Моделирование и инструментальная поддержка принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Крюков, Сергей Витальевич

• Крюков, Сергей Витальевич
• кандидат экономических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Крюков, Сергей Витальевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ.

1.1 Основные характеристики инновационно-инвестиционной деятельности

1.2 Оценка эффективности инвестиционных проектов.

1.3 Особенности оценки эффективности инновационных проектов.

2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ.

2.1 Выбор моделей и методов оценки эффективности инновационных проектов в условиях определенности, риска и неопределенности.

2.2 Оценка эффективности инновационных проектов на основе структурного динамического моделирования.

2.3 Разработка модели оценки эффективности инновационных проектов с учетом реальных опционов

3. ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ ПО РЕАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ.

3.1 Сравнительный анализ систем поддержки принятия решений.

3.2 Разработка системы поддержки инвестиционных решений при реализации инновационных проектов на основе модели системной динамики.

3.3 Модификация системы поддержки инвестиционных решений по реализации инновационных проектов на основе сценарного подхода.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование и инструментальная поддержка принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов»

Актуальность темы исследования. Современная экономика все больше приобретает инновационный характер. Государства, стремящиеся оставаться конкурентоспособными в международном разделении труда, увеличивают затраты на развитие наукоемких отраслей и высокотехнологичных производств. А в качестве конкурентных преимуществ компаний на первый план выходят знания, технологии и умение работать с информацией. В существующих экономических условиях уверенно могут чувствовать себя только компании, удачно выбирающие и успешно реализующие научно-прикладные исследования с их последующим внедрением на производстве.

Наиболее распространенной формой внедрения инноваций в работу компаний является реализация инновационных проектов, которые требуют больших капиталовложений и, как правило, рассчитаны на долгосрочную перспективу. Кроме того, сама природа инноваций делает такие проекты рискованными, связанными с множеством факторов неопределенности, обуславливает сложность и многоэтапность реализации инновационных проектов.

Реализация инновационных проектов на входе требует больших интеллектуальных, финансовых и материальных затрат, но на выходе прибыль возможно получить только в случае их успешной реализации. Если будет выбран неперспективный проект или контроль за его реализацией будет осуществляться неэффективным образом, то компания может понести убытки. Таким образом, возникает необходимость в моделировании процессов реализации инновационных проектов с целью оценки их эффективности.

Финансовый кризис последних лет создал еще больше ограничений и трудностей по ведению бизнеса в самых различных сферах. Одновременно возросли требования к повышению уровня конкурентоспособности компаний: внедрение инноваций стало неотъемлемым условием успешного ведения бизнеса. Это обуславливает необходимость разработки систем поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов, доступных для менеджеров с различным уровнем владения математическим, статистическим и финансово-математическим аппаратами исследования.

В настоящее время в основе моделей и инструментов оценки как инвестиционных, так и инновационных проектов лежит использование метода учета дисконтированных денежных потоков (ДДП). К его безусловным достоинствам можно отнести простоту расчетов и огромный накопленный опыт использования. Но все больше исследователей сходятся во мнении, что данный подход не дает возможности получения адекватной оценки эффективности проектов, в том числе с учетом различных возможностей, которые открываются уже после принятия решения об их реализации.

Кроме того метод, основанный на учете ДДП, не позволяет полностью отразить такие особенности инновационных проектов, как высокий уровень неопределенности и риска, необходимость учета влияния неэкономических факторов на формирование денежных потоков по проекту, расширенный ~круг участников проекта, а также возникновение новых инвестиционных возможностей в случае успешной реализации инновационного проекта.

Степень разработанности проблемы. Решение задачи оценки эффективности инновационных проектов опирается на достаточно обширный спектр математических методов и инструментов.

Основы применения системного анализа при оценке инвестиционных проектов заложили в своих трудах А.Антонов, В.Соловьев, В.Попов, Д.Клиланд, Е.Голик, Л.Матвеева, Н.Винер, О.Сухарев, О.Хотяшева, Т.Саати.

Разработке и внедрению многокритериальных методов принятия решений в сфере экономики посвящены работы А.Андрейчикова, В.Ногина и В.Подиновского, В.Парето, Г.Гореловой, Дж. фон Неймана, И.Черноруцкого, ОЛаричева, Р.Беллмана, С.Емельянова, С.Ильенковой.

Значительный вклад в развитие имитационного моделирования экономических процессов внесли работы А.Емельянова, АЛежнева, Д.Эрдмана, М.Власова, Н.Кобелева, С.Аристова.

Особую значимость для целей настоящего исследования имеют работы по экономико-математическому моделированию Б.Кузнецова,

В.Ковалева, Г.Староверовой, Д.Ендовицкого, И.Бузовой, М.Римера, П.Виленского, С.Крюкова, Т.Колмыковой, Э.Крылова.

Анализ работ, посвященных непосредственно проблематике выбранной темы исследования, позволяет выделить три крупных направления развития методологии оценки эффективности инвестиционных проектов.

В рамках первого направления основные усилия исследователей были сосредоточены на вопросах оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях определенности. Это направление представлено трудами таких ученых как А.Зимин, Б.Колтынюк, В.Аньшин, В.Чернова, Г.Подшиваленко, И.Ткаченко, Л.Игонина, М.Чиненов, О.Малиновская.

Исследования в рамках второго направления сосредоточены на оценке эффективности проектов в условиях риска и неопределенности. Применение теории управления рисками и риск-менеджмента в инвестиционных процессах разрабатывается в трудах А.Казанцева,

A.Мухамедьярова, А.Шапкина, А.Шоломицкого, Дж. Гитмана, Е.Куликовой, З.Боди, ИЛипсица, Л.Басовского, С.Блюмина, С.Валдайцева.

Третье направление включает исследования проблем учета реальных опционов при проведении оценки эффективности инвестиционных проектов^ которые рассматривалось такими авторами как А.Луерманом, Д.Асвата, Дж. Ван Хорном, Дж.Уоррэн, М.Шоулзом, Ш.Кручовски, Ф.Блэком,.

В целом вопросам менеджмента инновационных проектов, также посвящены исследования А.Абрамешина, А.Кузнецовой, В.Дорофеева,

B.Максимовой, В.Медынского, В.Попова, Г.Гольдштейна, Я.Яресько.

