Развитие методов многокритериальной сопоставительной оценки инновационных проектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат наук Хайрулин, Ильяс Гаяревич

• Хайрулин, Ильяс Гаяревич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Хайрулин, Ильяс Гаяревич

СОДЕРЖАНИЕ

Стр.

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ И ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В УСЛОВИЯХ СИЛЬНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

1.1 Особенности инновационных проектов и проблемы оценки их эффективности и предпочтительности в условиях сильной неопределенности исходной информации

1.2 Критерии эффективности и привлекательности инвестиционных

и инновационных проектов

1.3 Методологические подходы к обоснованию привлекательности инновационных проектов в условиях многокритериальное™ и сильной неопределенности

Глава 2 МЕТОДЫ И МОДЕЛИ СРАВНИТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В УСЛОВИЯХ СИЛЬНОЙ

НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

2.1 Сопоставительный анализ возможностей и особенностей МАИ и MAC

2.2 Обоснование рационального метода свертки локальных векторов приоритетов на основе имитационного эксперимента

2.3 Сравнительная оценка эффективности инновационных проектов

по критерию BOCR

2.4 Анализ различий оценок инвестиционной привлекательности инновационных проектов, полученных по моделям МАИ и MAC

Глава 3 СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОБОСНОВАНИЯ ВЫБОРА

ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

3.1 Сопоставительный анализ возможностей информационных технологий сравнительной оценки инновационных проектов

3.2 Требования к информационным системам поддержки решений в сфере обоснования инновационных проектов

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие методов многокритериальной сопоставительной оценки инновационных проектов»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Характерной особенностью инновационного проектирования на современном этапе развития российской экономики является принятие решений при сильной неопределенности исходной информации об условиях реализации проектов. Как правило, выбор проекта из нескольких альтернативных вариантов требует оценки не только количественных, но и качественных сторон последствий их реализации, в том числе экологических, социальных и даже политических, которые трудно или невозможно однозначно оценить количественно. В такой ситуации стандартные методики оценки эффективности проектов по таким критериям денежной природы, как ожидаемые доходность, затраты, чистый дисконтированный доход, внутренняя норма дохода, срок возврата единовременных затрат (срок окупаемости), индекс доходности и другие не могут адекватно отразить все стороны привлекательности инновационных проектов.

На наш взгляд, при сильной неопределенности исходной информации на этапе выбора рационального варианта проекта инновационной направленности значимость количественных оценок экономической эффективности его возможных альтернатив в определенной мере снижается. В условиях множественности и размытости разнокачественных их критериев обоснованное инвестиционное решение может быть получено по результатам комплексного, всестороннего анализа, сравнения и интеграции разноуровневых приоритетов рассматриваемых инновационных альтернатив. Такие исследования могут быть проведены на основе метода анализа иерархий (МАИ), метода аналитических сетей (MAC), использующих экспертную информацию о сравнительной значимости приоритетов проектов. Эти методы доказали свою эффективность и широко применяются в разработках инновационных стратегий за рубежом, в меньшей степени - в нашей стране, вследствие их недостаточной адекватности условиям реализации проектов в реальных секторах экономики, характеризующихся более значительной неодно-

родностью и сложными неоднозначными взаимосвязями разнокачественных критериев.

Необходимость совершенствования подходов и методов обоснования и оценки привлекательности проектов инновационного содержания при сильной неопределенности условий и последствий их реализации в РФ и предопределяют актуальность тематики диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Вопросы оценки обоснованности выбора рационального варианта проекта, в том числе и с сильной инновационной направленностью, широко освещались в работах многих отечественных и зарубежных ученых. Значимый вклад в ее решение внесли такие специалисты, как Абрамов С.И., Александер Г.Дж., Алтунин Н.Е., Андрейчиков А. В. , Андрейчи-кова О. Н., Аныпин В.М., Бард B.C., Батин Б.А., Бирман Г., Воронцовский A.B., Виленский П.Л., Гончаренко Л.П., Грачева М.В., Давыдов Д.В., Катасонов В., Ковалев В.В., Королев В.Г., Кузнецов Б.Т., Левко М.Н., Лившиц В.Н., Лоскутова О.В., Маккейн Дж., Маренков Н.Л., Мильнер Б.З., Недосекин А.Ю., Остапюк С.Ф., Панферов Г.А., Свалов A.A., Сельскова Т.В., Смоляк С.А., Турманидзе Т.У., Хоучен P.A., Царев В.В., Шапиро В., Шуметов В.Г. и некоторые другие.

К основным результатам проведенных этими специалистами исследований можно отнести разработку и обоснование системы взаимообусловленных количественных критериев эффективности инвестиционных проектов типа PV, NPV, IRR, PI и т.п., подходов к их оценке при разной степени неопределенности исходной информации (с использованием статистических методов в условиях слабой, т.е. статистической неопределенности, функций принадлежности - при средней степени неопределенности и интервальных методов оценивания - при сильной неопределенности), способов отображения рисков проектов в их критериальных функциях (в составе дисконтов, в качестве самостоятельных переменных, в показателях чувствительности и т.п.)

Однако применимость этих разработок в масштабном проектировании инновационного содержания, на наш взгляд, достаточно ограничена в связи с тем,

что при обосновании крупных инновационных проектов, как правило, необходимо учитывать и сопоставлять по значимости разнокачественные критерии эффективности, которые не всегда выражаются четкими количественными показателями одинаковой природы, в том числе и по причине сильной неопределенности исходной информации. В такой ситуации для принятия решений в инвестиционной сфере с инновационной составляющей целесообразно использовать методы системного анализа, предложенные американскими специалистами Т. Саати и К. Кернсом, и предполагающие выбор решения на основе парных сравнений экспертами проектных приоритетов разного уровня и содержания и обоснования на этой основе интегральной оценки значимости каждого из альтернативных проектов. Эти методы в определенной степени реализованы в экспертных системах принятия решений типа МАИ и MAC. Однако постоянно возрастающие требования к качеству решений в инновационной сфере предопределяют необходимость совершенствования заложенных в их основу подходов и процедур.

