авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ  БИБЛИОТЕКА

АВТОРЕФЕРАТЫ КАНДИДАТСКИХ, ДОКТОРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Форма 9. Итоговый научный отчет по проекту

9.1. Номер проекта:

11-02-12017

9.2. Руководитель проекта:

Захарова Александра Александровна

9.3. Название проекта:

Разработка автоматизированной информационной системы управления риском

банкротства инновационного предприятия

9.4. Сроки выполнения проекта в соответствии с исходной заявкой:

2011 - 2012

9.5. Коды классификатора:

02-160

9.6. Ключевые слова

(приводится не более 15 терминов)

информационная система, управление риском банкротства, многоуровневый подход.

9.7. Заявленный в проекте план работы на весь срок выполнения проекта (по годам) 1. Разработка модельного инструментария по всем заявленным функциям информационной системы: а) выявление факторов внешней и внутренней среды, негативное влияние которых может привести к банкротству, лингвистическая оценка их влияния на уровень риска банкротства (качественная оценка);

б) оценка факторов и определение уровня риска (количественная оценка);

в) выбор методов минимизации риска.

2. Проектирование информационной системы управления риском банкротства инновационного предприятия, включая выбор средств программных реализации проекта, разработка технического задания и другой проектной документации.

2012 год:

3. Разработка методов и отбора и организации работы экспертов 4. Программная реализация основных модулей информационной системы управления риском банкротства инновационного предприятия 5. Тестирование и отладка программы 6. Создание технической документации на систему.

9.8. Содержание фактически проделанной работы (по годам), полученные результаты (за предыдущие годы и в 2012 г.: 2–3 стр.) 1.Разработано математическое обеспечение информационной системы управления риском банкротства инновационного предприятия по всем её функциям на основных этапах (уровнях) управления риском.

1.1 Уровень 1. Выявление факторов, негативное влияние которых может привести к банкротству. Применяется синтез двух основных методов :

1.1.1. Анализ Fuzzy-SWOT. Оценка факторов внешней и внутренней среды производится с помощью авторских нечетких алгоритмов.

1.1.2. Отбор факторов на основе метода главных компонент.

1.2. Уровень 2. Оценка факторов и определение уровня риска банкротства предприятия. На основе нечетких моделей осуществляется свертка фактических или прогнозируемых значений показателей (факторов), отобранных на уровне 1. Для прогнозирования используются временные ряды экономических показателей, экстраполяция осуществляется на основе кривых роста полиномиального типа.

1.3. Уровень 3. Выбор методов минимизации (снижения) риска. Для факторов, имеющих неудовлетворительное текущее значение, либо имеющих неблагоприятную динамику предложено осуществлять выбор метода воздействия на основе иерархической модели (метода анализа иерархий).

Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 29 из 2. Спроектирована информационная система управления риском банкротства инновационного предприятия 3. Предложены методы отбора экспертов и организации группового оценивания процессов, явлений, показателей для обеспечения входными данными модулей информационной системы управления риском банкротства предприятий (ИСУРБ), использующих экспертные знания: «SWOT-анализ», «Выбор метода минимизации риска».

4. Осуществлена программная реализация информационной системы управления риском банкротства предприятия.

Программа реализована в среде разработки Borland Delphi 7.0, тип ЭВМ – IBM PC совместимый ПК, операционная система - Windows 2000/ХР и выше.

Программа представляет собой интеграцию шести программных продуктов (модулей), в которых реализованы восемь обособленных функций системы: отбор и работа с экспертами, ввод статистики по анализируемым показателям, работа с лингвистическими переменными, нечеткий SWOT- анализ, отбор факторов с помощью метода главных компонент, прогнозирование временных рядов, оценка риска банкротства предприятия, выбор метода минимизации риска банкротства. Каждый из программных модулей может работать автономно, имеется возможность запуска нескольких модулей одновременно, что необходимо, например, для расчета групповых экспертных оценок при работе с другими модулями, или, для просмотра статистики, или для прогнозирования значений показателей. Каждый модуль имеет свою справочную систему с описанием принципа работы, а также моделей, реализованных в этих модулях.

Модули распределены по уровням (этапам) управления риском банкротства предприятия.

Уровень (0) - Формирование и организация работы экспертной комиссии. Процессы формирования и организации работы экспертной комиссии, обработки экспертных оценок используются на первом и третьем уровне управления риском банкротства предприятия. Реализован в виде программного модуля «Отбор и работа с экспертами» реализует основные этапы экспертного оценивания: формирование экспертной комиссии;

оценка компетентности экспертов;

проведение экспертного опроса;

агрегирование групповых экспертных оценок;

оценка согласованности мнений экспертов.

Уровень (1) - Выявление факторов, негативное влияние которых может привести к банкротству. Реализован в виде двух программных модулей: «Метод главных компонент» и «SWOT-анализ»

Модуль «Метод главных компонент» - предназначен для структуризации данных по средством сведения множества тестовых переменных к мень¬шему числу переменных (компонент или факторов), которые объясняли бы большую часть вариации в значениях исследуемых данных. Модуль пошагово позволяет:

- загрузить или создать статистические таблицы по n показателям для m предприятий;

- осуществить расчеты по методу главных компонент;

- отобрать нужное количество компонент для дальнейшего анализа, используя три варианта отбора: с дисперсией более 70%, точное количество компонент по желанию ЛПР, с собственным значением более 1.

В результате работы модуля получаем список наиболее значимых переменных, дальнейшая интерпретация которых остается за лицом, принимающим решение.

