МЕТОДИКА РАЗРАБОТКИ СОГЛАСОВАННЫХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ВЫБОРА ЭФФЕКТИВНЫХ ПРОЕКТОВ. ЧАСТЬ 2

Денис Анатольевич Шагеев

Аннотация


Результаты углублённого анализа научных трудов позволили выявить проблемы (ограничения, недостатки и противоречия) на базе которых сформулировано направление дальнейшего развития финансового менеджмента в части выбора эффективных проектов. В границах обозначенного направления предложена новая методика разработки согласованных управленческих решений для выбора эффективных проектов. В методике содержится два фундаментальных положения, обладающих научной новизной для финансовой и математической науки: синтез метода анализа иерархий (МАИ) с методами математической статистики; синтез МАИ с методами теории нечётких множеств и методами математической статистики. Первое положение было раскрыто в предыдущей статье автора. Данная статья направлена на представление второго положения. Полученные результаты углублённого анализа позволили не только сформулировать новую методику, но и модернизировать классическое представление МАИ Т. Саати для исправления в ней недостатков, противоречий и преодоления ограничений в части: расширения и уточнения шкалы экспертных суждений Т. Саати; введения новых обозначений матричных оценок; использования не только однотипных, но и разных форм нечётких и чётких (пустых) множеств в границах матрицы парных сравнений; предложения новых операций парных сравнений в МАИ с нечёткими множествами; разработки новых принципов формирования нечёткого множества вариантов транзитивных цепей; замены или дополнения показателя отношения согласованности нечётких оценок в матрице парных сравнений критериями математической статистики. Модернизированная версия МАИ поможет решить разные теоретические и практические проблемы многокритериального выбора в разных областях науки с высокой степенью универсальности и гибкости. В завершении статьи определён потенциал развития методики и МАИ.

Ключевые слова


проект; инвестиционный проект; управленческие решения; экспертные оценки; согласование; метод анализа иерархий; нечёткие множества; математическая статистика.

Полный текст:

PDF

Литература


Аньшин, В.М. Применение теории нечётких множеств к задаче формирования портфеля проектов / В.М. Аньшин, И.В. Демкин, И.Н. Царьков, И.М. Никонов // Проблемы анализа риска. – 2008. – Т. 5. – № 3. – С. 8–21.

Бородин, А.И. Оценивание инвестиционной привлекательности инновационных проектов на основе нечеткой логики / А.И. Бородин, Е.Д. Стрельцова, Е.В. Катков // Прикладная информатика. – 2013. – № 4 (46). – С. 19–25.

Громыко, Г.Л. Об использовании коэффициента Джини в экономико-статистических исследованиях / Г.Л. Громыко, И.Н. Матюхина // Вопросы статистики. – 2015. – № 9. – С. 56–66. DOI: 10.34023/2313-6383-2015-0-9-56-66

Джини, К. Средние величины / пер. с итал. П.А. Лисовского и Ю.П. Лисовского; науч. ред. и вступ. статья Г.Г. Пирогова и С.Д. Горшенина. – М.: Статистика, 1970. – 447 с.

Джини, К. Логика в статистике / пер. с итал. Л.С. Кучаева. – М.: Статистика, 1973. – 125 с.

Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / пер. с англ. Н.И. Ринго; под ред. Н.Н. Моисеева и С.А. Орловского. – М.: Мир, 1976. – 165 с.

Заде, Л.А. Теория линейных систем. Метод пространства состояний / А. Лофт, Ч.А. Дезоер; пер. с англ. В. Н. Варыгина [и др.]; под ред. Г.С. Поспелова. – М.: Наука, 1970. – 703 с.

Зайцев, К.Д. Реализация инвестиционного проекта в рамках энергоэффективной стратегии энергетического предприятия / К.Д. Зайцев // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. – 2015. – № 5. – С. 48–52.

Кендэл, М.Дж. Многомерный статистический анализ и временные ряды / М. Кендалл, А. Стьюарт; пер. с англ. Э.Л. Пресмана, В.И. Ротаря; под ред. А.Н. Колмогорова, Ю.В. Прохорова. – М.: Наука, 1976. – 736 с.

Кендэл, М.Дж. Статистические выводы и связи / М.Д. Кендэл, А. Стьюарт; пер. с англ. Л.И. Гальчука, А.Т. Терехина; под ред. А.Н. Колмогорова. – М.: Наука, 1973. – 899 с.

Кендэл, М.Дж. Теория распределений / М.Дж. Кендэл, А. Стьюарт; пер. с англ. В.В. Сазонова, А.Н. Ширяева; под ред. А.Н. Колмогорова. – М.: Наука, 1966. – 587 с.

