CC BY
3УДК 65
ПРОГНОЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛЬТЕРНАТИВНЫХ ИННОВАЦИОННО-ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ
МНОЖЕСТВ
Шманев C.B.. д.э.н.. профессор, ФГОБУ ВПО «Финансовыйуниверситет при Правительстве Российской Федерации»,
e-mail: shmanev_s_v@mail.ru Шманева Л.В.. к.ф.н, доцент. ФГБОУ ВПО «Орловский государственный институт экономики и торговли»,
e-mail: shmanevaludafa mail.ru
Процессы разработки инновационно-инвестиционных проектов и последующее управ и ние ими охватывает все стороны хозяйственной деятельности предприятия. Поэтому для его анализа применяют такие модели и методы, которые позволяют не только провести анализ динамики самих процессов в системе и оценить характер взаимодействия ее элементов. ч<> и дать количественную и качественную оценку взаимодействия системы с окружающей средой. Т.е. при решении задачи управления процессами с применением нечетких понятий и оценок увязываются условия функционирования предприятия с внутренними целями, учитываются нс<юхо<)имые параметры с различной степенью неопределенности, при этом данные по количественным критериям формируются на m hi тс качественной характеристики.
Ключевые е.шва: инновационно-инвестиционные проекты, прогноз, эффективность, теория нечетких множеств, лингвистические модели принятия решений, математическое программированне.неопределенностъ. информация, человеческий фактор, синергетическин эффект.
THE PROGNOSIS OF EFFICIENCY OF ALTERNATIVE IS INNOVATIVE-INVESTMENT PROJECTS ON THE BASIS OF THE THEORY OF INDISTINCT SETS
Shmanev S., Doctor of Economics, professor. FSFEI HPE «Financial University under ilw Government of the Russian Federation», e-mail:
slimanev_s_v@mail.ru
Shmaneva L., Ph.D. assistant professor, FSEI HPE «Orel state institute of economy and trade e-mail: shmaneva_luda@mail.ru
Processes of working out of is innovative-investment projects and the subsequent management of them covers all parties of economic activities of the enterprise. Therefore to its analysis apply such models and methods which allow not only to earn out the analysis of dynamics of processes in system and to estimate character of interaction of its elements, hut also to give quantitative and quality standard of interaction of system with environment. I.e. at the decision of a problem of management of processes with application ofindistinct concepts and estimations operating conditions of the enterprise with the internal purposes co-ordinate, necessary paramétrés with various degree of uncertainty are considered, thus the data by quantitative criteria is formed on the basis of the qualitative characteristic.
Keywords: innovation and investment projects, the prediction efficiency, the theory of fuzzy sets, linguistic models of decision-making, mathematical programming, uncertainty, information, human error, a synergistic effect.
Инвестиционные проекты инновационного развития предприятия представляют собой совокупность документов, отражающих все стороны хозяйственной деятельности, включая производственно-технологическую. финансово-экономическую и организационно-правовую. В этих документах отражены цели инвестирования, задачи, которые необходимо решить в ходе реализации проекта, объемы и структура потоков финансовых ресурсов, этапы финансирования и прогнозируемые результаты. Используемые для анализа и контроля процесса инвестирования и результата вложения средств в инновационные проекты критерии и создаваемые на их основе оптимизационные модели, как правило, не учитывают все ограничения, взаимосвязи и взаимозависимости процессов, элементов рассматриваемой системы и дают лишь приблизительные результаты.
Поэтому использование в современной практике управления оптимизационных моделей, на базе линейного программирования, разработанных в свое время российским математиком Л. Канторовичем, сталкиваются с неразрешимыми проблемами: во-первых, они не учитывают институциональный фактор; во-вторых, не могут отражать слабо прогнозируемое воздействие человеческого фактора. вносящего в любую систему определенную степень нелинейности и неопределенности; и. наконец, в-третьих, эффективность инвестиционных вложений в инновационные проекты во многом определяется качеством объемов и своевременностью информации, что в современных условиях сложно гарантировать и делает проекты высокорисковымп. Исходя из этого, руководители вынуждены при принятии решения полагаться на субъективное мнение экспертов и использовать модели лишь частично соответствующих реальным процессам, что ставит перед ними задачу создания на предприятии коллектива специалистов, способного, применительно к конкретным условиям, разрабатывать новые методы теории принятия решений и модели, наиболее полно отражающие как реальные процессы, так и их интуитивное восприятие опытными и высококвалифицированными специалистами.
Процессы, протекающие в реальных экономических системах, бывают настолько сложны.а механизмы их взаимодействия настолько неявно выражены, что их сложно формализовать, причем.
