновать целесообразность использования при анализе указанной проблемы в условиях непоной, нечеткой, неколичественной информации многокритериального метода анализа иерархий;

- разработать базу данных по патентам на технические решения; разработать комплекс моделей на основе методов анализа иерархий и методику многокритериальной оценки: оценки спроса на объекты интелектуальной собственности (патенты на технические решения) с позиции разработчика; отбора аналогов из существующего в базе данных множества патентов; определения цены на объекты инновационных решений;

- разработать на основе метода анализа иерархий систему поддержки принятия решений по отбору аналогов патентов технических решений; разработать информационную технологию определения цены на инновационные решения на основе критериев эффективности и реальной цены аналогов изделий, находящихся на рынке производственных товаров; провести апробацию методики и моделей комплексной оценки инновационных решений на основе исходной информации для действующего предприятия Вогоградской области.

- разработать программную систему оценки компетентности группы экспертов.

Объектом исследования являются инновационные решения, разрабатываемые и производимые на предприятиях.

Предметом исследования социально экономические процессы протекающие на рынке инновационных решений.

Методы исследований. В основу диссертационной работы положены основные научные положения и математический аппарат метода анализа иерархий; методы классифицирования основанные на теории И-ИЛИ-графов и семантических сетей; для разработки программного обеспечения использовались языки структурного и объектно-ориентированного программирования, методы проектирования информационных технологий.

Диссертационная работа выпонена в рамках п. 2.2 Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер; п.2.5 Разработка концептуальных положений использования новых информационных и коммуникационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах Паспорта специальностей ВАК (экономические науки) по специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (область исследования - инструментальные средства).

Основные положения диссертации, выносимые на защиту

1. Авторская модель определения спроса на товары промышленного назначения имеет универсальный характер, поскольку позволяет учитывать различные предпочтения потенциальных потребителей, такие как: надежность объекта инноваций с точки зрения безотказности работы, договечности, сохраняемости, ремонтопригодности; его качество; компактность; потребность в новых материалах и технологиях при производстве и т.д. Разработанная модель может использоваться на предприятиях разрабатывающих и производящих товары промышленного назначения.

2. Предложена система поддержки принятия решений по отбору из максимально схожих между собой по технико-экономическим характеристикам, уже существующих на рынке, минимального числа объектов, аналогов оцениваемого объекта, на основе семантических сетей;

3. Агоритм определения рыночной цены на инновационные решения относительно аналогов дожен учитывать: во-первых, выявление сегментов рынка подобных товаров и оценку степени привлекательности каждого сегмента для продавца патента; во-вторых, процесс отбора ближайших аналогов, уже имеющих рыночную цену и очень близкие технико-экономические характеристики к объекту оценки; в третьих, построение иерархических качественных моделей, содержащих основные потребительские критерии эффективности изобретения и учитывающие затраты на его производство; в-четвертых, на основе вычислений векторов приоритетов объектов, использованных в построенной иерархии, иерархического синтеза приоритетов рассчитывается рыночная цена инновации;

4. Для удобства и своевременности определения цены, разработанных инновационных решений, необходимо создание информационной технологии включающей автоматизацию разработанного агоритма.

Научная новизна работы:

1. Предложена модель определения спроса на товары промышленного назначения - пневматические виброзащитные устройства (ПВЗУ), позволяющая учитывать различные предпочтения потенциальных потребителей такие как: надежность объекта инноваций с точки зрения безотказности работы, договечности, сохраняемости, ремонтопригодности; его качество; компактность; потребность в новых материалах и технологиях при производстве и т.д.;

2. Разработана система поддержки принятия решений по отбору аналогов патентов ПВЗУ, на основе семантических сетей, позволяющая осуществлять выбор минимального числа объектов максимально схожих с оцениваемым объектом по технико-экономическим характеристикам из существующего на рынке множества аналогичных конструкций, имеющих впоне конкретные ценовые характеристики;