На наш взгляд, одними из актуальных направлений развития этих исследований являются обоснование подходов и методов формирования и оценки интегрального критерия эффективности инновационного проекта на основе совокупности его приоритетов, учет в критериях проектов их различий, предопределенных стадиями жизненного цикла инноваций, чувствительности к меняющимся условиям реализации и повышения достоверности и обоснованности инновационного решения на основе учета обратных связей между разноуровневыми критериями и некоторые другие.

Недостаточный учет этих аспектов при обосновании эффективности и выборе рационального варианта проекта инновационного содержания среди некоторого множества его возможных альтернатив и предопределили выбор цели и задач данного исследования.

Цель диссертационной работы: разработать и усовершенствовать теоретико-методологические подходы и методы обоснования рационального инвестиционного решения на множестве альтернативных инновационных проектов в ус-

ловиях их многокритериальное™, слабой формализуемости критериев и сильной неопределенности исходной информации.

Реализация этой цели обусловила постановку и решение следующих основных задач:

- выявить особенности инновационных проектов как объектов инвестиций, систематизировать критерии их эффективности и подходы к оценке разнокачественных критериев в условиях сильной неопределенности исходной информации;

- обосновать возможные варианты формирования многоуровневой системы взаимосвязей и отношений на множествах критериев и инновационных альтернатив и предложить методы и процедуры оценки их значимости и выбора рационального проекта;

- систематизировать и усовершенствовать методы оценки интегрального показателя значимости инновационного проекта;

- сопоставить различные методы и системы поддержки принятия решений в инновационной сфере по их эффективности в разных условиях реализации реальных инновационных проектов;

- провести апробацию предложенных в работе подходов и методов в сфере реального инновационного проектирования;

- предложить направления совершенствования подходов и методов оценки значимости инновационных проектов в условиях сильной неопределенности исходной информации;

- разработать подходы к оценке влияния изменчивости и согласованности экспертных суждений на качество проектных решений.

Объектом исследования являются масштабные инновационные проекты, реализуемые в условиях сильной неопределенности, эффективность которых характеризуется набором разнокачественных критериев.

Предметом исследования являются методы и технологии обоснования значимости инновационных проектов на основе комплексного сопоставления

оценок их различных критериев при высокой степени неопределенности исходной информации.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых в области экономической теории, инвестиционного и инновационного проектирования, теории принятия решений. При решении задач исследования использованы методы системного анализа, обработки экспертной информации, теории вероятностей и математической статистики, эконометрического и имитационного моделирования, математического анализа, теории риска и принятия решений в условиях многокритериаль-ности.

Для обработки информации использовались как стандартные, так и оригинальные программные средства, реализующие методы анализа иерархий и аналитических сетей.

Эмпирическую базу исследования составили официальные данные Росстата, данные региональных органов статистики, сведения, полученные в ходе экспертных опросов специалистов.

Научная новизна проведенного исследования заключается в совершенствовании и разработке методологических подходов к обоснованию выбора и оценке качества рационального инвестиционного решения на множестве альтернативных вариантов инновационных проектов в условиях их многокритериальности и сильной неопределенности исходной информации на основе экспертных суждений о предпочтительности и взаимосвязях разнокачественных критериев и альтернатив с учетом особенностей процедур и методов их обработки.

Научная новизна подтверждается следующими полученными научными выводами и результатами, выносимыми на защиту.

1. Раскрыты особенности крупных инновационных проектов, связанные с их многокритериальностью и неоднозначностью разнокачественных критериев эффективности с точки зрения их общественной и коммерческой значимости. Предложена систематизация разнокачественных критериев эффективности и ин-

вестиционной привлекательности инновационных проектов по ряду признаков, характеризующих их экономическую, социальную, экологическую и другие виды привлекательности для общества и инвесторов. Систематизированы методы оценки эффективности инновационных проектов при разных степенях неопределенности исходной информации. Обоснованы подходы к ранжированию многокритериальных альтернативных инновационных проектов в условиях сильной неопределенности исходной информации по их эффективности, оцениваемой по показателям относительной предпочтительности, с учетом определяемых экспертным путем отношений предпочтительности локальных критериев для рассматриваемых проектных альтернатив и целей их реализации.

2. Обоснована трехуровневая базовая иерархическая система взаимоотношений в пространстве «цель - критерии - проектные альтернативы» и предложены варианты ее формирования для инновационных проектов с учетом отсутствия или наличия обратных связей как между уровнями критериев и альтернатив, так и между одноуровневыми элементами. Раскрыты особенности принятия решений по обоснованию предпочтительного варианта инновационного проекта при различных вариантах этой системы с использованием методов анализа иерархий и аналитических сетей, базирующихся на использовании экспертной информации о предпочтительности и значимости разных критериев для рассматриваемых альтернатив и цели проекта.

3. Предложены подходы к формированию интегрального показателя предпочтительности альтернативных вариантов инновационных проектов с учетом жизненного цикла инновации на основе экспертных и модельных сопоставительных оценок выгод, издержек, возможностей и рисков их реализации.

4. Представлено эмпирическое доказательство обоснованности предлагаемых подходов к сопоставительной оценке значимости и предпочтительности инновационных проектов на примере проектов развития промышленного производства предприятия по направлениям выпуск новой продукции, подготовка кадров, замена оборудования, новые технологии, по категориям целевых установок "вы-

год", "издержек", "возможностей" и "рисков". Выявлена высокая значимость направлений, связанных с выпуском новой продукции и формированием и укреплением кадрового потенциала предприятий, что характеризует важность разработки и реализации на отечественных предприятиях рыночно ориентированных стратегий их развития и кадрового обеспечения производства.

5. Эмпирически доказано, что результаты ранжировки критериев и показателей предпочтительности альтернативных проектов при высокой согласованности экспертных оценок практически не зависят от приемов свертки их локальных критериев (аддитивной или мультипликативной). Однако при высокой степени несогласованности суждений возможно появление различий в этих результатах при использовании разных приемов свертки. Разработан базирующийся на методах имитационного моделирования и аппроксимации подход к оценке и анализу влияния на результаты сопоставления альтернативных инновационных проектов степени согласованности экспертизы. На его основе выявлены количественные закономерности изменчивости различий оценок интегральных критериев значимости рассматриваемых альтернатив от степени согласованности экспертных решений и предложены приемы к повышению этой согласованности на основе обеспечения условия транзитивности оценок каждого из экспертов и устранения расхождений в их суждениях за счет совершенствования организации экспертизы.

