Содержание к диссертации
Введение
Глава первая. Технопарки как форма государственной поддержки наукоемкого производства и экономическая безопасность 122
1.1. Принципы и формы организации научных парков 122
1.2. Структурные компоненты и эффективность научного парка 166
1.3. Инновационный менеджмент фирмы и его организационные формы 177
1.4. Научные парки в России 29
1.5. Государственная поддержка научных парков 355
1.6. Риски инвестиций и экономическая безопасность 388
1.7. Показатели, характеризующие российский рынок ИКТ 39
Глава вторая. Оптимальное управление инновационным бизнесом 433
2.1. Модель управления инновационным бизнесом в технопарках 433
2.2. Экспертные методы оценки инновационных проектов 477
2.2.1. Экспертные оценки и субъективная вероятность 477
2.2.2. Применение субъективных вероятностей для оценки признаков 577
2.2.3. Обеспечение аддитивности 600
2.2.4. Организация экспертизы 622
2.3. Программное обеспечение для управления инновационным бизнесом 711
2.3.1. ПО для управление портфелем инновационных проектов технопарков 711
2.3.2. ПО для ранжирования и предварительного отбора проектов 744
2.4. Формы сбора исходной информации для управления инновационным бизнесом в технопарке 92
2.5. Способы построения сети логических связей и расчета надежностей мероприятий 93
Глава третья. Диалоговые процедуры оптимизации и способы интерпретации результатов оптимизационных расчетов по управлению инновационным бизнесом технопарка 99
3.1. Инвестиционные проекты и мероприятия
3.2. Сеть логических связей и показатели мероприятий
3.3. Результаты оптимизации и их интерпретация
Выводы и результаты исследования
Литература
- Структурные компоненты и эффективность научного парка
- Государственная поддержка научных парков
- Экспертные оценки и субъективная вероятность
- Сеть логических связей и показатели мероприятий
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В настоящее время отрасль информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) оказывает существенное влияние на развитие различных отраслей народного хозяйства. Широкое внедрение инновационных проектов в народное хозяйство России позволит во многих её отраслях повыситься эффективность производства и качество выпускаемой продукции. Однако анализ статистики по 30 000 проектам по разработке программного обеспечения в американских компаниях показывает, что успешно завершенные проекты составляют от 16% до 25%, проблемные проекты - от 46% до 53%, а проваленные - от 28% до 40%.
Такое состояние дел связанно с коммерческие риски в области информационных технологий, в частности, риски принятия решений о формах, размерах и сроках государственной поддержки ИКТ многократно увеличиваются как в случае удачных, так и в случае неудачных решений. Это создает специфические угрозы экономической составляющей информационной безопасности как в масштабе отрасли ИКТ, так и в масштабе всего народного хозяйства. Среди угроз информационной безопасности (ИБ) России многие экономические аспекты, названные в Указе Президента Российской Федерации1 от 29.04.96 г. и Доктрины информационной безопасности России, остаются потенциально опасными и сегодня.
В условиях рыночного хозяйства доступные государству меры управления экономикой ограничены в основном налогообложением и размещением государственных заказов. Кроме того, существуют и разнообразные специфические для отдельных отраслей методы господдержки. В частности, для ИКТ особенно большое значение имеет создание «технопарков». Основной задачей «технопарков» является создание
1 Указ Президента Российской Федерации от 29.04.96 г. № 608 "О Государственной стратегии экономической безопасности Российской Федерации (Основных положениях)"
благоприятных условий для мелкого и среднего инновационного бизнеса, являющегося, в свою очередь, бизнесом высоких технологий.
Инновационный бизнес вообще и в области ИКТ в частности, с одной стороны, является бизнесом высоко эффективным и, с другой стороны, бизнесом высоко рисковым. Причем основным источником рисков является неопределенность, порождаемая многочисленными и принципиально не устранимыми источниками, такими как:
коммерческие перспективы научно-технических новаций;
эффективность инновационного менеджмента;
предпочтения потенциальных потребителей и др.
