Оценка эффективности инновационных проектов методом анализа иерархий с помощью программы, разработанной на языке DELPHI

Применяемые в настоящее время для анализа и контроля процесса инвестирования и результата вложения средств в инновационные проекты критерии, как правило, не учитывают все ограничения, взаимосвязи и взаимозависимости процессов, элементов рассматриваемой системы и дают лишь приблизительные результаты, что подтверждает необходимость разработки новых методов принятия решений и моделей, наиболее полно отражающих как реальные процессы, так и их интуитивное восприятие. Использование в современной практике управления оптимизационных моделей на базе линейного программирования не учитывает институциональный фактор, не отражает воздействие человеческого фактора и не позволяет снижать рисковость из-за неполноты и не всегда высокого качества информации. Методы теории нечетких множеств позволяют формализовать неточно сформулированные качественные данные и, задавая нечеткие количественные и качественные оценки с помощью нечетких чисел, устанавливать степень их размытости (неопределенности), что дает возможность исходя из квалификации эксперта использовать конфигурации, определяющие области размытости задаваемых параметров разного уровня. Разработанная авторами на языке Delphi программа оценки эффективности управления инновационно-инвестиционными проектами на предприятии в условиях неопределенности и риска с использованием методов теории нечетких множеств позволяет значительно упростить проведение сложных расчетов, сократить время вычисления, а следовательно, расширить использование данного метода оценки на практике.

1. Шманев С.В. Синергетико-институциональный подход к управлению инвестиционными процессами. М.: Машиностроение, 2007. 220 с.

2. Шманев С.В. Методология управления инвестициями в промышленности (синергетико-институциональный подход): дис. … д-ра экон. наук. М., 2007. 258 c.

3. Деревянко П.М. Оценка риска и эффективности инвестиционного проекта с позиций теории нечетких множеств // Мягкие вычисления и измерения (SCM’2004)/ VII международная конференция. СПб.: СПбГЭТУ, 2004. С. 167–171. URL: http://fuzzylib.narod.ru (дата обращения:10.01.2016).

4. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. В кн.: «Математика сегодня». М.: Знание, 1974. 64 c.

5. Шманев С.В., Паршутина И.Г. Динамическая модель прогнозирования эффективности инвестиций в инновационные проекты на промышленном предприятии // Вестник ОрелГИЭТ. 2011. № 4 (18). С. 34–42.

6. Шманев С.В., Власов С.Н. Управление инновационными рисками на предприятии в условиях ограниченной информации // Транспортное дело России. 2010. № 2 (75). С. 13–18.

7. Шманев С.В., Паршутина И.Г. Проблемы и перспективы осуществления инновационной деятельности в России // Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. № 1 (40). С. 166–176.

8. Шманев С.В. Реинжиниринг бизнес-процессов как фактор стратегического прогнозирования инновационного развития предприятия // Вестник ОрелГИЭТ. 2015. № 1 (11). С. 12–18.

9. Мировая экономическая мысль. Сквозь призму веков. В пяти томах. Т. 5. Кн. 1: Всемирное признание. Лекции нобелевских лауреатов. М.: Мысль, 2004. С. 724.

10. Нечаев Н.И. Эффективный менеджмент: регулирование процессов в бизнесе через бизнес- процессы // ЭКО. 2002. № 6. С. 49–61.

11. Домогатская Е.А. Методика управления бизнес-процессами инновационно-ориентированного предприятия и оценка их эффективности на базе системного подхода: дис. … канд. экон. наук: 08.00.05. М., 2015. 198 с.

12. Карпенко А.С. Логики Лукасевича и простые числа. М.: Наука, 2000. 318 с.