6. Разработан и проведен имитационный эксперимент, позволивший выявить различия в оценках приоритетов альтернатив (по модернизации предприятия) и критериев (рисков проектов), полученных по моделям прямой и обратной иерархии МАИ и MAC. Полученные результаты свидетельствуют, что модели МАИ и MAC практически одинаково оценивают приоритеты элементов нижнего уровня, т.е. альтернатив. Этот вывод свидетельствует об обоснованности использования рассмотренных моделей иерархии, и выбор в пользу одной из них должен осуществляться на основе анализа адекватности их исходных предпосылок условиям поставленных задач.

7. Проведен сопоставительный анализ возможностей информационных экспертных систем поддержки принятия решений на основе процедур МАИ и MAC, предоставляемых разработчиком инновационных проектов, по результатам которых определены базовые требования к этим системам по составу выполняемых функций, предоставляемых пользователям услуг, и формам представления промежуточных и итоговых результатов.

Обоснованность и достоверность теоретических и методологических результатов диссертационного исследования подтверждена результатами сопоставительных оценок предпочтительности альтернативных вариантов инновационных проектов в сфере автомобилестроения.

Теоретическая значимость результатов диссертационного исследования заключается в развитии методологических подходов и методов принятия достоверных и обоснованных инвестиционных решений по выбору рационального варианта инновационного проекта на множестве их альтернатив в условиях многокритериальности и сильной неопределенности исходной информации на основе взаимных отношений предпочтительности рассматриваемых критериев и альтернатив, определяемых экспертным путем.

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что разработанные в диссертации подходы, методы и научно-методические рекомендации по оценке предпочтительности инновационных проектов в условиях их многокритериальности и сильной неопределенности исходной информации позволят предприятиям и организациям реального сектора экономики повысить обоснованность принятия рациональных инвестиционных решений в инновационной сфере.

Основные выводы и рекомендации работы могут служить методической базой для дальнейших исследований по проблеме оценки эффективности инвестиционных проектов, а также предлагаются к использованию в учебном процессе при чтении таких дисциплин, как «Инновационный менеджмент», «Теория принятия решений» студентам и слушателям экономических специальностей вузов.

Тематика диссертационного исследования соответствует пунктам паспорта специальности ВАК РФ 08.00.05 - экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями) 2.2: разработка методологии и методов оценки, анализа, моделирования и прогнозирования инновационной деятельности в экономических системах; 2.23: теория, методология и методы оценки эффективности инновационно-инвестиционных проектов и программ и пунктам паспорта специальности 08.00.13 - математические и инструментальные методы экономики 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; 2.4: разработка систем поддержки принятия решений для обоснования общегосударственных программ в областях: социальной; финансовой; экологической политики.

Апробация и реализация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования обсуждались и были одобрены на конференциях и семинарах различного уровня. Среди них: научно-практические семинары профессорско-преподавательского состава Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова, Международная научно-практическая, конференция «Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии» (Орел, Орловский филиал академии народного хозяйства и государственной службы, 2011), Двадцать пятые международные Плехановские чтения (10-16 февраля 2012 г., Москва, РЭУ им. Г.В. Плеханова). Методика оценки эффективности инновационных проектов апробирована и нашла практическое применение в работе ООО "ЮНГ", а также внедрена в учебный процесс ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова».

Публикации. По результатам выполненного исследования опубликовано 8 работ, в том числе 5 в изданиях по списку ВАК. Общий объем публикаций 5,4 п.л., из которых 4,3 п.л. - авторские.

Объем и структура диссертации. Диссертация содержит 169 страниц текста, в том числе 37 рисунков и 36 таблиц. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и приложения.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены ее цель и задачи, объект и предмет исследования, раскрыты научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе «Теоретико-методологические проблемы оценки эффективности и инвестиционной привлекательности инновационных проектов в условиях сильной неопределенности» рассмотрены особенности инновационных проектов и проблемы оценки их эффективности и предпочтительности в условиях сильной неопределенности исходной информации, критерии оценки их эффективности.

Во второй главе диссертации «Методы и модели сравнительной оценки эффективности инновационных проектов в условиях сильной неопределенности» рассмотрена проблема выбора вида свертки локальных векторов приоритетов альтернатив в глобальный вектор, приведены результаты разработки базовых моделей сравнительной оценки инновационных проектов.

В третьей главе диссертации «Совершенствование информационных технологий обоснования выбора инновационных проектов» сформулированы требования к информационным технологиям сравнительной оценки эффективности инновационных проектов в условиях сильной неопределенности исходной информации.

В заключении содержатся основные выводы и результаты, полученные в ходе исследования.

Глава 1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ И ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ

-ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В УСЛОВИЯХ СИЛЬНОЙ

НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

1Л Особенности инновационных проектов и проблемы оценки их эффективности и предпочтительности в условиях сильной неопределенности исходной информации

Наиболее распространенной формой внедрения инноваций в работу различных организаций является реализация крупных инновационных проектов, которые рассчитаны на долгосрочную перспективу и требуют больших капиталовложений.

Как и любой проект, инновационный проект - это детально проработанный план, подкрепленный экономическими и техническими расчетами, требующий инвестиций для практического применения и не нуждающийся в доработке [11]. Однако по сравнению с инвестициями традиционного содержания его особенностью является наличие нововведения в организацию, технологии, ресурсное, в том числе и кадровое, обеспечение производственной деятельности, схему реализации продукции и т.п. В этой связи авторы работы [71] дают такое определение инновационного проекта: это сложное мероприятие, адаптированное к местным условиям, реализуемое однократно в конкретном временном интервале начала и окончания, выполняемое автономно и независимое от традиционных технологий, предусматривающее использование инновационных решений, требующее структурной перестройки предприятия, обеспечения трудовыми, финансовыми и материальными ресурсами, применения специальных методов и технологий. В этой связи важной особенностью инновационного проекта является то, что он несет в себе целенаправленное изменение той системы, в которой осуществляется.