Модуль «SWOT-анализ» - служит для оценки факторов внешней и внутренней среды производится на основе суждений и представлений лица, принимающего решения, с помощью нечетких алгоритмов. Работа в модуле для удобства пользователя также организована пошагово (поэтапно). Всего шесть этапов - «Возможности», «Угрозы», «Сильные стороны», «Слабые стороны», «Формирование матрицы», «Расчёт матрицы».

Внутри модуля «SWOT-анализ» содержится модуль «Редактор лингвистических переменных», который служит для создания базы нечетких лингвистических переменных, описывающих отдельные анализируемые факторы. Позволяет описывать Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 30 из лингвистические переменные, строить функции принадлежности термов лингвистических переменных, используя экспертные оценки.

Уровень (2) - Оценка факторов и уровня риска банкротства предприятия. Реализован в двух программных модулях: «Оценка риска банкротства», «Прогнозирование временных рядов».

Модуль «Оценка риска банкротства» служит для работы с отобранными на первом уровне наиболее значимыми показателями в целях классификации заданных (текущих или прогнозируемых) значений этих показателей, а также их свертки для расчета и классификации уровня риска банкротства предприятия. Модуль позволяет:

- загрузить или создать статистические таблицы по n показателям для одного предприятия);

- построить функции принадлежности факторов (автоматически на основе статистических данных);

- задать веса факторов (веса могут быть равными;

веса могут задаваться экспертами в т.ч. на основе оценок факторов, полученных на этапе 1);

- классифицировать текущие значений факторов по функциям принадлежности (автоматически на основе статистических данных на текущий период;

- загрузить, используя модуль «Прогнозирование временных рядов», или задать вручную прогнозируемые значения факторов для последующей оценки уровня риска в динамике;

- рассчитать уровень риска банкротства для текущих и/или прогнозных значений (свертка на основе нечетких моделей).

Модуль «Прогнозирование временных рядов» позволяет:

- загрузить / выгрузить статистические данные из/в модуля «Оценка риска банкротства»;

- рассчитать прогнозные значения факторов, используя методы прогнозирования (программа автоматически выбирает наиболее подходящий вид полиномиальной кривой роста на основе метода конечных разностей (метод Тинтнера)).

Уровень (3) - Выбор метода минимизации (снижения) риска банкротства Реализован в виде программного модуля «Выбор метода минимизации риска». Модуль реализует основные этапы метода анализа иерархий:

- построение иерархии, - построение матриц попарных сравнений, - расчет векторов приоритетов, - расчет меры согласованности векторов приоритетов, - иерархический синтез, - оценка последствий от принятия наиболее вероятных сценариев и оценка обобщенного сценария, - расчет интегральных оценок обобщенных исходов относительно акторов и фокуса иерархии.

5. Осуществлено тестирование и отладка программы.

6. Разработано руководство пользователя.

7. Размещена информация о проекте в сети Интернет. Информационная система управления риском банкротства инновационного предприятия [Электронный ресурс] / ЮТИ ТПУ. – 2011-2012. Режим доступа: http://uti.tpu.ru/edu/chairs/is/citeproect.php.

На сайте проекта размещены все отчеты, публикации, а также рабочая версия созданной информационной системы управления риском банкротства предприятия, доступная для загрузки на безвозмездной основе в открытом доступе.

9.9. Основные результаты выполнения проекта (10–12 стр., за весь срок выполнения проекта) В результате выполнения проекта решена актуальная задача по разработке комплекса взаимосвязанных моделей принятия решений и программ информационной системы управления риском банкротства инновационного предприятия. Информационная система реализует многоуровневый подход управления риском банкротства предприятия. Предлагаемый оригинальный комплекс математических моделей и Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 31 из алгоритмов информационной системы управления риском банкротства, в отличие от существующих аналогов, позволяет обеспечить взаимосвязь решений по всем основным этапам управления риском банкротства предприятия.

Основные результаты проекта.

1. Проведен анализ процесса принятия решений о риске банкротства предприятия, выявлены основные этапы, проанализированы существующие методы управления риском банкротства предприятия. Выделены основные недостатки всех рассмотренных подходов и моделей, а именно:

- использование исключительно внутренней и преимущественно финансовой информации;

- отсутствие алгоритмов и методик для отбора значимых факторов (показателей);

- отсутствие обобщенной оценки уровня риска;

- отсутствие рекомендаций, методов и механизмов минимизации риска банкротства.

Для преодоления недостатков существующих методик управления риском банкротства авторами разработан многоуровневый подход, суть которого состоит в следующем.

Процесс управления риском банкротства предприятия включает три этапа:

этап 1 - выявление области наиболее подверженной риску, отбор факторов, негативное влияние которых может привести к банкротству;

этап 2 - оценка факторов и определение уровня риска;

этап 3 - выбор методов минимизации (снижения) риска.

Каждый уровень управления риском базируется на одном из этапов управления риском.

При этом лицо, принимающее решение, может остановиться на любом из уровней управления риском, или применять предлагаемую систему управления риском в целом, в зависимости от цели управления риском. Терминологически, применение авторами понятия «уровень» связано с тем, что на каждом последующем уровне управления риском банкротства осуществляется снижение объемов анализируемой и расчетной информации, при этом повышается уровень интеллектуализации решения, увеличивается роль ЛПР в управлении риском банкротства.

Осуществлен анализ и выбор комплексной системы методов для математического обеспечения многоуровневой системы управления риском банкротства предприятия:

1.1 Уровень 1. Выявление факторов, негативное влияние которых может привести к банкротству. Применяется синтез двух основных методов :

1.1.1. Анализ Fuzzy-SWOT. Оценка факторов внешней и внутренней среды производится с помощью авторских нечетких алгоритмов.