Вследствие названных причин каждый инновационный проект (ИП) и каждый его этап имеет не высокую вероятность благоприятного исхода. Содержание названной проблемы определяется специфическим сочетанием следующих особенностей отрасли ИКТ:
во-первых, уже упомянутая специфически большая роль государственной поддержки ИКТ в виде соответствующих технопарков;
во-вторых, высокие инвестиционные риски (каждый инновационный проект и каждый его этап имеет не высокую вероятность благоприятного исхода, при том что наибольший эффект достигается на заключительном этапе, зависящем от предыдущих), которые, в свою очередь, порождают следующую последовательность взаимосвязанных рисков: отставание отрасли - народнохозяйственные издержки - угрозы ИБ;
в-третьих, риска недостаточной поддержки инноваций в ИКТ так как успешное завершение хотя бы небольшой доли инновационных проектов делает эффективной всю инвестиционную программу и, вместе с тем, так как недостаток поддержки приводит к технологическому застою, который порождает те же риски и угрозы, что и не эффективные вложения в господдержку ИКТ.
Таким образом, проблема снижения рисков и угроз экономических аспектов ИБ в ИКТ, предстает как проблема эффективного управления
портфелем инновационных проектов в рамках технопарка. Эта проблема в научном отношении не тривиальна, так как связана с необходимостью комплексного учета вероятностей исходов этапов РШ, общих ресурсных ограничений на все проекты, выполняемые в технопарке, сложной системы логических связей между отдельными проектами и их этапами, а так же общими целями и задачами технопарка.
Крупный вклад в развитие теории и прикладных методов анализа сложных социально-экономических систем внесли многие отечественные ученые. В их числе: академики А.К. Аганбегян, В.М. Глушков, СВ. Емельянов, Л.В. Канторович, Н.Н. Моисеев, Г.С. Поспелов, В.А. Трапезников, И.П. Федоренко, К.А., а также профессора К.А. Багриновский, В.Н. Бурков, В.Л. Волкович, О.В. Голосов, И.Н. Дрогобыцкий, В.В. Кульба и другие.
Усилиями этих ученых была сформирована база для дальнейшего обобщения результатов и развития на одном из актуальных направлений исследования - разработка методологии управления инновационными рисками.
Все сказанное содержит аргументацию актуальности диссертационного исследования, в котором предлагаются научно-методические подходы повышения качества управления инновационным бизнесом в технопарках в области ИКТ, способного существенно повысить вероятность благоприятных ожиданий от инноваций в ИКТ и как следствие, снижения тех рисков вступления России в ВТО, которые непосредственно связаны с ИКТ.
Целью диссертационного исследования является разработка эффективной методики управления инновационным бизнесом при инвестировании проектов в ИТ-технопарках и выработка на этой основе управленческих решений по обеспечению диверсификации рисков. В основу методики положены новые инструментальные средства, диалоговые процедуры и способы оптимизации расчетов.
В соответствии с поставленными целями поставлены и решены следующие задачи:
- проведен анализ функционирования технопарков как формы
государственной поддержки наукоемкого производства ИКТ, а также
системы, обеспечивающей повышение ИБ России;
сформулированы возможные риски инвестиций при создании проектов в технопарках, а также способы их нейтрализации, которые базируются на диверсификации бизнеса;
определены возможные современные инструментальные программные средства для решения задач оптимизации управления инновационным бизнесом с учетом вероятностей благоприятных исходов, общих ресурсных ограничений, логических связей и целей;
-разработана экономико-математическая модель управления инновационным бизнесом ИТ-технопарков на базе диверсификации инновационных рисков;
разработана процедура сокращения перебора при поиске оптимального управления бизнесом за счет использования логических формул возможного существования различных стратегий управления;
организованы процедуры диалогового взаимодействия пользователя с инструментальной системой;
- сформировано документационное обеспечение методики управления
инновационным бизнесом ИТ-технопарков.