Существуют различные классификации инновационных проектов. В соответствии с [27] по степени инновационности инновационные проекты подразделяются на псевдоинновационные, улучшенные инновации, инновационные и базовые инновационные. По сфере использования инноваций выделяют следующие типы проектов - технические, организационные, экономические, социальные, смешанные [158].

Классификация инновационных проектов по этапам предпринимательской деятельности выделяет следующие направления:

- создание усовершенствованного или совершенно нового продукта, товара;

- ввод усовершенствованного или нового метода производства;

- разработка нового рынка;

- овладение новым источника поставки сырья или полуфабрикатов;

- преобразование схемы управления.

Инновационные проекты обычно делят на три основных стадии: 1) стадия возникновения идеи; 2) инкубационная стадия; 3) стадия роста (саморазвития).

Эти стадии в рамках инновационного проектирования делятся, как правило, на несколько функциональных, логически завершенных этапов. Так, Сэмом Нил-соном из Шведского Института инноваций [150] предлагается следующая последовательность этапов инновационного проекта:

- постановка задачи, выявление требуемых спецификаций;

- рождение идеи;

- создание инновационной концепции;

- разработка модели (опытного образца) и ее тестирование;

- выпуск опытной партии товара;

- выход на рынок.

Характерным для инновационного проектирования является то, что инновационный процесс соединяет в себе как творческие, так и прагматические элементы. В связи с этим употребительным и оправданным является подход к инновационному процессу как к единому процессу планирования и реализации проекта.

Последовательность прохождения проекта по различным стадиям от момента новой идеи до момента экономической целесообразности поддержания на рынке морально устаревшего изделия после неоднократного усовершенствования конструкции (структуры) без изменения принципа ее работы в научной литературе принято определять как его жизненный цикл.

Жизненный цикл инновационного проекта - это промежуток времени между моментом начала проекта и моментом его полной окупаемости, в течение которого происходит: появление идеи, выполнение поисковых и прикладных исследований, разработка конструкторской и технологической документации, освоение и применение нового научно-технического или технологического решения, т.о. есть работы, характеризующие различные фазы его развития [71].

Особенностью инновационных и инвестиционных проектов является наличие цели, что позволяет оценить полученный результат и эффективность проекта. Оценка эффективности проектов является основой для принятия решения об их финансировании (реализации).

Одной из основных характерных черт инновационного проекта, определяющих подходы к оценке его эффективности, является более сильная неопределенность его результатов в течение жизненного цикла инновационного проекта, обусловленная часто отсутствием исторического опыта реализации его основных этапов вследствие новизны их результатов, в том числе по свойствам применяемых технологий и разрабатываемой продукции, спросу на нее, срокам реализации этапов и т.п.

При этом характерной особенностью инновационных проектов, особенно крупных, является существенно большая, по сравнению с проектами, не являющимися инновационными, неопределенность внешней среды, и, вследствие повышенного срока реализации зависимость их результатов от факторов макросреды, включая не только экономико-технологические, но и социально-политические.

Как правило, неопределенность означает погрешность, неточность, ограниченность информации, используемой при принятии решений, и кроме того, неуверенность в наступлении того или иного явления вообще или в запланированные сроки. При этом исходная информация по способам ее получения условно подразделяется на три группы:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Хайрулин, Ильяс Гаяревич, 2013 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абакаров А.Ш., Сушков Ю.А. Программная система поддержки принятия рациональных решений "MPRIORITY 1.0" // Исследовано в России. Электронный научный журнал. 2005. С.2130-2146.

2. Агальцова Т.А., Горностаева A.B., Зайцева Е.А. и др. Оценки эффективности инвестиционных проектов: Учеб. пособие. Н. Новгород: Нежегородский гос. техн. ун-т, 2002.

3. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. 2-е, перераб. и доп. изд. М.: Наука, 1976.

4. Адлер Ю.П., Шмерлинг Д.Л. Парные сравнения в прошлом, настоящем и будущем // Дэвид Г. Метод парных сравнений. М.: Статистика, 1978. С.122-138.

5. Алешин Д.Н. Экономическое обоснование эффективности инвестиционных проектов на предприятиях на основе применения эконометрического метода интервальной оценки. Автореф. дис. ... к-та экон. наук. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002.

6. Андрейчикова О.Н. Разработка и исследование интеллектуальной системы принятия решений на нечетких множествах // Информационные технологии. 1999. №8.

7. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2001.

8. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. М., 2006.

9. Андрейчиков A.B., Терелянский П.В., Андрейчикова О.Н. Информационные технологии прогнозирования технических решений на основе иерархических моделей: монография. Волгоград: ВолгГТУ, РПК «Политехник», 2004.

10. Андрейчиков A.B., Терелянский П.В., Шахов А.М. Нечеткие модели и средства для принятия решений на начальных этапах проектирования: монография. Волгоград: ВолгГТУ, РПК «Политехник», 2004.

11. Андрейчиков A.B., Хорычев A.A., Андрейчикова О.Н. Экспертная система для начальных стадий проектирования инноваций // Информационные технологии. 2012. №3.

12. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989.

13. Антонов A.B. Системный анализ: Учебник для вузов. М.: Высшая школа, 2006.

14. Аристов С.А. Имитационное моделирование экономических систем: учебное пособие. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. ун-та. 2004.

15. Аристов С.А. Имитационные системы поддержки принятия решений // Экономика и математические методы. 2007. Т.43. №3.

16. Аристов С.А. Многофункциональные имитационные системы поддержки принятия решений в управлении предприятием: Монография. М.: Финансы и статистика, 2007.

17. Арнольд В.И. «Жесткие» и «мягкие» математические модели. М.: МЦНМО, 2000.

18. Батин Б.А. Иерархия экспертно-аналитических моделей оценки риска инвестиционных проектов промышленного предприятия // Вестник НИИРПО. Серия «Экономика и управление». Вып.1. М.: Изд-во НИИРПО, 2008.

19. Батин Б.А. Развитие методов оценки рисков инвестиционных проектов промышленного предприятия на основе экспертно-аналитического моделирования. Автореф. дис. ... к-таэкон. наук. М.: ГАСИС, 2009.