1.1.2. Отбор факторов на основе метода главных компонент.

1.2. Уровень 2. Оценка факторов и определение уровня риска банкротства предприятия. На основе нечетких моделей осуществляется свертка фактических или прогнозируемых значений показателей (факторов), отобранных на уровне 1. Для прогнозирования используются временные ряды экономических показателей, экстраполяция осуществляется на основе кривых роста полиномиального типа.

1.3. Уровень 3. Выбор методов минимизации (снижения) риска. Для факторов, имеющих неудовлетворительное текущее значение, либо имеющих неблагоприятную динамику предложено осуществлять выбор метода воздействия на основе иерархической модели (метода анализа иерархий).

2.Разработаны структура и состав информационной системы управления риском банкротства предприятия (ИСУРБ) При проектировании ИСУРБ за основу был взят следующий подход. Создается набор взаимосвязанных основных модулей, каждый из которых осуществляет поддержку решений на одном из этапов управления: отбор факторов, оценка риска, выбора методов минимизации. Также имеется внеуровневый модуль организации работы экспертов, являющийся вспомогательным для основных.

Каждый из модулей может использоваться автономно для решения одного из видов задач, но все модули используют взаимосвязанный набор данных, а результаты расчетов одних модулей используются в качестве входных данных для других.

Основные функции ИСУРБ:

А) Работа с входными данными (статистика) – служит для ввода и хранения Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 32 из информации о показателях финансово-хозяйственной деятельности предприятия, факторах внешней и внутренней среды, необходимых для анализа при управлении риском банкротства предприятия. ИСУРБ должна предоставлять возможность агрегирования данных по периодам, по типам факторов и др.

Б) Отбор работа с экспертами – служит для формирования группы экспертов, оценки их компетентности, организации работы экспертных комиссий, оценки согласованности их мнений в экспертных опросах, определения весов значимости экспертов.

В) Редактор лингвистических переменных – служит для создания базы нечетких переменных, описывающих отдельные факторы (используются на первом и втором уровнях управления риском банкротства). Позволяет описывать лингвистические переменные, строить функции принадлежности термов лингвистических переменных, используя экспертные и статистические данные. Лингвистические переменные служат входными данными для работы модуля Fuzzy-SWOT и модуля оценки риска банкротства предприятия.

Г) Анализ Fuzzy-SWOT – реализует авторскую схему проведения SWOT-анализа на основе нечетких моделей. Использует лингвистические переменные для описания сильных и слабых сторон, возможностей и угроз. Позволяет осуществлять выбор нужных комбинаций факторов внешней и внутренней среды («сила-возможность», «сила угроза», «слабость-возможность», «слабость-угроза». На основе четких значений входных переменных, осуществляет расчет по алгоритму нечеткого логического дедуктивного вывода значений выходных переменных. Выходными переменными являются оценки значимости факторов внешней и внутренней среды организации и их комбинаций. Отобранные наиболее значимые для управления риском банкротства предприятия факторы используются на втором уровне управления риском банкротства предприятия.

Д) Отбор факторов с помощью метода главных компонент. Реализует основные этапы метода главных компонент: стандартизация значений факторов внешней и внутренней среды, построение корреляционной матрицы, вычисление собственных значений матрицы корреляции, нахождение числа главных компонент, объясняющих больший процент дисперсии, вычисление главных компонент, отбор значимых переменных.

Отобранные наиболее значимые для управления риском банкротства предприятия факторы используются на втором уровне управления риском банкротства предприятия.

Ж) Прогнозирования временных рядов – реализует один из этапов второго уровня управления риском банкротства предприятия. Может применяться в случае, если требуется прогнозирование значений отдельных факторов для последующей оценки уровня риска в динамике. Если требуется точечная оценка риска на текущий момент прогнозирование не осуществляется.

Е) Оценка риска банкротства предприятия – реализует все этапы второго уровня управления риском банкротства.

Ж) Выбор метода минимизации (снижения) риска банкротства. Реализует все этапы метода анализа иерархий: построение иерархии, построение матриц попарных сравнений, расчет векторов приоритетов, расчет меры согласованности векторов приоритетов, иерархический синтез. Выходная информация - расчетные оценки важности выбранных методов минимизации риска банкротства предприятия.

3. Осуществлена программная реализация информационной системы управления риском банкротства предприятия.

Программа реализована в среде разработки Borland Delphi 7.0., тип ЭВМ – IBM PC совместимый ПК, операционная система - Windows 2000/ХР и выше.

Программа представляет собой интеграцию шести программных продуктов (модулей), в которых реализованы восемь обособленных функций системы: отбор и работа с экспертами, ввод статистики по анализируемым показателям, работа с лингвистическими переменными, нечеткий SWOT- анализ, отбор факторов с помощью метода главных компонент, прогнозирование временных рядов, оценка риска банкротства предприятия, выбор метода минимизации риска банкротства.

Каждый из программных модулей может работать автономно, имеется возможность Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 33 из запуска нескольких модулей одновременно, что необходимо, например, для расчета групповых экспертных оценок при работе с другими модулями, или, для просмотра статистики, или для прогнозирования значений показателей. Каждый модуль имеет свою справочную систему с описанием принципа работы, а также моделей, реализованных в этих модулях. В каждом модуле можно загрузить файлы примеров выполненных проектов.

Модули распределены по уровням (этапам) управления риском банкротства предприятия.

Уровень (0) - Реализован в виде программного модуля «Отбор и работа с экспертами».

Уровень (1) - Реализован в виде двух программных модулей: «Метод главных компонент» и «SWOT-анализ».