3. Разработан и обоснован агоритм определения рыночной цены на инновационные решения относительно аналогов, который включает четыре этапа: 1) выявление сегментов рынка подобных товаров и оценку степени привлекательности каждого сегмента для продавца патента; 2) процесс отбора ближайших аналогов, уже имеющих рыночную цену и очень близкие технико-экономические характеристики к объекту оценки; 3) построение иерархических качественных моделей, содержащих основные потребительские критерии эффективности изобретения и учитывающие затраты на его производство; 4) на основе вычислений векторов приоритетов объектов, использованных в построенной иерархии, иерархического синтеза приоритетов расчет рыночной цены инновации.

4. Разработана информационная технология определения цены инноваций на ранних стадиях их создания, основанная на автоматизации всех этапов агоритма оценки.

Теоретическая и практическая значимость работы

Теоретическая значимость работы состоит в возможности использования на предприятиях при процедуре комплексной оценки объектов интелектуальной собственности новых подходов на основе методов многокритериального принятия решений (метода анализа иерархий). Разработанные методики, модели и агоритмы способны повысить эффективность решений по определению рыночной цены инноваций.

Практическая значимость работы составляют:

- инструментальное программное средство в виде информационной технологии, позволяющей решать задачи в области определения рыночной цены инноваций;

- модель определения спроса на товары промышленного назначения -пневматические виброзащитные устройства (ПВЗУ) в условиях быстро меняющейся экономической ситуации, позволяющая учитывать различные предпочтения потенциальных потребителей такие как: надежность объекта инноваций с точки зрения безотказности работы, договечности, сохраняемости, ремонтопригодности; его качество; компактность; потребность в новых материалах и технологиях при производстве и т.д.;.

Апробация результатов работы

По теме диссертации опубликовано 3 печатных работы, общим объемом 1,7 п.л. Исследование проводилось в рамках проекта РФФИ № - 04-07-96502 Разработка системы, основанной на знаниях, для принятия стратегических социально - экономических, технологических и политических решений в условиях неопределенности, а также проекта РГНФ № 03-02-12009в Интелектуальная система многокритериального принятия решений в условиях неопределенности и риска.

Разработанные методики и модели комплексной оценки апробированы на действующих предприятиях Вогограда.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, общих выводов по диссертации, библиографического списка литературы и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Фролова, Татьяна Сергеевна

Выводы по главе 3

1. Оценка инновационных решений всегда происходит в условиях, которые характеризуются значительной долей неопределенности, непоноты информации. Наличие большого числа критериев оценки затрудняет процесс определения цены. В связи с этим, методы анализа иерархий являются перспективными инструментами в области оценки.

2. Методы анализа иерархий позволяют провести совокупный анализ привлекательности сегментов и требований потребителей с учетом различных рыночных факторов. Данные методы анализа рыночной среды, могут быть существенно обобщены и применены для более широкого класса задач, а также для ряда смежных проблем.

3. С помощью комплекса методов анализа иерархий решены практические задачи определения рыночной цены на пневматические виброзащитные устройства.

Заключение

Рынок инновационных решений является одним из самых динамичных рынков в условиях информационной экономики. Несовершенство российского законодательства в сфере обмена инновациями, отсутствие, до недавнего времени (2001г.), стандартов оценки интелектуальной собственности, привели к формированию отношения ненужности объектов интелектуальной собственности, оценки их как неэкономических объектов, неспособных влиять на эффективность экономической деятельности предприятий.

Анализ существующих подходов, методов и компьютерных систем для выявления спроса на инновации и определения их цены позволил:

- выявить ряд недостатков существующих методов по оценке инноваций, не позволяющих в поной мере эффективно рассчитывать рыночную цену изобретения, в связи с этим предлагается использовать многокритериальные методы принятия решений - метод анализа иерархий, позволяющий работать с плохоформализуемой нечеткой, непоной, неколичественной исходной информацией, увеличивающий достоверность полученных результатов.