Вопросы разработки, классификации и способов применения систем поддержки принятия решений (СППР) в экономике нашли отражение в работах таких ученых как А.Дубровин, В.Геловани, В. Дик, Д.Пауер, К.Балдина, ОЛаричева, П. Кин, Э.Тьюрбан,.

Исследования этих ученых позволили сделать серьезный шаг в развитии теоретических и практических аспектов моделирования и разработки инструментария оценки как инновационных проектов, так и инвестиционных. Однако вопросу оценки эффективности инновационных проектов в условиях современной экономики не было уделено достаточного внимания. В большинстве случаев модели, по данной тематике не учитывали оценки возможностей внесения изменений в проекты уже после их запуска, а существующие инструменты преимущественно полагаются на использование показателей, рассчитанных по методике учета ДДП.

Для успешной реализации как инновационных, так и инвестиционных проектов в условиях современной неустойчивой экономической ситуации, сопряженной с множеством рисков и факторов неопределенности, не достаточно, принимая решения, полагаться только на анализ дисконтированных денежных потоков по проекту в рамках одного наиболее вероятного сценария. Необходимо также учитывать различные сценарии развития событий и возможности по проявлению гибкости управления проектами по ходу их реализации. Это определило выбор темы диссертационного исследования, формулировку цели и этапных задач.

Цель и задачи диссертационного исследования. Целью диссертационной работы является разработка и апробация комплекса экономико-математических моделей и инструментария поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов.

Цель исследования предопределила необходимость решения следующих задач: проанализировать методы и модели оценки эффективности инновационных проектов, разработанные отечественными и зарубежными авторами;

-систематизировать и выявить наиболее распространенные подходы к оценке эффективности инновационных проектов;

-провести сравнительный анализ существующих в настоящее время инструментов по поддержке принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов; разработать и апробировать модель оценки эффективности инновационных проектов в условиях определенности с учетом влияния также и неэкономических факторов;

-разработать и апробировать модель оценки эффективности инновационных проектов в условиях риска и неопределенности на основе сценарного подхода;

-разработать и апробировать модель оценки эффективности инновационных проектов, учитывающую стоимость реальных опционов, возникающих при их реализации;

-разработать и апробировать на примере деятельности компании и в учебном процессе систему поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов и ее модификацию на основе сценарного подхода.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования выступают инвестиционные процессы в сферах разработки, внедрения и использования инноваций, пути повышения качества оценки эффективности инновационных проектов.

Предметом исследования являются комплекс экономико-математических моделей и инструментарий поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов. Диссертационная работа выполнена в соответствии с паспортом специальности 08.00.13 — Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки): п. 1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений и п.2.2. Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер.

Рабочая гипотеза диссертационного исследования базируется на совокупности теоретических положений и практических выводов, в соответствии с которыми, получение точных и полных оценок эффективности инновационных проектов возможно за счет применения комплекса экономико-математических моделей, и инструментария, совмещающих в рамках системного подхода преимущества экспертных методов и имитационного моделирования, инструментарий теории управления рисками и методы финансового менеджмента.

Теоретико-методологическую основу исследования составляет совокупность теоретических положений, гипотез, методов и идей, представленных в трудах отечественных и зарубежных ученых, исследователей и аналитиков современности в области оценки эффективности проектов как инновационных, так и инвестиционных. В основу диссертационной работы положены основные научные положения и математический аппарат системного анализа, теории управления рисками, имитационного моделирования, экспертного анализа и финансового менеджмента.

Информационно-эмпирическая база исследований. В ходе исследования использовались законодательные акты РФ, решения и постановления, регулирующие инновационную деятельность, а таюке Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов Правительства РФ, материалы органов Федеральной службы государственной статистики по Ростовской области, материалы монографий, периодической печати и публикаций всемирной сети Интернет, посвященные вопросам применения математических методов для оценки эффективности инновационных проектов.

При разработке отдельных аспектов работы и решении практических задач были использованы фактологические сведения, сформированные на основе информационной базы ОАО «РКЦ «Югавиа», а также собственные расчеты автора с помощью инструментальных средств как общего -Microsoft Excel 2007, так и специального назначения: Ithink 8.0, Real options SLS 2011.

Инструментарно-методический аппарат исследования. При обосновании теоретических положений и аргументации выводов в диссертационном исследовании использовались методы и инструменты системного анализа и имитационного моделирования в сочетании с подходом к оценке эффективности инвестиций, базирующимся на принципах теории управления рисками и финансового менеджмента.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Методика оценки эффективности инвестиционных проектов, основанная на учете дисконтированных денежных потоков, не позволяет адекватно оценить эффективность инновационных проектов, обладающих следующими особенностями: разнообразие связанных с ними рисков и факторов неопределенности, необходимость учета влияния неэкономических факторов на денежные потоки проектов и оценки реальных опционов, возникающих при их реализации.

2. Разнообразие процессов, протекающих при реализации инновационных проектов, имеет социальные, политические и экологические аспекты, что обуславливает необходимость учета влияния неэкономических факторов на формирование денежных потоков по таким проектам.

3. Инновационным проектам присущ широкий спектр рисков и высокая неопределенность результатов, обусловленных самой природой инновации, которые необходимо учитывать при оценке их эффективности.

4. Множество факторов неопределенности, оказывающих влияние на реализацию инновационных проектов, способствуют возникновению незапланированных заранее возможностей (реальных опционов), которые при проявлении гибкого менеджмента могут быть использованы с целью извлечения дополнительной прибыли из проекта.

5. СППР, основанная на модели системной динамики, позволяет в режиме реального времени проверять различные сценарии реализации инновационных проектов, что ведет к снижению вероятности принятия неправильных решений и экономит временные и денежные затраты.

Научная новизна результатов исследования состоит в развитии аппарата оценки и анализа эффективности инновационных проектов посредством разработки и применения комплекса экономико-математических моделей и создания на их основе системы поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов и модификации данной системы на основе сценарного подхода.