Уровень (2) - Реализован в двух программных модулях: «Оценка риска банкротства», «Прогнозирование временных рядов».

Уровень (3) - Реализован в виде программного модуля «Выбор метода минимизации риска».

Ниже представлены результаты по математическому обеспечению каждого модуля.

4. Предложено применение метода главных компонент для структуризации данных по средством сведения множества тестовых переменных к меньшему числу переменных (компонент или факторов), которые объясняли бы большую часть вариации в значениях исследуемых данных.

Была проведена апробация метода для получения зависимости выручки предприятия от основных факторов финансово-хозяйственной деятельности предприятия (использовались данные бухгалтерской отчетности по 33-м машиностроительным заводам). Применение метода главных компонент позволяет выявлять наиболее значимые показатели деятельности предприятия с точки зрения влияния их на риск банкротства предприятия.

В ИСУРБ разработан соответствующий модуль «Метод главных компонент», который реализует все расчеты, в т.ч. нахождение корреляционной матрицы, нахождение собственных значений матрицы, вычисление главных компонент.

Модуль пошагово позволяет:

- загрузить или создать статистические таблицы по n показателям для m предприятий;

- осуществить расчеты по методу главных компонент;

- отобрать нужное количество компонент для дальнейшего анализа, используя три варианта отбора: с дисперсией более 70%, точное количество компонент по желанию ЛПР, с собственным значением более 1.

В результате работы модуля получаем список наиболее значимых переменных, дальнейшая интерпретация которых остается за лицом, принимающим решение.

5. Предложено использование технологии нечеткого SWOT-анализа. Применение этого метода было связано с необходимостью качественного анализа и интерпретации факторов внешней и внутренней среды, оказывающих воздействие на результаты финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Кроме того, применение SWOT анализа позволяет преодолеть объективные ограничения в применении для отбора метода главных компонент. Во-первых, интерпретация результатов метода осуществляется на основе суждений и представлений лица, принимающего решения. Во вторых, для получения адекватных результатов применение метода главных компонент требует наличия статистических данных по показателям финансово-хозяйственной деятельности большого числа предприятий, а сбор такой информации далеко не всегда возможен.

Применение анализа Fuzzy-SWOT и метода главных компонент позволяет выявить наиболее значимые факторы внешней и внутренней среды предприятия, негативное влияние которых может привести к банкротству, или, наоборот, позитивное влияние которых может снизить уровень риска. Преимуществом применения этой «связки»

методов состоит в том, что с одной стороны, проводится формализованное математическое обоснование важности факторов на основании статистических данных, а, с другой стороны, используются качественные экспертные оценки на основе опыта и Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 34 из интуиции лиц, принимающих решение.

Примеры количественных внутренних факторов: сумма хозяйственных средств, находящихся в распоряжении организации;

доля основных средств в активах;

величина собственных оборотных средств (функционирующий капитал);

маневренность собственных оборотных средств;

коэффициенты ликвидности;

коэффициент автономии собственных средств;

доля оборотных средств в активах;

доля собственных оборотных средств в общей их сумме;

доля запасов в оборотных активах;

коэффициент концентрации собственного капитала;

коэффициент финансовой зависимости;

коэффициент маневренности собственного капитала;

коэффициент концентрации заемного капитала;

коэффициент структуры долгосрочных вложений;

коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств;

коэффициент структуры заемного капитала;

коэффициент соотношения заемных и собственных средств;

выручка от реализации;

чистая прибыль;

производительность труда;

фондоотдача;

оборачиваемость средств в расчетах;

оборачиваемость запасов;

коэффициент погашаемости дебиторской задолженности;

оборачиваемость собственного капитала;

рентабельность продукции;

рентабельность основной деятельности, совокупного капитала, собственного капитала;

материалоотдача;

коэффициент износа основных средств и др.

Качественные факторы внутренней среды можно разделить по следующим основным группам:

- маркетинг (например, конкурентоспособность продукции, реклама, узнаваемость марки, уровень послепродажного обслуживания и т.п.);

- инжиниринг и разработка продукта (ориентация новых продуктов на реальные потребности, уровень НИОКР и т.п.) - оперативная деятельность (качество взаимосвязи производства и инжинирнга, характеристика производственных мощностей, качество продукции и т.п.) - персонал (квалификация, мотивация, взаимодействие с потребителями и др.) - менеджмент (эффективность управления, квалификация и др.) - ресурсы компании.

Внешние факторы достаточно трудно поддаются количественной интерпретации, хотя и не исключают этого. К ним относятся:

- законодательные, регулирующие, политические силы;

- общественные силы (культура);

- технологические факторы;

- экономическая ситуация;

- конкуренция.

Примеры качественных факторов внешней среды в сфере управления риском банкротства предприятия: изменение конъюнктуры рынка;

изменение спроса на отдельные виды продукции;

несвоевременный ввод производственных мощностей предприятия по независимым от него причинам;

конкуренция;

изменение емкости рынка;

галопирующая инфляция;

налогообложение;

высокая учетная ставка;

рост цен на ресурсы;

неплатежеспособность партнеров;

потеря рынков сбыта;

изменение условий экспорта и импорта и др.

В основе анализа Fuzzy-SWOT лежат три основные идеи:

1) отдельные факторы внешней и внутренней среды предприятия представляются в виде лингвистических переменных, тем самым обеспечивается сопоставление «качественных» и «количественных» оценок;

2) информация, получаемая в ходе проведения SWOT-анализа представлена системами эталонных нечетких высказываний, устанавливающих связь между входными и выходной лингвистическими переменными в виде качественных описаний (системы продукционных правил вида «ЕСЛИ …ТО»;

3) для определения значения выходной переменной на основании четких значений входных переменных используется дедуктивная схема вывода, основанная на нечетком правиле modus ponens.