- увеличить эффективность принимаемых в исследуемой области решений с использованием разработанного комплекса качественных моделей на основе метода анализа иерархий: оценки спроса на объекты интелектуальной собственности (патенты на технические решения) с позиции разработчика; отбора аналогов из существующего в базе данных множества патентов; определения цены на объекты инновационных решений;

- производить отбор аналогов оцениваемого объекта инноваций в исследуемой предметной области с помощью разработанной и сформированной базы данных по патентам на технические решения, которые существуют в настоящее время на рынке пневматических виброзащитных устройств. База данных основана на теории И-ИЛИ-графов и семантических сетей.

- увеличить своевременность и качество определения цены на инновационные решения с использованием разработанной информационной технологии, которая, в свою очередь, основана на критериях эффективности и реальной цене аналогов изделий, находящихся на рынке производственных товаров.

В результате проведенного исследования обобщим сильные и слабые стороны применения методов принятия решений в определении цены.

Слабые стороны: критичность к подбору аналогов (частично устраняется с помощью статистических методов или путем комбинирования затратного и рыночного подходов); влияние субъективных факторов при вынесении суждений экспертами о предпочтительности альтернатив (частично выявляется путем расчета индексов и отношении согласованности); возможное удвоение поправок в случае использования сильно коррелированных параметров объектов (выявляется с помощью специализированных пакетов статистического анализа); низкая эффективность (по сравнению с регрессионными методами) на развитых рынках, где информация по сдекам очень обширна и доступна.

Сильные стороны: возможность всеобъемлющего, наиболее поного учета параметров (каждый объект рассматривается как уникальный и неповторимый, что согласуется с действительностью); эффективную работу с непоной, нечеткой информацией; удобство представления и обработки качественных параметров с помощью порядковых шкал; относительная простота вычислений, способствующая эффективной реализации методик в виде компьютерных программ.

Таким образом, применение методов принятия решений наиболее эффективно в оценке объектов со следующими характеристиками: ограниченностью рыночной информации по сдекам купли - продажи, большая вариация цен и относительно низкая конкуренция среди риэтерских компаний (обычно стимулирующая инвестиции в специальные средства анализа и оценки). Другой вариант - оценка нестандартных, редких объектов.

На основе разработанного комплекса моделей решены прикладные задачи для действующих предприятиях г. Вогограда.

Практическое применение разработанной системы и методики построения моделей для принятия экономических решений показало их универсальность к объекту исследования, что позволяет сделать вывод о возможности их эффективного использования для решения очень широкого класса задач многокритериальной оценки в условиях неопределенности.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Фролова, Татьяна Сергеевна, Вогоград

1. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов. Основы теории. М.: Наука, 1990, 240с.

2. Айзерман М.А., Вольский В.И., Литваков Б.М. Элементы теории выбора. Псевдокритерии и псевдокритериальный выбор. М.: ИПУ РАН, 1994, 216с.

3. Андреев В.Л. Классификационные построения в экологии и систематике. М.:Наука, 1980. 142 с.

4. Андрейчиков А.В. Автоматизированный синтез новых технических решений пневматических амортизаторов. В кн.: Подъемно -транспортное оборудование. - М., 1981 , с. 8 - 10. (ЦНИИТЭИтяжмаш, 6 -81-21).

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

6. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Функциональный и социально -экономический анализ систем: Учеб. пособие/ ВогГТУ, Вогоград, 1995,- 128 с.

7. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н., Джабер Ф.Ф. Автоматизированное принятие решений в иерархических системах// Программные продукты и системы, 1993, № 3, с. 23 29.

8. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н., Компьютерная поддержка изобретательства (методы, системы, примеры применения). М.: Машиностроение, 1998, 467с.

9. Андрейчиков А.В., Бахмудов Р.М.-Р., Верченко А.В. Автоматизированная система анализа и синтеза технических решений. // Известия Вузов. Машиностроение 1997, № 10-12, с.29-33.