20. Белкина Е.Ю., Дунаев В.Ф. Метод экспертной оценки проектных рисков при управлении научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими работами (НИОКР) нефтегазовой компании // Нефть, газ и бизнес. 2012. №1.

21. Белякова М.Ю. Разработка комплексного подхода к оценке инвестиционной привлекательности объекта инвестирования: Автореф. дис. ... к-та экон. наук. М.: РЭА им. Г.В. Плеханова, 2006.

22. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. М.: Статистика, 1974.

23. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 1980.

24. Блауберг И.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода. М.: Мысль, 1973.

25. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатие, 1990.

26. Брук Б.Н., Бурков В.Н. Методы экспертных оценок в задачах упорядочения объектов // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1972. №3. С.29-39.

27. Бунин М.С., Нефедов Б.А., Эйдис A.JI. Управление инновационными процессами в агропромышленном комплексе. М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2006.

28. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002.

29. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Справочник. М.: Статистика, 1979.

30. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. 4-е изд., стереотип. М.: Наука, Физматгиз, 1969.

31. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: Учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М: Дело, 2002.

32. Вишняков Я.Д., Радаев H.H. Общая теория рисков. М.: Академия,

2007.

33. Волков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ: Продвинутый курс: Учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2004.

34. Волков И.М., Грачева М.В., Алексанов Д.С. Критерии оценки проектов // Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.cfin.ru/flnanalysis/cfcriteria2.shtml, 1998.

35. Гальперин В.М., Гребенников П.И., Леусский А.И., Тарасевич Л.С. Макроэкономика. Учебник / Общ. ред. Л.С. Тарасевича. СПб: Экономическая школа, 1994.

36. Гамидов Г.С., Колосов В.Г., Османов Н.О. Основы инноватики и инновационной деятельности. СПб.: Политехника, 2000.

37. Гвардейцев М.И., Морозов В.П., Розенберг В.Я. Специальное математическое обеспечение / Под ред. М.И. Гвардейцева. М.: Советское радио, 1978.

38. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии М.: Прогресс, 1976.

39. Гончаренко С.Н., Ярощук И.В. Разработка системы критериев для процедуры аттестации профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений. М., 2009. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.giab-online.ru/catalog/10375.

40. Горяченко В.И., Кибалов Е.Б. Принципы построения организационной структуры управления Сибирским федеральным округом: опыт экспертного оценивания // Регион: экономика и социология. 2001. №4.

41. Грабауров В.А. Информационные технологии для менеджеров. М.: Финансы и статистика, 2001.

42. Грацинская Г.В. Методология оценки инвестиционных процессов в регионе с позиции влияния на них человеческого и физического капитала. Авто-реф. ... дис. д-ра экон. наук. СПб., 2007.

43. Грацинская Г.В. Управление эффективностью и моделирование инвестиционных процессов. Гатчина: Изд-во Ленинградского областного института экономики и финансов, 2006.

44. Грацинская Г.В., Пучков В.Ф. Эффективность инвестиций. Гатчина: Изд-во Ленинградского областного института экономики и финансов, 2002.

45. Грачева М.В. Анализ проектных рисков. М.: Финстатинформ, 1999.

46. Грачева М.В. Инновационная деятельность в промышленности: теория и практика в странах рыночной экономики и инновационные опросы российских предприятий. М.: ИМЭМО РАН, 1994.

47. Гузаиров М.Б., Орлова Е.В. Моделирование инновационных процессов региональных систем в условиях рынка // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2012. Т. 16. №1(46).

48. Гуляницкий Л.Ф., Малышко С.А., Сергиенко И.В. О программных средствах поддержки принятия решений в задачах группового выбора // Управляющие системы и машины.. 1993. №5.

49. Давние В.В., Тинякова В.И. Прогнозные модели экспертных предпочтений: монография. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2005.

50. Давыдов Д.В. Методология принятия экономических решений с позиций субъективной неопределенности // Вестник Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова. 2009. №2(26).

51. Добров Г.М. Типология прогнозов и анализ метода Дельфи // Анализ тенденций и прогнозирование НТП. Киев: Наукова думка, 1967.

52. Дэвид Г. Метод парных сравнений / Под ред. Ю.П. Адлера. М.: Статистика, 1978.

53. Евграфова И.Ю., Красникова Е.О. Инновационный менеджмент // Электронный ресурс. Режим доступа: http://lib.rus.ec/b/204721/read.

54. Егоров А.Ю., Валинурова Л.С. Методологические проблемы управления инвестиционным процессом в социально-экономических системах // Инновации и инвестиции, 2004. №2.

55. Ермошин М.А. Оценка конструкторских решений с помощью метода анализа иерархий // 22 Гагар, чтения: Сб. тез. докл. молод, науч. конф., Москва, 2-бапр. 1996, ч.7.

56. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и принятия решений // Математика сегодня. М.: Знание, 1974.

57. Замков О.О., Черемных Ю.А., Толстопятенко A.B. Математические методы в экономике: Учебник. М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, Изд-во «Дело и Сервис», 2001.

58. Зеленский П.С. Совершенствование методов экспертизы инвестиционных проектов. Автореф. дис. ... к-та экон. наук. Красноярск, 2006.

59. Иванов В.Н., Доронин А.О. Информационное обеспечение социального управления // Основы социального управления. М.: Высшая школа, 2001.

60. Иванов В.Г., Криворотов В.Ф., Малиновская Е.В., Никаноров С.П. Комплексный метод анализа и оценки научно-технических предложений (обоснование, содержание, применение) // Совершенствование организационно-экономического механизма управления наукой в условиях интенсивного развития. М., 1983.

61. Изосимов В.Ю. Комплексная оценка влияния неопределенности исходной технико-экономической информации при оценке эффективности инвестиционных проектов // Электронный ресурс. Режим доступа: www. riep.ru/lib/getfile.php?t=p&n=88000073.

62. Ильенкова С.Д., Ягудин С.Ю., Гужов В.В. Управление инновационным проектом: учебно-методический комплекс / под ред. проф. С.Ю. Ягудина. М.: Изд. центр ЕАОИ, 2009.