Объектом исследования являются ИТ-технопарки.
Предметом исследования являются методы и методики выработки управленческих решений в части государственных инвестиций в ИТ-технопарках.
Методология исследования. Теоретическую и методологическую базу исследования составляет системный подход к моделированию сложных социально-экономических систем, основу которого составили ключевые положения кибернетики и общей теории систем.
В ходе проведения исследований использовались труды отечественных и зарубежных ученых в области информационной безопасности,
государственного регулирования экономикой, математического
программирования. При решении конкретных задач были использованы научные работы в области теории вероятностей, математической статистики, теории графов, теории игр, а также материалы научной периодики, конференций и семинаров.
Решение поставленных в диссертации задач потребовало применения
методов комбинаторного программирования, функционального,
статистического, системного и комбинаторного анализа, а также использования аппарата теории вероятностей, теории графов и теории игр.
Диссертационная работа по своему содержанию соответствует пунктам 15.95 и 15.102 специальности 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности, в том числе экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (связь и информатизация)) (Пункт 15.95. Исследование влияния связи и информатизации на развитие рынков, производительных сил, эффективность общественного производства, социально-экономический прогресс и экономическую безопасность. Пункт 15.102. Исследование форм и методов государственного регулирования на предприятиях связи и информатизации) и пункту 1.4 специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (Пункт 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 обоснование инвестиционных решений).
Научная новизна заключается в решении проблемы разработки эффективной методики управления инновационным бизнесом при инвестировании информационных проектов в ИТ-технопарках и выработка на этой основе управленческих решений по обеспечению диверсификации рисков.
Научную новизну содержат следующие положения: По специальности 08.00.05:
1. На основе анализа существующих средств государственной
поддержки наукоемкого производства были определены условия и этапы
развития современных ИТ-технопарков, которые смогут обеспечить
благоприятные условия для мелкого и среднего инновационного бизнеса,
являющегося, в свою очередь, бизнесом высоких технологий.
2. Определены основные источники инновационных рисков,
базирующихся на неопределенности, порождаемой многочисленными и
принципиально не устранимыми факторами, снижение которых может быть
достигнута за счет диверсификации бизнеса.
3. Проведен анализ и предложены современные инструментальные
программные средства Combinatorics в программной системе Decision,
позволяющие осуществить решение задачи оптимизации управления
инновационным бизнесом с учетом вероятностей благоприятных исходов,
общих ресурсных ограничений, логических связей и целей.
По специальности 08.00.13:
1. Разработана экономико-математическая модель управления портфелем
ИП в ИТ-технопарках на базе диверсификации бизнеса, которая позволяет
существенно повысить эффективности вложений, снизить коммерческие
риски и уровень экономической безопасности развития отрасли
информатизации.
Разработаны способы построения сети логических связей между вариантами этапов инновационных проектов, позволяющие существенно сократить перебор при поиске оптимальных стратегий управления бизнесом.
Разработаны экранные и выходные формы документационного обеспечения методики управления инновационным бизнесом ИТ-технопарков.
Разработана эффективная процедура диалогового взаимодействия пользователя с инструментальной системой, которая позволяет достаточно
просто использовать её для принятия решений управления инновационным бизнесом ИТ-технопарков.
Практическая ценность работы заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации диссертации ориентированы на широкое применение математических и инструментальных программных средств для разработки новых моделей и методов управления инновационным бизнесом в ИТ-технопарках России.
Проведенные исследования и полученные результаты составляют теоретическую основу экономико-математического моделирования управления инновационным бизнесом в технопарках. Разработанные модели и методы направлены на решение практической задачи - повышения экономической составляющей ИБ рынка ИКТ и эффективности предприятий индустрии информатизации. Результаты исследований доведены до конкретных методик, алгоритмов и рекомендаций по использованию инструментальной системы Decision.
