Северный регион


НазваниеСеверный регион
страница6/25
ТипДокументы
filling-form.ru > Договоры > Документы
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   25

Рис. Концепция взаимодействия учетно-аналитической информации и процесса управления
На основе этой концепции мы можем сделать вывод об интенсивности, значимости и обязательности взаимосвязи и взаимодействия учетно-аналитических данных, выступающих в роли «базиса», и преобразования этих данных, информации в «надстройку», которая и служит местом рождения управленческих решений, влияющих на деятельность торгово-производственной организации.

В научной литературе понятие «учетно-аналитическое обеспечение» встречается у таких авторов, как О. В. Алексеева, И. В. Алексеева, И. Н. Богатая, С.А. Бороненкова, М. А. Вахрушина, О. Е. Николаева, Ю. В. Радченко, Ф. Б. Риполь-Сарагоси, К. Уорд. В трудах таких ученых, как Х. Андерсон, М. А. Вахрушина, К. Друри, Д. Кондуэлл, М. И. Кутер, Б. Нидлз, Я. В. Соколова, Дж. Фостер, Ч. Т. Хорнгрен, мы встречаем понятие «информация для принятия решений», «информационное обеспечение», а «информационное поле предприятия» – у О. Д. Каверина, В. А. Чернова, «аналитическое обеспечение» – у А. Ф. Ионова, Г. В. Савицкой, Н. Н. Селезневой. Таким образом, трактовок одного и того же понятия много, но их суть одинакова, несмотря на незначительные отличия в пояснениях некоторых авторов [1; 4].

Рассматривая вопрос учетно-аналитического обеспечения управления предпринимательской деятельностью торгово-производственной организации и основываясь на доводах и доказательствах, приведенных в настоящей статье, следует отметить его важную практическую составляющую и актуальность как для торговых, производственных, так и торгово-производственных организаций.

На сегодняшний день обеспечить торгово-производственному предприятию эффективное функционирование, решение ряда хозяйственных вопросов и получение конкурентных преимуществ может только эффективная система управления его производственной деятельностью, основанная на взаимодействии информации внешней (статистика, данные конкурентов, законы, научная литература) и внутренней (учетно-аналитической, опросы персонала, анкетирование, анализ производственной деятельности).
Литература


  1. Граничин О. Н., Кияев В. И. Информационные технологии в управлении. М. : БИНОМ, 2011. 336 с.

  2. Жуков Б. М., Ткачева Е. Н. Исследование систем управления. М. : Дашков и К, 2012. 208 с.

  3. Кальницкая И. В. Управление организацией: модели информационных систем. М. : Монография. 2010. 313 с.

  4. Кондратьев М. Н. Экономика и организация производства: учебное пособие. Ульяновск : УлГТУ, 2013. 98 с.

  5. Ременников В. Б. Управленческие решения. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2013. 144 с.


УДК 061.6:001.89
Далёкин П.И., Глебова О.В.

Dalyokin P.I., Glebova O.V.
ПРОЦЕДУРА ОТБОРА ПРОЕКТОВ

научно-исследовательских работ в научных организациях
PROCEDURE OF THE RESEARCH PROJECTS’ SELECTION

IN SCIENTIFIC ORGANIZATIONS
В статье рассмотрены основные проблемы развития инноваций в России, определено понятие научно-исследовательских работ в соответствии с нормативно-правовыми актами, выявлены стадии научно-исследовательских работ, предложена процедура отбора проектов научно-исследовательских работ в условиях неопределённости, выявлены и обоснованы положительные моменты её практического использования.

In article highlights the main problems of innovations’ development in Russia, defines the concept of research paper according to the normative legal acts, reveals the stages of research activity, offers the procedure of the research projects’ selection under conditions of uncertainty, reveals and proves some positive moments of their practical use.
Ключевые слова: инновации, научно-исследовательские работы, процедура отбора, неопределенность, риски.