При осуществлении исследования получены следующие результаты, обладающие элементами научной новизны:

1. Разработана имитационная, модель системной- динамики по оценке эффективности инновационных проектов в условиях определенности, позволяющая рассчитать значение чистого дисконтированного дохода (ЧДЦ) как за весь срок реализации проекта, так и на стадиях разработки и внедрения инновации и ее использования, и значение дисконтированного срока окупаемости (ДСО) проекта; формирование ЧДЦ имеет поэтапное отображение, что позволяет проследить динамику его накопления. Оценка проекта производится с учетом влияния неэкономических факторов и позволяет скорректировать его ЧДЦ на величину возможных потерь под влиянием изменений в политической, социальной и экологической среде реализации проекта.

2. Разработана имитационная модель оценки эффективности инновационных прректов в условиях риска и неопределенности с применением сценарного подхода (МСП), позволяющая учесть риски возможного изменения ключевых показателей как по самому проекту, рыночной конъюнктуре так и в окружающей его неэкономической среде; имея на входе вероятности реализации каждого из сценариев и характеристики параметров проекта, модель рассчитывает значение ЧДЦ по проекту, взвешенное с учетом возможности реализации каждого из них.

3. Сформирована система поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов в условиях определенности, обладающая простым настраиваемым интерфейсом, которая может помочь потенциальному инвестору или менеджеру, даже не являющемуся специалистом в области оценки проектов, получить информацию о возможной выгоде на различных этапах работы с инновацией.

4. Предложена сценарная модификация системы поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов, позволяющая оценить проект в условиях риска и неопределенности, которая дает возможность пользователю провести серию экспериментов по оценке эффективности проекта в различных экономических и неэкономических условиях, после чего система рассчитывает обобщенные оценки эффективности, учитывающие результаты каждого из сценариев; данная система призвана помочь лицам, принимающим решения относительно реализации инновационных проектов в условиях неопределенности, когда использование показателей ДДП, рассчитанных в рамках одного наиболее вероятного сценария, не может обеспечить адекватной оценки проекта.

5. Разработана модель оценки инновационных проектов с учетом реальных опционов, возникающих при их реализации, основывающаяся на методе расчета стоимости опционов Блэка-Шоулза и на применении пространства реальных опционов, позволяющая, как оценить каждый проект в отдельности, так и провести сравнительный анализ эффективности проектов, входящих в определенный пакет, определить общую эффективность такого пакета проектов.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость исследования состоит в развитии теории и методики оценки эффективности инновационных проектов на основе комплекса экономико-математических моделей, состоящего из модели системной динамики по оценке эффективности инновационных проектов в условиях определенности с учетом влияния неэкономических факторов, модели системной динамики по оценке эффективности инновационных проектов в условиях риска и неопределенности на основе сценарного подхода и модели оценки эффективности инновационных проектов с учетом реальных опционов, системы поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов и ее сценарной модификации, позволяющих расширить возможности моделирования и инструментарий при анализе эффективности проектов. В качестве наиболее перспективной выделена методика оценки инновационных проектов с учетом реальных опционов.

Практическая значимость работы заключается в возможности применения разработанных моделей и системы поддержки принятия решений при проведении оценки эффективности инновационных проектов. Положения, развиваемые в диссертационном исследовании, направлены на оказание практической помощи при их отборе, оценке и анализе эффективности. Разработанные в рамках данного исследования, на основе пакета Ithink 8.0, с привлечением аналитического приложения Real Options SLS 2011 и программы для построения и работы с таблицами и базами данных Microsoft Office Excel 2007, модели, соответствующее программное обеспечение и интерфейс для формализованного представления исследуемой предметной области позволяют вывести работу систем поддержки принятия инвестиционных решений по инновационным проектам на качественно новый уровень: повышается автоматизация процессов, расширяется спектр учитываемых при оценке проектов факторов, появляется возможность более детализированного анализа процесса формирования чистого дисконтированного дохода от проекта.

Апробация результатов исследования. По теме диссертационной работы опубликовано 13 печатных работ общим объёмом 3, п.л. (личный вклад автора 3,0 пл.), в том числе 3 статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук.

Основные концептуально-теоретические положения и выводы диссертационного исследования, нашли отражение в выступлениях в рамках Международной научно-практической конференции «Проблемы и перспективы развития предпринимательства в России» г. Ростов-на-Дону, 2010 г., Международной научно-практической конференции ЮФУ «Посткризисный мир: глобализация, многополярность, модернизация, институты» г. Ростов-на-Дону, 2010 г., Международной научно-практической конференции «Строительство — 2010» г.Ростов-на-Дону 2010г., II Международной научно-практической Интернет-конференции «Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов»» г.Волгоград и г.Воронеж 2010-2011г., III Международной научно-практической конференции «Современные проблемы моделирования социально-экономических систем» г.Харьков 2011г., II Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Актуальные вопросы теории и практики менеджмента» г.Луганск 2011г., Международной научно-практической конференции «Строительство - 2011» г.Ростов-на-Дону 2011г., а также на Международной научно-практической конференции «Актуальные задачи математического моделирования и информационных технологий» г.Сочи 2011г.

Концептуальные положения и прикладные рекомендации диссертационного исследования нашли практическое применение в работе ОАО «РКЦ «Югавиа» при рассмотрении вопросов формирования инвестиционной стратегии, оценки инновационных проектов, направленных на повышение конкурентоспособности компании. Также результаты диссертационного исследования внедрены в учебный процесс экономического факультета Южного федерального университета. Результаты диссертационного исследования нашли свое отражение при разработке полезной модели (патент №102613).

Структура и объем диссертационной работы. Диссертационное исследование последовательно раскрывает цель и задачи работы и состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников, насчитывающего 185 наименований, 4 приложений. Работа проиллюстрирована 30 рисунками, 18 таблицами.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Крюков, Сергей Витальевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Целью настоящего диссертационного исследования явилась разработка комплекса экономико-математических моделей оценки эффективности инновационных проектов и системы поддержки принятия инвестиционных решений по реализации инновационных проектов на основе системного анализа и. имитационного моделирования, в рамках которых также использовались методы экспертных оценок, теории управления рисками и финансового менеджмента.

