CONCEPTUAL PRESENTATION OF THE TECHNIQUE OF DEVELOPING COORDINATED MANAGEMENT DECISIONS ON SELECTION OF EFFICIENT PROJECTS
Keywords:
managerial decisions, decision coordination methods, conceptual presentation, projects, project selection, hierarchy analysis method.Abstract
The article presents an in-depth analysis of scientific papers in the development and coordination of managerial solutions to the problem of selecting efficient projects. During the analysis of scientific works, the advantages and disadvantages of the proposed methods for evaluating and coordinating the decisions on selection of efficient projects in various fields of application have been noted. The results of the analysis have helped to draw up a conceptual presentation of a new technique of developing coordinated management decisions on selection of efficient projects in the form of a scheme. The technique provides for a wide range of selection criteria for project evaluation. As the core of the technique it has been proposed to use the hierarchy analysis method (MAI) of T. Saati; to formalize some indicators for evaluating decisions on project selection – the methods of the theory of fuzzy sets; and to measure the level of consistency of these decisions, by using Pearson, Kolmogorov-Smirnov, Kendall and Gini criteria. One of the important features in the analysis has been the degree of universality of the methods, which in most cases was low or completely absent. The proposed technique can claim a degree of universality above the average value and can be used in different fields of economy to select efficient projects.References
Алабугин, А.А. Управление развитием промышленного предприятия по показателям дисбаланса межгрупповых и организационных интересов: теория и практика: монография / А.А. Алабугин, Д.А. Шагеев. – Челябинск: Изд-во НОУВПО РБИУ, 2014. – 236 с. 2. Басакер, Р. Конечные графы и сети / Р. Басакер, Т. Саати. – М.: Наука, 1974. – 368 c. 3. 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. 4. Бекирова, О.Н. Разработка метода принятия решения по реализации социально значимых инвестиционных проектов / О.Н. Бекирова, О.С. Перевалова // Экономика и менеджмент систем управления. – 2018. – Т. 28. – № 2-1. – С. 169–173. 5. Берж, К. Теория графов и её приложения / К. Берж. – М.: ИЛ, 1962. – 320 c. 6. Бодрова, Е.Г. Анализ ценовой политики ювелирного производства ( на примере бренда Wishing on astar jewelry) / Е.Г. Бодрова // Азимут научных исследований: экономика и управление. – 2018. – Т. 7. – № 1 (22). – С. 49–52. 7. Вайсман, Е.Д. Развитие динамических способностей промышленных предприятий в условиях цифровой экономики / Е.Д. Вайсман, Н.С. Никифорова // Известия УрГЭУ. – 2018. – Т. 19, № 3. – С. 126−136. 8. Гилева, Т.А. Стратегические аспекты выбора проекта развития предприятия: модели и инструменты / Т.А. Гилева, М.П. Галимова // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. – 2016. – № 4 (246). – С. 135–146. 9. Грибов, А.Ф. Динамические методы обоснования решений по выбору инвестиционных проектов / А.Ф. Грибов // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2016. – № 1-4. – С. 570–573. 10. 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. 11. Джини, К. Логика в статистике / пер. с итал. Л.С. Кучаева. – М.: Статистика, 1973. – 125 с. 12. Журавлев, В.В. Диверсификация деятельности предприятий как инструмент обеспечения устойчивого развития и повышения конкурентоспособности организации в условиях кризиса // В.В. Журавлев, Н.Ю. Варкова // Инновационное развитие экономики. – 2017. – № 1 (37). – С. 32–37. 13. Заде, Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – М.: Мир, 1976. – 166 с. 14. Истомин, Д.А. Фреймовая модель представления знаний для методик оценивания инновационных проектов / Д.А. Истомин, М.Б. Гитман, В.А. Трефилов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2018. – № 2. – С. 12–22. 