Key words: innovation, research works, selection procedure, uncertainty, risks.
Приоритетным направлением развития государства в настоящее время является повышение конкурентоспособности национальной экономики на основе инновационных факторов развития. Значительная роль в развитии национальной инновационной системы принадлежит научным организациям, в том числе научно-производственным предприятиям. От наличия этих предприятий в экономике страны и качества проводимых научно-исследовательских работ во многом зависит уровень развития экономики в целом. Основная доля научно-производственных предприятий сосредоточена в оборонно-промышленном комплексе. Научно-технические разработки представляют собой сложный и специфичный объект оценки, требующий применения специально созданных методик и процедур. Современная стадия постиндустриального развития экономики предполагает основополагающую роль науки и инноваций и, как следствие, реализацию эффективных научно-исследовательских работ, которые не только открывают новые горизонты для фундаментальных исследований, но и содействуют достижению максимальной производительности, конкурентоспособности, развитию человеческого капитала, осуществлению качественного и количественного сдвига в структуре воспроизводственного процесса.

Официальная статистика показывает, что уровень развития отечественной науки все еще далек от достижений промышленно развитых стран. Так, мала в национальном продукте России доля затрат на исследования и разработки; у предприятий отсутствуют возможности для полноценного финансирования исследований и инвестиций; новые изделия составляют незначительную долю в объемах продаж; низкими темпами обновляется оборудование; недостаточно применение информационных технологий в проектировании и управлении производственными процессами.

Также заметны проблемы в отборе научно-исследовательских работ на всех стадиях жизненного цикла в условиях неопределённости и с учётом высоких рисков. Инновационная активность научных организаций в России в настоящее время оценивается в недостаточной степени, в частности, наблюдается значительное отставание от европейских стран.

Понятие и структура научно-исследовательской работы (далее – НИР) в соответствии с отечественными нормативными актами в основном определяется на основе ГОСТ 15.101–98. «Система разработки и постановки продукции на производство. Порядок выполнения научно-исследовательских работ», который выделяет основные этапы проведения научно-исследовательской работы по созданию продукции [1]:

  • выбор направления исследований; проводят с целью определения оптимального варианта направления исследований на основе анализа состояния исследуемой проблемы, в том числе результатов патентных исследований, и сравнительной оценки вариантов возможных решений с учетом результатов прогнозных исследований, проводившихся по аналогичным проблемам;

  • теоретические и экспериментальные исследования; проводят с целью получения достаточных теоретических и достоверных экспериментальных результатов исследований для решения поставленных перед НИР задач;

  • обобщение и оценка результатов исследований, выпуск отчетной научно-технической документации по НИР; проводят с целью оценки эффективности полученных результатов в сравнении с современным научно-техническим уровнем (в том числе оценки создания конкурентоспособной продукции и услуг);

  • предъявление работы к приемке и ее приемка.

Законченную НИР считают реализованной, если в соответствии с целями, поставленными в НИР, ее результаты использованы при разработке [1]:

  • основных направлений или федеральных (региональных, межгосударственных) целевых программ развития техники;

  • новых (модернизации существующих) образцов продукции или их составных частей;

  • технических заданий, по которым создают новые (модернизируют существующие) образцы продукции;

  • решения о коренном изменении направлений отдельных научно-исследовательских, опытно-конструкторских или опытно-технологических работ;

  • технических заданий на другие НИР;

  • нормативных, технических и организационно-методических документов (стандартов, положений, методик, инструкций, руководств), используемых при разработке, производстве, эксплуатации и ремонте продукции;

  • программ и методик испытаний новых (модернизированных) образцов продукции.

Научно-исследовательская работа (по созданию продукции) в Рекомендациях по стандартизации [2] определена как комплекс теоретических и (или) экспериментальных исследований, проводимых с целью получения обоснованных исходных данных, изыскания принципов и путей создания (модернизации) продукции. Научно-исследовательская работа по созданию продукции является одной из разновидностей прикладных научно-исследовательских работ.

Для решения проблемы отбора проектов НИР в условиях неопределённости в последнее время часто используется теория нечётких множеств. Необходимо выделить основные достоинства методологии нечётких множеств:

  1. Возможность формирования достаточно полного набора сценариев существования инновационного процесса.

  2. Использование многокритериальной оценки как качественных, так и количественных показателей.

