CC BY
75
Бритько А. С.
Оценка эффективности проекта инновационного развития предприятия
(на примере ОАО «Государственный научный центр — Научно-исследовательский институт атомных реакторов» «ГНЦ НИИАР»)
Бритько Анна Сергеевна
Северо-Западный институт управления — филиал РАНХиГС (Санкт-Петербург)
Аспирант кафедры экономической теории
РЕФЕРАТ
В статье предлагается методический подход к выбору оптимального варианта проекта радионуклидного производства с учетом неопределенности и риска при оценке спроса. Исследуется расчетная модель, в рамках которой определяются индекс доходности инвестиций и индекс инновационности.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
инновационный проект, оптимальность, эффективность, критерий, критериальные показатели, риск, неопределенность, решение, выбор, теория нечетких множеств
Britko A. S.
Assessment of Efficiency of the Project of Innovative Development of the Enterprise (on the example of JSC „SSC RIAR")
Britko Anna Sergeevna
North-West Institute of Management — branch of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (Saint-Petersburg, Russian Federation) Graduate student of the Chair of Economic Theory [email protected]
ABSTRACT
In the article, there is proposed a methodological approach to the selection of optimal variant of the project of radionuclide production, taking into account uncertainty and risk of demand evaluation. The author analyzes a computational model, within which internal index of profitability of the investments and the index of innovativeness
KEYWORDS
innovation project, optimality, effectiveness, criterion, criteria indexes, risk, uncertainty, decision, selection, theory of fuzzy sets
Особенностью современного этапа мирового развития является усиление процессов глобализации и изменение политической архитектуры, что приводит к необходимости учета динамики изменения внешних факторов обеспечения национальной безопасности. Это объективно и неизбежно привело к пониманию необходимости перевода российской экономики на траекторию инновационного развития, что является основой для обеспечения как национальной, так и экономической безопасности.
Учитывая необходимость усиления вектора инновационного развития экономики России, актуальность научных исследований в области инновационной экономики, в том числе оценки эффективности проектов инновационного развития предприятий, не вызывает сомнений.
Оценка эффективности инновационных проектов и выбор оптимального проекта является отдельным направлением в сфере обоснования проектных решений, а методология такой оценки выходит за рамки традиционных методов инвестиционного анализа. Выполненные ранее исследования [1; 2; 5; 11] позволили нам сделать следующие выводы.
1. Необходимо разработать специальные методы оценки эффективности инноваций в условиях неопределенности информации, которые бы учитывали специфику инновационной деятельности, но опирались при этом на общеизвестные механизмы оценки инвестиционных проектов.
2. Научный поиск решения задачи выбора оптимального инновационного проекта должен осуществляться в направлении рассмотрения более широкого спектра эффектов инновационной деятельности и факторов эффективности; также необходимо «развести» эффективность управления инновационной деятельностью как процессом и эффективность инновационного проекта.
3. Выбор оптимального (наиболее эффективного) инновационного проекта должен осуществляться при учете интересов ключевых участников проекта, которыми являются инвестор и компания — инициатор проекта.
4. Критерием эффективности принятия решения в отношении проекта инновационного развития организации является максимизация чистого дисконтированного дохода от инвестиций в инновационный проект при максимально возможном значении индекса инновационности.
5. Принятие решения должно осуществляться на основе многокритериального подхода с применением критериальных показателей экономического (индекс доходности инвестиций) и инновационного характера (индекс инновационности).
6. Задача выбора оптимального инновационного проекта с использованием двух критериальных показателей решается на основе минимаксных критериев принятия решений и принадлежности функции нечетких множеств.
В данной статье разработанная методика выбора оптимального решения в отношении проекта инновационного развития предприятия апробируется на примере открытого акционерного общества «Государственный научный центр — Научно-исследовательский институт атомных реакторов» (ОАО «ГНЦ НИИАР»). ОАО «ГНЦ НИ-ИАР» является крупнейшим в России научно-исследовательским экспериментальным комплексом гражданской атомной энергетики, градообразующим предприятием города Димитровграда, активным участником международного научного сообщества.
