Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Управление рисками инновационного проекта на основе экспертно-аналитических методов

Диссертация: Управление рисками инновационного проекта на основе экспертно-аналитических методов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Однако следует признать, что многие из удачных инновационных решений не получают в дальнейшем своего развития, поскольку в условиях кризиса управление выгодой уступает место управлению затратами. Одной из причин этого является недостаточное понимание топ-менеджерами методологии тщательного отбора проектов, значение которой возрастает в условиях неопределенности и риска. Очевидно также, что… Читать ещё >

Управление рисками инновационного проекта на основе экспертно-аналитических методов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА
    • 1. 1. Исследование современного состояния теории управления рисками инновационного проекта
    • 1. 2. Экспертно-аналитические модели и технологии оценки рисков инновационного проекта
  • Глава 2. БАЗОВЫЕ ЭКСПЕРТНО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ РИСКОВ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА
    • 2. 1. Разработка требований к моделям оценки рисков инновационного проекта на различных этапах его обоснования
    • 2. 2. Разработка и апробация базовых экспертно-аналитических моделей оценки рисков инновационного проекта с учетом степени неопределенности исходной информации
  • Глава 3. ЭКСПЕРТНО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И
  • ТЕХНОЛОГИИ АНАЛИЗА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА К ФАКТОРАМ РИСКА
    • 3. 1. Многомерный подход к анализу чувствительности инновационного проекта к факторам риска
    • 3. 2. Методика анализа чувствительности инновационного проекта к факторам риска на основе экспертно-аналитических моделей

Актуальность исследования. Мировая практика бизнес-процессов свидетельствует о широком использовании проектного управления развитием инноваций в самых разнообразных областях экономики. Так, по мнению ведущего специалиста в области управления проектами Г. Керцнера, в настоящее время более трети всех бизнес-процессов в экономике США является проектами. При этом если раньше управление проектами воспринималось как дополнительная нагрузка к основным обязанностям сотрудника предприятия, то сегодня управление проектами повсеместно трансформируется в отдельный вид профессиональной деятельности.

Не является исключением и отечественная практика. По словам В. Ли-берзона, основателя Московского отделения Института управления проектами (Project Management Institute — PMI), который в настоящее время превратился в ведущую организацию, объединяющую профессионалов в области управления проектами во всем мире, «многие российские предприятия переходят на управление через проекты, т. е. строят свою деятельность как совокупность проектов». По признанию руководства Московского отделения PMI, в России на сегодня реализуется довольно много проектов различного масштаба, самые крупные из которых — подготовка к 0лимпиаде-2014 в Сочи, Федеральные программы по строительству дорог, атомных электростанций, освоение Тихоокеанского региона и подготовка к саммиту АТЭС.

Однако следует признать, что многие из удачных инновационных решений не получают в дальнейшем своего развития, поскольку в условиях кризиса управление выгодой уступает место управлению затратами. Одной из причин этого является недостаточное понимание топ-менеджерами методологии тщательного отбора проектов, значение которой возрастает в условиях неопределенности и риска. Очевидно также, что в настоящее время существует потребность в совершенствовании инструментария стратегического планирования для управления проектами. По признанию доктора технических наук, профессора В. Г. Литвина, генерального директора консалтинговой группы МБИ («Менеджмент, Бизнес, Инвестиции»), все еще проблемой остается комплексное принятие решений на уровне выработки политики при наличии нескольких целей, неполной и неточной информации. Наиболее распространенным приемом поиска решения является выработка подходящих направлений действий путем коллективного обсуждения возникших проблем, однако этот процесс требует много времени и может находиться «во власти» лидера, что снижает значимость мнений других участников совещаний.

Альтернативой такому подходу может служить завоевавший себе сторонников во всем мире метод анализа иерархий (analytic hierarchy processАНР, в русскоязычной литературе — МАИ), предложенный специалистом в области исследования операций Т. Саати. Внушительная история успешного применения указанного метода в частных и государственных организациях разных стран показала его высокую практическую эффективность. Метод АНР, а также метод аналитических сетей (Analytic Network Process — ANP, в русскоязычной литературе — MAC), применяемый в случаях, когда необходимо учитывать связи между элементами иерархии, обеспечивает интеграцию многих факторов, вовлеченных в решения, упрощает поиск решений путем представления сложной проблемы в виде последовательного анализа более простых задач.

Несмотря на то, что оба метода — МАИ и MAC — имеют значительные преимущества перед другими подходами к решению многокритериальных задач, в России их применение для управления рисками инновационных проектов до сих пор носит спорадический характер. Во многом это определяется недостатком, а зачастую даже и отсутствием методических разработок, направленных на решение достаточно часто встречающихся, «стандартных» задач в области управления проектами, описываемых базовыми иерархическими моделями. В этой связи, актуальной научной задачей является совершенствование управления рисками инновационного проекта на основе экс-пертно-аналитических методов.

