Таким образом, еще одной существенной проблемой при имитационном моделировании является подбор закона распределения случайной величины (риск-переменной). Основная проблема заключается в том, что разрабатываемый инновационный проект включает в себя денежные потоки будущего периода, а это значит отсутствие достаточной статистической, экспертной информации по риск-переменным (также как и по всем остальным), таким образом, никогда нет достоверных данных для корректного статистического анализа и выбора закона распределения. Разрабатывая инновационный проект на будущее, разработчик может с большей уверенностью говорить о диапазоне изменения риск-переменных - определять минимальное вероятное и максимальное вероятное значения для переменных, а также наиболее вероятное значение в тот или иной период времени в будущем. В настоящей работе был выбран треугольный закон распределения.

3.3. Методика анализа эффективности инновационного проекта

Для анализа эффективности инновационных проектов технических систем на основе имитационного моделирования была разработана методика оценки проектов и идентификации возможных рисков, которая представлена на рисунке 5.



Рисунок 5. Схема анализа качества инновационного проекта технических систем

В диссертационной работе предлагается проведение анализа инновационного проекта технических систем по результатам имитационных экспериментов в два этапа - оценка эффективности проекта в целом (принятие решения о целесообразности вложения инвестиций в проект), и идентификация рисков - определение того, какие риски могут повлиять на проект, и документальное оформление их характеристик.

Методика оценки качества инновационных проектов технических систем состоит из 3 шагов:

1. 
   определение входных переменных (риск-переменных) математической модели (1) и предварительной обработки данных для проведения имитационных экспериментов;
   
2. 
   генерирование всевозможных сценариев развития инновационного проекта по каждому кварталу развития с помощью имитационного моделирования;
   
3. 
   оценки эффективности проекта в целом.
   

Первым шагом при проведении имитационного моделирования для оценки качества проекта является определение входных переменных и установка исходных данных на основании информации из бизнес-плана проекта.

---

Следующим шагом является проведение имитационного моделирования над математической моделью проекта - генерации множества сценариев развития проекта по входным переменным. По каждому сценарию эксперимента рассчитывается выходной параметр модели - чистая современная стоимость проекта (5).

После проведения имитационного моделирования (генерации возможных сценариев развития проекта по риск-переменным), следующим шагом является оценка эффективности проекта в целом на основе данных эксперимента с помощью разработанных критериев оценки эффективности - вероятности реализации неэффективного проекта и индекса ожидаемых потерь.

В результате, в ходе проведения экспериментов над математической моделью инновационного проекта технических систем, определяется эффективность проекта (принятие решения о целесообразности вложения инвестиций в проект). Далее определяются риски (идентификация рисков), которые могут повлиять на проект, и план реагирования на риски - определение возможного сценария выхода из риска (например, падение объемов продаж товара на втором году реализации, повышение цен на необходимые товары для производства продукции на четвертом году реализации проекта).

3.3.1. Алгоритм предварительной обработки исходных данных для проведения моделирования

Первым шагом при проведении имитационного моделирования для оценки качества проекта является определение входных переменных модели (см. главу 3.2.3), установка исходных данных на основании информации бизнес-плана проекта.

Исходными данными для проведения имитационного моделирования являются:

• 
  срок реализации инновационного проекта;
  
• 
  число экспериментов, одинаковых для каждого года реализации по каждому товару (услуги);
  
• 
  задание экономических констант для проведения экспериментов.
  

Алгоритм предварительной обработки данных для имитационного моделирования представлен на рисунке 6.



Рисунок 6. Алгоритм предварительной обработки данных для имитационного моделирования

3.3.2. Алгоритм проведения имитационного моделирования

После установки исходных данных, следующим шагом методики является проведение имитационных экспериментов над математической моделью — генерации множества возможных сценариев развития проекта по входным переменным (риск-переменным). По каждому сценарию эксперимента рассчитывается выходной параметр модели - чистая современная стоимость проекта (5).

---

Алгоритм проведения имитационного моделирования показан на рисунке 7.



Рисунок 7. Алгоритм проведения имитационного моделирования

Конечным результатом работы данного этапа является множество сценариев развития проекта, и отвечающие этим сценариям значения риск- переменных и показателя эффективности (5).