10. Андрейчиков А.В., Камаев А. А., Никитин С.В. Применение информационно-поисковых систем при поиске новых технических решений на уровне изобретений. В кн.: Автоматизация поиска новыхтехнических решений. Горький, 1980, с. 3-12.

11. П.Андрейчиков А.В., Камаев В.А., Андрейчикова О.Н. Морфологические методы исследования новых технических решений: Учеб. пособие/ ВогГТУ, Вогоград, 1994,- 160 с.

12. Андрейчиков А.В., Костерин В.В. Эвристический автоматизированный морфологический синтез сложных технических систем //Программные продукты и системы. 1991, N 1 . С. 45 49.

13. Андрейчиков А.В., Никитин С.В. Автоматизированный поиск, анализ и синтез рациональных и новых технических решений .- В кн.: Никитин С.В. Поиск новых технических решений узлов локомотивов. Брянск, БИТМ, 1982, с. 64-85.

14. Белман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений: Пер. с англ. М.: Мир, 1976. - с.172-175.

15. Березовский Б.А., Борзенко В.И., Кемпнер Л.М. Бинарные отношения в многокритериальной оптимизации, М.: Наука, 1981, 147с.

16. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки в принятии решений. -М.: Экономика, 1976, 79с.

17. Борисов А.Н. Методическое обеспечение технологии принятия решений. Системы обработки знаний в автоматизированном проектировании. Рига: Риж. техн. ун-т. 1992. с. 12-15.

18. Борисов А.Н. Методическое обеспечение технологии принятия решений. Системы обработки знаний в автоматизированном проектировании. Рига: Риж. техн. ун-т, 1992.- с. 12-15.

19. Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р., Сукур Л .Я. Диалоговые системы принятиярешений на базе мини-ЭВМ.- Рига: Зинатне, 1986.- 195 с.

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

21. Викас Э.И., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. М.: Радио и связь, 1981, 328с.

22. Вильюмс Э.Р., Слядзь Н.Н. , Борисов А.Н. Программная система поддержки принятия решений. //Программные продукты и системы, 1989. N4, с.70-77.

23. Воробьев Н.Н. Теория игр для экономистов кибернетика. - М.: Наука, 1985, 272с.

24. Гвоздик А. А. Упорядочение объектов на основе выделения согласованной информации о предпочтениях. / Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1989, №5, с.113-117.

25. Графт М.Г. Выборы по отношению. / Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1987, №1, с. 192-199.

26. Грей П. Логика, агебра и базы данных. М.: Машиностроение, 1989, 368с.

27. Дворянкин A.M., Половинкин А.И., Соболев А.Н. Методы синтеза технических решений. М.: Наука, 1977. - 103 с.

28. Дифференциальные игры со многими участками. Указатель литературы на 1989 94. - Челябинский госуниверситет, 1995, 124с.

29. Дубов A.M., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука, 1986, 296с.

30. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1978.- 133с.

31. Жаке Лагрез Э. Применение размытых отношений при оценке предпочтительности распределенных величин. / В сб.: Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений. - М.: Статистика, 1979, с. 168-183.

32. Жуковин В.Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений. -Тбилиси: Мецниереба, 1988, 70с.

33. Жуковский В.И., Салуквадзе М.Е. Оптимизация гарантий в многокритериальных задачах управления. Тбилиси: Мецниереба, 1996.

34. Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений, В кн.: Математика сегодня. М.: Знание, 1974, с.5-49.

35. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир. 1986, 165с.

36. Замков О.О., Тостопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: ДИС, 1977. - С.245-267.

37. Касаткин Н.Н. Численные методы. -М.: Наука, 1978, 512с.

38. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с англ./ Под ред. Шахова И.Р. М.: Радио и связь, 1981.- 560 с.