Основная научно-техническая деятельность предприятия направлена на проведение фундаментальных и прикладных исследований в области радиационного и реакторного материаловедения, создание новых материалов и элементов для активных зон инновационных ядерных энергетических реакторов IV поколения, проведение исследований по созданию эффективных и безопасных технологий обращения с отработавшим ядерным топливом, получение и фундаментальные исследования трансурановых элементов, разработку и изготовление широкого спектра радионуклидов для различных отраслей промышленности и, прежде всего, медицины, а также разработку альтернативных источников энергии.
В настоящее время радионуклидная диагностика становится одним из новейших направлений инновационной деятельности во всем мире при лечении ряда заболеваний и играет важную роль во всех разделах клинической медицины, особенно в онкологии, кардиологии, нейрологии и т. д. На мировом рынке радионуклидной продукции ОАО «ГНЦ НИИАР» работает с 1991 г. и является разработчиком и производителем большой номенклатуры радионуклидов и источников ионизирующих излучений для науки.
Данное направление деятельности предприятия в большей степени удовлетворяет потребности мирового, чем российского рынка. Отечественная радиофарма-
цевтика в течение достаточно долгого времени обеспечивалась отечественным радиоактивным сырьем. Однако к настоящему времени, в связи с выводом из эксплуатации нескольких исследовательских реакторов и отсутствием должного уровня финансирования исследовательских работ, проводимых на реакторах и ускорителях, некоторые радионуклиды импортируются. Это касается в первую очередь 99Mo (молибден-99), применяемого для диагностики и лечения онкологических заболеваний.
В связи с тем что существует крайне благоприятная ситуация для появления новых производств молибдена-99 с целью поддержания и дальнейшего развития рынка, в ОАО «ГНЦ НИИАР» было принято решение о производстве изотопа молибден-991.
Процесс выбора оптимального (наиболее эффективного) проекта освоения производства радионуклидной продукции во многом определяется зависимостью показателей и критериев оценки эффективности проектных решений от имеющейся информации о ситуации на рынке, вероятностным характером большинства технико-экономических показателей производства и условий формирования структуры капиталовложений. На основе этих особенностей формируется система рисков, которая обусловлена ошибками в прогнозе изменения рынков сбыта, цен на радио-нуклидные продукты, вероятностью остановки базового реактора, ошибочными технологическими решениями, а также форс-мажорными факторами.
Последствия таких рисков в общем случае можно оценить потерями, которые могут иметь место при несоответствии проектных и фактических показателей реализации проекта производства молибден-99, ожидаемым экономическим результатам: чистому дисконтированному доходу, внутренней норме прибыли, индексу доходности инвестиций, периоду окупаемости инвестиций и другим экономическим критериям.
Многовариантность и многофакторность решаемой задачи определяют сложность выбора инвестиционного проекта освоения производства радионуклидной продукции. При расчетах вариантов проекта на основе разного объема производства и реализации молибден-99 используются крайне ограниченные, часто косвенные и весьма приближенные сведения о ситуации на рынке сбыта, которую невозможно полностью предсказать, тем более в сложившихся условиях нестабильности мирового рынка. Как следствие, низкая надежность получаемых данных ведет к регулярному уточнению проектных показателей.
Нами предлагаются методический подход к выбору оптимального варианта проекта освоения производства радионуклидной продукции с учетом неопределенности и риска при оценке спроса, а также расчетная модель, в рамках которой определяются индекс доходности инвестиций (IRR) и индекс инновационности (II) [5; 11].