3.3.3. Алгоритм оценки общего риска проекта на основе проведенного имитационного моделирования

После проведения имитационных экспериментов над математической моделью проекта (генерации возможных сценариев развития проекта по входным переменным), следующим шагом методики является оценка эффективности проекта в целом на основе данных эксперимента с помощью разработанных показателей эффективности - вероятности реализации неэффективного проекта и индекса ожидаемых потерь.

Алгоритм оценки общего риска инновационного проекта представлен на рисунке 8.



Рисунок 8. Алгоритм оценки общего риска инновационного проекта

Для определения общего риска проекта, разработчик (инвестор) должен вначале задать порог рискованности проекта - значение чистой современной стоимости проекта, меньше которого проект считается неэффективным. После чего происходит расчет двух разработанных показателей эффективности проекта на основании значений выходного параметра модели - индекса ожидаемых потерь (9) и вероятности реализации неэффективного проекта (10).

Индекс ожидаемых потерь рассчитывается на основании следующей формулы:

, (9)

где - ожидаемый выигрыш, - ожидаемые потери, - неотрицательный результат показателя эффективности (5); - вероятность получения результата ; - количество экспериментов для которых

---

принимает неотрицательный результат; - отрицательный результат показателя эффективности (5); — вероятность получения результата ; - количество экспериментов для которых принимает отрицательный результат.

Индекс ожидаемых потерь (ELR) может принимать значения от 0 до 1. Значение соответствует отсутствию ожидаемого убытка и неподверженность проекта риску потерь. Значение соответствует отсутствию ожидаемого выигрыша и полная подверженность риску потерь.

Вероятность реализации неэффективного проекта рассчитывается на основании следующей формулы:

, (10)

где - число экспериментов со значением показателя эффективности (5) ниже порогового уровня, задаваемого лицом, оценивающий проект; - общее число имитационных экспериментов; porog - пороговый уровень показателя эффективности (5).

Вероятность реализации неэффективного проекта позволяет определить риск как возможность осуществления неэффективного проекта. Показывает, сколько раз было нарушено условие эффективности (значение выходного параметра модели), но не показывает, насколько велики потери.

Оба данных показателя измеряют риск как возможность получения негативных результатов, обладают свойством безразмерности, что позволяет с их помощью сравнить рискованность альтернативных проектов.

Конечным результатом работы данного этапа, является получение значений двух показателей эффективности по проекту - вероятности реализации неэффективного проекта и индекса ожидаемых потерь.

Для принятия решения об инвестировании проекта была разработана шкала оценки риска инновационного проекта (таблица 6 - 8), на основании источников [14, 64].

---

Полученные значения двух показателей эффективности по проекту - вероятности реализации неэффективного проекта и индекса ожидаемых потерь, переводятся в баллы (таблица 6-7), полученные баллы суммируются. И на основании полученного итогового балла делается вывод об эффективности проекта в целом (таблица 8).

Таблица 6. Определение баллов на основании значения вероятностей реализации неэффективного проекта

Значение вероятности реализации неэффективного проекта	Баллы
0-9% / уверенность в отсутствии риска	1
10-20% / скорее мнение об отсутствии риска, чем о его наличии	3
21-30% / позиция относительно риска неопределенна	5
31-50% / скорее уверенность в наличии риска, чем в его отсутствии	7
51-100% / уверенность в высоком риске	9

Таблица 7. Определение баллов на основании значения индекса ожидаемых

Значение индекса ожидаемых потерь	Баллы
0-0.08 / уверенность в отсутствии риска	1
0.09-0.19 / скорее мнение об отсутствии риска, чем о его наличии	3
0.20-0.29 / позиция относительно риска неопределенна	5
0.30-0.45 / скорее уверенность в наличии риска, чем в его отсутствии	7
0.46-1 / уверенность в высоком риске	9

Таблица 8. Оценка общего риска инновационного проекта

Уровень риска	Баллы
Нерискованный проект	2
Минимальный риск	4-6
Средний риск	7-10
Высокий риск	11-14
Полный риск	15-18

---

Смотрите также файлы

• Практикум по совершенствованию двигательных умений и навыков Практическое задание 3.odt

• Составление описательного рассказа по сюжетной картине Лиса с лисятами.docx

• Сабаты масаты Оушылара спид туралы млімет беру.docx

• Доклад На тему Культивирование незрелых зиготических зародышей.docx

• 10 слайдов с основными положениями доклада.pdf