15. 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. 16. 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. 17. 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. 18. Кристофидес, Н. Теория графов. Алгоритмический подход / Н. Кристофидес. – М.: Мир, 1978. – 429 c. 19. Кузовкова, Т.А. Экспертно-квалиметрический метод интегральной оценки эффективности инновационных проектов и применения новых технологий / Т.А. Кузовкова, Д.В. Кузовков, А.Д. Кузовков // Системы управления, связи и безопасности. – 2016. – № 3. – С. 1–54. 20. 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. 21. Лихошерст, Е.Н. Выбор оптимального портфеля проектов строительной компании с учётом запросов стейкхолдеров в нечёткомножественной постановке. Территория новых возможностей / Е.Н. Лихошерст, Л.С. Мазелис, А.Я. Чен // Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. – 2015. – № 4 (31). – С. 27–40. 22. Мак-Каллок, У.С. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности Архивная копия от 27 ноября 2007 на Wayback Machine / У.С. Мак-Каллок, В. Питтс // Автоматы; под ред. К. Э. Шеннона и Дж. Маккарти. – М.: Изд-во иностр. лит., 1956. – С. 363–384. 23. Маркина, Ю.В. Угрозы финансовой безопасности предприятия / Ю.В. Маркина, И.А. Вшивкова // Вестник Уральского финансово-юридического института. – 2018. – № 2 (12). – С. 77–81. 24. Путивцева, Н.В. Разработка программной поддержки принятия решений для выбора инвестиционных проектов / Н.В. Путивцева, С.В. Игрунова, Л.В. Мигаль и др. // Научные ведомости Белгородского государственного университета.
Серия: Экономика. Информатика. – 2015. – № 1 (198). – С. 111–117. 25. Разу, М.Л. Управление проектом. Основы проектного управления: учебник / М.Л. Разу [ и др.]; под ред. проф. М.Л. Разу. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: КноРус, 2016. – 768 с. 26. 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. 27. Саати, Т. Аналитическое планирование. Организация систем / Т. Саати; пер. с англ. Р.Г. Вачнадзе. – М.: Радио и связь, 1991. – 224 с. 28. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати; пер. с англ. – М.: Радио и связь, 1993. – 278 с. 29. Саати, Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети / Т. Саати. – М.: Изд-во ЛКИ, 2008. – 360 с. 30. Свами, М. Графы, сети и алгоритмы / М. Свами, К. Тхуласираман. – М.: Мир, 1984. – 455 с. 31. Севастьянова, С.А. Применение математических методов при выборе инвестиционных проектов / С.А. Севастьянова, В.К. Шашкова // Российская наука: актуальные исследования и разработки сборник научных статей I Всероссийской заочной научно-практической конференции, посвященной 85-летию Самарского государственного экономического университета. – Самара: Самарский государственный экономический университет, 2016. – С. 121–127. 32. Смирнова, Н.А. Особенности денежнокредитной политики Банка России на современном этапе / Н.А. Смирнова // Вестник Северо-Осетинского государственного университета имени Коста Левановича Хетагурова. – 2016. – № 2. – С. 149–155. 33. Татт, У. Теория графов / У. Татт; пер. с англ. – М.: Мир, 1988. – 424 с. 34. Тогущакова, И.В. Выбор инновационного проекта количественным методом / И.В. Тогущакова // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. – 2018. – № 2. – С. 116–119. 35. Урсаки, В.С. Модель выбора потенциальных инноваций альтернативных инвестиционных проектов / В.С. Урсаки, Д.А. Фиников // Ученые записки Новгородского государственного университета. – 2016. – № 1 (5). – С. 10. 36. Усманова, З.А. Вычисление агрегированного показателя банковских проектов на основе искусственных нейронных сетей / З.А. Усманова, А.А. Ханова // Информатика и системы управления. – 2018. – № 1 (55). – С. 109–118. 37. Фошин, Д.В. Выбор оптимального инвестиционного проекта при помощи обобщенного критерия Гурвица / Д.