39. Клыков Ю.И., Горьков Л.Н. Банки данных для принятия решений.- М.: Радио и связь, 1980 208с.

40. Козырев А.Н. Оценка интелектуальной собственности, М.: ООО "Эксперт. бюро-М", 1997

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

42. Краснощеков П.С., Федоров В.В., Флеров Ю.А. Элементы математической теории принятия решений. / Автоматизация проектирования, 1997, №1, с. 15-23.

43. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979, 200с.

44. Ларичев О.И. Субъективные модели и объективные решения. М.: Наука, 1987.

45. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Вошебных Странах. М.: Логос, 2000, 296с.

46. Ларичев О.И., Браун Р. Количественный и вербальный анализ решений: сравнительное исследование возможностей и ограничений. / Экономика и математические методы, 1998, т.34, вып.4, с.97-107.

47. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. -М.: Наука. Физматлит, 1996, 208с.

48. Мак Кинсси Дис. Введение в теорию игр: Пер. с англ. М.: Физматгиз,.1960.

49. Макаров И.М. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1982, 382с.

50. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.-176с.

51. Месарович М., Мако Д., Такахара Н. Теория иерархических многоуровневых систем / Под ред. И.Ф.Шахнова. М.: Мир, 1973.- 344с.

52. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы / Под ред. С.В.Емельянова. М.: Мир, 1978.

53. Микони С.В. Методы мягкого выбора объектов. / Труды конференции КИИ'2000. М.: Изд. Физ. - мат, лит., 2000, том 2, с.472-479.

54. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974, 256с.

55. Мулен Э Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели, М.: Мир, 1991,464с.

56. Наумова Н.И. Неманипулируемость некоторых процедур голосования с векторными стратегиями. / В избранных трудах междунар. конф. По проблемам управления, том 2. -М.: СИНТЕГ, 1999, с.83-88.

57. Нейман Дж. Фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. -М.: Наука, 1970, 601с.

58. Неш Дж. Бескоалиционные игры. В кн.: Матричные игры. М.: Физматгиз, 1961, с.205-221.

59. Новосельцев О.В. Оформление и оценка интелектуальной собственности в имуществе предприятия, Информ.-изд. центр Роспатента М.: ИНИЦ Роспатента, 2005, 325с.

60. Обработка знаний. М.: Мир, 1989, 293с.

61. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989, 304с.64.0дрин В.М. Метод морфологического анализа технических систем. М.: ВНИИПИ, 1989.-312 с.

62. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечетной исходной информации. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981, 208 с.

63. Подиновский В.В. Лексикографические задачи оптимизации. М.: 1972.

64. Подиновский В.В. Многокритериальные задачи с однородными равноценными критериями. / Журнал вычислительной математики и математической физики, 1975, №2, с.ЗЗ0-344.

65. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето оптимальные решения многокритериальных задач. -М.: Наука, 1982, 320с.

66. Поспелов Д.А. Логико лингвистические модели. - М.: Энергоиздат, 1981.-232с.

67. Поспелов Д.А. Многоагентные системы настоящее и будущее. / Информационные технологии и вычислительные системы, 1998, №1, с.14-21.

68. Представление и использование знаний. М.: Мир, 1989,220с.

69. Райфа Г. Анализ решений, М.: Наука, 1977, 408с.

70. Райфа Г., Шлейфер Р. Прикладная теория статистических решений, М.: Статистика, 1977, 306с.

71. Руа Б. К общей методологии выработки и принятия решений. / В сб.: Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений.- М.: Статистика, 1979, с. 123-167.

72. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА). В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. -М.: Мир, 1976, с. 80-107.

73. Саати Т., Кернст К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. - 224с.

74. Саати Т.Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1989,316с.

75. Смирнов С.А. Оценка интелектуальной собственности. М: Издат. центр Роспатента, 2003, 245с.

76. Соломатин Н.М. Информационные семантические системы. М.: Высшая школа, 1989, 127с.

77. Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998,376с.

78. Трахтенгерц Э.А. Методы генерации, оценки и согласования решений в распределенных системах поддержки принятия решений. / Автоматика и телемеханика, 1995, №4, с.3-52.

79. Трухаев Р.Н. Методы принятия решений в условиях неопределенности, -М.: Наука, 1980,321с.

80. Устинова Л.Н. Оценка интелектуальной собственности при рыночной экономике / Л. Н. Устинова; Рос. агентство по пат. и товар, знакам. Информ.-издат. центр (ИНИЦ) М.: Информ.-издат. центр Роспатента, 2001, 215с.

81. Фишберн П. Теория полезности для принятия решения. М.: Наука, 1978, 352с.

82. Эддоус М., Стенфид Р Методы принятия решений. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997,590с.

83. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений. М.: Наука, 1989,Ю 320с.

84. Altaian Е. Corporate Financial Distress. New York, Wiley, 1983.

85. Arrow K.J. Social Choice and Individual Values. New York: John Wiley, 1963.

86. Brealey R.A., Mayers S.C., Principles of Corporate Finance. Mc-Grow-Hill Inc. International Edition, 1991.

87. Brooking A., Intellectual Capital, London: International Thompson Business Press, 1996.

88. Carrol R.F. and Tanesey R.R., Intellectual capital in the new Internet economy (Its meaning, measurement and management for enhancing quality) // Journal of Intellectual Capital. Vol. 1. No. 4, 2000, pp. 296-311.

89. Clarke E.H. Multipart pricing of public goods. / Public Choice, 1970, №11, p.17-33.

90. Edvinsson L., Malone M.S., Intellectual Capital: Realizing Your Company's True Value by Finding Its Hidden Brainpower. N.Y.: Happer Business, 1997. -240pp.

91. Edvinsson L., Some perspectives on intangibles and intellectual capital 2000// Journal of Intellectual Capital. Vol. 1, No. 1, 2000, pp.12-16.

92. Edvinsson L., The next generation of 1С measurement the digital IC-landscape// Journal of Intellectual Capital. Vol. 1, No. 3, 2000, pp.263-272.

93. European Valuation Standards 2000 / The European Group of Valuer's Associations. The Estate gazette, 2000 460 p.

94. Green J., Laffont J.J. Incentives in pablic decision making. In Stadies of Pablic Economics, vol.1, Amsterdam: Noth Holland, 1979.

95. Griliches Z. Patent Statistics as Economic Indicators: A Survey // Journal of Economic Literature. Vol. XXYIII. December 1990, pp. 1661 1707.

96. Groves T. Incentives in tenuis. / Econometrica, 1973, №41, p.617-663.

97. Groves Т., Loeb M. Incentives and public inputs. Jonrnal of public Economics, 1975, №4, p.211-226.

98. Guthrie J., Intellectual capital: Australian annual reporting practice// Journal of Intellectual Capital. Vol. 1, No. 3, 2000, pp.241-251.

99. Guthrie J., The management, measurement and the reporting of intellectual capital // Journal of Intellectual Capital. Vol. 2, No. 1, 2001, pp.2741.

100. Itami H., Mobilizing Invisible Assets, (in Japanese) 1980.

101. Kossovsky N., Fair value of intellectual property (An options-based valuation of nearly 8,000 intellectual property assets // Journal of Intellectual Capital. Vol. 3. No. 1, 2002, pp. 62-70

102. Low J., The value creation index // Journal of Intellectual Capital. Vol. 1. No. 4< 2000, pp.252-262.

103. M'Pherson P.K., Pike S., Accounting, empirical measurement and intellectual capital// Journal of Intellectual Capital. Vol. 2, No. 3, 2001, pp.246-260.

104. Machlup F., Knowledge and knowledge production. Series: Knowledge, its creation, distribution, and economic significance; v. lPrinceton, N.J.: Princeton University Press, 1980. 272 p.