Кравченко, Т.К. Аналитическое обоснование выбора объекта венчурных инвестиций / Т.К. Кравченко // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2015. – № 41 (275). – С. 35–46.

Куликов, Д.Л. Многокритериальный выбор инвестиционной площадки методом анализа иерархий / Д.Л. Куликов, В.А. Лыкова // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 7. – С. 151– 155.

Курчик, А.М. Многокритериальный выбор проектов в минерально-сырьевом комплексе с помощью метода анализа иерархий / А.М. Курчик // Известия высших учебных заведений. Геология и разведка. – 2012. – № 3. – С. 73–78.

Лихошерст, Е.Н. Выбор оптимального портфеля проектов строительной компании с учётом запросов стейкхолдеров в нечёткомножественной постановке / Е.Н. Лихошерст, Л.С. Мазелис, А.Я. Чен // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. – 2015. – № 4. – С. 27–40.

Путивцева, Н.В. Разработка программной поддержки принятия решений для выбора инвестиционных проектов / Н.В. Путивцева, С.В. Игрунова, Л.В. Мигальи др. // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия «Экономика. Информатика». – 2015. – № 1 (198). – С. 111–117.

Ремезова, Е.М. Согласование критериальных оценок при выборе инвестиционных проектов / Е.М. Ремезова, В.Г. Чернов // Динамика сложных систем – XXI век. – 2016. – Т. 10. – № 4. – С. 10–21.

Чванова, М.С. Выбор проекта и оценка его эффективности на основе нечетких запросов и метода экспертных оценок / М.С. Чванова, И.А. Киселева, А.А. Молчанов // Вестник Тамбовского университета. Серия «Гуманитарные науки». – 2013. – № 12 (128). – С. 138–150.

Шагеев, Д.А. Концептуальное представление методики разработки согласованных управленческих решений для выбора эффективных проектов / Д.А. Шагеев // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». – 2019. – Т. 13, № 1. – С. 162–177. DOI: 10.14529/em190117

Шагеев, Д.А. Методика разработки согласованных управленческих решений для выбора эффективных проектов. Часть 1 / Д.А. Шагеев // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». – 2019. – Т. 13, № 2. – С. 145–164. DOI: 10.14529/em190218

Anyaeche, C.O. A Fuzzy-Analytical Hierarchy Model for Solid Waste / C.O. Anyaeche, S.A. Adekola // Mathematical Theory and Modeling. – 2014. – V. 4, № 1. – Р. 32–47.

Bellman, R.E. Decision-Making in a Fuzzy Environment / R.E. Bellman, L.A. Zadeh // Management Science. – 1970. – V. 7, iss. 4. – P. 141–164. DOI: 10.1287/mnsc.17.4.B141

Božanić, D. Modification of the analytic hierarchy process (AHP) method using fuzzy logic: fuzzy AHP approach as a support to the decision making process concerning engagement of the group for additional hindering / D. Božanić, D. Pamučar, D. Bojanić // Serbian Journal of Management. – 2015. – V. 10, № 2. – Р. 151–171. DOI: 10.5937/sjm107223.

Çebi, A. An application of fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) for evaluating students' project / A. Çebi, H. Karal // Educational Research and Reviews. – 2017. – V. 12, iss. 3. – P. 120–132. DOI: 10.5897/ERR2016.3065.

Cheng, C.-H. A Consistent Fuzzy Preference Relations Based ANP Model for R&D Project Selection / C.-H. Cheng, J.J.H. Liou, Ch.-Y. Chiu // Sustainability. – 2017. – V. 9, iss. 8. – P. 1352. DOI: 10.3390/su9081352.

Cox, E. The fuzzy systems handbook: A practitioner's guide to building, using, a. maintaining fuzzy systems / E. Cox; [Forew. by L.A. Zadeh]. – 2. ed. – San Diego etc.: AP professional, Cop. 1999. – XLVIII, 716 p.

Djolov, G. A Note on the Estimation of the Gini Index / G. Djolov // The Journal of Applied Economic Research. – 2014. – V. 8, iss. 3. – P. 237–256.

Durmuşoğlu, Z.D.U. Assessment of technoentrepreneurship projects by using Analytical Hierarchy Process (AHP) / Z.D.U. Durmuşoğlu // Technology in Society. – 2018. – V. 54. – P. 41–46. DOI: 10.1016/j.techsoc.2018.02.001

Enea, M. Project Selection by Constrained Fuzzy AHP / M. Enea // Fuzzy Optimization and Decision Making. – 2004. – №3. – Р. 39–62. DOI: 10.1023/B:FODM.0000013071.63614.3d

Fazlollahtabar, H. Designing a Fuzzy Expert System to Evaluate Alternatives in Fuzzy Analytic Hierarchy Process / H. Fazlollahtabar, H. Eslami, H. Salmani // Journal Software Engineering & Applications. – 2010. – №3. – Р. 409–418. DOI: 10.4236/jsea.2010.34046.