В ИСУРБ реализован модуль SWOT-анализ, который выполняет следующие функции:

Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 35 из - формирование лингвистических переменных, служащих для описания сильных и слабых сторон, возможностей и угроз;

- построение функций принадлежности термов лингвистических переменных;

ввод четких значений входных переменных;

- выбор нужных комбинаций факторов внешней и внутренней среды («сила возможность», «сила-угроза», «слабость-возможность», «слабость-угроза»);

- расчет по алгоритму нечеткого логического дедуктивного вывода значений выходных переменных.

Пользовательский интерфейс позволяет осуществлять добавление, редактирование, просмотр и удаление данных. Система навигации в проекте позволяет перемещаться по различным этапам SWOT-анализа: «Возможности», «Угрозы», «Сильные стороны», «Слабые стороны», «Формирование матрицы», «Расчёт матрицы».

6. Предложены нечетко-множественные модели для оценки уровня риска банкротства предприятия. Необходимость применения аппарата теории нечетких множеств к проблеме оценки риска банкротства возникает в связи с трудностью решения экспертами двух основных задач: классификация качественных показателей и ненормированных показателей, значения которых зависят как от отрасли, так и от специфики деятельности предприятия;

лингвистическая оценка тех или иных уровней параметров, т.к. лингвистическая оценка более удобна для лица, принимающего решения.

Оценка риска банкротства с помощью нечётких множеств включает в себя следующие основные этапы.

Этап 1 (Показатели). Вводятся базовые множества и подмножества состояний, описанные на естественном языке.

а) полное множество состояний Е предприятия разбито на три подмножества вида:

Е1 – подмножество состояний «неблагополучия»;

Е2 – подмножество состояний «среднего качества»;

Е3 - подмножество состояний «благополучия».

б) соответствующее множеству Е полное множество степеней риска банкротства G разбивается на три подмножества:

G1 – подмножество «степень риска банкротства высокая»;

G2 – подмножество «степень риска банкротства приемлемый»;

G3 – подмножество «низкая степень риска банкротства».

в) для произвольного отдельного показателя Хi полное множество его значений Вi разбивается на три подмножества:

Вi1 – подмножество «низкий уровень показателя Х i»;

Вi2 – подмножество «средний уровень показателя Х i»;

Bi3 - подмножество «высокий уровень показателя Х i».

Этап 2 (Показатели). Строится набор отдельных показателей Х = {Xi} общим числом N, которые, по мнению эксперта-аналитика, с одной стороны, влияют на оценку риска банкротства предприятия, а, с другой стороны, оценивают различные по природе стороны производственной и финансовой деятельности предприятия.

Этап 3 (Значимость). Назначаются веса ri.показателей Xi (уровень его значимости для анализа). Сумма весов должна быть равна единицы.

Этап 4 (Классификация степени риска). Строится классификация текущего значения g показателя степени риска G как критерий разбиения этого множества на подмножества.

При этом строится таблица, содержащая интервалы значений g, лингвистическую классификацию уровня параметра, степень оценочной уверенности Этап 5 (Классификация значений показателей). Строится классификация текущих значений х показателей Х как критерий разбиения полного множества их значений на под¬множества вида В. Формируются функции принадлежности нечетких переменных Bi Этап 6 (Оценка уровня показателя). Рассчитывается (назначается, выбирается) оценка текущего уровня показателей.

Этап 7 (Классификация уровня показателей). Осуществляется классификация текущих зна¬чений х по подмножествам Bi (на основе построенных на этапе 5 классификаторов и Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 36 из функций принадлежности). При этом определяется вероятность (доля, %) принадлежности текущего значения фактора ко всем подмножествам Bi (низкий, средний, высокий уровень).

Этап 8 (Оценка степени риска). Осуществляется расчет оценки степени риска банкротства g.

Этап 9 (Лингвистическое распознавание). Классифицируется полученное значение степени риска g на базе данных этапа 4. При этом определяется вероятность (доля, %) принадлежности текущего значения риска ко всем подмножествам G (низкий, приемлемый, высокий уровень).

В ИСУРБ реализован модуль «Оценка риска банкротства», который служит для работы с отобранными на первом уровне наиболее значимыми показателями в целях классификации заданных (текущих или прогнозируемых) значений этих показателей, а также их свертки для расчета и классификации уровня риска банкротства предприятия.

Модуль позволяет:

- загрузить или создать статистические таблицы по n показателям для одного предприятия);

- построить функции принадлежности факторов (автоматически на основе статистических данных);

- задать веса факторов (веса могут быть равными;

веса могут задаваться экспертами в т.ч. на основе оценок факторов, полученных на уровне системы 1);

- классифицировать текущие значений факторов по функциям принадлежности (автоматически на основе статистических данных на текущий период);

- загрузить, используя модуль «Прогнозирование временных рядов», или задать вручную прогнозируемые значения факторов для последующей оценки уровня риска в динамике;

- рассчитать уровень риска банкротства для текущих и/или прогнозных значений (свертка на основе нечетких моделей).

7. Для расчета прогнозных значений исследуемых показателей предложено применение метода прогнозирования временных рядов на основе полиномиальных кривых роста.

При этом используются статистические данные по n показателям, по которым осуществляется оценка уровня риска банкротства на втором уровне ИСУРБ.

Модуль «Прогнозирование временных рядов» позволяет:

- рассчитать прогнозные значения факторов, используя методы прогнозирования (программа автоматически выбирает наиболее подходящий вид полиномиальной кривой роста на основе метода конечных разностей (метод Тинтнера)).

