Использование имитационного моделирования на стадии предварительного отбора инновационных проектов

Формирование программ инновационного развития экономических систем любого уровня является одним из наиболее сложных этапов управленческой деятельности. Для краткосрочных инновационных проектов и программ задача усложняется тем, что время на корректировку или уточнение ранее принятых решений, как правило, отсутствует. Это вызывает необходимость использования корректных методов выбора управленческих стратегий и эффективных расчетных алгоритмов, позволяющих снизить риск на основе моделирования процесса.

Представленные в данной работе модели могут, на наш взгляд, использоваться на фазе предварительного анализа структуры технологических цепочек, прогнозных оценок корпоративной эффективности команд финансово-промышленных групп и оценки возможной экономической эффективности портфелей инновационных программ. В их основе лежит метод интервальных экспертных оценок, позволяющий проводить анализ с помощью статистической обработки результатов имитационных расчетов. Использование интервальных экспертных оценок представляется вполне обоснованным применительно к инновационным программам и проектам, отличающимся высоким уровнем риска.

Формирование технологических цепочек и оценка корпоративной эффективности команд в условиях риска

Известно, что одним из эффективных путей реализации крупных инновационных проектов является создание финансово-промышленных групп (ФПГ). В процессе создания ФПГ формируется группа предприятий и организаций, связанных в единый технологический цикл (технологическая цепочка — ТЦ).

Традиционно расчет критерия технологической ценности проводится в предположении, что характеризующие его параметры могут быть точно определены на основании имеющейся информации. Однако в ряде случаев, например, когда предприятия, рассматриваемые в качестве потенциальных команд ТЦ, ранее не производили соответствующую продукцию, или при нестабильности рыночной ситуации, параметры, входящие в формулу (1), не могут рассматриваться как детерминированные и возникает необходимость учета риска. При этом выручка от реализации, затраты и длительность технологического цикла становятся случайными параметрами, оценка законов распределения (и даже возможных интервалов локализации) которых является нетривиальной задачей. В этих условиях формирование ТЦ, включающее оценку пригодности предприятия для инновационной программы, может основываться на результатах анализа данных имитационных экспериментов.

После надлежащей обработки экспертных оценок и анализа результатов имитационных экспериментов появляется возможность отбора команд (предприятий), способных наиболее эффективно функционировать в составе ТЦ. Рекомендации основываются на вероятностных оценках и не являются детерминированными, что характерно для большинства имитационных экспериментов.

в качестве иллюстрации рассмотрим следующий пример. Имеется 4 предприятия, рассматриваемых как возможные кандидаты для участия в составе ТЦ. в связи с тем, что ни одно из них ранее не выпускало необходимую для ТЦ продукцию, составлены приближенные интервальные оценки для экономических параметров, входящих в формулу (1). Требуется отобрать одно из предприятий на основе обработки данных имитационного моделирования.

Рассмотрим случай наибольшей неопределенности, предполагая, что входящие в формулу (1) параметры распределены по равномерному закону, т.е. их отклонения от средних значений (2-4 столбцы таблицы 1) равновероятны в пределах, указанных в 5-7 столбцах таблицы 1 диапазонов. Генерируя достаточно большое число сценариев (в нашем примере — 5 тысяч) и проводя статистический анализ результатов, можно получить вероятностное распределение параметров КТЦ.

Данная детерминированная модель может быть обобщена, если предположить, что прибыль части или всех рассматриваемых проектов не является фиксированной, а зависит от величины инвестируемых средств. Можно считать, что для рассматриваемых проектов представленные предприятиями годовые затраты представляют собой лишь минимальные значения, требуемые для «запуска» проекта, и каждый из них способен давать большее значение прибыли при увеличении сумм инвестирования.

При неизменных значениях коэффициентов «эффект-затраты» и определенных диапазонах величин инвестируемых средств это позволяет получить более «оптимистичный» результат -прибыль растет быстрее, может наблюдаться даже некоторый рост суммарного отношения «эффект-затраты».

С учетом невозможности точной оценки эффективности инновационных проектов обоснованным является задание пределов, в которых может находиться отношение «эффект-затраты», и использование имитационной модели, позволяющей оценить вероятность того, что при определенной сумме финансирования из центрального фонда суммарная чистая прибыль и отношение «эффект-затраты» для всего объединения будут не ниже некоторой величины. Для рассматриваемого нами модельного примера были получены следующие результаты. По мере роста финансирования в план инновационного развития будут включаться новые проекты.

Анализ результатов показывает, что увеличение финансирования из центра вызывает сначала рост эффективности (кривые, соответствующие 1000 и 2000 д.е.), а затем ее снижение, что связано с «исчерпанием потенциала» наиболее эффективных проектов. Таким образом, если для центра критерием эффективности инновационной политики является отношение «эффект-затраты», то обработка данных имитационных экспериментов может служить средством определения наиболее приемлемых сумм, инвестируемых в инновационные программы.

Таким образом, использование имитационных моделей может оказаться достаточно полезным на фазе предварительного анализа инновационных программ. Наиболее важным для принятия обоснованных управленческих решений является при этом формирование групп высококлассных экспертов и корректная обработка экспертных оценок.

Следует отметить возможность использования описанных моделей в образовательном процессе, например, при проведении деловых игр в учебных центрах ситуационного моделирования. Сценарий проведения соответствующей деловой игры может быть аналогичен описанному в, однако реализация расчетов требует использования программного комплекса на базе технологий имитационного моделирования. Обработка экспертных оценок может проводиться по методике, описанной в. Изучение методик моделирования может оказаться важным элементом обучения будущих и действующих специалистов.

Совершенствование процесса формирования стратегий инновационного развития требует учета целого ряда параметров проектов и, таким образом, задача становится многокритериальной. В дальнейшем планируется разработка многокритериальной имитационной модели формирования программ в условиях риска с учетом различных сценариев развития экономической ситуации. Быбор управленческих решений в этих условиях, по-видимому, будет характеризоваться определенной степенью субъективизма, как показывают результаты работы применительно к многокритериальным задачам выбора управленческих решений.

Выводы

  1. Имитационное моделирование может использоваться на стадии формирования технологических цепочек, в процессе оценки корпоративной эффективности команд ФПГ в условиях риска, а также при формировании перспективных стратегий инновационного развития экономических систем.
  2. Эффективное использование результатов имитационных экспериментов требует привлечения в качестве экспертов специалистов высокого уровня, а также корректной обработки экспертных оценок.
  3. Централизованное планирование инновационной деятельности приводит к положительному системному эффекту как в условиях определенности, так и в условиях риска.

Читайте также:

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *