Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Автоматизированная система количественной оценки риска инновационного проекта

Диссертация: Автоматизированная система количественной оценки риска инновационного проекта
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Современный уровень науки и техники позволяет использовать новые технологии — элементы исскуственного интеллекта (экспертные системы), базы данных (базы знаний), которые способствуют получению новых знаний. Их применение для оценки риска инновационного проекта дает возможность руководителям инновационных проектов и инвесторам более объективно оценить общее состояние процессов, происходящих… Читать ещё >

Автоматизированная система количественной оценки риска инновационного проекта (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Общая характеристика работы
  • ГЛАВА 1. ТЕОРИЯ РИСКА И АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ РИСКА ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА
    • 1. 1. п011ятие риска инновационного проекта
    • 1. 2. Статистические критерии риска
    • 1. 3. Соотношение вероятностных, экспертных и нечетко-множественных подходов к моделированию оценки риска
    • 1. 4. Структура риска инновационного проекта
    • 1. 5. Анализ существующих классификаций факторов риска
    • 1. 6. Анализ существующих методик количественной оценки риска
    • 1. 7. Сравнительный анализ математических моделей оценки риска инновационного проекта
  • выводы
  • ГЛАВА 2. МЕТОДИКА КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ РИСКА ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА, УЧИТЫВАЮЩАЯ КЛЮЧЕВЫЕ ОСОБЕННОСТИ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ
    • 2. 1. Определение ключевых факторов риска ИП с помощью причинно-следственной диаграммы
    • 2. 2. Исследование социо-фактора риска инновационного проекта
    • 2. 3. Классификация факторов риска инновационного проекта
    • 2. 4. Математическая модель оценки риска инновационного проекта
    • 2. 5. определение апостериорных вероятностей факторов риска инновационного проекта
    • 2. 6. Оценка величины удельного веса воздействия фактора риска от всей совокупности факторов риска инновационного проекта. л
    • 2. 7. Методика корректировки вероятности риска (КВР)
  • Выводы
  • ГЛАВА 3. АВТОМАТИЗАЦИЯ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ РИСКА ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА
    • 3. 1. Обзор и анализ существующих автоматизированных систем оценки риска
    • 3. 2. Назначение, функции, состав и структуры АСО
    • 3. 3. Содержание работ по созданию «Автоматизированной системы оценки риска инновационного проекта»
    • 3. 4. Принципиальная схема алгоритма работы автоматизированной системы оценки риска инновационного проекта
    • 3. 5. Программное обеспечение АСОРИП
    • 3. 6. апробирова11ие результатов диссертации на практике
  • Выводы

Общая характеристика работы

Актуальность темы

Риск инновационного проекта, в силу уникальности самого проекта, в основе своей имеет неопределенность будущего развития событий, а также отсутствие полноценной базы анализа и статистики по всем параметрам проекта. Понятие жизненного цикла инновационного проекта является важным элементом теории инноваций и одной из особенностей, отличающих инновационное проектирование от инвестиционного, поэтому исследователям риска инновационного проекта необходимо знать о том, как риск проекта распределен и изменяется на всем его протяжении. В инновационном проектировании принято выделять несколько этапов жизненного цикла инновационного проекта. Действительно, чтобы получить финансовый результат, проект проходит долгий и сложный путь, начиная с идеи, создания концептуального бизнес-плана, разработки нового продукта и его авторской и патентной защиты, организации и планировании производства и заканчивая коммерциализацией и продвижением нового товара на рынки сбыта. И на каждом из этапов инновационной цепочки имеется возможность влияния возмущающих воздействий и наступления неблагоприятного исхода. Этапы жизненного цикла инновационного проекта различаются по составу работ, продолжительности, величине вложенных средств, трудоемкости и материалоемкости, компетентности и квалификации временного коллектива, применяемым технологиям управления и др., поэтому величины риска этапов не могут быть одинаковыми. Если это так, важно определить, чему равна, как изменяется величина риска на протяжении жизненного цикла инновационного проекта и каковы причины, приводящие к наступлению неблагоприятных последствий. Достоверную оценку величины риска и вклад каждого этапа в общий проектный риск можно получить, если есть возможность учесть максимально возможное количество причин (факторов) и источников риска проекта. Это можно сделать, применяя многофакторную математическую модель оценки риска, которая на настоящий момент является самой перспективной. Учет предполагает выявление, идентификацию, факторов риска, которые более всего влияют на его величину и являются ключевыми, а также присвоение им количественных характеристик. Величины вероятности проявления фактора риска и удельного веса ко всей совокупности факторов, являющиеся такими характеристиками в рамках субъективно-вероятностного подхода, могут изменяться в зависимости от этапа жизненного цикла, так как влияние каждого фактора риска может варьироваться в определенных пределах в зависимости от условий проекта. Возникает вопрос о достоверных способах определения вероятностей проявления факторов риска и о том, как характеристики факторов связаны с показателями риска этапа и проекта в целом. При разработке показателей риска для социо-технической системы, которой является инновационный проект, учитываются следующие аспекты: случайность рассматриваемых процессовискаженность информации о возможных событиях и процессахпринятие решения в условиях частичной неопределенности, многофакторность. Все это обуславливает сложность проблемы количественной оценки риска для такой системы. Так как инновационный проект реализуется в рамках различной информационной среды, от детерминированной до принадлежащей к системе нечетких множеств, то способы определения вероятностей могут состоять из набора:

• способов, характеризующихся субъективной вероятностью (распределение случайной величины неизвестно, но известны вероятности отдельных событий, определенные экспертным путем);

• способов, учитывающих природу интервальной неопределенности (распределение случайной величины неизвестно, но известно, что она может принимать любое значение в определенном интервале);

• способов, учитывающих теорию нечетких множеств, когда исход события известен лишь в некотором приближении с определенной степенью принадлежности к этим исходам.

Необходимость учета изменения риска на различных этапах жизненного цикла, идентификации факторов риска и вероятностей их проявления на каждом этапе, выявления способов определения вероятностей факторов риска в зависимости от уровня неопределенности предопределило актуальность решения задачи количественной оценки риска инновационного проекта.

Современный уровень науки и техники позволяет использовать новые технологии — элементы исскуственного интеллекта (экспертные системы), базы данных (базы знаний), которые способствуют получению новых знаний. Их применение для оценки риска инновационного проекта дает возможность руководителям инновационных проектов и инвесторам более объективно оценить общее состояние процессов, происходящих на каждом этапе инновационного проекта, способствует более полному представлению руководителей инновационных проектов и инвесторов о предметной области проекта и позволяют быстрее сформировать информационную базу для принятия оптимальных управленческих решений с учетом риска.

Создание на научной основе автоматизированной системы интегрированной количественной оценки риска инновационного проекта, как технологического процесса, ее последовательная увязка по иерархическим уровням и интеграция в единую систему сбора и обработки данных и оперативного управления повышает качество и эффективность управления инновационными проектами.

Исследования, акцентирующие внимание на аспектах инновационного проекта, связывающих воедино формализованное описание предметной области, условий, допущений, инвестирования, факторов риска, вероятностей их проявления с компенсационной доходностью и показателями риска актуальны, т.к. помогут более объективно оценить риск инновационного проекта.

Таким образом, для инновационного проектирования, имеющего ряд особенностей и принципиальных отличий от инвестиционного, требуется создание методики и средств автоматизации количественной оценки риска инновационного проекта. В связи с вышеизложенным, создание автоматизированной системы количественной оценки риска инновационного проекта является актуальной и практически востребованной задачей.

Состояние и степень изученности проблемы

На настоящее время в рамках инноватики как науки сформировались концепция риска, основные принципы качественной и количественной оценки риска инновационных проектов [45, 6].

В инновационном проектировании инвестиционный аспект занимает важное место, поэтому в работе были учтены результаты исследования в области риска инвестиций таких авторов, как Ф. Найта, Ч. Доу, И. Фишера, Г. Марковица, Дж. Данцига, Дж. Кейнса, У. Шарпа, Ст. Росса, М. Шоулса, Ф. Блека, Ф. Модильяни, М. Миллера, Дж. Фон Неймана., Дж. Сигала[115, 131, 15].

В создание современной экономической и финансовой математики, которая занимает важное место при моделировании процессов в инновационном проектировании, внесли разработки представители отечественной школы теории вероятностей академика А. Н. Колмогорова: О. О. Замков, И. Н. Коваленко, А. В. Толстопятенко, Ю. Н. Черемных, А. А. Филиппова, [33, 41]. В работе были учтены исследования в области теории нечетких множеств и прикладных методов нечеткой логики Л. Заде, Б. Боско,

A.О. Недосекина [145, 146, 80, 81].

Разработкой общей теории риска в разное время занимались Дж. Уильяме, Е. Альтман. Среди отечественных исследователей следует выделить работы А. П. Альгина, В. Д. Шапиро, А. А. Первозванского, Е. М. Четыркина,

B.В.Ковалева [114, 40].

В процессе исследования был учтен конкретный опыт и разработки в области влияния социо-фактора на инновационный проект, которые представлены в работах В. В. Глухова, А. Н. Кобышева, А. В. Козлова, О.В. § Колосовой, JI.B. Черненькой [95, 71, 60].

В условиях всеобщей информатизации и автоматизации особенное внимание необходимо уделять информационным технологиям и созданию автоматизированных систем оценки, а в дальнейшем и управления рисками инновационного проекта, поэтому в ходе научного исследования изучались работы Г. А. Титоренко, М. Г. Зайцева, С. Г. Редько, В. И. Маслова, В. А. Третьякова [36, 34].

Процессы, методы и техника управления инновационного проектирования предъявляют определенные требования к оценке риска инновационного проекта. Поэтому в ходе исследования изучались работы В. Г. Колосова, Ю. Р. Нурулина, В. Н. Тисенко, И. Л. Туккеля, Б. Ф. Фомина, В.Н.Гунина[45, 62, 103,38].

В работах последних лет представлены научные разработки по различным аспектам разработки и совершенствования методик учета и оценки рисков в инвестиционном проектировании, однако методики количественной оценки риска инновационного проекта и средства автоматизации, включающие модели и инструменты для их практического применения, разработаны недостаточно полно и не вполне учитывают тенденции и взаимосвязи категорий «источники риска — факторы риска — вероятности риска — компенсационная доходностьпоказатели риска». В результате этого они не обеспечивают научно обоснованного решения актуальных задач реализации инновационных проектов (количественный анализ риска в условиях частичной неопределенности, учёт факторов риска и вероятностей их проявления на разных этапах жизненного цикла, автоматизация оценки риска) и снижают достоверность показателей инновационного проекта.

К числу недостаточно проработанных также следует отнести проблему формирования точной и максимально полной информации о влиянии социо-фактора риска, что является одной из особенностей инновационного проекта (формирование «команды» для реализации проекта, ее потенциал, достаточность квалификации и опыта участников, компетентность, реализуемость проекта силами авторского коллектива, мотивации и др.) [45, 62,

103].

Поэтому исследования, акцентирующие внимание на этих аспектах инновационного проекта, связывающих формализованное описание предметной области проекта, начальных условий, ограничений, финансирования, доходности и социо-фактора с факторами риска инновационного проекта, вероятностями их проявления помогут более объективно оценить риск инновационного проекта с использованием методов и средств, позволяющих формализовать оценку возможных рисков инновационных проектов.

Цель исследования

Целью исследования является повышение достоверности количественной оценки риска инновационного проекта и ускорение процесса принятия решений, путем создания методики и средств автоматизации количественной оценки риска. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

— анализ существующих методик оценки риска инновационного проектаформирование и классификация существенных факторов риска инновационного проекта на всех этапах его жизненного цикла;

— разработка методики количественной оценки риска, адаптированной для инновационных проектов;

— разработка автоматизированной системы количественной оценки риска инновационного проекта.

Предмет исследования

Предметом исследования являются методики количественной оценки риска инновационного проекта. Объект исследования

Объектом исследования являются процессы количественной оценки риска инновационного проекта.

Методологическая основа диссертационного исследования

4 Методологической основой диссертационного исследования является теория инноваций, теория риска, неоклассическая теория финансов, теория инвестиций, теория автоматизированных систем управления и их информационного обеспечения, теория вероятностей и математическая статистика, теория нечетких множеств.

Информационная база исследования

В работе использовались статистические материалы Госкомстата РФ, информационные сборники, бизнес-планы инновационных проектов. С целью изучения отечественного опыта инновационного проектирования были использованы результаты реализованных инновационных проектов.

Научная новизна

Научная новизна работы заключается в новом решении задачи ^ автоматизации количественной оценки риска инновационного проекта, что имеет существенное значение для управления проектами и позволяет учитывать социо-фактор риска и жизненный цикл инновационного проекта, применить двухуровневую структуру вероятностей факторов риска и корректировать апостериорные вероятности проявления факторов риска в зависимости от условий проекта, формализовать взаимосвязь между факторами риска, компенсационной доходностью и показателями оценки риска инновационного проекта.

Научные результаты

В процессе исследования получены следующие основные результаты, выносимые на защиту:

1. Предложена классификация факторов риска инновационного проекта, позволяющая выявить существенные факторы риска и их источники.

2. Разработана математическая модель количественной оценки риска * инновационного проекта, что позволило выявить важные взаимосвязи факторов и показателей риска и формализовать их.

3. Разработана методика количественной оценки риска инновационного * проекта, позволяющая учитывать взаимосвязи категорий «источники риска — факторы риска — вероятности риска — компенсационная доходностьпоказатели риска» и этапы жизненного цикла, что обеспечивает повышение достоверности оценки риска.

4. Разработана автоматизированная система количественной оценки риска инновационного проекта, включающая экспертную систему для определения апостериорных вероятностей проявления факторов риска на различных этапах жизненного цикла инновационного проекта на основе базы знаний факторов риска инновационного проекта, что дало возможность ускорить процесс принятия решений и повысить достоверность количественной оценки риска инновационного проекта.

Ф Достоверность результатов

Обоснованность и достоверность результатов и выводов, полученных в диссертационном исследовании подверждается совпадением результатов моделирования и фактическими показателями реализации инновационных проектов.

Практическая значимость

На основе предложенной в работе методики количественной оценки риска и автоматизированной системы был разработан программный комплекс «Оценка риска инновационного проекта», который был использован при оценке коммерческой эффективности ряда инновационных проектов в научно-производственной фирме «Электронные системы управления и приборы». Применение результатов работы позволило повысить научную обоснованность, достоверность принимаемых инвестиционных решений. Появилась возможность дать количественную оценку риска инновационного проекта в стоимостном выражении и в относительных показателях. Была произведена ft детализация расчета риска инновационного проекта в зависимости от этапа его жизненного цикла. Сократилось время и трудоемкость рутинных операций по определения факторов риска инновационного проекта и их вероятностей. Финансовый эффект от внедрения автоматизированной системы оценки риска инновационного проекта выразился в оптимизации размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта.

Результаты исследований используются в учебных курсах студентов Института инноватики (ИИ) СПбГПУ и слушателей системы повышения квалификации и переподготовки кадров «Программа подготовки управленческих кадров для народного хозяйства Российской федерации».

Основные положения и результаты диссертации могут быть использованы как инвесторами для оценки риска вложения средств, так и менеджерами при разработке и реализации инновационных проектов.

Апробация работы

Основные положения работы докладывались в 2003;2005гг. на научных конференциях, в том числе, Международной научно-практической конференции «Социально-экономические преобразования в условиях трансформации общества», Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике», научных семинарах ИИ СПбГПУ. Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 научных работ.

Структура и объём диссертации

Диссертация состоит из введения, трех глав, глоссария, заключения, списка использованной литературы, приложений. Объем диссертации составляет 197 страниц машинописного текста и включает 27 рисунков, 9 таблиц, 5 приложений.

Список литературы

включает в себя 146 наименований.

Выводы

1. Проведенный сравнительный анализ программных продуктов оценки риска показал невозможность адекватной оценки риска инновационного проекта на базе имеющихся программных средств по оценке риска, которые производят оценку риска, не учитывающую основные особенности инновационного проекта: неравномерность риска на различных этапах жизненного цикла проекта, социо-фактор риска проекта. Анализ выявил насущную потребность в создании автоматизированной системы оценки риска (АСОРИП) на базе современных информационных технологий.

2. Исследования в рамках технологии создания автоматизированных систем показали, что разработанная концепция автоматизированной системы обеспечивает выполнение сформированных требований к количественной оценке рисков проекта.

Разработан алгоритм работы автоматизированной системы оценки риска инновационного проекта.

3. В виде базового варианта прототипа системы был принят вариант разработки новой АСОРИП на базе программной платформы «Delphi 6». Обоснование такого решения заключается в возможности быстрого создания необходимых взаимосвязанных программных модулей. В результате проведенной работы создан прототип АСОРИП, который прошел апробацию на реальных инновационных проектах. Достоверность оценки подтверждается результатами апробации и сравнением с результатами оценки риска другими методами.

Проведенная оценка эффективности АСОРИП показала, что автоматизированная система оценки риска инновационного проекта обеспечивает:

— уменьшение или оптимизацию размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта;

— увеличение возможности раннего предупреждения (устранения) рискаисключение источника риска в результате целенаправленных действий субъекта риска на основе результатов АСОРИП;

— снижение (контроль) риска — снижение вероятности реализации фактора (источника) риска в результате действия субъектов риска на основе выходных данных АСОРИП, что обусловлено снижением получением новых знаний и снижением неопределенности. возможность анализа неограниченного количества сценариев реализации проекта с учетом различной степени риска.

— уменьшение времени и трудозатрат рутинных операций идентификации факторов риска инновационного проекта

Заключение

Целью исследования являлось повышение достоверности количественной оценки риска инновационного проекта и ускорение процесса принятия решений, путем создания методики и средств автоматизации количественной оценки риска в условиях частичной неопределённости. В процессе выполнения работы были решены следующие задачи:

— проведен анализ существующих методик оценки рисков инновационного проекта;

— сформированы и классифицированы факторы риска инновационного проекта на этапах жизненного цикла инновационного проекта;

— создана методика количественной оценки риска инновационных проектов;

В процессе исследования получены теоретические и практические результаты, определяющие новизну и являющиеся предметом защиты:

1.Проанализированы традиционные методы оценки риска в инновационном проектировании в условиях частичной неопределенности. Исследована субъективно-вероятностная и нечетко-множественная природа риска инновационного проекта, что позволило более полно учесть взаимосвязи таких категорий как «риск», «доходность», «жизненный цикл проекта» и, следовательно, повысить качество решения актуальной задачи определения количественных показателей риска инновационного проекта в условиях частичной неопределённости.

2. Предложена классификация факторов риска инновационного проекта.

4. Разработана, представлена и апробирована экспертная система для определения апостериорных вероятностей проявления факторов риска на различных этапах жизненного цикла инновационного проекта на основе базы знаний факторов риска инновационного проекта.

5. Разработана методика количественной оценки риска инновационного проекта, позволяющая учитывать взаимосвязи категорий «источники рискафакторы риска — вероятности риска — компенсационная доходность — показатели риска» и этапы жизненного цикла, что обеспечивает повышение достоверности оценки риска.

6. Разработана автоматизированная система количественной оценки риска инновационного проекта, включающая экспертную систему для определения апостериорных вероятностей проявления факторов риска на различных этапах жизненного цикла инновационного проекта на основе базы знаний факторов риска инновационного проекта, что дало возможность ускорить процесс принятия решений и повысить достоверность количественной оценки риска инновационного проекта.

Глоссарий

Основные термины и понятийный аппарат, применяемые в данной работе.

Автоматизированная система оценки (АСО) — совокупность математических методов, технических средств и организационных комплексов, обеспечивающих рациональную оценку сложного явления, объекта или процесса в соответствии с заданной целью. В составе АСО выделяют:

— основную часть, в которую входят информационное, техническое и математическое обеспечениеи

— функциональную часть, к которой относятся взаимосвязанные программы, автоматизирующие конкретные функции оценки.

Автоматизированная система (АС) — комплекс технических, программных, других средств и персонала, предназначенный для автоматизации различных процессов.

Автоматизированное рабочее место (АРМ) — индивидуальный комплекс технических и программных средств, предназначенный для автоматизации профессионального труда специалиста и обеспечивающий подготовку, редактирование, поиск и выдачу на экран, и печать необходимых ему документов и данных. Автоматизированное рабочее место обеспечивает оператора всеми средствами, необходимыми для выполнения определенных функций.

База знаний — семантическая модель, предназначенную для представления в ЭВМ знаний, накопленных человеком в определенной предметной области.

Достоверность — форма существования истины, обоснованной каким-либо способом, например экспериментом. Критерий истины — практика (реализуемость).

Конкретность истины — точный учет всех условий в которых находится предмет познания.

Информационное обеспечение в автоматизированных системахсовокупность единой системы классификации и кодирования информации, унифицированных систем документации и информационных массивов.

Инновационный проект (ИП) — комплекс взаимосвязанных мероприятий, предназначенных для достижения в течение заданного периода времени и при установленном бюджете поставленных задач с четко определенными целями и ограничениями, связанными с особенностями инновационной деятельности.

Жизненный цикл инновационного проекта — совокупность ступеней развития от возникновения идеи до полного завершения инновационного проекта, который принято разделять на фазы (стадии, этапы).

Классификация — структуризация, систематизация объекта по определенным классификационным признакам.

Лингвистическое обеспечение автоматизированной системы — совокупность языковых средств, используемых в автоматизированных системах, а также правил формализации естественного языка в целях повышения эффективности машинной обработки информации.

Математическое обеспечение автоматизированной системы — совокупность алгоритмов и программ, необходимых для управления системой и решения с ее помощью задач обработки информации вычислительной техникой.

Машина логического вывода — механизм рассуждений, оперирующий знаниями и данными с целью получения новых данных из знаний и других данных, имеющихся в рабочей памяти. Для этого обычно используется программно реализованный механизм дедуктивного логического вывода (какая-либо его разновидность)

Модель — любой образ, аналог мысленный или условный какого-либо процесса или явления, используемый в качестве его заместителя.

Математическая модель объекта — это его отображение в виде совокупности уравнений, неравенств, логических отношений, графиков и др.

Неопределенность — неполнота или отсутствие информации о некоторых аспектах инновационного проекта, являющаяся предпосылкой к возникновению риска.

Опытная эксплуатация автоматизированной системы — комплексная проверка готовности автоматизированной системы. Опытная эксплуатация имеет своей целью проверку алгоритмов, отладку программ и технологического процесса обработки данных в реальных условиях.

Оценка риска инновационного проекта — совокупность регулярных процедур анализа риска, заключающихся в идентификации источников его возникновения, анализе внешних и внутренних причин (факторов) риска и их вероятностей, определении показателей оценки уровня риска, а также в установлении моделей взамосвязи показателей и факторов риска, адаптированных для инновационного проектирования.

Подсистема автоматизированной системы — часть автоматизированной системы, выделенная по функциональному или структурному признаку, отвечающему конкретным целям и задачам.

Подсистема общения ЭС служит для ведения диалога с пользователем, в ходе которого ЭС запрашивает у пользователя необходимые факты для процесса рассуждения, а также, дающая возможность пользователю в какой-то степени контролировать и корректировать ход рассуждений экспертной системы.

• Подсистема приобретения знаний ЭС служит для корректировки и пополнения базы знаний. В простейшем случае это — редактор базы знаний, в более сложных экспертных системах — средства для извлечения знаний из баз данных, неструктурированного текста, графической информации.

Прикладное программное обеспечение — программное обеспечение, состоящее из:

— отдельных прикладных программ и пакетов прикладных программ, предназначенных для решения различных задач пользователей;

— автоматизированных систем, созданных на основе этих (пакетов) прикладных программ.

Программное обеспечение автоматизированной системы — совокупность программ для реализации целей и задач автоматизированной системы

Системный подход — направление методологии научного познания и социальной практики, в основе которого лежит рассмотрение объектов как систем, ориентирует исследование на раскрытие целостности объекта, на выявление ^ многообразных типов связей в нем и сведение их в единую целостную картину.

Техническое задание на автоматизированную систему — утвержденный в установленном порядке документ, определяющий цели, требования и основные исходные данные необходимые для разработки автоматизированной системы и содержащий предварительную оценку эффективности.

Техническое обеспечение автоматизированной системы — комплекс технических средств, предназначенных для обеспечения работы автоматизированной системы.

Эффект — категория, характеризующее превышение результатов реализации проекта над затратами на нее за определенный период времени. Увеличивает ВВП проекта.

Эффективность ИП — категория, отражающая соответствие инновационного проекта, достижению целей и удовлетворению интересов его участников.

Функциональная подсистема — составная часть автоматизированной системы, реализующая одну или несколько близких функций.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. Мин. экономики РФ- Мин. фин. РФ- Гос. ком. РФ по строит., арх-ной и жилищной политике. Утв. 21 июня 1999 г. — № ВК 477. — вторая редакция.- Москва: Экономика, 2000. — 417с.
  2. Искусственный интеллект. Применение в интегрированных производственных системах. Под ред. Э.Кьюсиака. М.: Машиностроение, 1991.
  3. И.П. Характеристика и классификация рисков инновационного проекта.// Менеджмент в России и за рубежом № 6. 2002.
  4. Т.В. и др. Управление инновационными проектами. Учебное пособие в 2-х частях./ Под общ.ред. проф. И. Л. Туккеля СПб.: СПбГТУ, 1999.- 180с.
  5. В. Н. и др. Рыночное хозяйствование и риски / В. Н.
  6. , Г. В. Горланов, В. К. Гуртов и др.- Редкол.: В. И. Кушлин, д.э.н., проф., А. Н. Фоломьев, д.э.н., проф. (отв. ред.) — Рос. акад. гос. службы при Президенте Рос. Федерации. СПб.: Наука, 2000. — 431 с.
  7. Ю.Балабанов И. Т. Риск-менеджмент / И. Т. Балабанов. М.: Финансы и статистика, 1996. — 192 с. — (Производственное издание).
  8. П.Беликов А. Ю. Теория рисков: Учеб. пособие / А. Ю. Беликов- М-вообразования Рос. Федерации, Иркут. гос. экон. акад. Иркутск: Изд-во Иркут. гос. экон. акад., 2001. — 95 с.
  9. А. И. Оценка рисков в деятельности предприятий цементнойпромышленности: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к. э. н.: Спец. 08.00.05 / А.
  10. И. Бобонец- Белгород, гос. технолог, академия строит, мат-лов. Белгород, 2000.-25 с.
  11. В. В. и др. Предпринимательские риски и хеджирование в отечественной и зарубежной экономике: Учеб. пособие / В. В. Боков, П. В. Забелин, В. Г. Федцов- Акад. рус. предпринимателей, Ин-т рус. предпринимательства. М.: ПРИОР, 1999.-128 с.
  12. А. В. и др. Риск-менеджмент: Учеб. пособие / А. В. Болынов, А. Д. Хайруллина- М-во образования Рос. Федерации, Казан, финансово-экон. ин-т. -Казань: Изд-во КФЭИ, 1999. 110 с.
  13. Ю., Гапенски JI. Финансовый менеджмент: Полный курс: в 2-х т./ пер. с англ. под ред. В. В. Ковалева. СПб.: экономическая школа, 2000 г.- т.1,2.
  14. Г. А. Стратегический анализ рисков промышленного предприятия: Препринт / Г. А. Буренина- М-во образования Рос. Федерации, С.-Петерб. гос. ун-т экономики и финансов. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999. — 28 с.
  15. В. П. Методологические основы оценки и управления экономическими рисками в малом бизнесе: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к. э. н.: Спец. 08.00.05 / В. П. Буянов- Гос. ун-т. упр-я. -М., 2000. 17 с.
  16. Н. И. Предпринимательский риск /Н. И. Быкова- М-во образования Рос. Федерации, С.-Петерб. гос. ун-т экономики и финансов. Препр. — СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2001.-16 с.
  17. Г. В. Методические основы управления рисками деятельности строительных предприятий: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к. э. н.: Спец. 08.00.05 / Г. В. Воронцова- Хабар, гос. технич. ун-т. Хабаровск, 2000. — 18 с.
  18. Ю. Н. Риски, присущие бизнесу // Бухгалтерский учёт. 1995. — № 4. -С. 29−31.
  19. ГОСТ 24.103−84 Взамен ГОСТ 16 084–75 АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ.
  20. П. Г. и др. Риски в современном бизнесе / П. Г. Грабовый- С. Н. Петрова- С. И. Полтавцев- К. Г. Романова- Б. Б. Хрусталёв- С. М. Яровенко. -М.: Алане, 1994.-200с.
  21. В. М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения: Учеб. пособие / В. М. Гранатуров. -М.: Дело и Сервис, 1999.
  22. М. В. и др. Риск-анализ инвестиционного проекта: Учебник для вузов / М. В. Грачева, С. Я. Бабаскин, И. М. Волков, А. Г. Новокрещенова, В. А. Первушин, С. Ю. Симаранов- Под ред. М. В. Грачевой. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.-351 с.
  23. Г. К. Оценка и управление риском промышленной организации: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к. э. н.: Спец. 08.00.05 / Г. К. Джурабаева- Новосиб. гос. технич. ун-т. Новосибирск — 2000. — 25 с.
  24. М. Н., Кошечкин С. А. Методы количественного анализа рисков инвестиционных проектов // Экономика строительства. 2001. — № 5 (508). — С. 27−34.
  25. А. М. и др. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учеб. Пособие / А. М. Дубров, Б. А. Лагоша, Е. Ю. Хрусталев- Под ред. Б. А. Лагоши. -М.: Финансы и статистика, 2000. 176 с.
  26. В. Б. Методы анализа и преодоления рисков инновационно-ориентированных предприятий: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к. э. н.: Спец. 08.00.05 / В. Б. Егоров- С.-Петерб. гос. инженерно-экономич. академия. -СПб., 2000.- 18 с.
  27. О. В. Формирование системы управления рисками промышленных предприятий: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. д. э. н.: Спец. 08.00.05 / О. В. Забелина- Росс, экономич. академия им. Г. В. Плеханова. -М., 2000. 35 с.
  28. О.О., Толстопятенко А. В., Черемных Ю. Н. Математические методы в экономике: Учебник / Под общ.ред.д.э.н., проф. А.В. Сидоровича- МГУ им. М. В. Ломоносова 4-е изд., стереотип. -М.: Издательство «дело и сервис», 2004.- 368 с.
  29. М.Г. Методы оптимизации управления для менеджеров: Компьютерно-ориентированный подход: Учебное пособие. М.: Дело, 2002. — 304 с.
  30. В.Б. Введение в анализ риска.- Казань: Казанское математическое общество, 1999. 320 с.
  31. Информационные технологии управления: Учеб. Пособие для вузов /Под ред. Проф. Г. А. Титоренко. 2-е изд., доп. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. — 439 с.
  32. Инсайд на высокой чистоте, Журнал «Эксперт», № 17(418), 2004
  33. Т.Л., Фомин Б. Ф. Информационная технология решения стратегических проблем. СПб.: Политехника, 2002.-76 е.: ил. (Проблемы инновационного развития. Вып.1)
  34. К. С. Риски инвестиционного кредитования в России и пути их снижения: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к. э. н.: Спец. 08.00.01 / К. С. Киселева- Ин-т молодёжи. М., 2000. — 19 с.
  35. В. В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности / В. В. Ковалев. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 1998. — 512 с.
  36. И.Н., Филиппова А. А. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие. М., «Высшая школа», 1973 г. с. 368 с.
  37. А. П. Формы управления рисками в деятельности предприятия: Препринт / А. П. Козлов. М.: Диалог-МГУ, 1999. — 17 с.
  38. В. Г. Методы оценки рисков инвестора в инвестиционно-строительных проектах: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к. э. н.: Спец. 08.00.05 / В. Г. Колчин- Центр-ный научно-исследов. ин-т экономики и упр-я в стр-ве. М., 1998.- 17 с.
  39. В.Г. Введение в инноватику: Учебное пособие, — СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2002. 147 е.: ил.
  40. Т. В. Методические основы анализа экономических рисков инвестиционных проектов в условиях открытой экономики России: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к. э. н.: Спец. 08.00.05 / Т. В. Космина- С.-Петерб. гос. технич. ун-т. СПб., 2000. — 16 с.
  41. В. В. К вопросу защиты инвестиций от рисков // Экономика строительства. 2001. — № 8 (511). — С. 33−42.
  42. В. Проблема рисков при принятии управленческих решений // Управление риском. 2000. — № 4. — С. 15−17.
  43. И. И. Риск и безопасность: концепция, методология, методы / И. И. Кузьмин. М, 1993. — 160 с.
  44. Ю. Г. Оценка фактора риска в инвестиционных расчётах // Бухгалтерский учёт. 1995. — № 6. — С. 22−27.
  45. А.С. Природа вероятности, М.: Мысль, 1976
  46. М. Г. и др. Риски в предпринимательской деятельности: Учеб. пособие. / М. Г. Лапуста, Л. Г. Шаршукова. М.: ИНФРА-М, 1998. — 223 с.
  47. С., Шелупанов А. Анализ инструментальных средств оценки рисков утечки информации в компьютерной сети предприятия // Вопросы защиты информации № 4, 2003
  48. А., Филин С., Чугунов А. Риск-менеджмент // Риск. 1997. — № 4. — С. 43- № 5−6.-45 с.
  49. Логистика, эффективность и риск внешнеэкономических операций / К. В. Захаров, А. В. Цыганок, В. П. Бочарников, А. К. Захаров. Киев: ИНЭКС, 2000. — 237 с.
  50. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц.-М.: Мир, 1991.-568 е., ил.
  51. Н.Г. Малышев, Л. С. Берштейн, А. В. Боженюк. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991.
  52. Д.Марселлус. Программирование экспертных систем на Турбо-Прологе. М.: Финансы и статистика, 1994.
  53. А.Н.Мелихов, Л. С. Бернштейн, С. Я. Коровин. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990.
  54. В.Е. Магер, Л. В. Черненькая. Мотивация и роль руководства в управлении качеством. СПб: «Политехника», 1998. — 70 с.
  55. Н.Нильсон. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио и связь, 1985.
  56. Ю.Р. Автоматизированное управление наукоемкими инновационными проектами. СПб.: Политехника, 1998.-241 с.
  57. Ю.Р., Саватеева Е. Н., Туманов А. Ю. Финансове обеспечение инновационной деятельности: Учебное пособие. СПб.: Изд-во Политехи. Унта, 2004 — 250 с.
  58. Э.В. Экспертные системы. М, Наука, 1987.
  59. Построение экспертных систем. Под ред. Ф. Хейес-Рота, Д. Уотермена, Д.Лената. М.: Мир, 1987.
  60. Системы управления базами данных и знаний. Справочное издание под ред. А. Н. Наумова. М.: Финансы и статистика, 1991.
  61. К.Таунсенд, Д.Фохт. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1990.
  62. Д.Уотерман. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989.
  63. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. Под ред. Р.Форсайта.- М.: Радио и связь, 1987.
  64. Дж. Элти, М. Кумбс. Экспертные системы. Концепции и примеры. М.: Финансы и статистика, 1987.
  65. В.Е., Черненькая JI.B. Групповые методы выработки управленческих решений. СПб.: Политехника, 1997. — 83 с.
  66. К. С. Экономическая оценка риска инвестиционного проекта строительства угледобывающего предприятия: Автореф. дис. на соиск. учен, степ. к. э. н.: Спец. 08.00.05 / К. С. Мангуш- Мое. гос. горный ун-т. М., 2001. — 18 с.
  67. В. В. Концептуальные основы оценки экологического риска: Учеб. пособие к лекц. курсу «Техноген. системы и экол. риск» / В. В. Меньшиков- Междунар. независимый эколого-политол. ун-т. М.: Изд-во МНЭПУ, 2001. -43 с.
  68. JI. А. и др. Основы рискологии: Учеб. пособие / JI. А. Миэринь- С.-Петерб. гос. ун-т экономики и финансов, Каф. общ. экон. теории. СПб.: Изд-во С.-Петерб. гос. ун-та экономики и финансов, 1998. — 138 с.
  69. И. С. Методические основы управления проектными рисками в жилищном строительстве: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к. э. н.: Спец. 08.00.05 / И. С. Можаева- С.-Петерб. гос. ун-т экономики и финансов. СПб., 2000.- 19 с.
  70. Д. Инструменты управления проектными рисками. Страхование от проектных рисков // Управление риском. 1999. — № 2. — С. 23−34.
  71. Д. Основные принципы управления проектными рисками // Управление риском. 1999. — № 1. — С. 13−21.
  72. В.Н., Кадамцева Г. Г. Стратегическое управление качеством образования: Учебное пособие/ Иван.гос.энерг. ун-т.- Иваново. 2002.-88 с.
  73. К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с англ.-М.: Энергоатомиздат, 1991.-286 е., ил.
  74. А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ, № 2, 2000.
  75. Оценка эффективности и инвестиционной привлекательности региональных рисковых проектов: Препринт № 33 / JI. JI. Прокудина- Новосиб. гос. ун-т, НИИ мат.-информ. основ обучения. Новосибирск: Б.и., 1998. — 33 с.
  76. Т. JT. Риски менеджмента: Для специальности 06.08.00 всех форм обучения. / Т. JI. Первушина- М-во образования Рос. Федерации, Сиб. гос. технол. ун-т. Красноярск: СибГТУ, 2000.
  77. С. Ю. Об оценке рисков инвестиционных проектов // Бухгалтерский учёт. 1996. — № 8. — С. 66−71.
  78. Г. В. Руководитель в условиях экономического риска и кризиса / Г. В. Попова. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 1997. — 105 с.
  79. Построение экспертных систем: Пер. с англ./Под ред. Ф. Хейеса-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената М.: Мир, 1987.-441 е., ил
  80. М. А. Риск-менеджмент / М. А. Рогов. М.: Финансы и статистика, 2001. — 118с.
  81. О. В. Методы оценки риска инвестиционных проектов и управления им: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к. э. н.: Спец. 08.00.10 / О. В. Рушневская- Иванов, гос. химико-технолог. ун-т. Иваново, 2000. — 17 с.
  82. К. В. Управление инвестиционными рисками в промышленности на основе хеджирования: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к. э. н.: Спец. 08.00.05 / К. В. Селиванов- С.-Петерб. гос. ун-т экономики и финансов. СПб., 2000. — 16 с.