Степень научной разработанности темы. Концептуальные и методологические основы управления развитием инновационных процессов рассматривали такие отечественные и зарубежные ученые, как Д. Аакер, К. Бо-умен, О. С. Виханский, A.JI. Гапоненко, Д. Дирлав, А. Т. Зуб, М. Коленсо, Р. Кох, Д. Кэмпбел, А. Н. Люкшинов, В. Д. Маркова, Д. Мидлтон, Г. Минцберг, М. Е. Портер, Г. Хамел и др.

Системный подход к управлению развитием инновационных процессов нашел свое отражение в работах таких отечественных исследователей, как М. Б. Алексеева, B.C. Анфилатов, Н. И. Архипова, А, А. Богданов, И.Н. Дрого-быцкий, A.B. Игнатьева, Э. М. Короткое, JI.M. Михайлов, А. И. Пригожин. В разработку системного рассмотрения управления инновационными проектами наибольший вклад, наряду с зарубежными учеными К. Греем, Х.-Д. Литке, Дж. Пинто, А. Товбом, внесли российские исследователи В. М. Аньшин, A.B. Бусыгин, П. С. Гейзлер, А. Ю. Егоров, И. И. Мазур, В. А. Первушин, A.A. Сафронова, A.B. Сельсков, A.B. Цветков.

Проблемы управления рисками осуществления проектов нашли отражение в работах М. В. Грачевой, Ю. Ю. Екатеринославского, Г. В. Королева, A.M. Краснова, В. А. Москвина, М. В. Петровской, A.A. Свалова, Н. П. Тихомирова, В. А. Швандара, В. Г. Шуметова и др.

Вместе с тем, многие вопросы данной проблемы требуют более глубокого изучения, особенно в части методических разработок, направленных на решение часто встречающихся, «стандартных» задач в области управления рисками инновационных проектов, описываемых базовыми иерархическими моделями, основанными на методологии анализа иерархий и аналитических сетей и создаваемыми с помощью соответствующих экспертноаналитических методов. Необходимость детального исследования этой проблемы предопределило тему, цель, задачи, объект и предмет научного исследования.

Целью диссертационного исследования является совершенствование управления рисками осуществления инновационного проекта на основе экс-пертно-аналитических методов.

Достижение указанной цели осуществлялось путем постановки и решения следующих научных задач, раскрывающих тему данной работы:

— исследование современного состояния управления рисками инновационного проекта;

— анализ существующих экспертно-аналитических моделей сравнительной оценки рисков инновационного проекта и исследование их недостатков с точки зрения управления проектами;

— разработка требований к иерархическим моделям оценки рисков инновационных проектов на различных этапах их обоснования;

— разработка и апробация базовых иерархических моделей оценки рисков инновационного проекта с учетом степени неопределенности исходной информации;

— разработка и апробация методики анализа чувствительности инновационных проектов к изменению приоритетов рисков.

Объектом исследования является инновационный проект по транспортировке российского газа в европейские страны «Южный поток».

Предметом исследования являются организационно-экономические отношения, возникающие при совершенствовании управления рисками инновационного проекта на основе экспертно-аналитических методов.

Теоретико-методологическую основу исследований составили фундаментальные научные положения теории стратегического управления, теории управления инновациями, теории оценки эффективности инновационной деятельности, теории принятия управленческого решения, теории проектного управления, теории управления рисками, теории экспертных оценок, теории имитационного моделирования.

В качестве методологии исследования в работе использованы научные положения по оценке рисков инновационного проекта в условиях неопределенности исходной информации, а также общенаучные методы познания: системный подход, диалектический, абстрактно-логический, статистический, функционально-технологический, структурно-уровневый методы исследований.

Информационную базу исследований составили данные Министерства промышленности и торговли РФ, Министерства образования и науки РФ, Министерства экономического развития РФ, Федеральной службы государственной статистики, статистические данные субъектов РФ, федеральные законы и методические рекомендации министерств и ведомств РФ, а также данные о хозяйственной деятельности крупнейших компаний нефтегазодобывающей отрасли.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в теоретическом обосновании и экспериментальном подтверждении методических положений по совершенствованию управления рисками инновационного проекта на основе экспертно-аналитических моделей, позволяющих научно обоснованно принимать решения на всех этапах их разработки, начиная от постановки задачи проекта и разработки бизнес-плана, и заканчивая анализом чувствительности проектов к изменению факторов риска.

Наиболее важными научными результатами, полученными лично автором и определяющими научную новизну и значимость проведенных исследований, являются следующие:

1. Обосновано, что на стадии выбора направления инновационного проекта необходимо проводить их сравнительный анализ не только по факторам выгод и издержек, но и по факторам возможностей и риска. Критериями выбора рационального направления инновационного проекта при этом является отношение приоритетов выгод и издержек, отражающее эффективность проектов в краткосрочной перспективе, а также отношение приоритетов возможностей и риска, характеризующее их потенциальную эффективность в долгосрочной перспективе.