Вероятность отклонений фактического объема производства и сбыта продукции от прогнозируемого учитывается при оптимизации процесса выбора проекта. Оптимальность варианта проекта с точки зрения инвестора достигается обеспечением максимального значения внутренней нормы прибыли. При этом со стороны компании-инициатора и государства выдвигается требование получения максимальной величины индекса инновационности. Оптимальный вариант проекта должен наилучшим образом удовлетворять интересы обеих сторон, а также учитывать возможные отклонения фактического спроса от прогнозируемого и рационализировать выбор варианта на основании сочетания критериального показателя экономического характера и критериального показателя инновационного характера.
Предполагается, что реальное количество объема производства и реализации молибден-99 может либо совпасть с прогнозируемой оценкой, либо отклониться от нее в сторону увеличения или уменьшения. Для каждого из этих отклонений рассчи-
1 Об институте / Гос. науч. центр — НИИ атомных реакторов. М., 2013: [Электронный ресурс]. URL: http://www.niiar.ru.
0,5
0,4
0,3 0,2 ОД О
Вариант 1 Вариант 2 Вариант 3 Вариант 4 (СМ) (РБТ-10/2) (МИР) (РБТ-6)
Рис. Динамика изменения II по всем вариантам проекта
тываются значения ИЯЯ и II, достигаемые при выборе того или иного варианта спроса. Исходные данные удобно представить в виде матрицы, в которой строки соответствуют вариантам проекта, а столбцы — различным отклонениям объема производства и сбыта продукции от прогнозируемой оценки (состояния спроса). Расчетная матрица для принятия решения (платежная матрица) представлена в табл. 1.
В табл. 1 представлены четыре возможных варианта реализации проекта освоения производства радионуклидной продукции ОАО «ГНЦ НИИАР» с соответствующими им инновационными (II) и экономическими показателями (ИЯЯ) при отклонении спроса в диапазоне от +50 до -50%.
На рисунке представлены значения индекса II для каждого варианта проекта.
Решение по выбору оптимального варианта проекта освоения производства радионуклидной продукции (молибден-99) производится путем анализа данных табл. 1 с использованием критериев Лапласа, Сейвиджа, Гурвица, Ходжа-Лемана и критерия максимума ожидаемой полезности, конкретизируемых на основе оценки степени неопределенности условий, в которых принимается решение.
Результаты выполненных расчетов по различным критериям, в которых все критерии поставили каждому варианту проекта в соответствие определенное значение ИЯЯ, представлены в табл. 2.
Приведенные в табл. 2 данные позволяют сделать вывод о том, что выбор оптимального варианта проекта производства радионуклидной продукции (молиб-ден-99) по различным критериям отличается, при этом оптимальным может быть как второй, так и третий варианты (см. табл. 3).
Компромиссное решение о выборе принимается путем совокупного применения статистических критериев на основе математического аппарата нечетких множеств [3]. Теория нечетких множеств достаточно точно моделирует процессы принятия решений и легко синтезируется с другими известными методами принятия решений в условиях неопределенности и риска, обусловленных недостаточностью и нечеткостью информации1 [6-10].
1 Деревянко П. М. Оценка проектов в условиях неопределенности: [Электронный ресурс]. URL: http://www.cfin.ru/finanalysis/invest/fuzzy_analysis.shtml; Недосекин А. О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ. 2000. № 2: [Электронный ресурс]. URL: http://www.cfin.ru/press/afa/2000-2/08.shtml; Шопин А. Г.
0,45 0,42
0,38 0,36 —
A LINEA
м 00
Платежная матрица
Таблица 1
Варианты проекта Индекс II Варианты отклонение спроса, %
50 35 25 10 0 -10 -25 -35 -50
Вариант 1 (СМ)* 0,38 28,57 25,58 22,17 25,50 20,48 3,79 5,44 -11,01 -45,56
Вариант 2 (РБТ-10/2) 0,45 36,46 30,42 31,70 21,44 21,51 11,05 -0,44 -20,89 -24,67
Вариант 3 (МИР) 0,42 35,53 33,76 31,05 26,63 10,04 16,06 6,17 -4,19 -23,44
Вариант 4 (РБТ-6) 0,36 32,69 34,28 27,42 15,56 16,21 16,27 -8,96 -3,48 -33,20
* Названия вариантов проекта соответствуют типам атомных реакторов, на базе которых предполагается осуществлять процесс производства изотопа молибден-99: СМ — высокопоточный реактор, РБТ — реактор бассейнового типа, МИР — многопетлевой реактор.