Основные результаты исследования, имеющие практическое значение:
- инструментальные программные средства, реализующих комплексную
методику управления инновационным бизнесом ИТ-технопарков на базе
диверсификации инновационных рисков;
процедуры диалогового взаимодействия пользователя с инструментальной системой, которая позволяет достаточно просто использовать её для принятия решений управления инновационным бизнесом ИТ-технопарков.
- экранные и выходные формы документационного обеспечения
методики управления инновационным бизнесом ИТ-технопарков.
Апробация и внедрение результатов исследования. Проведенные в диссертации исследования непосредственно связаны с планами научно-исследовательских работ ВНИИПВТИ Министерства информационных технологий и связи Российской Федерации в области развития ИТ-технопарков в России. Основные положения диссертации включены в отчет
Мининформсвязи России по вопросу анализа эффективности существующих ИТ-технопарков в России и их развития.
Результаты исследований апробированы в ОАО «ТЕЛЕКОМ» при анализе проведения инновационной политики фирмы. Использование научных выводов и рекомендаций по принятию управленческих решений позволяет повысить конкурентоспособность предприятий ОАО «ТЕЛЕКОМ», способствует снижению рисков и уровня угроз экономической составляющей информационной безопасности России.
Теоретические и практические результаты диссертационного исследования были использованы при чтении курса «Автоматизированные информационные системы» и «Информационные технологии управления» для студентов факультетов «Информатика» и «Защита информации» РГГУ.
Основные положения диссертации докладывались и получили одобрение 8-й, 9-й и 10-й Международных НПК «Комплексная защита информации» (Москва-Минск, ВНИИПВТИ, 2004, 2005 и 2006гг.); 3-й Международной НПК «Телекоммуникационные и информационные технологии на транспорте России» (Ростов н/Д, 2005); Международного семинаре «Инновационная политика как фактор устойчивого развития: национальный и зарубежный опыт» (Москва, Минобрнауки РФ, 2005); Tetra World Congress 2004, 23rd-25th November 2004, Austria Center, Vienna, Austria; Всероссийской НТК «Социально-экономические аспекты современного развития России» (Пенза: Филиал ВЗФЭИ, 2006), а также на семинарах ИПУ РАН, кафедрах ВЗФЭИ и МГУ.
Публикации. Опубликовано 6 печатных работ авторским объёмом 2,7 п.л.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения, содержащего акт о внедрении результатов работы. Общий объем диссертационной работы 122 страниц, содержащих машинописный текст, 27 таблиц и 11 схем.
Структурные компоненты и эффективность научного парка
Задачей инновационного менеджмента является финансирование, организация производства и продвижение на рынок наукоемкой продукции. Любой товар, либо услуга предназначена для удовлетворения определенных потребностей и, вследствие этого, способна принести некоторый экономический эффект. Но кроме своего прямого назначения товар или услуга могут иметь социальное и государственное, например, оборонное значение, а так же косвенные эффекты (экстернали). При этом наукоемкая продукция имеет ряд особенностей:
- во-первых, соотношение между экономическим эффектом, косвенными эффектами, социальным или государственным значением таково, что экономическое значение может быть не только не решающим, но в короткой перспективе не существенным;
- во-вторых, потребность, для удовлетворения которой создана наукоемкая продукция, может не осознаваться потенциальными потребителями этой продукции (даже такие, совершенно необходимые для современного человека вещи как, например, пылесосы, холодильники и электрические утюги в свое время казались не посвященному населению излишней роскошью);
- в-третьих, научное исследование, технические варианты его использования для создания новых товаров и услуг и организация производства этих товаров и услуг представляют собой достаточно обособленные этапы, требующие независимого финансирования.