2. На примере выбора варианта трассы морского участка трубопровода «Южный поток» показано, что на стадии разработки бизнес-проекта основное внимание должно уделяться анализу рисков с учетом как их прямого влияния на альтернативные проектные решения, так и с учетом взаимовлияния факторов риска и альтернатив. Обосновано, что эффективной технологией риск-анализа является экспертно-аналитическая система Expert Solution, реализующая алгоритмы методов анализа иерархии и аналитических сетей и позволяющая повысить надежность принимаемых проектных решений за счет учета обратных связей между факторами риска и альтернативными проектными решениями.

3. Разработана и обоснована методика анализа чувствительности инновационного проекта к изменению факторов риска, отличающаяся от существующих тем, что на ее начальном этапе организуется опрос группы экспертов и формируется эмпирическая база, по которой на следующем этапе проводится факторный анализ, цель которого — выявление латентных факторов и их связи с факторами риска. На следующем этапе методики осуществляется разработка эконометрических моделей, связывающих приоритет инновационного проекта с основными факторами риска, которые наиболее тесно коррелируют с латентными факторами, и на заключительном этапе — расчет эластичности приоритета инновационного проекта по основным факторам риска. Обосновано, что эффективной технологией анализа чувствительности является экспертно-аналитическая система Expert Decide, реализующая алгоритмы методов анализа иерархии и поддерживающая работу с большими группами экспертов.

Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в том, что содержащиеся в них основные теоретические положения и выводы вносят определенный вклад в теорию управления инновациями и могут быть использованы при совершенствовании методических подходов к управлению рисками инновационного проекта.

Основные результаты работы могут быть использованы при дальнейшем совершенствовании методической базы управления проектами. Результаты исследования могут быть использованы при разработке инновационной политики хозяйствующих субъектов, а также предлагаются к использованию в учебном процессе при изучении дисциплин «Инновационный менеджмент» экономических специальностей ВУЗов.

Практическая ценность работы состоит в возможности использования ее положений и выводов:

— на стадии выбора направления инновационного проекта путем сравнения их эффективности в краткосрочной и долгосрочной перспективе по факторам выгод, издержек, возможностей и риска;

— на стадии разработки бизнес-проекта;

— на стадии анализа чувствительности инновационного проекта к изменению факторов риска.

Предложенный комплекс положений и выводов позволяет осуществлять управление рисками инновационного проекта в условиях нестабильной экономики.

Достоверность и обоснованность основных результатов и выводов исследования обусловлены:

— методологическими и теоретическими положениями по оценке рисков инновационных проектов в условиях неопределенности исходной информации;

— опорой на достижения экономической науки по теории принятия управленческого решения, проектного управления, экспертных оценок;

— корректным применением методов сбора, анализа и обработки экспертной информации.

Реализация, апробация и внедрение результатов исследования. Основные теоретические и методические положения диссертационной работы отражены в 7 опубликованных научных трудах общим объемом 2,61 п.л., из которых 2,31 п.л. лично автора, в том числе в 3 статьях — в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК.

Предложенный методический подход к управлению инновационными проектами и анализу их чувствительности обсужден и одобрен на научно-практических конференциях и семинарах, в том числе на Всероссийских научно-практических конференциях «Современная Россия: экономика и государство» (г. Москва, ГАСИС, 2010), «Актуальные проблемы экономики» (г. Москва, МЭИ, 2010, 2011), III международной научно-практической конференции «Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии» (г. Орел, ОРАГС, 2011).

Результаты, полученные автором, нашли применение в учебном процессе ФАОУ ДПО ВПО «Государственной академии профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы» при чтении лекций и проведении практических занятий по дисциплине «Инновационный менеджмент».

Объем и структура диссертации. Диссертация содержит 112 страниц основного текста, в том числе 23 рисунка и 21 таблицу, список использованных источников из 158 наименований.

Основные выводы и рекомендации работы могут быть использованы при дальнейшем совершенствовании методической базы управления проектами. Результаты исследования могут быть использованы при разработке инновационной политики хозяйствующих субъектов, а также предлагаются к использованию в учебном процессе при изучении дисциплин «Инновационный менеджмент» экономических специальностей ВУЗов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Результаты выполненных исследований, направленных на совершенствование управления рисками осуществления инновационного проекта на основе экспертно-аналитических методов, позволяют сделать следующие выводы.