В выполненной работе показано, что на сегодняшний день оценка эффективности инновационных проектов осуществляется преимущественно с помощью техники: дисконтированных денежных потоков, рассчитываемых в условиях определенности, и что это может привести к неточным результатам анализа эффективности проектов и, как следствие, к принятию ошибочных решений относительно их реализации. Инновационные, проекты, требуют больших капиталовложений, затрат материальных ресурсов и времени, и подобная ошибка может обернуться для компании значительными убытками. Существующие методы, оценки проектов с учетом возникающих рисков и факторов неопределенности, позволяют провести более объективный анализ возможной выгоды от их реализации по сравнению с методами оценки в условиях определенности. Но они зачастую требуют проведения, сложных и объемных математических вычислений, с использованием аппарата теории вероятностей. Это делает их применение не таким доступным, распространенным и популярным, как, например, методов ДДП. Принципиальным является то, что обе описанные выше группы методов исходят их одного или некоторого заданного ограниченного множества определенных сценариев развития экономической ситуации. Они не учитывают возможностей, которые могут возникать уже после начала реализации проекта, не являясь, при этом, запланированными заранее.

178

Включение оценки таких возможностей, определяемых" как реальные опционы, в анализ эффективности инновационных проектов делает его результаты более полными и точными.

В связи с вышесказанным в данной работе был проведен анализ существующих методов по оценке инновационных проектов, выявлены их аспекты, требующие доработки и более подробного раскрытия, и в качестве решения предложен комплекс разработанных нами экономико-математических моделей, позволяющий оценить исследуемый проект, как в условиях определенности, так и с учетом факторов риска и реальных опционов.

Также был проведен сравнительный анализ существующих в настоящее время на отечественном рынке программного обеспечения СППР; которые могут быть использованы как для оценки эффективности инновационных проектов; так и инвестиционных. Результаты анализа показали, что можно выделить ряд систем, которые могут быть применимы для оценки инновационных проектов, обеспечивая пользователю различный набор инструментов и методов по оценке эффективности проектов. Но, при этом, не удалось выделить хотя-бы одну СППР, специализирующуюся именно на оценке эффективности инновационных проектов с учетом особенностей, присущих проектам данного типа. В качестве решения в данной работе предлагается разработанная нами система поддержки принятия инвестиционных решений относительно реализации инновационных проектов в условиях определенности и ее модификация для условий неопределенности и риска.

Первая из них дает возможность поэтапно проследить формирование

ЧДД, представленного в графическом и табличном виде, на различных этапах реализации проекта, что может помочь выявить те этапы, которые носят «переломный» характер, в наибольшей степени влияя на движение денежных потоков по проекту. Данная СППР предоставляет пользователям информацию, о том, возможно ли будет получить прибыль на стадиях

179 разработки и внедрения инновации, также как и при ее использовании в работе. Вторая СППР основывается на сценарном подходе и учитывает возможные изменения ключевых параметров, присущих инновационным проектам, и общеэкономических показателей, которые влияют на деятельность компании в целом и,, в том числе, на реализацию любых проектов. Такая система позволяет получить оценку эффективности проекта, взвешенную с учетом возможностей различных вариантов развития событий.

В качестве решения для учета при оценке эффективности инновационных проектов реальных опционов, , образующихся при их реализации, нами разработана модель с применением метода Блэка-Шоулза' по оценке стоимости опционов и с использованием пространства реальных опционов. Относительная простота формул Блэка-Шоулза позволяет реализовать данную модель с помощью как специализированных пакетов программ по моделированию' (например, Ithink),, так и с помощью распространенных приложений общего назначения (например, MS Office Excel) и сделать ее доступной для применения менеджеров-неспециалистов в области оценки проектов. Включение в модель такого инструмента как пространство реальных опционов дает возможность провести сравнительный анализ эффективности инновационных проектов с точки зрения степени их неопределенности, связанной с предполагаемой продолжительностью отсрочки запуска проекта, и с точки зрения их будущих денежных притоков. Такой анализ позволяет выявить наиболее перспективные и прибыльные проекты из имеющихся в пакете, которые можно рекомендовать для немедленной реализации. Кроме того, становится возможным упорядочить все проекты в пакете по наиболее подходящему времени начала их реализации с позиции получения в дальнейшем от них максимальной прибыли. примерах, базирующихся на фактологических данных компании ОАО «РКЦ «Югавиа». Рассмотренный в параграфе 2.3 пример с туристической компанией продемонстрировал эффективность применения метода учета стоимости реальных опционов при оценке как инновационных, так и инвестиционных проектов. Он проиллюстрировал ситуацию, в которой руководство компании, опираясь только на результаты применения методики денежных дисконтированных потоков, могло бы принять ошибочное решение, отвергнув перспективные проекты. Такое решение основывалось бы на отрицательных значениях ЧДД по данным проектам. Анализ же эффективности проектов с учетом реальных опционов показал, что возможности, открывающиеся при их реализации, способны принести компании прибыль. Полученный в данном примере результат, свидетельствует также о том, что инновационные проекты, обладая большим уровнем неопределенности по сравнению с инвестиционными, увеличивают вариативность и общий уровень неопределенности по пакету проектов в целом. Но за счет гибкого и грамотного управления реализацией проектов можно использовать факторы неопределенности с целью извлечения прибыли. Именно это позволяет учесть оценка проектов с помощью реальных опционов, в связи с чем она представляется особенно важной при анализе эффективности инновационных проектов.

Разработанный нами комплекс экономико-математических моделей и система поддержки инвестиционных решений относительно инновационных проектов нашли свое применение в работе ОАО «РКЦ «Югавиа» при рассмотрении возможных вариантов реализации проектов, направленных на развитие компании и повышение ее конкурентоспособности.

В заключении необходимо указать на те аспекты выбранного нами направления исследований, которые не были достаточно проработаны в настоящей диссертации и требуют дополнительного изучения.

Во-первых, как было показано в параграфе 2.3, использование методики оценки реальных опционов в целом и, такого инструмента как пространство реальных опционов в частности, при оценке эффективности инновационных проектов является более полной и адекватной по сравнению с методикой ДЦП и такими методами оценки проектов в условиях неопределенности как анализ чувствительности, сценарный метод, метод Мотне-Карло и анализ дерева решений. В связи с этим перспективным представляется интеграция инструментария реальных опционов в разработанную систему поддержки принятия инвестиционных решений по инновационным проектам для расширения возможностей проводимого анализа и повышения его качества.

Во-вторых, перспективным представляется расширение и доработка представленной в данной диссертации модели по оценке инновационных проектов с учетом реальных опционов таким образом, чтобы в ней выделялись и оценивались их отдельные виды. Такой подход мог бы позволить более детально и точно оценить весь спектр открывающихся по ходу реализации проекта возможностей и учесть их стоимость при анализе его эффективности.