8. Предложена иерархическая модель для выбора лучшего метода управления риском банкротства предприятия. Для факторов, имеющих неудовлетворительное текущее значение, либо имеющих неблагоприятную динамику предложено осуществлять выбор метода воздействия на основе иерархической модели (метода анализа иерархий).

Метод включает в себя несколько основных этапов.

А) Построение дерева иерархии проблемы начиная с вершины (цели), через промежуточные уровни (перечень критериев) к самому нижнему уровню (перечень альтернатив (сценариев)).

Для ИСУРБ разработана следующая структура иерархии:

- фокус иерархии – снижение риска банкротства предприятия;

- акторы – факторы, показавшие неблагоприятную динамику или неудовлетворительное текущее значение;

- цели акторов – способы, которыми можно изменить неблагоприятную динамику или неудовлетворительное текущее значение конкретного фактора.

- сценарии – возможные варианты (альтернативы) изменения значений факторов (методы снижения риска).

Б) Построение множества матриц относительной важности для каждого элемента каждого уровня, кроме нижнего уровня альтернатив.

Для этого в иерархии выделяют элементы двух типов: элементы – «родители» и элементы – «потомки». Элементы – «потомки» воздействуют на соответствующие Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 37 из элементы вышестоящего уровня иерархии, являющиеся по отношению к первым элементами –«родителями». Матрицы парных сравнений строятся для всех элементов – «потомков» относящихся к соответствующему элементу – «родителю». Элементами – «родителями» могут являться элементы, принадлежащие любому иерархическому уровню, кроме последнего, на котором расположены, как правило, альтернативы.

Парные сравнения проводятся в терминах доминирования одного элемента над другим.

Полученные суждения выражаются в целых числах с учетом девятибалльной шкалы.

В) Расчет вектора локальных приоритетов W. Соответствующие локальные приоритеты вычисляются из матрицы попарных сравнений путем нахождения собственного вектора матрицы, соответствующего максимальному собственному значению.

Г) Определение согласованности локальных приоритетов:

- для исследования уровня согласованности матрицы необходимо найти максимальное собственное число матрицы Лmax. Чем ближе значение Лmax к n (число элементов в строках и столбцах матрицы), тем выше согласованность матрицы;

- расчет индекса согласованности (ИС). ИС в каждой матрице и для всей иерархии вычисляем приближенно по формуле: ИС = (Лmax - n)/(n 1). Полученный ИС сравнивают с величиной, которая получилась бы при случайном выборе количественных суждений из шкалы 1/9, 1/8,..., 9 и формировании обратносимметричной матрицы.

- расчет отношения согласованности как частного от деления ИС на число, соответствующее случайной согласованности матрицы того же порядка. Величина ОС должна быть порядка 10-15%, чтобы быть приемлемой. В некоторых случаях можно допустить 20 %, но не более. Если ОС выходит за эти пределы, то экспертам следует проверить свои суждения.

Этапы Б), В), Г) проводятся для всех уровней иерархии.

Д). Иерархический синтез. Иерархический синтез используется для взвешивания собственных векторов матриц парных сравнений альтернатив весами критериев (элементов), имеющихся в иерархии, а также для вычисления суммы по всем соответствующим взвешенным компонентам собственных векторов нижележащего уровня иерархии. В результате иерархического синтеза получаем векторы приоритетов элементов-«потомков» относительно элементов-«родителей», а также вектор фокуса иерархии, который по-сути содержит в себе веса важности выбранных для анализа методов минимизации риска банкротства предприятия.

Е) Определение последствий от принятия наиболее вероятных сценариев и оценка обобщенного сценария. Проводится расчет векторов приоритетов альтернатив сценариев относительно четырех акторов и фокуса иерархии на основании ранее полученных данных. Зная относи¬тельные веса сценариев, можно сформировать обобщенный сценарий. Обобщенная мера на шкале для переменной состояния получается, если просуммировать произведения весов сценариев на соответствующие значения переменной состояния. Значения переменных состояния заполняются в соответствии со шкалой разностей на основе экспертных оценок.

В ИСУРБ реализован программный модуль «Выбор метода минимизации риска».

Модуль реализует основные этапы метода анализа иерархий:

- построение иерархии, - построение матриц попарных сравнений, - расчет векторов приоритетов, - расчет меры согласованности векторов приоритетов, - иерархический синтез, - оценка последствий от принятия наиболее вероятных сценариев и оценка обобщенного сценария, - расчет интегральных оценок обобщенных исходов относительно акторов и фокуса иерархии.

9. Предложены методы отбора экспертов и организации группового оценивания процессов, явлений, показателей для обеспечения входными данными модулей информационной системы управления риском банкротства предприятий (ИСУРБ), использующих экспертные знания: «SWOT-анализ», «Выбор метода минимизации Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 38 из риска».

При принятии решений о риске банкротства предприятия, анализируются факторы, относящиеся к различным функциональным сферам деятельности предприятия, внешней среды, областям знаний. Например, производство, маркетинг, НИОКР, финансы, персонал, политические факторы, социальные факторы и др. В связи с этим, для анализа ситуации, оценки факторов, выбора стратегии управления риском банкротства целесообразно привлечение нескольких экспертов – специалистов в разных областях знаний. При этом логично предположить, что в наибольшей степени должно учитываться мнение специалистов именно по тому профилю, к которому имеет отношение оцениваемый показатель. Так, например, при оценке финансового блока показателей, эксперты должны обладать знаниями в области финансов предприятия и государства, бухучета, рыночных механизмов и иметь опыт работы в данной области. В то же время, нельзя пренебрегать и мнением других членов экспертной комиссии, пусть даже не обладающих высокой степенью компетентности в данной области, поскольку нельзя допускать обособленности оценивания отдельных сфер развития предприятия, каждая проблема должна рассматриваться во взаимосвязи и с другими. Таким образом, возникает необходимость определения весов значимости экспертов при оценивании различных блоков показателей.