1. Высокий уровень инновационности современных инвестционных проектов объективно требует совершенствования методологии их тщательного отбора и анализа, и здесь эффективными оказываются методы системного анализа — метод анализа иерархий и метод аналитических сетей, алгоритмы которых поддерживаются соответствующими экспертно-аналитическими технологиями. Эти методы обеспечивают интеграцию многих факторов, вовлеченных в выбор решения, упрощает поиск рационального путем представления сложной проблемы в виде последовательного анализа более простых задач и опроса экспертов по четко заданной иерархическими и сетевыми моделями форме. В то же время, широкому использованию этих методов в экономических задачах препятствует, во-первых, нехватка методических разработок, направленных на решение достаточно часто встречающихся, «стандартных» задач в области управления проектами, описываемых базовыми иерархическими моделями, во-вторых, отсутствие на отечественном рынке соответствующего программного обеспечения.

2. Аналогом широко распространенного в экономике методу SWOT-анализа инновационного проекта на ранней стадии его обоснования является метод BOCR (Benefits — Opportunities — Costs — Risks), в основе которого лежит совместное применение в анализе решений четырех аспектов — выгод {Benefits), издержек (Costs), возможности (Benefits) и риски (Risks). Каждый из этих аспектов вносит вклад в качество решения и должен рассматриваться отдельно с использованием набора (упорядоченных по приоритетам) критериев, которые могут применяться для анализа любых других решений. В работе обосновано, что критериями выбора рационального направления инновационного проекта является отношение приоритетов выгод и издержек, отражающее эффективность проектов в краткосрочной перспективе, а также отношение приоритетов возможностей и риска, характеризующее их потенциальную эффективность в долгосрочной перспективе. Первый критерий отражает настоящее, второй — будущее, и их совместное применение позволяет более выпукло представить основные аспекты.

3. На примере выбора варианта трассы морского участка трубопровода «Южный поток» обосновано, что на стадии разработки бизнес-проекта основное внимание должно уделяться анализу рисков с учетом как их прямого влияния на альтернативные проектные решения, так и с учетом взаимовлияния факторов риска и альтернатив. Эффективной технологией риск-анализа является экспертно-аналитическая система Expert Solution, реализующая алгоритмы методов анализа иерархии и аналитических сетей и позволяющая повысить надежность принимаемых проектных решений за счет учета обратных связей между факторами риска и альтернативными проектными решениями.

4. Разработана и обоснована отличающаяся от существующих методик риск-анализа методика анализа чувствительности инновационного проекта к изменению факторов риска, предполагающая последовательное выполнение следующих этапов:

— на начальном этапе организуется опрос достаточно большой группы экспертов и формируется эмпирическая база для дальнейших исследований;

— на следующем этапе по этой эмпирической базе проводится факторный анализ по методу главных компонент, цель которого — выявление латентных факторов и их связи с факторами риска;

— следующий этап методики предполагает разработку эконометриче-ских моделей, связывающих приоритет (риск) инновационного проекта (проектов) с основными факторами риска, которые наиболее тесно коррелируют с латентными факторами;

— на заключительном этапе проводится расчет эластичности приоритета инновационного проекта по основным факторам риска. При этом, как правило. удается получить новые знания об инновационном проекте, способствующие снижению рисков его реализации.

Обосновано, что эффективной технологией анализа чувствительности является экспертно-аналитическая система Expert Decide, реализующая алгоритмы методов анализа иерархии и поддерживающая работу с большими группами экспертов.

Практическая ценность работы состоит в возможности использования ее положений и выводов:

— на стадии выбора направления инновационного проекта путем сравнения их эффективности в краткосрочной и долгосрочной перспективе по факторам выгод, издержек, возможностей и риска;

— на стадии разработки бизнес-проекта;

— на стадии анализа чувствительности инновационного проекта к изменению факторов риска.

Предложенный комплекс положений и выводов позволяет осуществлять управление рисками инновационного проекта в условиях нестабильной экономики.