  3. При формировании исходных параметров достаточно указать расчётный диапазон значений, а не формировать точечные оценки.

  4. Простота выявления знаний экспертов.

  5. Возможность использования всей доступной информации, которая может быть и неоднородной (интервальная, статистическая, детерминированная).

Проекты НИР представляют собой сложный и специфичный объект оценки, требующий применения специально созданных методик и процедур.

Одной из основных проблем при оценке проектов НИР является их отбор на стадии рассмотрения инновационной заявки. Предложена процедура отбора проектов НИР, которая состоит из следующих этапов:

  1. Определение совокупности НИР, подлежащих оценке. Разработки, получившие статус «перспективные», подлежат детальному исследованию, «неперспективные» – отклоняются.

  2. Формирование системы показателей, характеризующих научно-технические, рыночные, экономические и социально-экологические аспекты эффективности НИР на стадии детального исследования.

  3. Формирование технической экспертной комиссии, осуществляющей оценку научно-технических показателей и определение их весомости.

  4. Определение значимости показателей различных аспектов научно-технических разработок методом анализа иерархий, согласование.

  5. Идентификация факторов риска, оказывающих влияние на нечеткость представления показателей. Выделяется риск неправдоподобности прогнозов и наступления рисковых событий.

  6. Оценка качественных показателей с помощью метода нечетких множеств.

  7. Количественные показатели, характеризующие различные аспекты эффективности работ, задаются в числовом диапазоне.

  8. Сведение набора полученных оценок к одной общей (интегральной) оценке.

  9. Ранжирование нечетких значений интегральных критериев научно-технических разработок.

  10. Оценка значимости интегральных показателей различных аспектов эффективности работ методом парных сравнений.

  11. Расчет интегрального критерия и ранжирование проектов НИР.

  12. Ранжирование НИР в соответствии с приписанным им рейтингом.

Основными особенностями процедуры отбора являются:

  1. Универсальность при оценке улучшенных и базовых разработок.

  2. Возможность осуществлять оценку научно-технических разработок по совокупности показателей, качественных и количественных.

  3. Возможность ранжировать проекты НИР по их привлекательности.

Представленная методика может найти применение при выборе эффективных НИР на научно-производственных предприятиях оборонно-промышленного комплекса, а также на промышленных предприятиях, осуществляющих инновации.

Назначение предложенной модели отбора проектов НИР состоит в том, чтобы представить информацию, которая позволит менеджерам предприятия сформировать оптимальный портфель и резервный фонд отложенных работ для возможности их рассмотрения и включения в портфель в будущем.

Литература


  1. ГОСТ 15.101–98. Система разработки и постановки продукции на производство. Порядок выполнения научно-исследовательских работ. URL: http://isu.ru/science/ norm_docs/GOST15_101-98.pdf (дата обращения 02.10.2014).

  2. Р 50-605-80-93. Рекомендации по стандартизации. Система разработки и постановки продукции на производство. Термины и определения // Портал нормативных документов. URL: www.opengost.ru (дата обращения 02.10.2014).



УДК 519.816:330.322:338.45:622.3
Кежапкина О.В.

Kezhapkina O.V.
Применение теории и методов многокритериального

принятия решений при проектном анализе в нефтяной отрасли
Application of the theory and methods of multiattribute decision making with the project analysis in the oil industry
В статье рассматриваются различные аспекты задачи принятия решений при анализе инвестиционных проектов с учетом наличия факторов многокритериальности и неопределенности. Оценена возможность применения теоретических подходов и методов многокритериального принятия решений к работе над такими задачами. Проанализированы исследовательские работы зарубежных и отечественных ученых, применяющих методы многокритериального принятия решений при разработке собственных методик принятия решений в различных отраслях.

This article discusses various aspects of the decision-making problem in the analysis of investment projects, taking into account the availability of uncertainty and multicriteriality factors. The possibility of application of multiattribute decision making theoretical approaches and methods to solving such problems is estimated. The research of foreign and domestic scientists applying multiattribute decision making in developing of their own methods of decision-making in various sectors is analyzed.
Ключевые слова: процесс принятия решений, многокритериальные методы принятия решений, инвестиционный проект, многокритериальная задача.