Gaines, B.R. Fuzzy sets and decision analysis - a perspective / B.R. Gaines, H.J. Zimmerman, L.A. Zadeh // Fuzzy sets and decision analysis, volume 20 of Studies in the Management Sciences. – Amsterdam: Elsevier Science Publishers B.V. – 1984. – P. 3-8.

Garbuzova-Schlifter, M. AHP-based risk analysis of energy performance contracting projects in Russia / M. Garbuzova-Schlifter, R. Madlener // Energy Policy. – 2016. – V. 97. – P. 559–581. DOI: 10.1016/j.enpol.2016.07.024

Jafarzadeh, H. A methodology for project portfolio selection under criteria prioritisation, uncertainty and projects interdependency – combination of fuzzy QFD and DEA / H. Jafarzadeh, P. Akbari, B. Abedin // Expert Systems with Applications. – 2018. – V. 110. – P. 237–249. DOI: 10.1016/ j.eswa.2018.05.028

Jing, L. A hybrid fuzzy stochastic analytical hierarchy process (FSAHP) approach for evaluating ballast water treatment technologies / L. Jing, B. Chen, B. Zhang, H. Peng // Environmental Systems Research. – 2013. – P. 2–10. DOI: 10.1186/21932697-2-10. 35. Khalili-Damghani, K. A decision support system for fuzzy multi-objective multi-period sustainable project selection / K. Khalili-Damghani, S. SadiNezhad // Computers & Industrial Engineering. – 2013. – V. 64, iss. 4. – P. 1045–1060. DOI: 10.1016/j.cie.2013.01.016 36. Khalilzadeh, M. A multi-objective fuzzy project selection problem considering social responsibility and risk / M. Khalilzadeh, K. Salehi // Procedia Computer Science. – 2017. – V. 121. – P. 646–655. DOI: 10.1016/j.procs.2017.11.085

Langel, M. Variance estimation of the Gini index: revisiting a result several times published / M. Langel, Y. Tille // Journal of the Royal Statistical Society. – 2013. – V. 176, № 2. – P. 521–540. DOI: 10.1111/j.1467-985X.2012.01048.x

Li T. Refractured Well Selection for Multicriteria Group Decision Making by Integrating Fuzzy AHP with Fuzzy TOPSIS Based on IntervalTyped Fuzzy Numbers / T. Li, J. Jin, Ch. Li // Journal of Applied Mathematics. – 2012. – V. 2012, Article ID 304287. – P. 21. DOI: 10.1155/2012/304287.

Mandal, S. Analytic hierarchy process (AHP) approach for selection of open cast coal mine project / S. Mandal // International Journal of Industrial Engineering Research and Development. – 2016. – V. 7, iss. 2. – P. 1–13, Article ID: IJIERD_07_02_001

Mahendran, P. A Fuzzy AHP Approach for Selection of Measuring Instrument for Engineering College Selection / P. Mahendran, M.B.K. Moorthy, S. Saravanan // Applied Mathematical Sciences. – 2014. – V. 8, №44. – Р. 2149–2161. DOI: 10.12988/ams.2014.44232

Mahmoodzadeh, S. Project Selection by Using Fuzzy AHP and TOPSIS Technique / S. Mahmoodzadeh, J. Shahrabi, M. Pariazar, M.S. Zaeri // Digital Open Science Index. International Journal of Social, Behavioral, Educational, Economic, Business and Industrial Engineering. – 2007. – V.1, № 6. – Р. 270–275.

Moeini, H. Vendor Selection via Fuzzy Analytic Hierarchy Process: A Case Study / H. Moeini // Int. Journal of Social Science and Management. – 2014. – V. 1, iss. 1. – P. 61–69.

Nassif, L.N. Project Portfolio Selection in Public Administration Using Fuzzy Logic / L.N. Nassif, J.C.S. Filho, J.M. Nogueira // Procedia - Social and Behavioral Sciences. – 2013. – V. 74. – P. 41–50. DOI: 10.1016/j.sbspro.2013.03.036

Péreza, F. Project portfolio selection and planning with fuzzy constraints / F. Péreza, T. Gómez, R. Caballero, V. Liern // Technological Forecasting and Social Change. – 2018. – V. 131. – P. 117–129. DOI: 10.1016/j.techfore.2017.07.012

Peetawan, W. Identifying factors affecting the success of rail infrastructure development projects contributing to a logistics platform: A Thailand case study / W. Peetawan, K. Suthiwartnarueput // Kasetsart Journal of Social Sciences. – 2018. – V. 39, iss. 2. – P. 320–327. DOI: 10.1016/j.kjss.2018.05.002

Salehi, K. A hybrid fuzzy MCDM approach for project selection problem / K. Salehi // Decision Science Letters. – 2015. – № 4. – Р. 109–116. DOI: 10.5267/j.dsl.2014.8.003.