Показать весь текст

Список литературы

  1. H.JI. Страхование экологических рисков (из практики США). М.: Инфра-М, 1998.
  2. И.П. Характеристика и классификация рисков инновационного проекта // Менеджмент в России и за рубежом. 2002. № 6.
  3. И.П. Методы управления инновационными проектами в условиях неопределенности. Автореф. дис. к-таэкон. наук, 2004.
  4. А.О. Интеллектуальные технологии моделирования многофакторных рисков в задачах обоснования ставок дисконтирования и капитализации. Автореф. дис. к-та экон. наук, Пермь, 2010.
  5. А.Е., Семухин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Изд-во ТГУ, 2002.
  6. А.П. Грани экономического риска. М.: Знание, 1991.
  7. A.B., Андрейчикова O.H. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2001.
  8. Г. Анализ таблиц сопряженности. М.: Статистика, 1982.
  9. A.A. Функции управления рисками в процессе реаои-зации инвестиционных стороительных проектов. Дис.. к-та экон. наук. СПб., 2003.
  10. .В., Журавлев Ю. В. Комплексная оценка инновационного риска // Управление риском. 2003. № 1.
  11. А.Н., Мительман С. А. Инновационный бизнес: привлекательность и риск // Российское предпринимательство. 2005. № 2.
  12. С. Лекции по управлению программными проектами. М., 2009.
  13. Р. Управление высокотехнологичными программами и проектами. М.: ДМК Пресс, 2005.
  14. A.M. Анализ чувствительности рисков морского участка трубопровода проекта «Южный поток» // Вестник Московского экономического института. Вып. 1. М.: ИИЦ МЭИ, 2011.
  15. A.M. Иерархические модели формирования приоритетных направлений инвестирования в инновационные проекты // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии. М-лы III междунар. н.-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2011.
  16. A.M. Экспертно-аналитические модели и технологии сравнительной оценки инновационных проектов // Транспортное дело России. 2011. № 11.
  17. A.M., Покровский A.M. Экспертно-аналитические модели выбора варианта трассы морского участка трубопровода «Южный поток» на этапе бизнес-проектирования // Транспортное дело России. 2010. № 12.
  18. М.И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа: Учебник. М., Финансы и статистика, 1995.
  19. И.Т. Инновационный менеджмент. СПб: «Питер», 2001.
  20. И.Т. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика.1996.
  21. .А. Развитие методов оценки рисков инвестиционных проектов промышленного предприятия на основе экспертно-аналитического моделирования. Автореф. дис. к-таэкон. наук. М.: ГАСИС, 2009.
  22. Е.В., Мерненко Н. В. Анализ показателей структуры промышленности // Наука и образование. Новые технологии. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып. З «Экономика и управление». М.: ИИЦ МГУДТ. 2003.
  23. Е.Ю. Формирование системы управления научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими работами нефтегазовой компании. Автореф. дис. к-та экон. наук. М., 2012.
  24. H.A. Инвестиционный менеджмент. Киев: МП «ИТЕМ» ЛТД, Юнайтед Лондон Трейд Лимитед, 1995.
  25. В.В., Управление проектами в Microsoft Project 2007. Учебный курс. СПб.: Питер, 2008.
  26. Н.Д., Попенов C.B., Секерин А. Б. Управление финансовыми и банковскими рисками: Учебное пособие. Уфа: Альтернатива РИЦ. 1998.
  27. Н.Д., Силантьев В. Б. Риск-ресурс: Проблемы венчурно-стохастической деятельности. Уфа: БТИПБ, 1999.
  28. A.C. Управление рисками инновационного проекта промышленного предприятия. Автореф. дис.. к-та экон. наук. Челябинск: ЮУрГУ, 2011.
  29. В.Н., Новиков Д. А. Как управлять проектами: научно-практическое издание. М.: СИНТЕГ-ГЕО, 1997.
  30. В.П. Управление рисками (рискология). М.: Экзамен, 2002.
  31. А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2000.
  32. C.B. Оценка бизнеса и управление стоимостью предприятия. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
  33. C.B. Управление инновационным бизнесом. Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
  34. П.Л., Лившиц В. Н., Смоляк С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика. М.: Дело, 2002.
  35. И.М., Грачева М. В. Проектный анализ: Продвинутый курс: Учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2004-
  36. В.И., Годунов А. И., Тихомиров В. А. Концепция информационно-вероятностного подхода в теории принятия решений. Пенза: Изд-во ПТУ, 2000.
  37. Р.Э. Формирование эффективного механизма хозяйствования строительного предприятия на основе использования методологии управления проектами. Автореф. дис. к-та наук. СПб., 2010.
  38. М.Б. Введение в теорию нечетких множеств и интервальную математику. Часть 1. Применение лингвистической переменной в системе принятия решений. Пермь, 1998.