ограничения, накладываемые на процессы и критерии, которые их характеризуют, во многом зависят от субъективного мнения эксперта и четко не определены В таких случаях, для решения поставленных задач, оценки эффективности инвестиционной деятельности и качества управления ими целесообразно применять методы, позволяющие провести корректную формализацию неявно выраженных функциональных зависимостей, связей, параметров и ограничений и использовать алгоритмы, позволяющие описывать неоднозначные рассуждения и точки зрения, что особенно ценно при исследовании систем, которые слишком сложны для традиционных количественных методов. Поэтому, моделируя задачи управления экономическими системами и процессами, протекающими в них, мы вынуждены искать новые подходы, новые методы и пути разрешения проблем, например, с помощью теории нечетких множеств.
В последние годы теория нечетких множеств стала широко применяться при исследовании экономических и социальных процессов. >то во многом связано с тем, что их моделирование сопряжено с высоким уровнем неопределенности ситуаций из-за ограниченной доступности к необходимой информации и иррациональности человеческого поведения. ">га неопределенность формируется вследствие от крытости экономической системы к воздействию внешних факторов и усугубляется сложным, нелинейным в динамике, процессом взаимодействия элементов самой системы. Она не позволяет при разработке модели измерить необходимые параметры с требуемой точностью и надежностью, дать четкую информацию по ряду процессов в системе и управляющим воздействиям, что затрудняет не только разработку стандартных математических моделей экономических систем с заданным уровнем размерности, но и корректное выполнение поставленной задачи. Все это создает ряд проблем, которые, как показала практика, успешно может разрешить теория нечетких множеств, разработанная Л. Заде, еще в 1961 году, и методы, используемые в ней.
Следует отметить, что среди множества методов, используемых при разработке и принятии решения и связанных с управлением инвестиционно-инновационной деятельностью, именно методы теории нечетких множеств позволяют довольно легко формализовать
неточно сформулированные качественные данные, что, несомненно, является нх неоспоримым достоинством. 11рн этом методы нечетких множеств очень разнообразны, что позволяет в каждом конкретном случае разрабатывать инструментарии и необходимую технологию их применения или подбирать те. которые больше остальных соответствуют обозначенным требованиям. Эффективность использования их для решения разнообразных экономических задач во многом определяется уровнем автоматизации накопления, обработки и использования получаемой информации.
Используемый в теории нечетких множеств процесс формализации позволяет свести в единую систему все разрабатываемые на предприятии стратегии, что способствует возможности расчета в случае появления возможных сннергетических эффектов. 11рн поиске необходимого решения, как правило, используются количественные данные, которые дают возможность проводить формализованный анализ их. как сильные и слабые стороны предприятия, динамики экономического роста, уровня конкурентного преимущества, уровня риска принимаемых решении и т.д. Наличие такой методики позволяет значительно повысить надежность оценки принимаемого решения, что способствует его эффективности. При этом следует отметить, что эта формализация процесса управления с использованием методов нечетких множеств не является стремлением упростить процесс управления, сведением его к механистическому выражению, а представляет собой логическую процедуру упорядочения поиска решений в сложных и динамичных условиях функционирования многофанной и многофункциональной экономической системы, которой является любое предприятие или организация. 11ри этом связи между выбранными параметрами, качество процесса управления и оценка корректирующих воздействий, окружающих предприятие (организацию), можно варьировать. Описанную выше методику можно рассматривать в качестве инструмента, позволяющего при решении конкретной задачи управления определять направление общей политики предприятия, определять ограничительные рамки предпринятых действий и их временные интервалы.
Большинство известных моделей принятия решений в условиях нечеткой информации отражают процесс формализации этих этапов, когда критерии определяющие цель управления, заданные ограничения, предпочтения и возможные альтернативы считают заданными. Все эти модели можно представить как совокупность групп.объединенных по определенному признаку, например, модели одно- и/нлн многоэтапные, модели, сгруппированные по числу критериев, используемых при решении задачи, или по количеству лиц, принимающих решения. В теории нечетких множеств отдельную группу составляют лингвистические модели принятия решения, представляющие собой нечетко обозначенную логику рассуждений, которая базируется на лингвистическом задании истинности.
Как правило, к задачам математического программирования относят задачи, связанные с отысканием значений экстремума некоторой заданной функции при заданном значении возможных альтернатив. С помощью целевой функции задается какое-то свойство имеющихся альтернатив, которое считают основным, например, стоимость, качество, полезность, эф<|>ектнвность и т.д. При этом нечеткость построения задач принятия решения при математическом программировании может проявляться как при описании альтернатив, так и целевой функции. В зависимости от способа описания исходной информации формулировка задач нечеткого программирования имеет в каждом случае свои особенности, например: а) задачи, в которых нечетко поставленные цели достигаются с помощью нечетко определенных ограничений: б) задачи, которые решаются при нечетко обозначенном множестве допустимых в данных условиях альтернатив: в) задачи, в которых цель оптимизации функции или ограничений заменяется на задачи удовлетворения; г) задачи, в которых программирование осуществляется на базе нечетко заданных коэффициентов и др.