Эти особенности предъявляют специфические требования к инновационному менеджменту. В тех случаях, когда научные разработки могут принести значительный экономический эффект одной из задач менеджмента является выполнение высококачественного предпроектного маркетинга, направленного на оценку основных экономических показателей намечаемого проекта с учетом значительной доли затрат на ознакомительную и обучающую рекламу. Кроме того, инновационный менеджмент должен владеть методами оценки ожидаемой научной, социальной и государственной значимости; методами выявления основных косвенных эффектов и оценки их разностороннего значения. Все это должно быть систематизировано в такой степени, чтобы достаточно эффективно концентрировать ресурсы на наиболее перспективных направлениях.
В целом, инновационный менеджмент - это одно из направлений управления, осуществляемого на высшем уровне руководства компанией, целью которого является определение основных направлений научно-технической и производственной деятельности фирмы в следующих областях: разработка и внедрение новой продукции (инновационная деятельность); модернизация и усовершенствование выпускаемой продукции; снятие с производства устаревшей продукции.
Особую роль играет инновационный менеджмент технопарка и сотрудничающего с ним государственного аппарата, одной из задач которого является распределение средств государственной поддержки между проектами и их этапами.
Осуществление инновационного менеджмента предполагает: - разработку планов и программ инновационной деятельности; - наблюдение за ходом разработки новой продукции и ее внедрением; - рассмотрение проектов создания новых продуктов; - проведение единой инновационной политики (координация деятельности в производственных подразделениях); - обеспечение финансами и материальными ресурсами программ инновационной деятельности; - обеспечение инновационной деятельности квалифицированным персоналом; - создание временных целевых групп для комплексного решения инновационных проблем от идеи до серийного производства продукции.
Задачами государственного управления является формирование и поддержание цивилизованного рынка венчурного капитала. При этом, отечественные научные парки должны способствовать адаптации науки к рынку и приданию отечественному рынку цивилизованного вида.
Государственная поддержка научных парков
Взаимодействие между местными, региональными и федеральными властями в научных парках происходит в различных сферах: - финансах; - инфраструктуре; - законодательстве; - налогообложении; - кадрах.
Каждое из этих направлений имеет в России глубокую специфику и требует соответствующего исследования. Основную часть финансирования научные парки получают от государства: в Великобритании - 62%, в Германии - 78%, во Франции - 74%, в Нидерландах около 70%, в Бельгии почти 100%). В России государственное финансирование составляет около 90%.
Государственная помощь выступает в различных формах. В Японии, например, целый ряд государственных фондов, банков и корпораций предоставляют фирмам, разрабатывающим наукоемкую продукцию, кредиты на длительный срок и под льготные проценты. Подчас кредит и проценты требуется возвращать лишь в тех случаях, когда исследования заканчиваются успешно, а в случае неудачи деньги можно вообще не возвращать. Правительства создают фирмам, вкладывающим капитал в научные парки, льготный режим амортизации оборудования и т.д. Не остаются в стороне и местные власти, вклад которых иногда даже превышает объем правительственной поддержки. Например, финансирование технополиса в японском городе Тояма складывается из следующих источников: половину средств выделяет местная префектура, 30% поступает из регионального бюджета, 10%) дает правительство и столько же различные корпорации, ассоциации и частные лица. В США, Великобритания, Япония, Германия и Франция существует благоприятный психологический климат для финансирования инноваций.
В некоторых случаях технопарки способны превратить отсталые регионы в быстро прогрессирующие. Например, в первых четырнадцати технополисах Японии было создано более двух тысяч высокотехнологичных предприятий по производству фармацевтических препаратов, средств связи, вычислительной техники, электронных приборов и компонентов, медицинского оборудования, оптических инструментов и т.д. На долю британских научных парков приходится ощутимая часть производимых в стране компьютеров, электроники, робото- и электротехники, медицинского оборудования и т.д. Научные парки и специальные программы развития малого наукоемкого бизнеса есть у большинства штатов в США.