Key words: decision-making process, multiattribute decision making, investment project, multiattribute problem.
Принятие решений в ходе подготовки и реализации инвестиционных проектов нефтяной отрасли является весьма сложной, требующей большого опыта и знания инструментов и методов задачей. Вне зависимости от того, направлена ли она на формирование инвестиционного портфеля или на определение содержания конкретного инвестиционного проекта, ее решение возможно только на основе компромисса между социально-политическими, экологическими и экономические мотивами. Выбор между альтернативными проектами строительства новых объектов разведки и эксплуатации в чувствительных экологических зонах всегда базируется на множестве критериев, таких как стоимость, прибыльность, воздействие на окружающую среду, безопасность, риск. Причем далеко не все из оцениваемых критериев могут быть легко трансформированы в денежный эквивалент, что усложняет задачу интеграции разрозненных данных в единую систему для их сравнения и выбора лучшего решения. Даже если бы и можно было привести все компоненты системы к единому знаменателю, это было бы не всегда желательно, поскольку в таком случае осталось бы неучтенным мнение лиц, принимающих решение (далее − ЛПР), а в конечном итоге – и акционеров компании. Помимо того, экологический аспект зачастую связан с этическими принципами, которые могут идти вразрез с первоначальными экономическими интересами фирмы.

Значительные исследования в области многокритериального принятия решений (MADM – Multiattribute Decision Making) сделали возможным практическое применение теоретических подходов к многокритериальным проблемам хозяйствующих субъектов. Однако эти методы не были представлены в форме, применимой к проектам, реализуемым нефтяными компаниями с использованием «чистых» технологий, наносящих минимальный урон окружающей среде, а ведь именно такая политика является приоритетной для крупнейших компаний отрасли в мире в рамках их социальной ответственности. Этой проблеме посвящена исследовательская работа автора в целом, а данная статья ставит своей целью рассмотреть применимость методов MADM к указанной проблеме и в целом необходимость вооружения ЛПР методическим инструментарием, помогающим нивелировать субъективные факторы, неизбежно возникающие при принятии проектных решений.

Решение задач, включающих экологическую составляющую, является комплексным, многогранным процессом, и привлечение к нему заинтересованных сторон, обладающих различными целями и приоритетами, выделяется в отдельную проблему, заключающуюся в том, что люди очень часто принимают неверные решения, если они не вооружены необходимым инструментарием. Большинство ЛПР в такой ситуации попытается использовать эвристический или интуитивный подход для упрощения, пока проблема не покажется им более управляемой. Человеческая способность к переработке информации весьма ограничена, о чем свидетельствуют исследования многих ученых. Например, Дж. Миллер напрямую указал на возможность удержания человеком в сознании не более 7±2 элементов, или «чанков» (chunk) по терминологии автора [1]. Таким образом, в процессе принятия решения может быть утеряна важная информация, отброшена одна из противоположных точек зрения, проигнорирован элемент неопределенности, в результате чего есть весьма веские основания ожидать, что, основываясь только на своем мнении, ЛПР, будь они экспертами или новичками, скорее всего, столкнутся с серьезными трудностями при принятии эффективного, всесторонне отражающего поставленные вопросы и цели решения, которое учитывало бы индивидуальность проекта и необходимость компромисса.

Кроме того, сложные решения по инвестиционным проектам в нефтяной отрасли не могут не опираться на междисциплинарную базу знаний, включающую естественные, социальные науки, политику, право, этику. Этот факт, а также необходимость привлечения к такого рода проектам сторонних финансовых ресурсов, социальная важность подобных проектов означают, что решение должно быть основано не на индивидуальном, а на групповом мнении, которое имеет существенные преимущества перед первым: к рассмотрению может быть предложено большее количество вариантов, шанс того, что в состав группы войдет человек, способный к систематическому мышлению, повышается, в итоге остальные члены группы могут положиться на мнение более информированных коллег. Тем не менее группы также подвержены тенденции принимать наиболее удобные решения, отвергая саму идею о компромиссном выборе, или обосновывать свою позицию общей перспективой развития событий, не принимая во внимание противоречащую ей информацию, что получило название «групповое мышление».

В рамках проектов по разведке и эксплуатации ЛПР должны переработать информационные потоки, относящиеся к четырем типам: моделирование / мониторинг, анализ рисков, анализ затрат или анализ рентабельности, предпочтения заинтересованных сторон. Как бы то ни было, множество методик принятия решений не содержит пояснений, как интегрировать и оценивать относительную важность информации из каждого источника. Важно, что информация поступает к ЛПР в разных формах: в то время как моделирование и мониторинг результатов, как правило, представлены в виде количественных оценок, величины риска и экологичности проекта, напротив, имеют качественный характер. Структурированная, пригодная для анализа информация о предпочтениях заинтересованных сторон может быть либо вовсе не предоставлена ЛПР, либо дана в форме, лишь усугубляющей трудность принятия объективного решения.

Систематизированную методологию, способную объединить экономическую информацию, позицию заинтересованных сторон и направленную на повышение экологичности производственных операций политику нефтяной компании, а также проранжировать имеющиеся альтернативные проекты и выбрать оптимальный вариант для каждого конкретного случая, сформировать существенно проще с применением многокритериальной теории полезности. Она способна решать многокритериальные задачи, к коим относится задача выбора оптимального набора параметров проекта разведки и эксплуатации, имеющих следующие особенности: а) такие задачи отличаются уникальностью, нередко отсутствуют статистические данные, позволяющие однозначно обосновать соотношение между критериями; б) на момент принятия решения невозможно получить данные, которые позволяли бы объективно оценить возможные последствия принятого решения, т. е. ЛПР вынуждены действовать в условиях неопределенности. Недостаточность информации в таких случаях восполняется экспертным мнением на основании некоторого опыта.

Обзор литературы, опубликованной за последние 15 лет, показал, что при разработке методики принятия решений в природоресурсных отраслях лишь в немногих исследованиях используется MADM и практически все они являются зарубежными. Так, Г. С. Парнелл, Дж. Клобер и др. провели исследование, направленное на создание модели принятия решений по выбору технологий очистки территорий и объектов нефтепромысла. Эта модель включает пять критериев: реализуемость, краткосрочная эффективность, долгосрочная эффективность, снижение токсичности, мобильность и издержки, − которые, в свою очередь, делятся на 21 подкритерий. Многокритериальная теория полезности (MAUT – Multiattribute Utility Theory), входящая в методологию MADM, была здесь использована для определения весовых коэффициентов каждого критерия [5].

Б. Ралстон разработал общую концепцию, которая включает модель жизненного цикла и технологическую оценку рисков различных технологий утилизации отходов объектов нефтяного хозяйства. Его модель использует MAUT для учета предпочтений ЛПР в отношении времени и затрат.

Т. Тиммерман предложил применять MAUT для выбора наименее рискованных технологий разработки месторождений, в то время как Л. Дечейн использовал другой метод MADM – иерархическую аналитическую процедуру Саати (AHP – Analytic Hierarchy Process) – для отбора наиболее перспективных проектов утилизации отходов после прекращения функционирования скважин. Его модель совмещает основные количественные (стоимость и экономия) и качественные (сложность реализации, законодательное регулирование) параметры [8].

Упомянутые выше исследования были сосредоточены на оценке технических рисков и сравнении альтернативных технологий, однако оценка экологического риска не нашла значимого места в данных работах, равно как и не были предприняты попытки учесть предпочтения заинтересованных сторон при принятии окончательного решения.

Г. Апостолакис и его коллеги разработали методологию, включающую в себя метод AHP, диаграммы влияния, MAUT, а также методы оценки рисков для их интеграции в расширенную модель принятия решений с учетом мнения заинтересованных сторон. Здесь AHP используется для построения функции полезности, включающей в себя все рассматриваемые параметры, а затем авторы применяют инструменты MAUT для вычисления ожидаемой полезности рассматриваемых альтернатив.

Е. Бонано в свою очередь предложил учитывать предпочтения заинтересованных сторон, однако неясна его логика при ранжировании параметров. Вместо того чтобы использовать одно значение, он использовал треугольное распределение баллов в рамках AHP, которая, как известно, предусматривает попарное сравнение объектов [4].

