|
вероятностей. Данный метод позволяет учесть специфику инновационного проекта, а также дает возможность провести оценку эффекта диверсификации, что не обеспечивается применением экспертного и статистического методов. 10. Построение ковариационной матрицы. На этом этапе осуществляется построение ковариационной матрицы значений среднеквадратического отклонения доходности отдельных проектов. Для этого используются данные по отклонению критерия оптимальности для каждого проекта от ожидаемого значения, полученные методом субъективных вероятностей. Диагональные элементы ковариационной матрицы определяются с помощью формулы : — оценка доходности /-го проекта с учетом его возможных изменений Очисло возможных изменений доходности проекта. р с р —оценка вероятности с\ -го значения доходностиуго проекта. М(В)] — оценка математического ожидания /-го проекта. Оценка вероятностей значений доходности проекта рассчитывается как отношение суммы баллов поставленных всеми экспертами для этого значения к сумме баллов поставленных всеми экспертами для всех значений. Оценка математического ожидания доходности М (О ) внутри одного проекта вычисляется как сумма произведений всех возможных изменений доходности и вероятности такого изменения. (2.1.3) < 7 , < 7= К б , У= !>#. 41 |
103 проекты при планировании оптимального инновационного портфеля предприятия. 8. Отбор инновационных проектов. На этом этапе осуществляется отбор инновационных проектов с использованием рассчитанного норматива доходности (Кнорм) (этап 7). Результатом этого этапа является формирование допустимых инновационных проектов из числа альтернативных (этап 10) и проекты (не удовлетворяющие норматив доходности), исключенные из числа допустимых (этан 9), которые могут быть рассмотрены в качестве альтернативных инновационных проектов в следующем плановом периоде. 9. Выбор критерия оптимальности инновационной программы. На этом этапе осуществляется выбор критерия оптимизации портфеля инновационных проектов. Учитывая особенности осуществления инновационного процесса на предприятиях ВПК в условиях конверсии, нами предлагается использовать критерий минимума риска при заданном уровне доходности, позволяющий учитывать неопределенность и оценивать эффект диверсификации, что становится возможным вследствие определения норматива доходности инновационных проектов (этап 7) и формирования множества допустимых проектов (этап 10). В качестве показателя риска предлагается использовать среднеквадратическое отклонение доходности от ожидаемой, как отдельного инновационного проекта, так и портфеля в целом, а не вероятность получения дохода от реализации, т.к. среднеквадратическое отклонение позволяет учитывать величину ожидаемых результатов. В свою очередь, оценку риска но каждому проекту предлагается проводить на основе метода субъективных вероятностей. Данный метод позволяет учесть специфику инновационного проекта, а также дает возможность провести оценку' эффекта диверсификации, что не обеспечивается применением экспертного и статистического методов. 104 10. Построение ковариационной матрицы. На этом этапе осуществляется построение ковариационной матрицы, позволяющей получать значения среднеквадратического отклонения доходности как отдельных проектов, так и портфеля в целом в зависимости от значения среднеквадратического отклонения рыночного индекса. Для этого используются данные по отклонению критерия оптимальности для каждого проекта от ожидаемого значения, полущенные методом субъективных вероятностей. Полученная таким образом ковариационная матрица позволяет получать значения среднеквадратического отклонения доходности портфеля > 1 *-i (2.2.3) где ffikковариация доходности проектовj и к; Sj объем инвестиций в j -й проект, и служит исходной информацией для определения коэффициента «бета» (этап 13). 11. Оценка рисков инновационных проектов. На этом этапе осуществляется оценка и разделение рисков на систематические (рыночные) и несистематические (собственные) по каждому проекту'. В качестве модели, предполагающей разделение рисков на систематические и несистематические и позволяющей учесть эффект диверсификации инновационного портфеля предприятия, предлагается использовать рыночную модель. Определение значений коэффициента «бета» для каждого проекта допускается выполнять с помощью рыночного индекса. Результатом этого этапа являются значения рыночного риска и собственного риска для каждого инновационного проекта. 12. Оптимизация портфеля инновационных проектов на основе метода динамического программирования. На этом этапе осуществляется формирование оптимального портфеля инновационных проектов из числа |