Salehi, M. Application of Fuzzy TOPSIS Technique for Evaluation of Project / M. Salehi // World Applied Sciences Journal. – 2009. – V. 6, № 6. – P. 776–783.

Sevkli, M. Development of a fuzzy ANP based SWOT analysis for the airline industryin Turkey / M. Sevkli, A. Oztekin, O. Uysal, G. Torlak, A. Turkyilmaz, D. Delen // Expert Systems with Applications. – 2012. – V. 39, iss. 1. – P. 14–24. DOI: 10.1016/j.eswa.2011.06.047

Süße, M. Decision Support for Planning Techniques in Energy Efficiency Projects / M. Süße, J. Stoldt, A. Schlegel, M. Putz // Procedia CIRP. – 2018. – V. 69. – P. 306–311. DOI: 10.1016/j.procir.2017.11.015

Tang, Y-C. Application of the fuzzy analytic hierarchy process to the lead-free equipment selection decision / Y-C. Tang, T.W. Lin // Int. Journal Business and Systems Research. – 2011. – V. 5, № 1. – P. 35– 56. DOI: 10.1504/ijbsr.2011.037289

Tavana, M. A fuzzy hybrid project portfolio selection method using Data Envelopment Analysis, TOPSIS and Integer Programming / M. Tavana, M. Keramatpour, F.J. Santos-Arteaga, E. Ghorbaniane // Expert Systems With Applications. – 2015. – № 42. – Р. 8432–8444. DOI: 10.1016/j.eswa.2015.06.057.

Vahidnia, M.H. Fuzzy Analytical Hierarchy Process in GIS application / M.H. Vahidnia, A. Alesheikh, A. Alimohammadi, A. Bassiri // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – 2008. – V. XXXVII, Part B2. – P. 593–596.

Wu, Y. An intuitionistic fuzzy multi-criteria framework for large-scale rooftop PV project portfolio selection: Case study in Zhejiang, China / Y. Wu, Ch. Xu, Y. Ke, K. Chen, X. Sun // Energy. – 2018. – V. 143. – P. 295–309. DOI: 10.1016/j.energy. 2017.10.105

Zadeh, L.A. Fuzzy sets / L.A. Zadeh // Information and Control. –1965. – V. 8, iss. 3. – P. 338– 353. DOI: 10.1016/S0019-9958(65)90241-X

Zadeh, L.A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning – I / L.A. Zadeh // Information Sciences. – 1975. – V.8, iss. 3, P. 199–249. DOI: 10.1016/0020-0255(75)90036-5

Zadeh, L.A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning – II / L.A. Zadeh // Information Sciences. – 1975. – V. 8, iss. 4. – P. 301–357. DOI: 10.1016/00200255(75)90046-8

Zadeh, L.A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning – III / L.A. Zadeh // Information Sciences. – 1975. – V. 9, iss. 1. – P. 43–80. DOI: 10.1016/00200255(75)90017-1

Zadeh, L.A. Fuzzy sets and their applications to Cognitive and Decision Processes / L.A. Zadeh, K.S. Fu, K. Tanaka, M. Shimura. – New York: Academic Press, 1975. – 496 p.

Zadeh, L.A. Fuzzy Probabilities and Their Role in Decision Analysis / L.A. Zadeh // IFAC Proceedings Volumes. – 1975. – V. 15, iss. 1. – P. 15–21. DOI: 10.1016/S1474-6670(17)63319-6

Zadeh, L.A. The role of fuzzy logic in the management of uncertainty in expert systems / L.A. Zadeh // Fuzzy Sets and Systems. – 1983. – V. 11, iss. 1–3. – P. 199–227. DOI: 10.1016/S0165-0114(83)80081-5

Zadeh, L.A. Approximate reasoning in intelligent systems, decision and control / L.A. Zadeh, E. Sanchez. – Oxford etc.: Pergamon press. – 1987. – 195 p.

Zadeh, L.A. Fuzzy Logic for the Management of Uncertainty / L.A. Zadeh, J. Kacprzyk. – New-York: John Wiley & Sons Inc. – 1992. – 676 p.

Zadeh, L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility / L.A. Zadeh // Fuzzy Sets and Systems. – 1999. – V. 100. – P. 9–34. DOI: 10.1016/S01650114(99)80004-9

Zadeh, L.A. Fuzzy theory systems: Techniques and applications / Ed. by С.T. Leondes; [Forew. by L.A. Zadeh]. – San Diego etc.: Acad. press, Cop. – 1999. – 1746 p.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.