Таблица 2
Результаты расчетов (сводная таблица)
н и о (в И тН О 5? о 5? о 00 о 05 О с о т-Ч О 5? о 5? о 00 о 05 о
s в. Ч С (в s м II S н S н s II S II S о и
m ч О в. >> U в. >> U в. >> U в. >> U в. >> U (в Ч Й Ч Й Ч Й Ч Й Ч Й
1 8,33 22,12 -38,15 -30,73 -8,5 13,744 21,157 8,33 2,941 -2,448 -18,6 -34,782 -40,171
2 11,84 17,41 -18,56 -12,44 5,895 24,234 30,347 11,84 8,189 4,538 -6,42 -17,368 -21,019
3 14,62 11,47 -17,54 -11,65 6,045 23,736 29,633 14,62 10,814 7,008 -4,41 -15,828 -19,634
4 10,75 15,13 -26,45 -19,7 0,539 20,7824 27,5302 10,75 6,355 1,96 -11,2 -24,41 -28,805
Оптимальный вариант проекта по различным критериям
Критерий Оптимальный вариант проекта
Лапласа Вариант 3 (МИР)
Сейвиджа Вариант 3 (МИР)
Гурвица (а = 0,1) Вариант 3 (МИР)
Гурвица (а = 0,2) Вариант 3 (МИР)
Гурвица (а = 0,5) Вариант 3 (МИР)
Гурвица (а = 0,8) Вариант 2 (РБТ-10/2)
Гурвица (а = 0,9) Вариант 2 (РБТ-10/2)
Ходжа—Лемана (К = 0,1) Вариант 3 (МИР)
Ходжа—Лемана (К = 0,2) Вариант 3 (МИР)
Ходжа—Лемана (К = 0,5) Вариант 3 (МИР)
Ходжа—Лемана (К = 0,8) Вариант 3 (МИР)
Ходжа—Лемана (К = 0,9) Вариант 3 (МИР)
Максимума ожидаемой полезности Вариант 3 (МИР)
Теория нечетких множеств достаточно точно моделирует процессы принятия решений и легко синтезируется с другими известными методами принятия решений в условиях неопределенности и риска, обусловленных недостаточностью и нечеткостью информации. Она находит широкое применение в различных областях науки, экономики и промышленности. Так, например, применение нечетких множеств было успешно реализовано для оценки устойчивости строительных конструкций при землетрясениях, для целей диагностики в медицинской генетике, разделении на торговые зоны, календарном планировании производства, оценке риска фондовых инвестиций, оценке эффективности инвестиционных проектов в машиностроении1 [4].
В нашей работе теорию нечетких множеств мы применим для целей выбора оптимального варианта инновационного проекта из множества альтернативных вариантов. Результаты, полученные нами ранее после расчетов по статистическим критериям, можно представить так: получено несколько нечетких множеств типа «оптимальное решение по у'-му критерию», нумерация критериев произвольна. Обозначим каждое из таких множеств как и,. Элементами каждого из данных нечетких множеств являются варианты разработки, т. е. альтернативы принятия решения. Функции же принадлежности в каждом из множеств различны.
Причем значение функции принадлежности множества и, соответствующее альтернативе Л1, позволяет судить, насколько 1-я альтернатива близка к оптимуму по у'-му критерию. Чем ближе значение функции принадлежности к 1, тем благоприятнее 1-я альтернатива по у'-му критерию. Для оптимальной альтернативы зна-
Построение функции принадлежности нечеткого множества и оценка его вероятностных характеристик // Исследовано в России: [Электронный ресурс]. URL: http://zhurnal.ape.relarn. ru/articles/2003/040.pdf.
