|
мание. Кроме того, помимо экономической эффективности инновационных проектов, следует учитывать их социальную эффективность, что неосуществимо в рамках традиционных подходов. Во введении к монографии приведено высказывание М.В. Конотопова и С.И. Сметанина, отражающее также и нашу точку зрения: «Моделируя социальные системы, ... мы часто для удобства отбрасываем целый ряд факторов, которые на практике оказываются важнейшими, системообразующими» [89, с.141]. Применение экономико-математических методов для расчетов или оценок только экономической эффективности инновационных проектов в этих условиях скорее всего приведет к ошибочным выводам. Нужны такие подходы к оценке интегральной эффективности инновационно-инвестиционных проектов, в рамках которых можно сравнивать альтернативные проекты или их варианты по различным критериям, с учетом интересов различных действующих сил, их возможных политик. В качестве подобного подхода нами предлагается использовать метод анализа иерархий, поддерживаемый экспертной системой Expert Decide. Возможности МАИ и поддерживающей метод системы Expert Decide при оценке эффективности инвестиционных решений рассмотрим иа примере из работы [7], «реконструированном» в СППР Expert Decide [135]. Производится выбор инвестором одного из трех проектов: 1) технологического комплекса для термического обезвреживания и переработки отходов (ТОПО); 2) завода по производству аэрозольных огнетушителей третьего поколения (ПАО) и 3) создания инвестиционно-финансовой компании (ИФК). Выбор определяется путем сравнения этих трех альтернатив по следующим критериям: рентабельность; возможные рынки сбыта; первоначальные средства; производственный риск; инвестиционный риск. Первые три из них условно можно отнести к группе «прибыль», последние два критерия составляют группу «риск». Указанной структуре элементов отвечает иерархия рис. 4.6, на кото |
Средствами экспертной системы можно вычислять усредненный вектор приоритетов для любого сочетания экспертов. Тогда становится возможным определять отклонения оценок данного эксперта от оценки группы в среднем. Однако, в случае значительного расхождения мнения экспертов уже нельзя говорить об интеграции экспертных оценок. Здесь продуктивнее иной подход: использовать отклонения для анализа причин, вызывающих эти отклонения. В этих случаях следует использовать кластерный и факторный методы многомерного статистического анализа, для чего удобно использовать пакет статистических программ SPSS Base 8.0 для Windows или его более поздние версии. Возможности, предоставляемые методом анализа иерархических структур и поддерживающей его экспертной системой Expert Decide при решении задачи выбора варианта управленческого решения в условиях неопределенности, рассмотрим на примере, заимствованном из работ [9; 163]. Производится выбор инвестором одного из трех проектов: 1) технологического комплекса для термического обезвреживания и переработки отходов (ТОПО); 2) завода по производству аэрозольных огнетушителей третьего поколения (ILAO) и 3) создания инвестиционно-финансовой компании (ИФК). Выбор определяется путем сравнения этих трех альтернатив по следующему набору критериев: рентабельность; возможные рынки сбыта; первоначальные средства; производственный риск; инвестиционный риск. Первые три критерия условно можно отнести к группе «прибыль», последние два составляют группу «риск». Перечисленной структуре элементов отвечает четырехуровневая иерархия (рис. 6). Поясним полученные результаты. На втором уровне иерархии находятся группы критериев «прибыль» и «риск». Эксперт полагает их равнозначными, что характеризуется равными весами 0,500. На третьем уровне первая группа «расщепляется» на три критерия: «рентабельность», «рынок сбыта», «капитал». Приоритеты распределились неравномерно: 0,333; 0,083 и 0,083 63 |