В-третьих, реализация любого инновационного проекта, как было показано в данной работе, вовлекает в себя множество различных сторон, у каждой из которых есть свои интересы. Причем, эти интересы могут как совпадать, так и быть противоположными. С этой точки зрения, перспективным представляется разработка методов оценки инновационных проектов с привлечением методов теории игр к уже используемому методологическому аппарату.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Крюков, Сергей Витальевич, 2011 год

1. Абрамешин А.Е. Инновационный менеджмент/Абрамешин А.Е., Воронина Т.П., Молчанова О.П., Тихонова Е.А„ Шленов Ю.В.; Под редакцией др-а экон.наук, проф. О.П.Молчановой. М.: Вита-Пресс, 2001.- 272 е.: ил.

2. Аврашков Л.Я., Графова Г.Ф. Критерии и показатели эффективности инвестиционных проектов/Аудитор. — 2003. №7., №8.

3. Ансофф И. Стратегический менеджмент. — М.: ИНФРА-М, 2000.

4. Антонов A.B. Системный анализ. — М.:Высш.шк., 2004. 454 с.

5. Антонов A.B. Системный анализ. Математические модели и методы;- ОбнинскгИАТЭ, 2002. 114 с.

6. Антонов A.B. Системный анализ. Методология; Построение моделей- Обнинск:ИАТЭ, 2001. 272 с.

7. Аньшин В.М. Инвестиционный анализ — 3-е изд., испр. М.: Дело, 2004.-280 с.

8. Аристов С.А. Имитационное моделирование экономических систем- Екатеринбург: Изд-во Урал.гос.экон.ун-та. 2004.

9. Аристов.С А. Использование многофункциональных имитационных систем поддержки принятия решений в управлении предприятием/Вестник ОГУ. 2006. - №8; с.70 - 76.

10. П.Багриновский К. А., Исаева М.Константиновна. Методы исследования информационного обеспечения инновационной деятельности. Экономическая наука современной России. 2010. №1. С. 1-7.

11. Балдин К.В., Уткин В.Б. Информационные системы в экономике. -М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2008. 395с.

12. Басовский Л.Е., Басовская E.H. Экономическая оценка инвестиций -М.: ИНФРА-М. 2007. 241 с.

13. Башмаков А.И, Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии. МГТУ им.Баумана. 2005. С.304.

14. Березовская Е.А., Крюков СВ. Выбор метода оценки эффективности инвестиционного проекта // Проблемы проектирования и управления экономическими системами: инвестиционный аспект. Ростов н/Д.: Изд-воРГЭА, 1998.-С.15-16.

15. БерезовскаягЕ А., Крюков СВ. Сценарный подход к оценке иг:отбору инвестиционных проектов // Информационные системы, экономика, управление трудом и производством: Ученые записки. Выпуск 7. — Ростов н/Д.: Изд-во РГЭУ, 2002. С.87-90.

16. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов/ пер. с англ. Под ред. Л.П. Белых. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997-1120 с.

17. Бланк И.А. Инвестиционрый менеджмент. К.: МП "ИТЕМ" ЛТД.

18. Боди 3., Кейн А., Маркус А. Дж. Принципы инвестиций: 4-е изд-е, -М.: «И.ДЛЗильяме.» 2002. 982 с.

19. Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: Полный курс: в 2-х т. — СПб.: Экономическая школа, 1997. Т.1. 497 е.; т.2 - 669с.

20. Булгакова O.A. Развитие методических подходов к оценке эффективности инвестиционных проектов/ Проблемы современной экономики. 2008. №3 (27).

21. Булкин Б.Е. Понятие теории организации систем и классификация систем/Проблемы современной экономики. 2006. - №1 (17).

22. Буренин А.Н. Рынки производственных финансовых инструментов. М.:Инфра-М, 1996. - 368 с.

23. Бурнышев K.B. Инновация и проблемы качества. Вопросы экономики. 2001. №7. С.33-47.

24. Валдайцев C.B. Оценка бизнеса и управление стоимостью предприятия М: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 720 с.

25. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1996. - 800с.

26. Ван Хорн Дж., Вахович. С.мл., Джон.М. Основы финансового менеджмента, 12-е издание: пер. с англ. М.: ООО «И.Д.Вильяме», 2008.-1232 е.

27. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк' С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика 2-е изд., перераб. И доп. - М.:Дело, 2002 - 888с.

28. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А., Шанхазов А.Г. О методологии оценки эффективности реальных инвестиционных проектов/Российский экономический журнал 2006. №9-10.

29. Винер Н. Кибернетика. М.: Сов.радио, 1968.

30. Власов М.П. Моделирование экономических процессов/ М.П. Власов, П.Д.Шимко. Ростов н/Д: Феникс, 2005. - 409 с.

31. Волков HiM., Грачева М.В. Проектный анализ. М.: Биржи и банки, ЮНИЩ 1998. -423с.

32. Воробьев C.B. Инвестирование инноваций/Экономические науки. — 2006. №12 (25), с. 162 - 166.

33. Геловани В.А., Башлыков. A.A., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: Эдиторал УРСС, 2001. - 304с.

34. Гитман Л. Дж., Джонк М.Д. Основы инвестирования. Пер. с англ. -М.: Дело, 1997.-1008 с.

35. Глухов В.В., С.Б. Коробко, Т.В. Маринина. Спб.: Питер, 2003. -528 с.

36. Голт Ф. Инновационная стратегия ОЭСР: достижение новых целей. Форсайт. 2009. Т.З №1. С.16-28.

37. Гольдштейн Г.Я. Стратегические аспекты управления НИОКР. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000.

38. Гольдштейн Г.Я. Стратегический инновационный менеджмент. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2004. 267 с.

39. Горелова Г.В. Исследование и моделирование социально-экономических систем. Когнитивное моделирование / Г.В. Горелова и др. Ростов-на-Дону: ЮФУ, 2008.

40. Гранатулов В.М. Экономический риск. М.: Дело и Сервис, 2002.

41. Губенко А.И. Критерии оценки и выбора инновационных проектов // Деньги и кредит. 2003, №5.

42. Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и техника оценки любых активов./Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. -1342 с.

43. Дасковский В.Б., Киселев В.Б. Об оценке эффективности инвестиций/Экономист. 2007. - №3.45:Дасковский В.Б., Киселёв В.Б. Фактор, времени при оценке эффективности инвестиционных проектов // Экономист. М.:2008. №1.

44. Денисов В.Т., Киреев Д.В. Управление и количественная оценка1.1рисков инновационных проектов на предприятиях/Вестник ОГУ. -2006. №9.4.2. с.227-232.

45. Деордица Ю.С. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений. Луганск: ВНУ. 2005.

46. Дик В.В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки. М.: Финансы и статистика, 2000. - 300с.

47. Дорофеев В.Д., Дресвянников В.А. Инновационный менеджмент

48. Пенза: Изд-во Пенз.гос.ун-та, 2003. 189с.186

49. Дусаев Х.Б. Инновации: теоретический аспект/Вестник ОГУ. — 2003. №6. с.123-128.

50. Емельянов A.A., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 е.: ил.

51. Ендовицкий Д.А., Коробейникова JI.C., Сысоева Е.Ф. Практикум по инвестиционному анализу/под ред.Д.А.Ендовицкого. М.: Финансы и статистика, 2003. - 240 с.

52. Жуков Л.М. Финансово-экономический анализ при оценке эффективности инвестиций/Экономика строительства. 2004г. №4.54.3еткшг A.C. Методологический подход к оценке инновационного потенциала проекта/ A.C. Зеткин, С .В. Кортов//Инновации. 2001. №6.

53. Зимин А.И. Инвестиции: вопросы и ответы. М.: ИД «Юриспруденция», 2006. — 256с.

54. Иванов A.C., Кувалдин Д.А. Интегральная формула дисконтирования для наиболее распространенных моделей оценки бизнес-систем/Наука и технология России. 2001. №6 (50), стр.3132.

55. Игнатовская П. Российский экономический интернет-журнал. 2002. №1.

56. Ильенкова С.Д. Инновационный менеджмент/под ред.С.Д.Ильенковой. — 3-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДИАНА, 2007.-335 с.

57. Казанцев А.К. Основы инновационного менеджмента. Теория и практика/Л.С.Барютин и др.; под ред. А.К.Казанцева, Л.Э.Миндели. 2-е изд.перераб. и доп. М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2004 -518 с.

58. Карганов С.А. Проблема нормативной оценки эффективности инвестиционной деятельности/Проблемы современной экономики. -2003. №3/4.

59. Кацко И.А. Проблемы анализа данных в условиях неопределенности // Труды КГАУ, 2006. Выи. №436 (478)

60. Кацко И.А. Проблемы точности измерений в социально-экономических исследованиях //Terra Economicus. Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2008; - Т. 1. -№ 1.

61. Китова Г.А., Кузнецова Т.Е., Самоволева С.А. Государство в инновационных проектах: возможности и ограничения. Форсайт. 2007. Т.1. №1. С.54-61.

62. Клиффорд Ф.Г. Управление проектами: пер. с англ./ Ф.Г. Клиффорд, У.Эрик, Ларсен. М.: Дело и Сервис, 2003:

63. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. М.: Дело, 2003. - 336с.

64. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций: Анализ отчетности! М.: Финансы и статистика, 1998. -432 с.

65. Козлов КJC, Соколов Д.Е., Юдаева К.В. Инновационная активность российских фирм. Экономический журнал ВШЭ. 2004; Т.8. №3. С.399-420.

66. Колмытова Т.С., Инвестиционный анализ. М.: ИНФРА-М, 2009. -204с.

67. Колтынюк Б.А. Инвестиции. СПб.: Изд-во Михайлова В.А. 2003. -848 с.

68. Корнеев C.B. Системы поддержки принятия решений в бизнесе/Сети & Бизнес.-2005.-№6.

69. Коуз Р.Г. Природа фирмы // в кн.: Природа фирмы: пер. с англ. М.: Дело, 2001.-360 с.

70. Крылов Э.И., Власова В.М., Журакова И.В. Анализ эффективности инвестиционной и инновационной деятельности предприятия. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 608 е.: ил.

71. Крюков C.B. Имитационная модель оценки эффективности инновационных проектов/С.Крюков// Terra ЕсопотюиБ.Экономический вестник Ростовского государственного университета №2, ч.2, том 9, 2011. с.34-395

72. Крюков C.B. Методы и модели оценки и выбора инвестиционных проектов: Монография/Рост.гос.экон.унив. Ростов н/Д., - 2001 -252с.

73. Крюков C.B. Модель оценки инновационных проектов в условиях определенности/Научная перспектива. Уфа, изд-во:Инфинити, №12, 2010: —с.29-32.

74. Крюков C.B. Оценка инновационных проектов в пространстве реальных опционов/С.Крюков// Terra Есопогшсш.Экономический вестник Ростовского государственного университета. №2, ч.З, том 9, 2011. с.58-63.

75. Крюков C.B. Оценка стратегических инвестиционных проектов в реальном секторе экономики. Ростов н/Д: изд-во Рост.ун-та, 2002. -204с.

76. Крюков C.B. Сравнительный анализ подходов к оценке эффективности инновационных проектов/Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. — М.: «Литера». №11, 2010. — 68-75с.

77. Крюков C.B. Учет реальных опционов при оценке эффективности инвестиционных проектов /С.В.Крюков//Вестник Академии. 2006. №2 (22).

78. Кугаенко A.A. Методы динамического моделирования в управлении экономикой/под ред. П.Е.Кондрашова. 2-е изд., испр. И доп. - М.:

79. Университетская книга, 2005. 456 с.1. J89

80. Кузнецов Б.Т. Финансовый менеджмент/ Б.Т.Кузнецов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. 0 415 с.

81. Курнышева Й.Л, Сулейменов Д. Инвестирование инновационного развития//Экономист. 1994. № 10. С. 187.

82. Лежнев A.B. Динамическое программирование в экономических задачах/ A.B. Лежнев. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2010. -176 с.

83. Липсиц И.В.,Коссов В.В. Экономический анализ реальных инвестиций. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Экономишь, 2004. - 347 с.