Если исходить из предпочтений отдельного человека и точек зрения, то можно выделить три направления при принятии решения: во-первых, это теория принятия группового решения, которая основана на том. что исходя и уч1ггывая личные интересы, участники могут и должны найти одно приемлемое для всех коллективное решение: во-вторых, принятие решения малой группой лиц, когда каждый отстаивает интересы своей группы, как свои личные: и. наконец, в-третьих, принятие решения на основе теории игр, которое основано на допущении, что, несмотря на преследование каждым участником своих личных интересов, это в принципе не мешает им организовывать коалиции и обмениваться необходимой информацией. При этом
во всех случаях учитываются неполные знания об окружающем мире и нечеткость информации, используемой в функциях определяющих динамику и направления процессов.
Как правило, при решении задач методом коллективного принятия решения используют выражения предпочтений через бинарные отношения множества альтернатив.при этом выделяют два подхода: 1. 11о-иск возможного, удовлетворительного группового решения как интеграция индивидуальных нечетких предпочтений; 2. Выявление упорядоченного множества альтернатив, исходя из нечетких предпочтений.
Имеется группа из плиц, принимающих решение^1' > ••• < Лп} , и множество альтернатив — {а1'а2> ••• > ак). каждое ЛИР
Пи.ч4 X А - ({0,1)1
имеет четкое отношение предпочтения ' I1 ' > .
Задача состоит в построении совместного группового упорядочения
посредством отображения X П2 X ...X Пп П0 ри
личие мнений отдельных ЛИР обусловливает нечеткость отношения «общественного» предпочтения на декартовом произведении АХА с
Цпл(а{,а:) е [ОД] .
функцией принадлежности Г"0Ч ' к 1 функция принадлежности нечеткого отношения П0 может назначаться в форме:
8ц = (пт|а: > аЛ В(5::)
где Ч (. т| « и. 4 Ч'— число элементов в
Ч, т.е. число лиц, считающих, что а предпочтительнее а. Процедура получения окончательного четкого решения на основе ранее построенной матрицы «общественного» предпочтения /7 основана на введении отношения: уровня нечеткого отношения
Ип0 интерпретируемого как «уровень согласия в группе»: необходимо максимизировать этот уровень согласия из условия полноты соответствующего отношения порядка.
Таким образом, методы теории нечетких множеств позволяют формализовать неточно сформулированные качественные данные, и. задавая нечеткие количественные и качественные оценки с помощью нечетких чисел, еще и устанавливать степень их размытости (неопределенности), что дает возможность, исходя из квалификации эксперта, использовать конфигурации, определяющие области размытости задаваемых параметров разного уровня, и решать поставленные задачи в условиях риска и неопределенности.
Литература:
1. Бодн. А. Принципы инвестиции. [Текст] / А. Боди, А.Дж. Кейн. М. Маркус. Изд.: «Вильяме», 2002. - 994с.
2. Шманев. C.B. Принятие инвестиционных решений в условиях неопределенности и риска[Текст]/С.В. Шманев. В.В. Бодрова// Транспортное дело России (экономика, управление, транспорт). - М., 2008,- №2,- С.76 - 77.
3. Шманев, C.B. Оценка методом нечетких множеств эффективности инвестиционных проектов с позиции синергетичсского подхода[Текст]/ Тенденции, закономерности, факторы и условия функционирования региональной экономики. / /Коллективная монография под ред. Лыгиной Н И - Воронеж: Изд-во «Научная книга». 20I0.-C.22-38
4. Шманев. С'.В.Управление инновационными рисками на предприятии в условиях ограниченной информации[Текст]/С.В. Шманев, С.Н. Власов//Транспортное дело РоссииЛ»2(75), 2010,-с.13-17.
5. Шманев. C.B. Управление инвестиционными потоками на промышленном предприятии с использованием новых принципов оценки [Текст] / C.B. Шманев // Проблемы экономики и управления предприятиями, отраслями, комплексами: коллективная монография / под общ. ред. C.B. Шманева. - Орел: Издательство ОрелГИЭТ, 2011.-256 с.
6. Шманев C.B. Инвестиционная активность предприятий как основа их инновационного развнтия/С.В. Шманёв. Т.Н. Егорова,'/' Транспортное дело России. 2011. № 6. С. 17-18.
7. Шманев. C.B. Нелинейные модели циклического развития экономических систем/С.В. Шманев, Л.В. Шманева, Т.Н. Егорова.'/ Транспортное дело России №1(116) 2015, стр.20