1 Недосекин А. О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ. 2000. № 2: [Электронный ресурс]. URL: http://www.cfin.ru/ press/afa/2000-2/08.shtml.
чение функции принадлежности равно 1, для наименее благоприятной по данному критерию — 0. В данной работе вместо 0 и 1 как граничных значений функций принадлежности используются 0,1 и 0,9. Этот выбор субъективен и никак не влияет на результаты расчетов.
По всем критериям, кроме критерия Сэвиджа, оптимальной является та альтернатива, которой соответствует максимальное значение IRR, а наименее благоприятной альтернативе соответствует минимальное значение IRR. Критерий Сэ-виджа альтернативам ставит в соответствие сожаления, поэтому в данном случае оптимальной альтернативе соответствует минимальное значение IRR, а наименее благоприятной — максимальное. Оптимальной альтернативе по j-му критерию, таким образом, ставится в соответствие значение функции принадлежности 0,9, а наименее благоприятной — 0,1.
Чтобы определить значения функций принадлежности, соответствующие остальным альтернативам, для каждого критерия вводится функция Mj(x), аргументом которой является IRR. Функция цДх) является функцией принадлежности множества Uj. В общем случае аргументами функции принадлежности являются элементы нечеткого множества, к которому относится данная функция принадлежности. В нашем случае такими элементами нечетких множеств являются альтернативы принятия решения.
Но так как между альтернативами и IRR существует взаимно однозначное соответствие, можно использовать IRR как аргумент функции цДх). Значение функции принадлежности, соответствующее альтернативе At по j-му критерию, равно ^(IRRj), где IRRj — значение IRR, которое соответствует Al по j-му критерию.
Используем функцию вида
1
Ц j (x) =
(i:
Ее параметры kj1 и kj2 можно определить из граничных условий: jVin) = 0,1,
^j(Xmax) = 0,9.
xmin — IRR, соответствующее наименее благоприятное альтернативе, а xmax — IRR, соответствующее оптимальной альтернативе по j-му критерию. Для большей точности будем рассматривать функции ц/х) в двух промежутках: [xmin, xmid] и
x + x
Xmid, Xmax], где xmid = min ^ max , ty^d) = 0,5. Таким образом, для каждой
функции ^j(xmax) получим две пары параметров: k\, k2 — для первого промежутка и k 1 k 1 2 — для второго промежутка. Индексы, указывающие на критерий, опущены для лучшей наглядности. Чтобы получить формулы для подсчета параметров функций принадлежности, запишем граничные условия:
1
К x . min + k2>
1
и Xmid + k21
Xmin < X < Xmid, (2)
= 0,5
1 = 0,5
k 11 . x + k II
rH mid 2
X . . < X < X (3)
л mid — ~ — ^max
1 = 0,9
KU • Xmax + k211
Результаты расчетов значений функции принадлежности
тЧ с? 5? 00 05 тЧ 5? 5? 00 ев
н о щ О о ® ® ® «5 ® о ® es
(в S а Ч в «в « s м II Ö II Ö II Ö II Ö II Ö о о II II II II II 2 Ii
m Ч О а а а а а (в 1=3 1=3 1=3 1=3 1=3
и и и и и и и И И И
1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1
2 0,53 0,34 0,83 0,84 0,89 0,90 0,90 0,53 0,59 0,63 0,73 0,80 0,81 0,34
3 0,90 0,90 0,90 0,90 0,90 0,84 0,80 0,90 0,90 0,90 0,90 0,90 0,90 0,80
4 0,26 0,58 0,53 0,54 0,56 0,59 0,60 0,26 0,33 0,39 0,60 0,52 0,52 0,26
Решив эти две системы, получим:
V =--8-, (4)
_ 10х„;,, - 2х„
k2
Щ =-^-^ , (5)
k? = - §--1-, (6)
1 9 x„
2x — 10 x
max о mid
kl1 =-9-. (7)
Таким образом, мы приходим к еще одному нечеткому множеству, которое можно назвать «оптимальное решение по совокупности критериев». Его элементами также являются альтернативы, только теперь им не соответствуют значения IRR. Используя операцию пересечения нечетких множеств, можно непосредственно определить значения функции принадлежности, соответствующие каждой альтернативе. Это значит, что мы определяем функцию принадлежности множества «оптимальное решение по совокупности критериев».