63. Инновации: теория, механизм, государственное регулирование. Учебное пособие / Под ред. Ю.В. Яковца. М.: Изд-во РАГС, 2000.

64. Инновационный менеджмент: Учебник для вузов / С.Д. Ильенкова, Л.М. Гохберг, С.Ю. Ягудин и др.; Под ред. С.Д. Ильенковой. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.

65. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.

66. Кардаш В.А. Основы системных исследований и математического моделирования. Кисловодск: КИЭП, 1998.

67. Качалов P.M. Управление хозяйственным риском. М.: Наука, 2002.

68. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. М.: Статистика, 1978. Вып.1, 2.

69. Клейнер Г.Б., Тамбовцев B.JL, Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегия, безопасность. М.: Экономика, 1997.

70. Князевская Н.В., Князевский B.C. Принятие рискованных решений в экономике и бизнесе. М.: Контур, 1998.

71. Козлов В.В., Эйдис А.Л. Инновационный проект и управление работами по его реализации // Электронный ресурс. Режим доступа: www.mcx-consult.ru.

72. Комплексный метод анализа и оценки научно-технических предложений (обоснование, содержание, применение) / В.Г. Иванов, В.Ф. Криворотов, Е.В. Малиновская, С.П. Никаноров // Совершенствование организационно-экономического механизма управления наукой в условиях интенсивного развития. М., 1983.

73. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

74. Кузнецов А.И. Expert Decide для Windows 95, Windows 98 и Windows NT. Версия 2.0. Руководство пользователя / Под ред. В.Г. Шуметова. Орел: ОРАГС, 2000.

75. Кузнецов А.И., Шуметов В.Г. Expert Decide для Windows 95, 98, NT, 2000, Me. Версия 2.2. Руководство пользователя. Орел: ОРАГС, 2001.

76. Курносов Ю.В., Конотопов П.Ю. Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы. М.: РУСАКИ, 2004.

77. Курносов Ю.В., Конотопов П.Ю. Аналитика: методология, технология и организация информационно-аналитической работы. М.: РУСАКИ, 2004.

78. Леонтьев В. Экономические эссе. Теории, исследования, факты и политика. М.: Политиздат, 1990.

79. Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении. М.: Дело, 2004.

80. Литвин В.Г. Метод анализа иерархий на службе менеджеров российских предприятий // Экономика и коммерция. 2003. №1-2.

81. Лукин В.П., Шуметов В.Г., Милых Ф.Г. Метод аналитических иерархий в задачах экономики // Современные аспекты экономики. 2002. №13(26).

82. Львовский E.H. Статистические методы построения эмпирических формул: Учеб. пособие для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Высш. шк., 1988.

83. Масленников Е.В. Экспертное знание: Интеграционный подход и его приложение в социологическом исследовании. М.: Наука, 2001.

84. Матвеев Р.И. Моделирование инвестирования в новые технологии в условиях неопределенности и конкуренции // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2010. №2(22). URL: http://uecs.mcnip.ru.

85. Математическая теория планирования эксперимента / Под ред. С.М. Ермакова. М.: Наука, 1983.

86. Методика расчета социальной, экономической и бюджетной эффективности инвестиционных проектов. Утверждена приказом главного управления экономики Пермской области № 16-03 от 01 октября 2004 г.

87. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов: Вторая редакция / М-во экон. РФ, М-во фин. РФ, ГК по стр-ву, ар-хит. и жил. политике; рук. авт. кол.: В.В. Коссов, В.Н. Лившиц, А.Г. Шахназаров. М.: ОАО «НПО Изд-во «Экономика», 2000.

88. Милых Ф.Г. Формирование инновационной стратегии развития и функционирования предприятий легкой промышленности в условиях риска и неопределенности: теория и методология. М.: Машиностроение-1, 2007.

89. Милых Ф.Г., Шуметов В.Г. Методологические аспекты планирования стратегии развития промышленного предприятия в условиях неопределенности информации // Экономическое прогнозирование: модели и методы. М-лы между-нар. научно-практ. конф. 4.2 / Под ред. проф. В.В. Давниса. Воронеж: ВГУ, 2006.

90. Миллер Дж.А. Магическое число семь плюс или минус два. О некоторых пределах нашей способности перерабатывать информацию // Инженерная психология. М.: Прогресс, 1964.

91. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974.

92. Митихин В.Г. Об одном контрпримере для анализа иерархий // Проблемы управления. 2012. Вып.З.

93. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. пособие для вузов / JT.A. Сошникова, В.Н. Тамашевич, Г. Уебе, М. Шеффер. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.

94. Найт Ф. Понятие риска и неопределенности // THESIS, 1994. Вып.5.

95. Налимов В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971.

96. Ногин В.Д. Принятие решений при многих критериях. Учебно-методическое пособие. СПб.: Изд-во «ЮТАС», 2007.

97. Новицкий H.A. Ориентиры инвестиционной и инновационной политики // Экономист. 1999. №3.

98. Ногин В.Д. Упрощенный вариант метода анализа иерархий на основе нелинейной свертки критериев // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2004. Т.44. №7.

99. Норенков И.П. Генетические методы структурного синтеза проектных решений // Информационные технологии. 1998. №1.

100. Олдендерфер М.С., Блэшфилд Р.К. Кластерный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989.

101. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981.

102. Плис А.И., Сливина H.A. MathCAD - математический практикум для экономистов и инженеров: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 1999.

103. Подиновский В.В., Подиновская О.В. О некорректности метода анализа иерархий // Проблемы управления. 2011. №1.

104. Подиновский В.В., Подиновская O.B. Еще раз о некорректности метода анализа иерархий // Проблемы управления. 2012. №4.

105. Покровский A.M. Групповое экспертное оценивание эффективности инвестиционных проектов // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.З «Общество и экономика». М.: ИИЦ МГУДТ, 2006.

106. Покровский A.M. К вопросу о методологии оценки эффективности инновационно-инвестиционных проектов // Транспортное дело России. 2010. №12.

107. Покровский A.M., Свалов A.A., Наумчев Д.В. Методологические принципы оценки эффективности инновационно-инвестиционных проектов // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.2 «Экономика и управление». М.: ИИЦ МГУДТ, 2006.