В. Фошин // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 2-1. – С. 216–221. 38. Фризоргер, А.М. О проблемах выбора эффективного инвестиционного проекта / А.М. Фризоргер, А.И. Головач // Отраслевые особенности развития экономики регионов: материалы III Всероссийской научно-практической конференции. – Керчь, 2017. – С. 167–174. 39. Чертина, Е.В. Использование алгоритмов Густафсона-Кесселя и FCM для решения задачи многокритериального выбора инновационных ITпроектов / Е.В. Чертина // Современные тенденции развития науки и технологий. – 2016. – № 7-2. – С. 89–93. 40. Чванова, М.С. Выбор проекта и оценка его эффективности на основе не-четких 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. 41. Черчмен, Ч.У. Введение в исследование операций / Ч.У. Черчмен, Р. Акофф, Л. Арноф. – М., 1968. 42. Шагеев, Д.А. Разработка сбалансированного управленческого решения по формированию инвестиционного портфеля для физического лица в историческом и современном аспекте / Д.А. Шагеев, И.М. Перегримова // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». – 2017. – Т. 11, № 1. – С. 86–98. DOI: 10.14529/em170112 43. Щербин, К.И. Оптимальный выбор инвестиционного проекта по критерию ХоджаЛемана на примере проектов открытия детской школы анимации и 3 д студии / К.И. Щербин // Наука и Мир. – 2016. – Т. 2. – № 2 (30). – С. 82–85. 44. Яшин, С.Н. Метод графического выбора эффективных инновационных проектов в области промышленной безопасности предприятий / С.Н. Яшин, О.С. Боронин, Д.А. Суханов // Безопасность и охрана труда. – 2018. – № 1 (74). – С. 20–22. 45. Breiman L., Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.J. Classification and regression trees (Monterey, CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software, 1984). 46. Djolov G. A Note on the Estimation of the Gini Index // The Journal of Applied Economic Research. – 2014. – Vol. 8, iss. 3. – P. 237–256. 47. Goodman S.E., Hedetniemi S.T. Introduction
to the design and analysis of algorithms. – New York etc., 1977. 48. Harker P.T. Derivatives of the Perron root of a positive reciprocal matrix: With applications to the analytic hierarchy process // Applied Mathematics and Computation. – 1987. – V. 22. – P. 217–232. 49. Horn R.A., Johnson C.R. Matrix Analysis. – New York: Cambridge University Press, 1985. 50. Kolmogoroff A.N. Sulla determinazione empirica di una legge di distribuzione // Giornale dell` Istituto Italiano degly Attuari. – 1933. – V. 4, № 1. – P. 83–91. 51. Lancaster P.M. Tismenetsky. The Theory of Matrices, second ed. – New York: Academic Press, 1985. 52. Langel M., Tille Y. Variance estimation of the Gini index: revisiting a result several times published // Journal of the Royal Statistical Society. – 2013. – Vol. 176, no. 2. – P. 521–540. 53. Lilliefors H.W. On the Kolmogorov-Smirnov test for normality with mean and variance unknown // J. Am. Statist. Assoc. – 1967. – V. 62. – P. 399–402. 54. Pearson K. On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling // Philosophical Magazine. – 1900. – Series 5 50 (302). – P. 157–175. 55. Quinlan J.R. Improved Use of Continuous Attributes in C4.5 // Journal of Artificial Intelligence Research. – 1996. – V. 4. – P. 77–90. 56. Saaty T.L. Decision-making with the AHP: Why is the principal eigenvector necessary // European Journal of Operational Research. – 2003. – V. 145, No. 1. 57. Saaty T.L., Hu G. Ranking by the eigenvector versus other methods in the analytic hierarchy process // Applied Mathematical. Letters. – 1998. – V. 11 (4). – P. 121–125. 58. Saaty T.L. Vargas L. Inconsistency and rank preservation // Journal of Mathematical Psychology. – 1984. – V. 28 (2). 59. Vargas L.G. Analysis of sensitivity of reciprocal matrices // Applied Mathematics and Computation. – 1983. – V. 12. – P. 301–320. 60. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. – 1965. – V. 8, № 3. – P. 338–353.