В советское время государственное финансирование науки составляло 5-7% ВВП. В России в 1991г. - 1,03%, в 1992г. - 0,57%, в 1993г. - 0,52%, в 1994г. - 0,47%), в 1995г. - 0,41%. В 1995г. на науку было выделено (в сопоставимых ценах) в 15-18 раз меньше, чем в 1985г. В 1996г. среди стран Западной Европы скупее к науке была только Португалия; в странах СНГ Украина и Белоруссия тратили на нее большую, чем Россия, часть ВВП.
Имеется несколько причин такому положению: - малый бюджет и дефицитность бюджета в первые годы после распада СССР; - функциональный кризис советской науки, заключающийся в том, что ее главные функции, а именно оборонный комплекс и коммунистическая идеология стали не востребованы; - отсутствие у ученых (в отличие, например, от нефтяников и шахтеров) традиций для сплочения в отстаивании своих интересов; - поведение ученых, проникших в органы власти, где они не отстаивают интересы своих бывших коллег; - наличие среди научных учреждений большого числа обюрократившихся структур с низким качеством проводимых исследований.
Отечественным паркам приходится существовать преимущественно за счет самофинансирования. Его основными источниками являются реализация на рынке своей продукции и сдача части помещений в аренду торгово-финансовым структурам. В этом одно из главных отличий отечественных научных парков от зарубежных. Еще одно принципиальное отличие состоит в том, что за рубежом научные парки имеют большие налоговые льготы (в Северной Каролине, например, для них существует 5 видов налоговых льгот), у нас же они считаются обычными коммерческими структурами со всеми вытекающими отсюда налоговыми последствиями. При распределении кредитов научные парки рассматриваются как некоммерческие и, соответственно, бесприбыльные организации. Поэтому научному парку получить кредит, в том числе и в государственном банке, практически невозможно.
Отечественное «парковое движение» встречает на своем пути не только внешние, но и внутренние препятствия. Они порождены традициями нашей науки, например, традицией, оплачивать процесс, а не результат научного труда, конфликтами парков с университетами, на базе которых они созданы, и др.
Основные национальные интересы (критерии) экономической безопасности сформулированы в "Государственной стратегии экономической безопасности Российской Федерации", одобренной указом президента РФ от 29.04.1996 г. № 608. К ним относятся: - способность экономики функционировать в режиме расширенного воспроизводства без критической зависимости от импорта; - приемлемый уровень жизни населения, обеспечивающий социально политическую стабильность; - устойчивость финансовой системы; - сохранение единого экономического пространства, исключающее развитие сепаратистских тенденций; - создание экономических и правовых условий, исключающих криминализацию общества; обеспечение необходимого государственного регулирования экономических процессов, способного гарантировать нормальное функционирование рыночной экономики как в обычных, так и в экстремальных условиях. Многие из названных рисков и угроз экономической безопасности не устранены и в настоящее время.
Экспертные оценки и субъективная вероятность
Всякая экспертиза основана на том, что неопределенность представляется в форме случайности, иначе говоря, знания и мнения экспертов используются для оценки параметров гипотетических законов распределения вероятностей исследуемых величин, которые в действительности не являются случайными величинами. Это открывает возможность использования хорошо разработанного математического и методического аппарата теории вероятностей и математической статистики для принятия решений, анализа и прогнозирования в условиях неопределенности.
При этом существенно изменяются некоторые основные понятия, в частности, наряду или вместо классического понятия вероятности, при экспертизе используется понятие субъективной вероятности. Остановимся на этих вопросах несколько более подробно.
Основополагающим для вероятностных методов и моделей является понятие случайного события, которое может произойти, либо не произойти в результате испытания. Причем испытанием может быть как целенаправленное действие, так и явление, происходящее независимо от наблюдателя. Испытания и события тесно взаимно связаны.
Классическая вероятность наступления события А выражается отношением числа исходов п, в которых выпало это событие, к общему числу исходов N: Р(А)=—.
Понятие геометрической вероятности основано на представлении событий в виде точек гиперпространства. При этом вероятность события определяется как отношений площади, занятой точками, соответствующими данному событию S2 к общей площади, соответствующей всем возможным событиям Si: S1/S2.