Функция принадлежности пересечения нечетких множеств определяется так: для любого х: ц(х) = min(^(x)), где ^¡(х) — функции принадлежности всех нечетких множеств вида «оптимальное решение по критерию ...». То есть, чтобы определить функцию принадлежности множества «оптимальное решение по совокупности критериев», нужно для каждой альтернативы выбрать минимальное значение функции принадлежности по всем критериям.
Теперь рассмотрим множество «оптимальное решение по совокупности критериев» с только что определенной функцией принадлежности. Альтернатива, которой соответствует максимальное значение функции принадлежности, и есть искомое оптимальное решение. В табл. 4 представлены результаты расчетов значений функций принадлежности для каждого из множеств «оптимальная альтернатива по ¡-му критерию».
В последнем столбце находятся минимальные значения ц для каждого варианта проекта производства радионуклидной продукции. Они и представляют собой значения функции принадлежности множества «оптимальное решение по совокупности критериев». Альтернатива, которой соответствует максимальное значение функции принадлежности, является оптимальным решением.
В данном случае максимальное значение функции принадлежности (0,80) в последнем столбце табл. 4 соответствует варианту № 3. Значит, по совокупности критериев, оптимальным вариантом проекта является третий вариант.
В качестве одного из показателей при принятии решения могут быть использованы значения индекса инновационности (II) из табл. 1, соответствующие каждому варианту проекта. В этом случае необходимо рассчитать значения функции принадлежности множества «оптимальное решение по критерию II» аналогично расчетам из предыдущего примера, только помимо значений IRR каждому варианту проекта в соответствие ставится значение II, взятое из расчетной матрицы IRR и II (см. табл. 1).
Включение индекса II в расчеты в качестве дополнительного критерия позволило выбрать один вариант, который можно считать оптимальным, а именно — третий. Этот вариант основан на использовании для производства изотопа молибден-99 многопетлевого реактора МИР, который является одним из наиболее крупных исследовательских реакторов в мире, используемых для отработки новых конструкций элементов перспективных энергетических реакторов.
Таким образом, разработанная методика оценки эффективности проекта инновационного развития позволила определить оптимальный вариант проекта освоения производства радионуклидной продукции (молибден-99) с учетом неопределенности и риска при оценке спроса и как следствие экономического риска.
Литература
1. Бритько А. С. К вопросу о методах оценки эффективности проектов инновационного развития // Научные труды СЗИУ РАНХиГС. Т. 4. Вып. 1 (8). С. 8-12.
2. Бритько А. С. Оценка эффективности проектов инновационного развития предприятий (методологический аспект) // Научные труды СЗИУ РАНХиГС. Т. 4. Вып. 3 (10). С. 247-250.
3. Заде Л. А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. М.: Знание, 1974. С. 5-49.
4. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. 165 с.
5. Куклина Е. А., Бритько А. С. К проблеме оценки и выбора оптимального проекта инновационного развития организации // Управленческое консультирование. 2013. № 8. С. 47-56.
6. НедосекинА. О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. СПб.: Сезам, 2002. 181 с.
7. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер. с англ.; Под ред. Р. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 408 с.
8. Норвич А. М., Турксен И. Б. Фундаментальное измерение нечеткости // Нечеткие множества и теория возможностей. М.: Радио и связь, 1986. С. 54-64.
9. Системный анализ и структуры управления / Под общ. ред. В. Г. Шорина. М.: Знание, 1975. 304 с.
10. Шахвердиев Э. А., Мазепин Д. А. Выбор оптимального варианта инвестиционного проекта разработки месторождений нефти в условиях экономического риска // Вестник Российской академии естественных наук. Региональная экономика. 2011. № 6. С. 54-59.