108. Покровский A.M., Филинов П.Л. Методологические аспекты управления инвестиционными процессами на уровне территориальных образований // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.6 «Общество и экономика». М.: ИИЦ МГУДТ, 2005.

109. Покровский A.M., Филинов П.Л. Системный подход к управлению инвестиционными процессами // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии. Материалы междунар. научно-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2007.

110. Покровский A.M., Шуметов В.Г. Методика оценки эффективности инвестиционных проектов на основе экспертно-аналитических технологий // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.З «Экономика и управление». М.: ИИЦ МГУДТ, 2006.

111. Покровский A.M., Оценка эффективности инвестиционных проектов на основе экспертно-аналитических технологий информационного обеспечения. М: изд-во «Риалтекс», 2008.

112. Попов A.B. Информационное обеспечение регионального управления в современной России (социологический аспект). Дис. ... к-та социол. наук. М.: РАГС, 2001.

113. Попов Г.Х. Эффективное управление. М.: Экономика, 1985.

114. Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейеса-Рота, Д. Уотер-мана, Д. Лената. М.: Мир, 1987.

115. Пранович A.A. Стратегия управления инновационно-инвестиционной деятельностью в переходной экономике: Автореф. дис. ... д-ра экон. наук. М.: РЭА, 2002.

116. Пранович A.A. Стратегия управления инновационно-инвестиционной деятельностью в современных условиях. М.: РЭА, 2001.

117. Приказ Минэкономразвития РФ и Минфина РФ от 23 мая 2006 г. №139/82н «Об утверждении Методики расчета показателей и применения критериев эффективности инвестиционных проектов, претендующих на получение государственной поддержки за счет средств Инвестиционного фонда Российской Федерации».

118. Прокофьева И.А. Развитие методов оценки экономической эффективности инвестиционных проектов нефтегазоперерабатывающих предприятий в условиях неопределенности. М.: ГУУ, 2011.

119. Пустыльник Е.И. Статистические методы анализа и обработки наблюдений. М.: Наука, 1968.

120. Райхман Э.П., Азгальдов Г.Г. Экспертные методы в оценке качества товаров. М.: Экономика, 1974.

121. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011: Стат. сб. / Росстат. М., 2011.

122. Рекомендации IEEE по разработке требований к программному обеспечению // Электронный ресурс. Режим доступа: http:// club.shelek.ru/viewart.php?id=344.

123. Риск-менеджмент инвестиционного проекта. Учебник под ред. М.В. Грачевой и А.Б. Секерина. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009.

124. Румянцева Е.Е. Новая экономическая энциклопедия. М.: ИНФРА-М,

2005.

125. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

126. Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. / Науч. ред. A.B. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М.: Издательство ЛКИ, 2008.

127. Секерин А.Б. Моделирование управления риском как ресурсом и его применение для оптимизации системы налогового контроля // Вестник МГУ, сер. «Экономика». 2003. №6.

128. Секерин А.Б., Мамошина Т.М. Анализ и оценка риска. Курс лекций. М.: МГУДТ, 2003.

129. Секерин А.Б., Шуметов В.Г., Гудов В.А. Управление хозяйственным риском производственного предприятия на основе интегрированного подхода. Препринт. Орел: ОГУ, 2003.

130. Сельскова Т.В. Методы оценки привлекательности инвестиционных проектов в автомобилестроении: Автореф. дис. ... к-та экон. наук. М.: ГАСИС, 2005.

131. Сидоренко В.И. Управление инновационно-инвестиционной деятельностью в народном хозяйстве России: Автореф. дис. ... д-ра экон. наук. М.: РЭА, 2000.

132. Советский энциклопедический словарь. М.: Советская энциклопедия,

1980.

133. Соклов Б.В., Юсупов P.M. Концептуальные основы квалиметрии моделей и полимодельных комплексов // ИММОД-2005.

134. Социальная статистика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1999.

135. Социальное планирование в отраслях промышленности. Некоторые вопросы методологии / Под ред. В.Р. Полозова. М.: Наука, 1981.

136. Спицнадель В.Н. Теория и практика принятия оптимальных решений. Учеб. пособие. СПб.: Изд. дом «Бизнес-пресса», 2002

137. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996.

138. Стратегический ответ России на вызовы нового века. М.: Экзамен,

2004.

139. Стратегическое управление: регион, город, предприятие / Под ред. Д.С. Львова, А.Г. Гранберга, А.П. Егоршина. М.: Экономика, 2005.

140. Сухарев О.С. Институты и экономическое развитие. М.: Издательско-Консалтинговое предприятие «ДеКА», 2005.

141. Теория и практика принятия решений в экономике и управлении экспертными методами / В.А. Иванов, В.Г. Шуметов, Ф.Г. Милых и др. М.: МГУДТ, 2003.

142. Терелянский П.В. Система поддержки принятия решений, реализующая анализ матриц парных сравнений экспертных суждений на основе метода анализа иерархий: св-во об официальной регистрации программы для ЭВМ №2009611488 / П.В. Терелянский. №2009610329; заявл. 03.02.2009. М.: РОСПАТЕНТ, 2009.

143. Технологии принятия решений: метод анализа иерархий. Электронный ресурс. Режим доступа: http://citforum.ru/consulting/BI/resolution/.

144. Титов В.А., Хайрулин И.Г. Влияние согласованности экспертных суждений на принятие решения о выборе инвестиционных проектов по методу анализа иерархий // Экономические науки. 2013. №5.

145. Титов В.А., Хайрулин И.Г. К вопросу о форме свертки локальных векторов приоритетов альтернатив по частным критериям в обобщенный вектор в методе анализа иерархий // Экономические науки. 2013. №10.

146. Тихомиров Н.П. Методы оценки эффективности инвестиционных проектов в реальном секторе экономики в условиях неопределенности исходной информации // Вестник Российской экономической академии имени Г.В. Плеханова. 2011. №6(42).

147. Тихомиров Н.П., Тихомирова Т.М. Риск-анализ в экономике. М.: Экономика, 2010.