Понятие «статистическая вероятность» (обозначим Р(А) ) обобщает (и уточняет) понятие классической вероятности на случай бесконечного числа испытаний, т.е. P(A)=lim n/Nпри N— оо.
Понятие субъективной вероятности применяется в случае, когда классическая, геометрическая и статистическая вероятность оказываются не применимы, а именно в случае экспертного опроса. Невозможность применения понятия статистической вероятности к экспертным оценкам проистекает из того, что в этом случае явно не работает Закон больших чисел, предполагающий хотя бы принципиальную возможность неограниченного увеличения числа испытаний. Исследование этой проблемы впервые выполнено Даниилом Бернулли (1730 г.) и затем развиты в работах П. Лапласа, Э. Бореля и другими видных ученых. Эти исследования и привели в конечном итоге к понятию субъективной вероятности.
Одна из распространенных интерпретаций субъективной вероятности состоит в истолковании этой вероятности как коэффициента пари. Для того чтобы выяснить предпочтения людей между двумя событиями (А или В) им предлагается пари: выиграть сумму v, если свершится А, или выиграть сумму v v, если А не свершится. Смысл пари и правил его проведения состоит в том, чтобы награда в случае выигрыша пари стимулировала участников пытаться правильно предсказать результат эксперимента. При этом отношение ставок пари становится количественным выражением субъективных вероятностей событий. В частности, биржевые ставки по ценным бумагам являются выражением субъективной вероятности ожидаемых изменений ставок.
Понятие субъективной вероятности достаточно точно и конкретно указывает как на роль экспертных оценок, так и на соотношение случайности и неопределенности. Субъективная вероятность устанавливается не в результате сбора и обработки массивов испытаний, а в результате некоторой процедуры обобщения субъективных мнений, которые представляются в форме статистических характеристик, таких как вероятность, математическое ожидание и др.
Алгебра событий применима во всех случаях, вне зависимости от того, являются ли вероятности событий классическими, геометрическими, статистическими или субъективными.
В предположении, что вероятности Р(А) и Р(В) событий А и В известны а формулы расчета вероятностей событий: А и А+В таковы: Р(А) = 1-Р(А) и Р(А+В)=Р(А)+Р(В)-Р(АВ), где Р(А,В) - вероятность произведения событий. Понятие суммы событий остается не до конца определенным, пока не определена вероятность произведения событий Р(АВ). В случае, если события А и В несовместны, то Р(АВ)=0. В других случаях для определения вероятности произведения событий вводится понятие: условной вероятности. Дело в том, что при совместном наступлении двух событий (то есть при их произведении) возникает их взаимное влияние. В частности, одно событие может быть причиной другого. Но бывают и другие ситуации. Рассмотрим испытание, состоящее в однократном бросании игрального кубика. Пусть событие А= «Выпало четное число очков», В = «Выпало число очков, большее 3».
Сеть логических связей и показатели мероприятий
Рассмотрим 3 инновационных проекта, каждый из которых базируется на открытиях и изобретениях, прошел предварительную экспертизу и согласно оценкам экспертов имеет хорошую коммерческую перспективу. Проекты могут быть в перспективе реализованы в создаваемом в настоящее время технопарке в Дубне. Проекты посвящены разным, но актуальным направлениям исследований, в частности: - ИП1 - Создание новых объемных носителей для оперативной памяти ЭВМ; - ИП2 - Разработка специального ПО для мобильных средств связи; - ИГО - Новые аппаратные средства защиты информации на машинных носителях.
Ниже приведены заполненные формы, характеризующие мероприятия названных инвестиционных проектов.