Выделены пять основных этапов работы с экспертами:

1) Формирование экспертной комиссии – сбор сведений об экспертах (личные данные, образование и др.). Минимальное количество экспертов определяется числом функциональных сфер предприятия, используемых при анализе риска банкротства.

2) Оценка компетентности экспертов – предложено формирование таблиц компетентности экспертов, в которых оценки компетентности экспертов рассчитываются по каждой функциональной сфере управления предприятием (например, производство, маркетинг, НИОКР, финансы, персонал и др.). Сама оценка компетентности эксперта по конкретному функциональному блоку рассчитывается как взвешенная сумма баллов, назначаемых эксперту по определенному набору критериев, учитывающих его образование, опыт, творческий потенциал и т.п. Каждый критерий оценивается в баллах от 1 до 10. Нормирование полученных оценок полученных расчетных значений компетентности позволяет получить веса экспертов для учета их при агрегировании экспертных оценок в групповых экспертизах.

3) Проведение экспертного опроса – осуществляется предоставлением экспертам процессов, явлений, показателей для оценивания в рамках предложенных шкал (при этом оцениваемый показатель соотносится с одной с функциональных сфер деятельности предприятия (например, производство, маркетинг, НИОКР, финансы, персонал и др.).

4) Агрегирование групповых экспертных оценок – свертка индивидуальных экспертных оценок осуществляется методом взвешенной суммы, в качестве весов используются нормированные значения компетентности эксперта по конкретному функциональному блоку.

5) Оценка согласованности мнений экспертов – рассчитываются коэффициенты вариации, показывающие уровень расхождения мнений экспертов (в %). Нормативное значение коэффициента вариации 33%. Если Kv33%, то считать оценки экспертов согласованными (с разной степенью (очень высокая, высокая, умеренная, недостаточная). Если Kv33%, то оценки экспертов не согласованны, и тогда экспертам нужно пересмотреть свои оценки, причем наиболее правильным будет пересмотреть оценку, имеющую наибольшую разницу с групповой оценкой, при наличии одинаковых отклонений в первую очередь пересматривается оценка наименее компетентного эксперта.

В модуле ИСУРБ «Отбор и работа с экспертами» реализованы следующие функции:

учет сведений об экспертах (ФИО, дата рождения, основная область знаний эксперта);

- формирование перечня критериев оценки компетентности экспертов;

- формирование перечня функциональных блоков деятельности организации;

- формирование перечня вопросов для экспертизы (с указанием функционального Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 39 из блока);

- ввод индивидуальных и расчет комплексных оценок уровня компетентности экспертов по критериям и функциональным блокам;

- ввод экспертных оценок по анализируемым процессам, явлениям, показателям (ответы на вопросы);

- агрегирование групповых оценок нескольких экспертов;

- расчет показателей согласованности мнений экспертов.

10. Разработан и размещен в сети Интернет сайт проекта «Информационная система управления риском банкротства инновационного предприятия» [Электронный ресурс] / ЮТИ ТПУ. – 2011-2012. Режим доступа: http://uti.tpu.ru/edu/chairs/is/citeproect.php На сайте проекта размещены все отчеты, публикации, а также рабочая версия созданной информационной системы управления риском банкротства предприятия, доступная для скачивания на безвозмездной основе в открытом доступе.

11. В результате выполнения проекта опубликованы:

- 3 статьи в журналах по перечню ВАК, - 3 доклада в сборниках международных и всероссийской конференции, - 1 статья в сборнике трудов международного форума IFOST (на английском языке), опубликованном IEEE, будет проиндексирован SCOPUS.

Подготовлены к печати и будут опубликованы в 2013 году:

- монография Захарова А.А., Телиенко Е.В., Сахаров С.В., Мицель А.А.

Информационная система управления риском банкротства предприятия (издательство НИ ТПУ);

- 2 статьи в журналах по перечню ВАК: Захарова А.А., Телипенко Е.В. Математическое и программное обеспечение системы поддержки стратегических решений в сфере управления риском банкротства предприятия/Вестник компьютерных и информационных технологий, Захарова А.А., Телипенко Е.В., Сахаров С.В. Применение технологии нечеткого swot-анализа в управлении риском банкротства предприятия горного машиностроения / Горный информационно-аналитический бюллетень.

Предлагаемый оригинальный комплекс математических моделей и алгоритмов информационной системы управления риском банкротства, в отличие от существующих аналогов, позволяет обеспечить взаимосвязь решений по всем основным этапам управления риском банкротства предприятия.

Основные преимущества многоуровневой системы управления риском банкротства предприятия:

1. Многоуровневая система охватывает все этапы управления риском банкротства.

2. При отборе и оценке учитываются как внутренние, так и внешние факторы деятельности предприятия.

3. Выходная информация предыдущего уровня управления становится входной информацией для последующего, таким образом, обеспечивается взаимосвязь уровней управления риском.

4. Существует возможность обработки качественной информации и преобразования ее в количественные оценки.

5. В зависимости от цели управления риском процесс оценки может останавливаться на любом из уровней системы, при этом даже первый (традиционно – качественный) уровень позволяет проранжировать факторы внешней и внутренней среды по степени их влияния на риск банкротства предприятия.

