METHODS OF DEVELOPMENT OF COORDINATED MANAGERIAL DECISIONS FOR SELECTION OF EFFICIENT PROJECTS. PART 1
Keywords:
project, capital investment project, managerial decisions, expert evaluation, coordination, analytic hierarchy process, fuzzy sets, mathematical statistics.Abstract
Results of an in-depth analysis of research papers allowed revealing some problems (limitations, shortcomings and contradictions), on the basis of which the direction of further development of financial management regarding selection of efficient projects has been determined. A new technique for development of coordinated managerial decisions for selection of efficient projects has been proposed within the limits of the determined direction. The technique contains two fundamental premises which possess the scientific novelty for financial and mathematical sciences: a synthesis of the analytic hierarchy process (AHP) with the methods of mathematical statistics; a synthesis of the AHP with the fuzzy sets theory methods and mathematical statistics methods. The obtained in-depth analysis results have allowed for not just formulating the new technique but also upgrade the classical AHP representation by T. Saaty in order to correct shortcomings, contradictions and limitations regarding the following: replacement or supplementation of the ratio of consistency of grades in the pairwise comparison matrix by criteria of mathematical statistics; expansion and specification of T. Saaty’s expert judgement scale; proposal of a new level of resultant decision conformity (LRDC) measured with the use of the verbal-numerical Harrington scale in combination with such characteristics as consensus, compromise, mid-intensity or high-intensity conflict; assignment of weight categories for the experts, taking into account some special requirements. The upgraded AHP version will help solving various theoretical and practical problems of multicriteria choice in different spheres of science with high universality and flexibility degree. Development potential of the technique and the AHP has been determined in the end of the article.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.
Картвелишвили, В.М. Нечеткий метод анализа иерархий: критерии и практика / В.М. Картвелишвили, Э.А. Лебедюк // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета (РГТЭУ). – 2013. – № 9–10 (79). – С. 146–158.
Картвелишвили, В.М. Метод анализа иерархий: критерии и практика / В.М. Картвелишвили, Э.А. Лебедюк // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. – 2013. – № 6 (60). – С. 97–112.
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.
Коробов, В.Б. Проблемы использования метода анализа иерархий и пути их решения / В.Б. Коробов, А.Г. Тутыгин // Экономика и управление. – 2016. – № 8 (130). – С. 60–65.
Митихин, В.Г. К вопросу о корректности использования метода анализа иерархий / В.Г. Митихин // Наука в современном информационном обществе: материалы VI международной научнопрактической конференции. – 2015. – С. 148–154.
Подиновская, О.В. Анализ иерархических многокритериальных задач принятия решений методами теории важности критериев / О.В. Подиновская, В.В. Подиновский // Проблемы управления. – 2014. – № 6. – С. 2–8. 8. Путивцева Н.В., Игрунова С.В., Мигаль Л.В., Тайлакова Д.С., Гурьянова И.В. Разработка программной поддержки принятия решений для выбора инвестиционных проектов // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. – 2015. – № 1 (198). – С. 111–117.
Покровский, А.М. К вопросу о корректности метода анализа иерархий в сравнительной оценке инновационных проектов / А.М. Покровский // Экономика, статистика и информатика // Вестник УМО. – 2012. – № 5. – С. 137–143.
Саати, Т.Л. Магическое число «семь» в природе / Т.Л. Саати // Cloud of Science. – 2017. – Т. 4, № 1. – С. 5–33.
Саати, Т.Л. Относительное измерение и его обобщение в принятии решений. почему парные сравнения являются ключевыми в математике для измерения неосязаемых факторов / Т.Л. Саати // Cloud of Science. – 2016. – Т. 3, № 2. – С. 171–262.
Саати, Т.Л. Об измерении неосязаемого. подход к относительным измерениям на основе главного собственного вектора матрицы парных сравнений / Т.Л. Саати // Cloud of Science. – 2015. – Т. 2, № 1. – С. 5–39.
Саати, Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях. Аналитические сети / пер. с англ. О.Н. Андрейчиковой; науч. ред.: А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. – 3-е изд. – М.: URSS, 2010. – 357 с.
Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати; пер. с англ. – М.: Радио и связь, 1993. – 278 с.
Смирнов, Н.В. Вероятности больших значений непараметрических односторонних критериев согласия // Труды Матем. ин-та АН СССР. – 1961. – Т. 64. – С. 185–210.
Титов, В.А. К вопросу о форме свертки локальных векторов приоритетов альтернатив по частным критериям в обобщенный вектор в методе анализа иерархий / В.А. Титов, И.Г. Хайрулин // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 109. – С. 2020–2025.
Шагеев Д.А., Перегримова И.М. Методика разработки согласованных управленческих решений распределения чистой прибыли на предпри
ятии // Вестник ВГУИТ. – 2018. – Т. 80, № 3. – С. 392–415. DOI: 10.20914/2310-1202-2018-3-392415.
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.
Bagdonavicius V., Nikulin M.S. Chi-square goodness-of-fit test for right censored data // The International Journal of Applied Mathematics and Statistics. – 2011. – P. 30–50.
Božanić D., Pamučar D., Bojanić 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 // Serbian Journal of Management, 2015. – Vol. 10, № 2. – Р. 151–171. DOI:10.5937/sjm10-7223
Çebi A., Karal H. An application of fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) for evaluating students' project // Educational Research and Reviews. – 2017. – Vol. 12(3). – P. 120–132. DOI: 10.5897/ERR2016.3065.
