Delist.ru

Оценка эффективности управления инвестиционно-строительными проектами с использованием метода нейросетевой оптимизации (16.03.2010)

Автор: Морозов Александр Алексеевич

Выбор типа показателей для 3D графика зависит исключительно от представления о том, какие показатели интересуют в большей степени лицо (группу) проводящее исследование и оценку эффективности ИСП.

Рисунок 8 - График функции, переменные: Класс, NPV (ЧДД), Срок окупаемости.

Применение приведенного в диссертационной работе метода для оценки эффективности ИСП на основе построения нейронных сетей должно существенно увеличить экономическую эффективность от принимаемых управленческих решений при выборе проектов для их последующей реализации или продолжения их выполнения благодаря осуществлению более структурированной и независимой оценки эффективности ИСП. Это подтверждено результатами проведенного исследования по изучению влияния различных показателей на оценку проектов, анализу применения нейронных сетей для оценки эффективности ИСП, а также апробированием применения метода нейросетевой оптимизации.

На основе проведенного исследования сделаны следующие основные выводы и предложения:

Произведенный анализ опыта оценки эффективности управления ИСП в России и на Западе показывает, что последние 15-20 лет Россия перенимала опыт, накопленный на Западе. Поэтому собственная научная мысль по оценке эффективности управления ИСП за последние десятилетия получила существенное развитие в связи с коренным изменением формы государственного управления, однако это выражалось в основном в адекватном применении зарубежного опыта согласно сложившемуся в стране экономическо-политическому устройству.

Анализируя методы, применяемые для оценки эффективности ИСП, можно сделать вывод, что наиболее используемой методикой является методика ЮНИДО, в основе которой лежит принцип денежных потоков. Для оценки эффективности проектов по методике ЮНИДО используют ряд методов (локальных критериев оптимальности), при этом каждый из методов для оценки проектов дает возможность рассмотреть лишь какие-то из характеристик расчетного периода, выяснить важные моменты и подробности. Поэтому для комплексной оценки рассматриваемого проекта должны использовать все эти методы в совокупности.

Выбор показателей для оценки эффективности ИСП в первую очередь зависит от конкретных интересов инвестора, вовлеченного в проект. Эффективность в свою очередь, разделяется на следующие виды: коммерческую, экономическую, финансовую, бюджетную, общую экономическую, абсолютную экономическую, сравнительную экономическую, ресурсную, социальную и экологическую. При этом инвестора или группу инвесторов будет интересовать совокупность нескольких показателей оценки эффективности, в связи с тем, что каждый из показателей имеет достаточно узкую направленность.

В результате исследования применения нейронных сетей для оценки эффективности управления ИСП показано, что ввиду своей универсальности, они могут быть применены с легкостью в различных ситуациях, в том числе для оценки эффективности проектов благодаря тому, что нейронные сети позволяют одновременно учитывать неограниченное число показателей.

Разработан алгоритм применения нейронных сетей для оценки эффективности управления ИСП, который позволяет учесть различные показатели при проведении оценки. На основании предложенного алгоритма оценки эффективности управления ИСП представляется возможным реализовать построение нейронной сети для проведения последующей оценки эффективности ИСП.

Произведено развитие методики реализации построения нейронных сетей для оценки эффективности проектов, которая может быть широко применена на практике в связи с тем, что она позволяет учесть любое количество показателей при проведении оценки. В связи с этим предложенная методика легко подстраивается под любые требования для проведения оценки эффективности управления ИСП.

Апробировано применение метода нейросетевой оптимизации для оценки эффективности управления ИСП. В результате определено, что применение нейронных сетей для оценки эффективности существенно увеличило экономическую эффективность от принимаемых управленческих решений при выборе проектов для их последующей реализации или продолжения их выполнения благодаря осуществлению более систематизированной и независимой оценки эффективности ИСП.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Морозов А.А. Оценка экономической эффективности привлечения управляющей компании в строительстве // Вестник университета. – М.: ГУУ, 2009г. – 0,4 п.л.

2. Морозов А. А. Применение нейронных сетей как метода управления в строительстве // Научные труды коллектива кафедры экономики и управления в строительстве. Выпуск 14. – М.: МГСУ, 2007г. – 0,3 п.л.

3. Морозов А. А. Зарубежный опыт в управлении инвестиционно-строительными проектами // Строительство – формирование среды жизнедеятельности. Научные труды. – М.: АСВ, 2008г. – 0,4 п.л.

4. Морозов А. А. Оценка эффективности инвестиционно-строительных проектов с помощью анализа денежных потоков // Строительство – формирование среды жизнедеятельности. Научные труды. М.: АСВ, 2008г. –

5. Морозов А. А. Управление инвестиционно-строительными проектами на основе идентификации основных факторов риска // Строительство – формирование среды жизнедеятельности. Научные труды. - М.: АСВ, 2008г.–

6. Морозов А. А. Управляющая компания в строительстве // Строительство – формирование среды жизнедеятельности. Научные труды. – М.: АСВ, 2009г. – 0,2 п.л.

7. Морозов А. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов по методике ЮНИДО // Научные труды коллектива кафедры экономики и управления в строительстве. – М.: Выпуск 16. ГОУ ВПО МГСУ, 2009г. – 0,3 п.л.

8. Морозов А. А. Опыт оценки эффективности инвестиционно-строительных проектов в России и на Западе / А. А. Морозов. – М., 2009г. Деп. в ВНИИНТПИ, № 12074. – 0,9 п.л.

9. Морозов А. А. Оценка эффективности инвестиционно-строительных проектов с помощью построения нейронных сетей / А. А. Морозов. – М., 2009г. Деп. в ВНИИНТПИ, № 12075. – 1,2 п.л.

(Входная связь нейрона)

(Выходная связь нейрона)

загрузка...