С учетом этих логических связей с помощью формул (1), (4) и (5) можно рассчитать надежности всех мероприятий. Для удобства изложения еще раз выпишем названные формулы: - вероятность неблагоприятного исхода этапау ИП / (обозначим QiJ): K(i,j) 1 - 2Jj Pij,k основное и дополнительные мероприятия (1) K(i,j) Qij = J(1 - Pj j k), альтернативные мероприятия k=\ - вероятность, что ИП номер і будет остановлен, на этапе / : Hu=tl -Qij) (4) м фактическая надежность мероприятия Мцк равна: Kj.ri-Htj.fa-Рц,0 (5)
Для мероприятий: Ми.3 1, M2 2,i, M3)3.9,i, M3 3.9t2, М3,3.%3 - справедливо равенство кІІк=РЦік.
Для мероприятий: Mh4.6,h Mh4.6 2, М2,(ЗЛ9),ь МШ8 9),2, МШ8 9) 3, М2 (ЗЛ9),4, М2 (3 8,9),5 - справедливо равенство: Qy =1-Рщ. С учетом этого с помощью формул (4) и (5) рассчитываются соответствующие надежности кцк.
Для мероприятий: Mi 7-9,i, Mij.8 2 и Mij.9,3 - справедлива формула (1) по варианту «основное и дополнительные мероприятия».
С учетом этих замечаний в таблице 5 рассчитаны надежности мероприятий.
Данные, представленные в параграфах 3.1. и 3.2. достаточны для целевой показатель. Данные выполнения оптимизационного расчета. На рисунке 9 показаны данные, введенные в Combinatorics на лист «Данные». В первом столбце указаны порядковые номера мероприятий. В каждой строке представлен оптимальный набор мероприятий, который является строго оптимальным, то есть обладает следующими свойствами: - требует совокупных затрат госфинансирования в заданном пределе; - не противоречит ни одному из логических ограничений; - обеспечивает максимум целевому показателю.
Показатель ЦП/OP - выражает рентабельность государственного финансирования (отношение совокупной прибыли к объему инвестиций).
Поясним сказанное на примере варианта оптимального набора мероприятий, доставляющего максимум рентабельности вложений. Как видно из столбца «ЦП/ОР» максимальное отношение целевого параметра (прибыли) к ограниченному ресурсу (государственному финансированию) равное 8,25 достигается при государственном финансировании 47,60 тыс. руб. Эта сумма обеспечивает возможность выполнения мероприятий 8 и 11 и обеспечивает получение суммарной прибыли в размере 392,66 тыс. руб. Рассматриваемый вариант оптимального набора представлен, строкой, которая выделена полужирным курсивом и заливкой фона.
Из рисунка 9 видно, что мероприятие 8 имеет шифр 2,(3,8,9),1, а мероприятие 11 имеет шифр 2,(3,8,9),4. Просматривая формы 1 и 2 в параграфе 3.1. можно видеть, что оба эти мероприятия принадлежат инвестиционному проекту № 2, включают этапы: 3 (разработка изделия), 8 (маркетинг) и 9 (сбыт) по варианту 1 и варианту 4. Эти варианты отличаются тем, что предполагают поставку изделия на разные сектора рынка (в разные регионы). Поэтому мероприятия 8 и 11 не являются альтернативными.
То, что набор мероприятий 8 и 11 является строго оптимальным означает, что с учетом логических условий представленных на рисунке 8, с учетом затрат и прибыли на каждое мероприятие, показанных на рисунке 9 и при совокупном финансировании в размере 47,60 тыс. руб. большую прибыль, чем 392,66 тыс. руб. получить невозможно.
Сказанное так же означает, что мероприятия 8 и 11 являются решением задачи (1)-(9) (см. параграф 2.1.). Точно так же решением задачи (1)-(9) является каждая строка, представленная в таблице на рисунке 11. В целом таблица 11 предоставляет полный список всех возможных оптимальных решений для всех уровней затрат ограниченного ресурса. Информация, показанная на рисунке 11 позволяет принимать решения о государственной поддержке инновационных проектов технопарка исходя из цели получения максимальной прибыли.