Cheng C.-H., Liou J.J.H., Chiu Ch.-Y. A Consistent Fuzzy Preference Relations Based ANP Model for R&D Project Selection // Sustainability. – 2017. – V. 9. – P. 1352. DOI: 10.3390/su9081352. 23. Chernoff H., Lehmann E. L. The use of maximum likelihood estimates in χ2 test for goodness of fit // The Annals of Mathematical Statistics. – 1954. – Vol. 25. – P. 579–586. DOI: 10.1214/aoms/1177728726
Corder G.W., Foreman D.I. Nonparametric Statistics for Non-Statisticians: A Step-by-Step Approach. – New York: Wiley, 2009. DOI: 10.1002/9781118165881
Enea M. Project Selection by Constrained Fuzzy AHP // Fuzzy Optimization and Decision Making. – 2004. – № 3. – Р. 39–62. DOI: 10.1023/b:fodm. 0000013071.63614.3d
Greenwood P.E., Nikulin M.S. A guide to chisquared testing. – New York: John Wiley & Sons, 1996. – 280 p.
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. – Vol. 22. – P. 217–232. DOI: 10.1023/b:fodm.0000013071.63614.3d
Horn R.A., Johnson C.R. Matrix Analysis. – New York: Cambridge University Press 1985.
Kolmogoroff A.N. Sulla determinazione empirica di una legge di distribuzione // Giornale dell` Istituto Italiano degly Attuari. – 1933. – Vol. 4, № 1. – P. 83–91.
Lancaster P., Tismenetsky M. The Theory of Matrices, second ed. – New York: Academic Press, 1985.
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. DOI: 10.1080/01621459.1967.10482916
Mahmoodzadeh S., Shahrabi J., Pariazar M., Zaeri M.S. Project Selection by Using Fuzzy AHP and TOPSIS Technique // Digital Open Science Index. International Journal of Social, Behavioral, Educational, Economic, Business and Industrial Engineering. – 2007. – Vol. 1, № 6.
Ozdemir M., Saaty T.L. The unknown in decision making: What to do about it // European Journal of Operational Research. – 2006. – Vol. 174. – P. 349–359. DOI: 10.1016/j.ejor.2004.12.017
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. DOI: 10.1080/14786440009463897.
Razi F.F. A Grey-Based Fuzzy ELECTRE Model for Project Selection // Journal of Optimization in Industrial Engineering. – 2015. – № 17. – Р. 57–66.
Saaty T.L., Vargas L.G. The Possibility Of Group Choice // Social Choice and Welfare. – 2012. – Vol. 38, № 3. – P. 481–496. DOI: 10.1007/s00355011-0541-6
Saaty T.L. Principia Mathematica Decernendi: Mathematical Principles of Decision Making. – RWS Publications, 2010.
Saaty T.L., Vargas L.G., Whitaker R. Addressing Criticisms of the Analytic Hierarchy Process // International Journal of the Analytic Hierarchy Process. – 2009. – Vol. 1, № 2. DOI: 10.13033/ijahp.v1i2.53
Saaty T.L., Peniwati K. Group Decision Making. – Pittsburgh, PA, 2008.
Saaty T.L., Tran L.T. On the invalidity of fuzzifying numerical judgments in the Analytic Hierarchy Process // Mathematical and Computer Modelling. – 2007. – Vol. 46, № 7–8. – P. 962–975. DOI: 10.1016/j.mcm.2007.03.022
Saaty T.L. Fundamentals of Decision Making; the Analytic Hierarchy Process. –Pittsburgh, PA, 2006.
Saaty T.L. Theory and Applications of the Analytic Network Process. – Pittsburgh, PA, 2005.
Saaty T.L., Ozdemir M.S. The Encyclicon. – RWS Publications, 2005.
Saaty T.L. Decision-making with the AHP: Why is the principal eigenvector necessary // European Journal of Operational Research. – 2003. – Vol. 145, № 1. DOI: 10.1016/S0377-2217(02)00227-8.
Saaty T.L., Ozdemir M.S. Why the Magic Number Seven Plus or Minus Two // Mathematical and Computer Modelling. – 2003. – Vol. 38. – P. 233– 244. DOI: 10.1016/S0895-7177(03)90083-5
Saaty T.L. The Brain, Unraveling the Mystery of How it Works: The Neural Network Process. – RWS Publications, 2000.
Saaty T.L., Vargas L.G. Implementing Neural Firing: Towards a New Technology // Mathl. Comput. Modelling. – 1997. – Vol. 26, № 4. – P. 113–124. DOI: 10.1016/s0895-7177(97)00149-0
Saaty T.L., Hu G. Ranking by the eigenvector versus other methods in the analytic hierarchy process // Applied Mathematical. – 1998, Letters 11 (4). – P. 121–125. DOI: 10.1016/S0893-9659(98)00068-8
Saaty T.L., Vargas L.G. Experiments on Rank Preservation and Reversal in Relative Measurement // Mathl. Comput. Modelling. – 1993. – Vol. 17, № 4/5. – P. 13–18. DOI: 10.1016/0895-7177(93)90171-t
Saaty T.L., Vargas L. Inconsistency and rank preservation // Journal of Mathematical Psychology. – 1984. – Vol. 28 (2). DOI: 10.1016/00222496(84)90027-0
Salehi M. Fuzzy multi-objective project selection problem using additive weighted fuzzy programming // Industrial Engineering Frontiers Letters. – 2018. – № 1. – Р. 38–44.
Tavana M., Keramatpour M., Santos-Arteaga F.J., Ghorbaniane E. A fuzzy hybrid project portfolio selection method using Data Envelopment Analysis, TOPSIS and Integer Programming // Expert Systems With Applications. – 2015. – № 42. – Р. 8432–8444. DOI: 10.1016/j.eswa.2015.06.057.