84. ЛитвакБ.Г., Экспертные технологии в управлении, М., «Дело», 2004

85. Логинова В.П, Повышение инновационной эффективности экономики России / под Ред. В.П. Логинова, A.C. Кулагина. М., 1994.

86. Лысова М.А. Анализ действующих методических рекомендаций по оценке эффективности инвестиционных проектов/Современные наукоемкие технологии. 2007. №1.

87. Лычкина H.H. Современные технологии имитационного моделирования" и их применение в информационных бизнес-системах/Банковские технологии. 2000. №9.

88. Магомадов В.Д. Методологические принципы и методы оценки инвестиционных проектов/Транспортное дело России. 2008. - №3

89. Магомадов Э. Инвестиционные возможности и инвестиционные риски на территории российских регионов/ Э.Магомадов//Тегга Economicus/Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2010. - Том 8. - №1. - С. 112-118.

90. Максимова В.Ф. Инвестиционный менеджмент. М.:Изд. Центр ЕАОИ. 2007. - М, 2007. - 214 с.

91. Мамедов О.Ю. «Шлюзы» и «губки» российской инновационной экономики/О.Мамедов// Terra Economicus. Экономический вестник93 .Медынский В.Г. Инновационное предпринимательство/ В.Г. Медынский, Л.Г.Скамай. — М.:ЮНИТИ, 2002.

92. Медынский В.Г. Инновационный менеджмент. М.:ИНФРА-М, 2004.

93. Медынский В.Г., Ильдеменов C.B. Реинжениринг инновационного предпринимательства/под ред.проф.В.А.Ирикова. — М.:ЮНИТИ,1999.-414с.

94. Михалева М.Ю. Многокритериальная модель формирования оптимального портфеля инвестиционных проектов/Экономические науки. 2008. - №3 (40). с.378-385.

95. Морозов Ю.П. Инновационный менеджмент. М.:ЮНИТИ-ДИАНА,2000.

96. Мотин Г.А., Рождественский В.Г. Инновационный менеджмент. -Н.Новгород: НИМБ, 2005.-131 с.

97. Мотовилов О.В. Источники капитала для финансирования нововведений. СПб.: изд-во СПбГУ, 1997.

98. Мухамедьяров A.M. Инновационный менеджмент. 2-е изд. -М.: ИНФРА-М. 2008. 137 с.

99. Недоспасова О.П. Взаимосвязь инновационных и инвестиционных проектов в сфере высшего профессионального образования: международный опыт и российская практика/Современные наукоемкие технологии. —2008. №8.

100. Ногин В.Д. Принятие решений при многих критериях. СПб. Издательство «ЮТАС», 2007. - 104 с.

101. Острейковский В.А. Теория систем. М.: Высшая школа, 1997. -240 с.

102. Очирова В.В. Календарное планирование ресурсов инвестиционного проекта. Корпоративные финансы. 2009. №3 (11). С.94-99.

103. ОЭСР и Евростат. Руководство Осло. Рекомендации по сбору и анализу данных по инновациям. Руков. 3-е изд., перевод — М.:ЦИСН, 2006

104. Паринов С.И. Новые возможности имитационного моделирования социально-экономических систем. Искусственные сообщества. 2007. №3-4,

105. Подшиваленко Г.П. Инвестиционная деятельность/Н.В.Киселева, Т.В.Боровикова, Г.В.Захарова и др.; под ред. Г.П.Подшиваленко и Н.В.Киселевой. — 2-е изд., стер. -М.гКНОРУС, 2006. 432с.

106. Поляков C.B. Системы поддержки принятияг решений на базе офисных программ/Моделирование в социально-политической, < сфере. Научный альманах. 2007. №1.

107. Попов B.JI. Управление инновационными проектами/Под ред.проф. В .Л.Попова. М.:ИНФРА-М, 2009. - 336 с.

108. Попов В.Л., Кремлев Н.Д. Методы и средства управления проектами. — Пермь: изд-во ПГТУ, 2004.

109. Пучков Е. Методы и системы, поддержки принятия управленческих решений/Ваш капитал Юг. 2008. №6-7.

110. Пьявченко О.Н., Горелова Г.В., Боженюк A.B., Клевцов С.И., Радченко С.А., Клевцова А.Б. Методы и алгоритмы моделирования развития сложных ситуаций: Монография / Под ред. д.т.н., профессора О. Н. Пьявченко. Таганрог: издательство ТРТУ, 2003. -157с.

111. Ример М.И., Касатов А.Д., Матиенко Н.Н: Экономическая оценка инвестиций. 2-е изд./Под общ.ред. М.И.Римера. — Спб.: Питер, 2008.-480 с.

112. Романова М.В. Управление рисками инновационной деятельности// Финансы и кредит. -2001. № 1. С. 14-23.

113. Рэдхэд К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками: пер. с англ. М.: Инфра-М., 1996. - 288с.

114. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий/перевод с англ. Вачнадзе Р.Г., М.: Радио и связь, 1993.

115. Семакин И.Г. Информационные системы и модели. Электронный курс/И.Г.Семакин, Е.К.Хеннер. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. - 303с.

116. Силаенков А.Н. Компьютерные системы поддержки* принятия решений Омск: изд-во ОмГТУ, 2007. - 80с.

117. Сиразетдинов Т.К., Родионов В.В., Сиразетдинов Р.Т. Динамическое моделирование экономики региона. 2005. Казань: Академия наук РТ. - 320с.

118. Соловьев В.П. Инновационная деятельность как системный процесс в конкурентной экономике (Синергетические эффекты инноваций). Киев: Феникс, 2006. — 560 с.

119. Староверова Г.С. Экономическая оценка инвестиций/ Г.С.Староверова, А.Ю.Медведев, И.В.Сорокина. М.: КНОРУС, 2006.-312 с.

120. Сухорев О.С. Социальный вопрос: институты, инновации и экономическая политика. М.: Экономическая литература, 2004. -294 с.

121. Сухарев О.С. Синергетика инвестиций/ О.С.Сухарев, С.В.Шманев, А.М.Курьянов; под ред. Профессора О.С, Сухарева. -М.:Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2008. 368 с.

122. Ткаченко И.Ю. Инвестиции/И.Ю.Ткаченко, Н.И.Малых. М.: Издательский центр «Академия», 2009. - 240 с.