  39. А.Г. Методы формирования показателей оценки эффективности инновационно-инвестиционных проектов. Автореф. дис.. к-та наук. Владимир, 2011.
  40. М.В. Анализ проектных рисков. М.: Финстатинформ, 1999.
  41. В.А. Управление промышленным предприятием на основе структурного анализа рисков. Дис. к-та экон. наук. Орел: ОГТУ, 2005.
  42. Гультяев A.K. Microsoft Office Project Professional 2007. Управление проектами: Практическое пособие. СПб.: КОРОНА-Век, 2008.
  43. B.C. Управленческие решения: неопределенность, модели, интуиция. Новосибирск, НИИ МИОО НГУ, 1998.
  44. М.Н., Кошечкин С. А. Количественный анализ риска инвестиционных проектов. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.cfin.ru/finanalysis/invest.
  45. К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 1997.
  46. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Кн.1. М.: Финансы и статистика, 1986.
  47. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Кн.2. М.: Финансы и статистика, 1987.
  48. А.М., Лагоша Б. А., Хрусталев Е. Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1996.
  49. A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л. И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1998.
  50. Л.Д. Анализ рисков операций с операциями на рынке ценных бумаг. М.: Филинъ, 1998.
  51. И.Ю., Красникова Е. О. Инновационный менеджмент. Электронный ресурс. Режим доступа: http://lib.rus.ec/b/204 721/read.
  52. А.Ю., Валинурова J1.C. Концепция эффективного управ-лееия инвестиционным процессом в социально-экономических системах // Инновации и инвестиции. 2004. № 3.
  53. A.A. Имитационное моделирование в управлении рисками. СПб.: Инжэкон, 2000.
  54. Ю.В. Управление рисками в сфере промышленного бизнеса: Монография. Тверь: ТГУ, 1999.
  55. О.В. Формирование системы управления рисками промышленных предприятий: Автореф. дис. д-ра экон. наук. М.: РЭА им. Г. В. Плеханова, 2000.
  56. Е.Е., Шустов Д. А., Перешивкин С. А. Многомерные статистические методы. М., 2010.
  57. А.Г., Никонова Я. И., Каркавин М. В. Управление проектами. М.: Феникс, 2009.
  58. Н.Д. Классификация и анализ факторов риска невостребованности продукции // Экономика и коммерция. 1995. Вып.2.
  59. Инновационный менеджмент / Под ред. С. Д. Ильенковой. М.: ЮНИТИ, 2007.
  60. Р., Нортон Д. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М.: Олимп-бизнес, 2003.
  61. P.M. Управление хозяйственным риском. М.: Наука, 2002.
  62. А. И. Семенов A.C. Венчурное инвестирование в России. М.: Вершина. 2007.
  63. Г. Стратегическое планирование для управления проектами с использованием модели зрелости. М.: ДМК, 2003.
  64. Ю.Ю. Оценка рисков финансово-хозяйственной деятельности предприятий на этапе принятия управленческого решения // Маркетинг в России и за рубежом. 2001. № 5.
  65. Г. Б., Тамбовцев В. Л., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегия, безопасность. М.: Экономика, 1997.
  66. Князевский Н. В, Князевская B.C. Принятие рисковых решений в экономике и бизнесе. М.: Контур, 1998.
  67. И.В., Рябых Д. А. Практика финансовой диагностики и оценки проектов. М., СПб., Киев: Вильяме, 2007.
  68. В.И., Речицкая И. В. Теория и практика проектного управления. Владивосток, 2011.
  69. Г. В. Управление риском экономической несостоятельности промышленного предприятия на основе методов экспертной оценки. Дис.. к-таэкон. наук. Орел: ОГТУ, 2005.
  70. А., Дебазей Г. Сетевые методы планирования: применение системы ПЕРТ и ее разновидностей при управлении производственными и научно-исследовательскими проектами. М.: Прогресс, 1968.
  71. С.А. Развитие экономического инструментария учета риска в среде инвестиционном проектировании. Автореф. дис.. к-та экон. наук. Нижний Новгород, 2000.
  72. A.M. Управление рисками инвестиционных проектов промышленных предприятий. Дис. к-та экон. наук. М.: ГАСИС, 2006.
  73. В. Проблема рисков при принятии управленческих решений // Управление рисками. 2000. № 4.
  74. Кузнецов А.И. Expert Decide для Windows 95, Windows 98 и Windows NT. Версия 2.0. Руководство пользователя / Под редакцией В.Г. Шуме-това. Орел: ОРАГС, 2000.
  75. А.И., Шуметов В. Г. Алгоритмы и процедуры системы поддержки принятия управленческих решений Expert Decide 2.0 // Компьютерные технологии в учебном процессе и научных исследованиях. Сб. докл. н.-метод. семинара ОрелГАУ. Орел: ОрелГАУ, 2000.
  76. А.И., Шуметов В.Г. Expert Decide для Windows 95, 98, NT, 2000, Me. Версия 2.2. Руководство пользователя. Орел: ОРАГС, 2001.
  77. Е.Е. Управление рисками. Инновационный аспект. Бе-ратор-Паблишинг, 2008.
  78. Куперштейн В. Microsoft Project 2007 в управлении проектами. Владимир СПб.: БХВ-Петербург, 2007.
  79. Л.Г. Вероятностное моделирование в финансово-экономической области. М.: Альпина паблишер, 2002.