11. Kuklina E. A. The substantiation for selection of optimal innovation project: setting of the problem and algorithm of its solving // Знанието — традиции, иновации, перспективи: Научна конференция с международно участие. (14-15 юни 2013) / Бургаски Свободен Университет. Бургас, 2013. Т. третий. С. 27-32.
References <
z
1. Britko A. S. On a question of methods of an assessment of efficiency of projects of innovative □ development [K voprosu o metodakh otsenki effektivnosti proektov innovatsionnogo razvitiya] // < Scientific Works of SZIU. Vol. 4-1 (8) [Nauchnye trudy SZIU RANKhiGS. Tom 4. Vypusk 1(8)].
P. 8-12.
2. Britko A. S. Assessment of efficiency of projects of innovative development of the enterprises (methodological aspect) [Otsenka effektivnosti proektov innovatsionnogo razvitiya predpriyatii (metodologicheskii aspekt)] // Scientific Works of SZIU. Vol. 4-3 (10) [Nauchnye trudy SZIU RANKhiGS, Tom 4. Vypusk 3 (10)]. P. 247-250.
3. Zade L. A. Basis of new approach to the analysis of difficult systems and decision-making processes. In book. Mathematics today [Osnovy novogo podkhoda k analizu slozhnykh sistem i protsessov prinyatiya reshenii. V kn. Matematika segodnya]. M.: Knowledge [Znanie], 1974. P. 5-49.
4. Zade L. A. Term of a linguistic variable and its application to adoption of approximate decisions [Ponyatie lingvisticheskoi peremennoi i ego primenenie k prinyatiyu priblizhennykh reshenii]. M.: World [Mir], 1976. 165 p.
5. Kuklina E. A., Britko A. S. On a problem of assessment and a choice of the optimum project of innovative development of the organization [K probleme otsenki i vybora optimal'nogo pro-ekta innovatsionnogo razvitiya organizatsii] // Administrative consultation [Upravlencheskoe konsul'tirovanie]. 2013. N 8. P. 47-56.
6. Nedosekin A. O. Indistinct and multiple analysis of risk of share investments [Nechetko-mnozhestvennyi analiz riska fondovykh investitsii]. SPb.: Sezam, 2002. 181 p.
7. Indistinct sets and theory of opportunities. Last achievements: translation from English [Nechetkie mnozhestva i teoriya vozmozhnostei. Poslednie dostizheniya: Per. s angl.] / Under the editorship of R. R. Yager. M.: Radio and communication [Radio i svyaz'], 1986. 408 p.
8. Norvich A. M., Turksen I. B. Fundamental measurement of an illegibility // Indistinct sets and theory of opportunities [Fundamental'noe izmerenie nechetkosti // Nechetkie mnozhestva i teoriya vozmozhnostei]. M.: Radio and communication [Radio i svyaz'], 1986. Pp. 54-64.
9. System analysis and management structures [Sistemnyi analiz i struktury upravleniya] / Under general edition of V. G. Shorin. M.: Knowledge [Znanie], 1975. 304 p.
10. Shakhverdiyev E. A., Mazepin D. A. Choice of optimum version of the investment project of development of oil fields in the conditions of economic risk [Vybor optimal'nogo varianta in-vestitsionnogo proekta razrabotki mestorozhdenii nefti v usloviyakh ekonomicheskogo riska] // Messenger of the Russian academy of natural sciences. Regional economy [Vestnik Rossiiskoi akademii estestvennykh nauk. Regional'naya ekonomika]. 2011. N 6. P. 54-59.
11. Kuklina E. A. The substantiation for selection of optimal innovation project: setting of the problem and algorithm of its solving // Knowledge — tradition, innovation, perspectives: Scientific conference on 14-15 June 2013 / Burgas Free University. Burgas, 2013. Vol. 3. P. 27-32.