  83. Е. В. Предпринимательские риски: Учеб. пособие / Е. В. Серегин- Фин. акад. при Правительстве Рос. Федерации. Каф. «Финансы предприятий и фин. менеджмент». М.: ФА, 1999. — 40 с.
  84. Ситуационный анализ. Деловые ситуации и деловые игры для менеджмента. Учебное пособие. Глухов В. В., Кобышев А. Н., Козлов А. В. под ред. профессора В. В. Глухова. СПбГТУ, Санкт-Петербург. 1998. 301с.
  85. Jl. Кому улыбается прибыль. Критерии и методы количественной и качественной оценки уровня предпринимательских рисков // Риск. 1998. — № 2−3.-С. 54- № 4.-С. 18.
  86. В. Процесс управления риском // Управление риском. 1997. — № 4. -С. 9−12.
  87. В. Н. и др. Коммерческие риски в региональных экономических потоках / В. Н. Стаханов, М. А. Чернышев, В. Е. Шамарин- М-во общ. и проф. образования Рос. Федерации, Рост. гос. строит, ун-т. Ростов н/Д: Рост. гос. строит, ун-т, 1998. — 173 с.
  88. С.С. Управление рисками инвестиционных проектов в пищевой промышленности: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. к. э. н.: Спец. 08.00.05 / С.С. Теребулин- Московский государственный университет пищевых производств. М., 2002. — 16 с.
  89. В. В. Организационно-методические вопросы управления рисками в российском бизнесе: Учеб. пособие / В. В. Титов- М-во высш. и проф. образования Рос. Федерации, Обн. ин-т атом, энергетики. Обнинск: ИАТЭ, 1999.-76 с.
  90. С. В. Модель оптимизации цены риска при обосновании реальных инвестиций: Препринт / С. В. Трифонов- М-во общ. и проф. образования Рос. Федерации, С.-Петерб. гос. ун-т экономики и финансов. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999.-16 с.
  91. А.Ю. Информационная технология «Экспресс-оценка риска инновационного проекта» Инновации в науке, образовании и производстве. Труды СПбГПУ № 488 под редакцией В. Г. Колосова и И. Л. Туккеля, — Спб: Изд-во СП6ГПУ, 2004.- с. 106.
  92. ЮЗ.Туккель И. Л. О методологии управления инновационными проектами. -Инновации в науке, образовании и производстве. Труды СПбГПУ № 492 под редакцией В. Г. Колосова и И. Л. Туккеля, — Спб: Изд-во СПбГПУ, 2004.- с. 72.
  93. Э. А. Риск-менеджмент: Учебник / Э. А. Уткин- Ассоц. авт. и издателей «Тандем». -М.: ЭКМОС, 1998.-287 с.
  94. Учёт факторов неопределённости и рисков в предварительном технико-экономическом обосновании инвестиционных проектов // Управление риском. -1997.-№ 3.-С. 43−46.
  95. Юб.Хованов Н. В. Математические модели риска и неопределённости / Н. В. Хованов. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1998.
  96. Г. В. Риски в инвестировании: анализ и оценка / Г. В. Хомкалов, Е. А. Панкратьева- М-во общ. и проф. образования Рос. Федерации, Иркут. гос. экон. акад. Иркутск: Изд-во ИГЭА, 1998. — 95 с.
  97. Н. В. Управление риском: Учеб. Пособие для вузов / Н. В. Хохлов. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 239 с.
  98. В. В. Проблемы риска в управленческой деятельности / В. В. Черкасов. -М.: Рефл-бук- Киев: Ваклер, 1999.-287 с.
  99. П.Чернов В. А. Анализ коммерческого риска: Практ. пособие. / В. А. Чернов- Под ред. проф. М. И. Баканова. -М.: Финансы и статистика, 1998. 128 с.
  100. Г. В. Практика управления рисками на уровне предприятия / Г. В. Чернова. СПб.: Питер, 200. — 176 с. — (Серия «Краткий курс»).
  101. Э. О. и др. Управление риском и устойчивое развитие. Учебное пособие для экономических вузов / Э. О. Човушян, М. А. Сидоров- Рос. Экон. Акад им. Г. В. Плеханова. М.: Изд-во РЭА им. Г. В. Плеханова, 1999. — 528 с.
  102. Н.Шапиро В. Д. и др. Управление проектами. СПб.: ДваТри, 1996. — 610с.
  103. У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 1998.-XII, 1028с.
  104. JT. Кто становится банкротом? Анализ факторов, влияющих на уровень предпринимательского риска // Риск. 1997. — № 5. — С. 5.
  105. В. В. и др. Управление инвестициями: Справ, пособие для специалистов и предпринимателей: в 2-х т. / ПроектМенеджмент Консалтинг- Под. общ. ред. Шеремета В. В.- Науч. ред: Павлюченко В. М., Шапиро В. Д. -М.: Высшая школа, 1998.
  106. И. Теория экономического развития (исследование предпринимательской прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры). М.: Прогресс, 1982. — 456с.
  107. Н. Д. Предпринимательские риски в маркетинговых программах / Н. Д. Эриашвили. М.: Финансы, 2000. — 28 с.
  108. Ноу-хау центр Электронный ресурс. Электрон, текстовые дан. РФ, 2004. -Режим доступа: http:// design@know-how-center.com- Загл. с титул, экрана.
  109. Construction Risk: Points of View in association with Building Электронный ресурс. / Ernst & Young LLP. Электрон, текстовые дан. — UK: Ernst & Young LLP, 2001. — Режим доступа: www.ey.com/uk/realestate/. — Загл. с титул, экрана.
  110. Introduction to the Operational Risk Assessment (ORA) model Электронный ресурс. / Skanska Financial Services AB. Электрон, текстовые дан. — [Б, м.]:
  111. Skanska Financial Services AB, 2002. (Operational Risk Assessment). — Систем, требования: MS Word 97 or higher. — Загл. с титул, экрана.
  112. Ross S. The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing // Journ. Econ. Theory. 1976. Dec. P. 341−360.
  113. Project Risk Management Methods Электронный ресурс. / Dr. Stephen Grey. -Электрон, текстовые дан. Australia: Broadleaf Capital International Pty Ltd, 1999.- Режим доступа: http://www.broadleaf.com.au. Загл. с титул, экрана.
  114. Risk Management Handbook for JPL Projects Электронный ресурс. / Dr. James Rose- JPL Risk Management Team. Электрон, текстовые дан. — USA, 1998. -Режим доступа: http://ma.jpl.nasa.gov/risk/indexoverview.htm. — Загл. с титул, экрана.
  115. Universal Risk Project. Final Report Электронный ресурс. / Risk Management Specific Interest Group. Электрон, текстовые дан. — USA: RiskSIG, 2002. -Режим доступа: http://www.risksig.com/articles/index.htm. — Загл. с титул, экрана.
  116. Zadeh L. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. -1978.-Vol.1, № 1.
  117. Zadeh L. Torward a Perception-Based Theory of Probabilistic Reasoning with Imprecise Probabilities // Journal of Statistical Planning and Inference, 105, 2002.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!