148. Толковый словарь по искусственному интеллекту / Авторы-составители А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. М.: Радио и связь, 1992.

149. Уварова В.И., Шуметов В.Г. Использование метода анализа иерархий // Социологические исследования. 2001. №3.

150. Управление исследованиями и инновациями / под ред. А. Форти М.: Наука, 1994.

151. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж.-О. Ким, Ч.И. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; Под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.

152. Философский энциклопедический словарь. М.: Инфра-М, 2009.

153. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука,

1978.

154. Фонотов А. От мобилизационного к инновационному типу развития // Вопросы экономики. 1993. № 11.

155. Хайрулин И.Г., Покровский A.M. Сравнительная оценка экспертно-аналитических технологий моделирования в условиях неопределенности исходной информации // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии: м-лы III междунар. научно-практ. конф. Орел: Изд-во ОФ РАНХиГС, 2012.

156. Хованов Н.В. Математические модели риска и неопределенности. СПб.: Изд-во СпбГУ, 1998.

157. Хуторецкий А.Б. Экспертное оценивание объектов по неквалифицированному критерию с помощью модели Бержа - Брука - Буркова. Новосибирск: ИЭиОПП СО РАН, 1994. (Препринт №130).

158. Царьков A.C. Управление проектами: от идеи к документу: В графиках, таблицах, рисунках, примерах: Учебное пособие. Н. Новгород: Университетская книга, 2005.

159. Чернова Г.В., Кудрявцев A.A. Управление рисками: Учебное пособие. М.: Проспект, 2003.

160. Шуметов В.Г. Кластерный анализ в региональном управлении: учеб. пособие. Орел: ОРАГС, 2001.

161. Шуметов В.Г. Управление инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий: монография / Под общ. ред. проф. А.Ю. Егорова. М.: Изд-во «Палеотип», 2004.

162. Шуметов В.Г., Милых Ф.Г. Информационно-аналитическое и прогнозное обеспечение управления инновационными экономическими процессами: методологический аспект // Управление инновационно-инвестиционными процессами на основе вовлечения в хозяйственный оборот интеллектуальной собственности и качеством подготовки специалистов в регионах России. Материалы меж-дунар. научно-практ. конф. 4.1. Орел: ОрелГТУ, 2002.

163. Шуметов В.Г., Покровский A.M. Математические и инструментальные методы поддержки принятия решений: Учебно-методическое пособие. Орел: Изд-во Орловского филиала РАНХиГС, 2012.

164. Шумпетер И. Теория экономического развития (Исследование предпринимательской прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры). М.: Прогресс, 2002.

165. Щербаков A.B. Критерии эффективности инвестиционных проектов при стохастической неопределенности условий их реализации // Двадцать третьи международные Плехановские чтения. Тезисы докладов аспирантов и магистров. М., 2010.

166. Щербаков А.В. Методы оценки эффективности инвестиционных проектов при стохастической неопределенности исходной информации. Автореф. дис. ... к-та экон. наук. М.: РЭУ им. Г.В. Плеханова, 2011.

167. Эверитт Б.С. Большой словарь по статистике / науч. ред. перевода И.И. Елисеева. 3-е издание. М.: Проспект, 2010.

168. Экономическая статистика: Учебник / Под ред. Ю.Н. Иванова. М.: ИНФРА-М, 1998.

169. Экспертные оценки. Методы и применения (обзор) / Д.Л. Шмерлинг, С.А. Дубровский, Т.Д. Аржанова, А.А. Френкель // Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977.

170. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ. / А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др; Под ред. Р. Форсайта. М.: Радио и связь, 1987.

171. Яковец Ю. Стратегия научно-инновационного прорыва // Экономист. 2002. №5.

172. Яковлев И.Г. Информационно-аналитические технологии в сфере политического анализа // Политические исследования. 1998. №3.

173. Янкевич Е.Ф., Коцюбинская Г.Ф. Метод анализа иерархий: модификация системы оценок и их математической обработки // Управляющие системы и машины. 1996. №1/2.

174. Arrow K.J. Essays in the Theory of Risk Bearing. Amsterdam: North Holland, 1970.

175. Borch K.H. The Economics of Uncertainty. Princeton University Press. Princeton, 1968.

176. Crow M., Boseman B. R&D laboratories in the USA: Structure, capacity and context // Science and Public Policy, 1991. V. 18. №3.

177. Dempster A.P. Upper and lower probabilities induced by a muilti-valued mapping // Ann. Math. Stat. 1967. V.38.

178. Ellsberg D. Risk, Ambiguety and Savage Axioms // Quarterly Journal of Economics. 1961. No.75.

179. Fechner G.T. Elemente der Phsychophysik. Leipzig: Breitkopf und Härtel,

1860.

180. Guttman L. An approach for quantifying paired comparisons and rank order // Ann. Math. Statist. 1946. V.17.

181. Hagerstrand Т. Innovation Diffusion as a Spatial Process. Lund: Gleerup,

1967.

182. Ellsberg D. Risk, Ambiguety and Savage Axioms // Quarterly Journal of Economics. 1961.No.75.

183. Leekwijck W.V., Kerre E.E. Defuzzication: criteria and classication // Fuzzy Sets and Systems. 1999. V.108.

184. Mintzberg H., Quinn J., Ghoshal S. The strategic process. European Edition, 1995.

185. Porter M. Competitiveness Advantage of Nation, Harvard Business Review, March-April 1990.

186. Saaty T.L. Decision Making for Leaders. RWS Publications, 4922 Ellsworth Ave, Pittsburgh, PA, 1999.

187. Saaty T.L. The analytic Hierarchy Process: what is it and how it is used// Mathematical Modeling. 1987. V.9.

188. Solow R. A Contribution to the Theory of Economic Growth // Quart. J. Econ. 1956. V.70. Febr.

189. Schumpeter J. The Theory of Economic Development. Cambridge, Harvard, 1934.

190. Spann M.S., Adams M., Souder W.E. The role of government facilities in technology transfer and local economic development // Journal of Scientific & Industrial Research, 1991. V.50.

191. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. M.: СПСС Русь, 1998.

192. Thurstone L.L. A low of comparative judgment // Psychol. Rev. 1927,

V.34.