123. Туманова Т.А. Методология оценки эффективности инновационной деятельности/М., Московский Государственный открытый университет

124. Узденёва Т. А. Система поддержки принятия решений, интегрированная с «1С:Предприятие» Текст. / Т. А. Узденёва // Молодой ученый. — 2011. — №3. Т. 1. — С. 105-107.

125. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика). М.: Прогресс, 1991.

126. Холодная Н.Д. Роль частно-государственного партнерства в инновационном секторе экономики/Современные наукоемкие технологии. — 2008. №4.

127. Хотяшева О.М. Инновационный менеджмент. 2-е изд. СПб.: Питер, 2006. - 384 с.

128. Чиненов М.В. Инвестиции/под ред.М.В.Чиненова. М.: КНОРУС, 2007. - 248 с.

129. Шапкин A.C. Экономические и финансовые риски. Оценка. Управление, портфель инвестиций: Монография. М.: Издательско-торговая компания «Дашков и К», 2003. —544 с.

130. Эддоус М. Методы принятия решений/ М.Эддоус, Р. Стэнсфилд. М.: Аудит: ЮНИТИ, 1997.

131. Янковский К.П. Организация инвестиционной и инновационной деятельности/ К.П.Янковский, И.Ф.Мухарь. СПб.: Питер, 2001.

132. Яресько Я.П. Инновационный менеджмент. Ярославль: МУБиНТ, 2002. - 67 с.

133. Allan A. Innovation management: strategies, implementation and profits. Oxford University Press. 1998.

134. Anderson T.J. Real Options Analysis in Strategic Decision Making: an applied; approach in a dual options framework // J. of Applied Management Studies. 2000. Dec. vol. 9 Issue 2.

135. Armbrecht P.M. at al. Knowledge Management in Research and Development // RTM, 2001, v.44, №4.

136. Black F. and M.Scholes. 1973 "The pricing of options and corporate liabilities." Journal of Political Economy 81 (May-June): 637' 659

137. Brian P. Cozzarin, Jennifer C.Percival. Complementárities between organizational strategies and innovation/ Economics of Innovation and new technology. Volume 15. Issue 3,2006. p. 195-217.

138. Carter R. Financial Analysis for R&D decisions // Journal of thé Society of Research Administrators, 1997, v.29, №1,2.

139. Carter R., Edwards D. Financial Analysis Extends Management of R&D// RTM, 2001, v.44, №5.143: Copeland T., Hówe K.M. Real? Options and; Strategic: Decisions, // Strategic Finance. 2002. Apr. vol.83.

140. Ester Martinez-Ros, Jose M.Labeaga. The relationship between firm size and innovation activity: a double decision approach/Economics of innovation and new technology. Volume 11, issue 1, 2002. p.35-50

141. Favato G. Relevance of Real Options to Corporate Investment Decisions/The Icfai University Journal of Derivatives Markets, Vol. V, No.3,2008.

142. Goldsmith D. Defining some different avenues of innovation/ Ivey business journal. Jan.-Feb. 2010.

143. Haettenschwiler P. Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungs-unterstutzung. Gutes Entscheiden in Wirtschaft, Politikund Gesellschaft. Zurich: Hochschulverlag AG, 1999. —S. 189—208.1. J 95

144. Henry. W. Chesbrough, David J. Teece, перев. Катько B.C. Организационные формы инноваций: когда виртуальная корпорация эффективна? Российский журнал менеджмента. 2003. т.1. №1. С.123-136.

145. Keen P.G.W., Scott Morton М. S. Decision support systems : an organizational perspective. Reading, Mass.: Addison-Wesley Pub. Co., 1978

146. Kogut B. and Kulatilaka N. 1994 "Operating flexibility, global manufacturing, and the option value of a multinational network." Management Science 40. No. 1: 123-139

147. Lee Kuo-Jung, Shyu David S., Dai Miao-Ling. The Valuation of Information Technology Investment by Real Options Analysis/ Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies Vol.12, No.4, 2009, p.611-628

148. Little I.D.C. Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus // Management Science, 1970. v. 16. — N 8

149. Mathews S. 2009 "Valuing risky projects with real options" Research.Technology Management, September-October: 32-41.

150. McGrath R.E., McMillian I.C. Assessing Technology Projects Using Real Option Reasoning // RTM, 2000, v.43, №4.

151. Myers S.C. 1987 "Finance theory and financial strategy." Midland Corporate Finance Journal 5, no. 1:6-13

152. Nelson R. National Innovation Systems: a comparative analysis. Oxford University Press, 1993.

153. Parthasarathy K. Vijay, Madhumathi R. Real Options Analysis in Valuation of Commercial Projects: A Case study/ The IUP Journal of Infrastructure, vol. VIII, Nos. 1&2,2010

154. Power D.J. A Brief History of Decision Support Systems. DSSResources.COM, World Wide Web, http://DSSResources.COM/history/dsshistory.html, version 2.8, May 31, 2003

155. Power DJ. Decision Support Systems: concepts and resources for managers. Quorum Books division Greenwood Publishing. 2002. 272p.

156. Prendergast P. "Capital projects: Wishful thinking and worse!", Management accounting, Nov. 1998.

157. Timothy A. Luehrman. Strategy as a portfolio of real options/Timothy A. //Harvard Business Review. 1998. Sep/Oct98, Vol. 76 Issue 5, p.89-100.

158. Trigeorgis L. Project flexibility, agency, and competition. 2000. Ed.L.Trigeorgis, New York.

159. Trigeorgis L., 1996. Real Options: Managerial Flexibility and Strategy in Resource Allocation, Cambridge, MA, MIT

160. Turban E.Decision support and expert systems: management support systems. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall; 1995.

161. Vashchenko M.P. Estimation project profitability in the modified Cantor-Lipman model/Moscow University computational5 mathematics and cybernetics. Volume 33, Number 2, 77-86.

162. Yang S. The construction of Assistant Decision Supporting System for Project Investment Based on Real Option Theory/ International Journal of Business and Management. Vol.5, No.2, 2010.

163. Задание влияния неэкономич.факторовоц та 0.141.оч"90.071. ОцП15 | 0.01оцгеГ0.031. Панель управления1.ОчЕЗ0.121. Оцёэ | о.ое1. ОцЕ15 | 0.041. ОЦЕ210.011. Г В началоч