105. Machlup F., The branches of learning. Series: Knowledge, its creation, distribution, and economic significance ; v. 2. / Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1982. 205 p.

106. Machlup F., The economics of information and human capital. Series: Knowledge, its creation, distribution, and economic significance ; v. 3. / Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1984. 644 pp.

107. Machlup F., The Production and Distribution of Knowledge in the United States. Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1962. 416pp. Later ed. (1980) published under title: Knowledge, its creation, distribution, and economic significance.

108. Marti J.M.V., ICBS intellectual capital benchmarking system// Journal of Intellectual Capital. Vol. 2, No. 2, 2001, pp. 148-164.

109. Petty R., Guthrie J. Intellectual capital literature review (measurement, reporting and management)//Journal of Intellectual Capital. Vol. 1, No.2,2000, pp.155-176.

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

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

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

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

114. Roy B. Multicriterica Methodology for Decision Aiding. Dordrecht: Kluwer Academic Publisher, 1996.

115. Saaty T.L. Fundamentals of Decision making and Prioritu Theory with the Analytic Hierarchy Process. Pittsburgh RWS Publication, 1994. - 527 p.

116. Satterthwaite M.A. Stategy profneess and Arrows conditions: existence and correspondence theorems for voting procedures and social welfare functions. / Jour-nal ofE#conomic Theory, 1975, №10, p.198-217.

117. Sen A.K. Collective Choice and Social Welfare. San Francusco: Holden Day, 1970.

118. Sertel M.R. Choice, hull, continuity and fidelity // Math. Soc. Sciences, 1988, vol. 16, №2, p.203-206.

119. Skenyon J.M., Porcelli F.P. Patent Damage // J. Pat. & Trademark Off. Soc'y. 1988, No70, pp. 762, 770 772.

120. Smith G.V. Trademark John Willey & Sons, Inc.Valuation 1997 -291pp.

121. Smith G.V., Parr R.L., Intellectual Property: Licensing and Joint Venture Profit Strategies, John Willey & Sons, Inc. 1998 432pp.

122. Smith G.V., Parr R.L., Valuation of Intellectual Property and Intangible Assets, 3rd Edition, John Willey & Sons, Inc. 2000 -638pp.

123. Stewart T.A. Intellectual Capital: The New Wealth of Organizations. N.Y.-L.: Doubleday / Currency, 1998. 288pp.

124. Stiglitz J.E. Public Policy for a Knowledge Economy. Report of The World Bank. London U.K., 1999, 28 pp.

125. Sullivan P.H., Value-driven Intellectual Capital: How to convert Intangible Corporate Assets into Market Value. Wiley, 2000.

126. Whait R. The Valuation of Intellectual Property Rights: Linklaters&Pains Report on The NATO Seminar in Moscow, 1994, October. 13p.

127. Wyat A. Towards a financial reporting framework for intangibles (Insights from the Australian experience) // Journal of Intellectual Capital. Vol. 3. No. 1,2002, pp. 71-86.

128. Применение агоритма расчета рыночной цены инноваций при оценке квартир

129. Разработанный метод определения рыночной цены является универсальным и может использоваться при принятии решений в других предметных областях. Например, при определении цены на квартиры.

130. На рисунке 1 представлена иерархия рассматриваемой проблемы, включающая, согласно используемому методу принятия решений, группы внутренних и внешних параметров объектов, по которым эксперт проводит сравнение.

131. Нижний уровень иерархии содержит сравниваемые квартиры (А0 -оцениваемая квартира; Аь А2, А3 квартиры аналогии).

132. На следующем этапе запонялись матрицы парных сравнений.

133. В табл. 1 представлен пример запонения матрицы парных сравненийдля элементов иерархии, принадлежащих узлу характеристики квартиры.

134. Рисунок 1. Иерархия проблемы определения потребительской ценностиквартиры

Похожие диссертации