  80. Л.Г. Обобщенный критерий пессимизма-оптимизма Гур-вица относительно рисков // Управление риском. 2002. № 3.
  81. М.К., Шаршукова Л. Г. Риски в предпринимательской деятельности. М.: ИНФРА-М, 1998.
  82. .Г. Экспертные оценки и принятие решений. М.: Патент, 1996.
  83. В.Г. Метод анализа иерархий на службе менеджеров российских предприятий // Экономика и коммерция. 2003. № 1−2.
  84. И.И., Шапиро В. Д., Ольдерогге Н. Г. Управление проектами. М.: Омега-Л, 2006.
  85. К.Р., Брю С.Л. Экономикс: принципы, проблемы и политика. В 2-х томах. М.: ИНФРА-М, 2000.
  86. Мармел Э. Microsoft Project 2002. Библия пользователя. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003.
  87. П. Управление проектами. СПб.: Питер, 2006.
  88. А.Ф., Шуметов В. Г. Информатика для менеджеров. Курс лекций. М.: Открытый институт МГУДТ, 2002.
  89. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов: (вторая редакция) / М-во экон. РФ, М-во фин. РФ, ГК по стр-ву, архит. и жил. политике- рук. авт. кол.: В. В. Коссов, В. Н. Лифшиц, А. Г. Шахназаров. М.: Экономика, 2000.
  90. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. пособие для вузов / Л. А. Сошникова, В. Н. Тамашевич, Г. Уебе, М. Шефер. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.
  91. Д.С. Проектное финансирование: управление рисками. М.: «Анкил», 1999.
  92. Мур А., Хиарнден К. Руководство по безопасности бизнеса. М.: Филинъ, 1998.
  93. Ф. Понятие риска и неопределенности // THESIS, 1994. Вып.5.
  94. Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль. М: Дело, 2003.
  95. В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971.
  96. В.В., Чернова Н. А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: Наука, 1965.
  97. О.А. Применение теории нечетких множеств в задачах управления финансами // Аудит и финансовый анализ. 2000. № 2.
  98. Недосекин О.А. Real Estate Portfolio Management Mix (REPMM) -новая концепция управления портфелем недвижимости. Электронный ресурс. Режим доступа: http://sedok.narod.ru/sfiles/2004/6.pdf.
  99. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks. M.: Горячая линия Телеком, 2001.
  100. Л.В. Управление риск-факторами инвестиционного проекта. Автореф. дис.. к-та экон. наук. СПб., 2004.
  101. Н.М., И.И. Поспелова. Многокритериальные задачи принятия решений в условиях неопределенности. М.: Вычислит. Центр РАН, 2000.
  102. Е.Р. Бизнес-план. Методика составления и анализ типовых ошибок. М.: ОМЕГА-Л, 2008.
  103. Э. Риск инновационных проектов / Пер. с польского. М.: Экономика, 2004.
  104. C.B. Бизнес-планирование. Как обосновать и реализовать бизнес-проект. М.: ОМЕГА-Л, 2008.
  105. Н.Я., Ротарь В. А. Фактор неопределенности в управлении экономическими системами, М., 1985.
  106. А.И., Сливина H.A. MathCAD математический практикум для экономистов и инженеров: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 1999.
  107. A.M. Алгоритмы, функции и пользовательский интерфейс экспертно-аналитической системы Expert Solution // Вестник РЭУ. 2011. № 6(52).
  108. A.M. Алгоритмы экспертно-аналитического метода сравнительной оценки инновационных проектов // Инновационная экономика. М.: ГАСИС, 2010.
  109. A.M. Методологические аспекты моделирования и управления инновационными проектами в условиях неопределенности и риска // Вестник Московского экономического института. Вып.2. 2009.
  110. A.M. Методы оценки инвестиционных проектов на основе экспертно-аналитических технологий информационного обеспечения. Автореф. дис. к-та экон. наук. М.: ГАСИС, 2007.
  111. A.M. Многомерный подход к анализу чувствительности оценок рисков инновационных проектов // Эффективное антикризисное управление. 2011. № 4.
  112. A.M. О сравнительной оценке инновационных проектов в условиях неопределенности исходной информации // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и модели. Матер, международ, н.-практ. конф. Орел: Изд-во ОРАГС, 2011.
  113. Риск-анализ инвестиционного проекта: Учебник для вузов. Под ред. М. В. Грачевой. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
  114. Риск-менеджмент инвестиционного проекта. Учебник под ред. М. В. Грачевой и А. Б. Секерина. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009.
  115. О.Н. Управление рисками инновационных проектов // Аудит и финансовый анализ. 2009. № 1.
  116. Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.
  117. Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. / Науч. ред. A.B. Андрейчиков, О.Н. Анд-рейчикова. М.: Изд-во ЛКИ, 2008.
  118. Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991.
  119. В.Т. Банковские риски. М.: Дело Лтд., 1995.
  120. А.Б. Моделирование управления риском на основе концепции «риск-ресурс» // Моделирование и прогнозирование социально-политических и экономических явлений и процессов: региональный аспект. Сб. трудов конф. Орел: ОРАГС, 2003.