М. Роджерс и М. Бруен использовали методологию ELECTRE III при оценке порогового значения шума при реализации проекта автомагистрали в Ирландии, а Эль-Рашдан использовал методологию PROMETHEE для ранжирования оценок воздействия на окружающую среду проекта канализационных каналов в Иордании. Эта методология была признана в качестве весьма полезной в решении задач со множеством противоречащих критериев [6].

К сожалению, большинство отечественных ученых видят в MADM исключительно базу для разработки автоматизированных систем поддержки принятия решений, претендующих на универсальность и инновационность [2; 3]. Несомненно, данные исследования являются полезными и важными, но затрагивают они совсем другую область – область разработок программного обеспечения принятия решений, в то время как методология принятия таких решений, имеющая определенную специфику в различных отраслях и условиях хозяйствования, остается недостаточно проработанной.

В процессе принятия решений при планировании технических проектов, в той или иной степени оказывающих воздействие на окружающую среду, должно рассматриваться множество факторов: экономические, технологические, социальные, − причем каждый из них включает в себя множество подкритериев, что делает процесс, по своей сути, многовекторным. Даже при допущении, что оценка технических рисков может быть точно определена и исчислена, на практике неопределенность, связанная с такой оценкой, бывает довольно высокой. Ученые и инженеры, проводящие исследования и дающие технико-экономическое обоснование, могут попытаться применить объективный подход к анализу противоречивых данных, однако их собственные решения, которые они принимают на каждой стадии анализа (например, постановка проблемы, выбор точки отсчета, разработка надлежащей модели), могут существенно повлиять на выводы по оценке риска и конечное технико-экономическое обоснование, которые они в дальнейшем представят ЛПР. В большинстве случаев эксперты не отражают в своих отчетах такие аспекты, так что ЛПР трудно определить степень консерватизма, осторожности, с которой эксперт выражает свою позицию. По мнению И. Линькова и Д. Бурмистрова, такая неопределенность входных параметров может в конечном итоге повлиять на величину предполагаемого риска, изменив ее на несколько порядков [7].

Вовлечение в принятие конечного решения по инвестиционному проекту заинтересованных сторон, в том числе акционеров, представляется весьма важным аспектом этого процесса, равно как и внимание к публичному мнению, поскольку каждый подобный проект имеет широкий общественный резонанс. Выборные народные представители часто в той или иной степени оказывают влияние на судьбу проекта (установление технических регламентов, лимитов по выбросу загрязняющих веществ или решение о субсидиарной поддержке), что ярко отражает факт непрямого участия общественности в принятии решения по проекту. В такой ситуации участие заинтересованных сторон в процессе принятия решений ограничено, но тем не менее весомо, что не находит отражения в существующей концепции взаимодействия сторон. Более того, в текущей практике их воздействие трактуется, скорее, как ограничительный фактор. Очевидно, что недопустимо мало усилий прилагается для максимизации удовлетворенности всех заинтересованных сторон, в то время как в большинстве компаний важнейшим критерием выбора составляющих проекта является его соовтетствие формальным признакам эффективности. В конечном счете, такой подход недостаточно удовлетворяет потребностям и интересам людей, которые в итоге столкнутся с побочными результатами принятого решения, слабо учтенными при его подготовке.

Возрастающий объем зачастую противоречивых сведений, генерируемых в качестве информационной поддержки для ЛПР, а также ограниченная возможность одного или нескольких человек переработать и проанализировать эти факты подчеркивают необходимость разработки легко управляемых методов агрегирования и обработки информации в соответствии с предпочтениями ЛПР и иных сторон, имеющих свою точку зрения касательно проекта. Концепция MADM располагает методами и инструментами, оказывающими серьезную поддержку при разработке аналитической основы для принятия решения по инвестиционному проекту. Целью MADM не является выделение из множества вариантов одного неоспоримо верного решения, но MADM помогает имплементировать в процесс принятия решения анализ риска, множественность критериев, учет конфликтующих интересов – т. е. те компоненты, которые сделают его комплексным и многосторонним. MADM дает возможность визуализировать компромиссы между противоречивыми критериями и дать количественную оценку неопределенности, присущей высокобюджетным проектам. Этот подход помогает всем лицам, участвующим в принятии решения: техническим экспертам, управленцам, консультантам, акционерам – производить систематический учет информации и применять оценочные суждения для выделения оптимальной для конкретных имеющихся условий альтернативы.

Однако методы MADM имеют как свои плюсы, так и минусы. Несмотря на простоту в применении, элементарные методы (Elementary methods) сводят решение сложных проблем к вырожденной метрике и, таким образом, могут привести к упрощенному и слишком консервативному представлению о проблеме. MAUT является одним из наиболее научно обоснованных методов с прочным фундаментом в теории принятия решений. Он основан на вычислении функции полезности и необходимости нахождения компромиссов, что делает этот метод довольно ресурсозатратным, а это не всегда подходит ЛПР и акционерам. Сравнение и определение весов становится более простым при практическом применении метода AHP, однако теоретическая основа вычислительных алгоритмов, а также присущая ему линейность делают AHP предметом непрекращающихся споров. Метод ранжирования предполагает иной подход: он избегает компенсаторных функций оптимизации, предлагая большую гибкость путем введения полуколичественного распределения. Итоговый выбор одного из озвученных методов вполне может быть обоснован субъективными мотивами (предпочтение частичного / полного компенсаторного подхода или отказ от него) или чисто прагматичным выбором (знакомство с методом или видимая простота его реализации).

Независимо от того, какой аналитический инструмент будет выбран, подготовка решения потребует сложных, часто невыполнимых компромиссов, и это одна из главных причин, по которой методы MADM всё шире используются на практике. Ведь оперирование точными, четко структурированными методами с большой вероятностью выльется в эффективный и действенный процесс принятия решений, выгодно отличающийся от интуитивного и зачастую предвзятого подхода, который нередко наблюдается в практике принятия инвестиционных решений в самых различных отраслях и совершенно недопустим при анализе проектов разведки и добычи нефтяной отрасли, осуществляемых в экологически чувствительных зонах.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   25

Похожие:

Северный регион iconСеверный регион
Направления исследования внутриличностных конфликтов женщин, ориентированных на карьеру предпринимателя

Северный регион iconСеверный регион
Издание зарегистрировано в Западно-Сибирском межрегиональном территориальном управлении Министерства РФ по делам печати, телерадиовещания...

Северный регион iconДрачева Е. Л
Лейпера (Мейсенский университет), сущность которой основана на описании взаимодействия трех элементов: географического компонента...

Северный регион iconАнкета клиента кредитной организации сведения об организации: Полное...
Филиал «Северный» Коммерческого банка «МетроБанк» (Общество с ограниченной ответственностью)

Северный регион iconЗапрос в Росреестр в егрп по субъектам
Регион запроса заполняется опционально. Если регион не заполнен, выполняется запрос по всем регионам

Северный регион iconОоо «со «Регион Союз»
На условиях настоящих Правил Общество с ограниченной ответственностью «Страховое общество «Регион Союз» (в дальнейшем Страховщик)...

Северный регион iconОбязательства сторон
«Центральное агентство воздушных сообщений Регион» (ооо «цавс регион»), именуемое в дальнейшем «Агентство», являющееся юридическим...

Северный регион iconК Регламенту депозитарного
С условиями вышеуказанного договора, а также с условиями действующего Регламента депозитарного обслуживания ООО «бк регион» иТарифами...

Северный регион iconК Регламенту депозитарного
С условиями вышеуказанного договора, а также с условиями действующего Регламента депозитарного обслуживания ООО «бк регион» иТарифами...

Северный регион iconОплата квитанции ук советского района в программе Сбербанк Онлайн
До оплаты квитанции проверьте настройку регион оплаты. Для этого необходимо нажать «настройки», зайти в личную информацию и проверить,...

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:


Все бланки и формы на filling-form.ru




При копировании материала укажите ссылку © 2018
контакты
filling-form.ru
Поиск