  121. А.Б., Шуметов В. Г., Гудов В. А. Управление хозяйственным риском производственного предприятия на основе интегрированного подхода. Препринт. Орел: ОГУ, 2003.
  122. В.А., Кипчарская Е. В., Подымало Д. К. Основы инновационного проектирования: учебное пособие /под ред. д-ра техн. наук В. А. Сергеева. Ульяновск: УлГТУ. 2010.
  123. В.В., Крымова Е. А. Методы выбора регрессионных моделей. М.: ВЦ РАН, 2010.
  124. С.П. Модели управления риском экономической несостоятельности промышленного предприятия. Дис.. к-та экон. наук. Воронеж: ВГУ, 2008.
  125. С.П. Экспертный метод оценки эффективности затрат на управление риском // Современные методы физико-математических наук. Труды Междунар. конф. Орел: ОГУ, 2006. Т.2.
  126. Теория и практика принятия решений в экономике и управлении экспертными методами / В. А. Иванов, В. Г. Шуметов, Ф. Г. Милых и др. М.: МГУДТ, 2003.
  127. Н.П. Особенности выбора стратегий управления инвестициями в условиях рисков и неопределенности в исходной информации // Инновации и инвестиции, 2004. № 1.
  128. Р. Адаптивный стиль управления программными проектами // Открытые системы. 2006. № 1.
  129. Управление инновациями: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 7 / В. Н. Гунин, В. П. Баранчеев, В. А. Устинов и др. М.: ИНФРА-М, 2000.
  130. Управление исследованиями и инновациями / под ред. А. Форти. М.: Наука, 1994.
  131. Д., Гарсиа-Диас А. Методы анализа сетей. М.: Мир, 1984.
  132. П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978.
  133. И.Г. Методологические аспекты сравнительной оценки инновационных проектов в условиях сильной неопределенности // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и модели. Матер, международ. н.-практ. конф. Орел: Изд-во ОРАГС, 2011.
  134. Г. Л., Товб С. Проекты и управление проектами в современной компании. СПб.: Олимп-Бизнес, 2009.
  135. Г. В., Кудрявцев A.A. Управление рисками. М.: Проспект, 2003.
  136. ШаминаЛ.К. Модели инновационного процесса и их тенденции // Вестник ИНЖЭКОНа, Сер. «Экономика». 2011. Вып.2(45).
  137. Л.К. Оценка уровня риска инновационного проекта // Экономика и экологический менеджмент: электронный научный журнал. 2010. № 1.
  138. Т.Ю., Петров К. В. Многофакторная оценка рисков инновационного проекта.
  139. В.Г. Управление инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий: монография / Под общ. ред. проф. А. Ю. Егорова. М.: Изд-во «Палеотип», 2004.
  140. В.Г., Секерин А. Б., Гудов В. А. Инновационный менеджмент на основе экспертных знаний. Орел: ОРАГС, 2003.
  141. В.Г. Управление инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий: монография / Под общ. ред. проф. А. Ю. Егорова. М.: Изд-во «Палеотип», 2004.
  142. В.Г., Лясковская О. В. Теория систем и системный анализ. Часть 1: учебное пособие. Орел: ОРАГС, 2009.
  143. В.Г., Секерин А. Б., Гудов В. А. Инновационный менеджмент на основе экспертных знаний. Орел: Изд-во ОРАГС, 2003.
  144. Й.А. Теория экономического развития (исследование предпринимательской прибыли, капитала, процента и циклы конъюнктуры). М.: Прогресс, 1982.
  145. A.B. Методы оценки эффективности инвестиционных проектов при стохастической неопределенности исходной информации. Ав-тореф. дис. к-та экон. наук. М.: РЭУ имени Г. В. Плеханова, 2011.
  146. A.B. Проблемы учета рисков в критериях эффективности инвестиционных проектов // Экономика природопользования. 2009. № 4.
  147. .С. Большой словарь по статистике. М.: Проспект, 2010.
  148. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.stroyka74.ru/articles/mejdunarodnaya-sertifikatsiya-rukovoditeley-proektov-pmp-pmi/.
  149. Arrow K.J. Essays in the Theory of Risk Bearing. AmsferdamyNorth Holland, 1970. f
  150. Aven Т. Foundations of Risk Analysis: A Knowledge and Decision-Oriented Perspective. John Wiley & Sons, Ltd. 2003.
  151. Bowman E.H. A risk / return paradox for strategic management. Sloan Management Review, 1980, Spring.
  152. Friedman M., Savage L.I. The utility analysis of choices involving risk // Journ. of Polit. Econom. 1948. Vol. LVI.
  153. Greenfield M.A., Gindorf Т.Е. Risk as a resource a new paradigm. Электронный ресурс. Режим доступа: http://ww.hq.nasa.gov/office/codeq/risk/risk.pdf.
  154. Knight F.H. Risk, Uncertainty, and Profit. New York: Houghton Mif-flin&Co., 1921.
  155. Neural Connection 2.0 Application Guide. Chicago, SPPS Inc. and Recognition Systems Inc., 1997.
  156. Risk management system DELAN 3.1. New York. NY10004, Delta Analytic Corporation, 80 Broad Street, 1995.
  157. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. M.: СПСС Русь, 1998.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!