6. Динамичность системы. ЛПР самостоятельно решает, в зависимости от текущей ситуации, на какие факторы стоит обратить внимание и включить в анализ. Этот факт является существенным, т.к. каждое предприятие имеет свою специфику, свои слабые и сильные места, поэтому индивидуальный подход лучше универсальной статичной модели.

9.10. Аннотация основных результатов и степени выполнения проекта (1,5– стр. за весь срок выполнения проекта) Проект выполнен полностью в соответствии с исходной заявкой.

Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 40 из Разработано математическое обеспечение информационной системы управления риском банкротства инновационного предприятия по всем её функциям на основных этапах (уровнях) управления риском:

– уровень (этап) 1. Выявление факторов, негативное влияние которых может привести к банкротству (применяется синтез двух методов – анализ Fuzzy-SWOT и метод главных компонент);

– уровень (этап) 2. Оценка факторов и определение уровня риска банкротства предприятия (применяются нечеткие модели, методы прогнозирования временных рядов);

– уровень (этап) 3. Выбор методов минимизации (снижения) риска (для факторов, имеющих неудовлетворительное текущее значение, либо имеющих неблагоприятную динамику предложено осуществлять выбор метода воздействия на основе иерархической модели (метода анализа иерархий).

Также предложены методы отбора экспертов и организации группового оценивания процессов, явлений, показателей для обеспечения входными данными модулей информационной системы управления риском банкротства предприятий (ИСУРБ), использующих экспертные знания.

Разработана информационная система управления риском банкротства инновационного предприятия (ИСУРБ). Разработана структура ИСУРБ на основе многоуровневого подхода к управлению риском инновационного предприятия.

Программа реализована в среде разработки Borland Delphi 7.0., тип ЭВМ – IBM PC совместимый ПК, операционная система - Windows 2000/ХР и выше.

Программа представляет собой интеграцию шести программных продуктов (модулей), в которых реализованы восемь обособленных функций системы: отбор и работа с экспертами, ввод статистики по анализируемым показателям, работа с лингвистическими переменными, нечеткий SWOT- анализ, отбор факторов с помощью метода главных компонент, прогнозирование временных рядов, оценка риска банкротства предприятия, выбор метода минимизации риска банкротства. Все модули взаимосвязаны между собой и используют взаимосвязанные данные и переменные.

Предлагаемый оригинальный комплекс математических моделей и алгоритмов информационной системы управления риском банкротства, в отличие от существующих аналогов, позволяет обеспечить взаимосвязь решений по всем основным этапам управления риском банкротства предприятия.

Основные преимущества многоуровневой системы управления риском банкротства предприятия:

1. Многоуровневая система охватывает все этапы управления риском банкротства.

2. При отборе и оценке учитываются как внутренние, так и внешние факторы деятельности предприятия.

3. Выходная информация предыдущего уровня управления становится входной информацией для последующего, таким образом, обеспечивается взаимосвязь уровней управления риском.

4. Существует возможность обработки качественной информации и преобразования ее в количественные оценки.

5. В зависимости от цели управления риском процесс оценки может останавливаться на любом из уровней системы, при этом даже первый (традиционно – качественный) уровень позволяет проранжировать факторы внешней и внутренней среды по степени их влияния на риск банкротства предприятия.

6. Динамичность системы. ЛПР самостоятельно решает, в зависимости от текущей ситуации, на какие факторы стоит обратить внимание и включить в анализ. Этот факт является существенным, т.к. каждое предприятие имеет свою специфику, свои слабые и сильные места, поэтому индивидуальный подход лучше универсальной статичной модели.

В результате выполнения проекта опубликованы:

- 3 статьи в журналах по перечню ВАК, - 3 доклада в сборниках международных и всероссийской конференции, Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 41 из - 1 статья в сборнике трудов международного форума IFOST (на английском языке), опубликованном IEEE, будет проиндексирован SCOPUS.

Подготовлены и будут опубликованы в 2013 году:

- монография Захарова А.А., Телиенко Е.В., Сахаров С.В., Мицель А.А.

Информационная система управления риском банкротства предприятия (издательство НИ ТПУ);

- 2 статьи в журналах по перечню ВАК: Захарова А.А., Телипенко Е.В. Математическое и программное обеспечение системы поддержки стратегических решений в сфере управления риском банкротства предприятия/Вестник компьютерных и информационных технологий, Захарова А.А., Телипенко Е.В., Сахаров С.В. Применение технологии нечеткого swot-анализа в управлении риском банкротства предприятия горного машиностроения / Горный информационно-аналитический бюллетень.

Область использования результатов проекта – управление риском банкротства промышленного предприятия.

Электронные указатели ресурса для доступа к созданной ИС – Информационная система управления риском банкротства инновационного предприятия [Электронный ресурс] / ЮТИ ТПУ. – 2011-2012. Режим доступа:

http://uti.tpu.ru/edu/chairs/is/citeproect.php.

9.11. Аннотация основных результатов проекта на английском языке (не более 1 стр., за весь срок выполнения проекта) As a result of the project, the actual task of development of a complex of decision making interconnected patterns and computer programs of information system of bankruptcy risk management for an innovative enterprise (ISURB) is solved. Information system implements the authors’ multilevel approach of bankruptcy risk management on an enterprise. The original set of mathematical models and algorithms for ISURB, in contrast to the existing counterparts, enables to provide the interconnection of solutions for all main stages of the bankruptcy risk management.

The software of ISURB for all its functions at key stages of bankruptcy risk management is developed. The levels (stages) are following:

- level (stage) 1. Detection of factors negative influence of which can lead to bankruptcy (synthesis of two main methods is applied - Fuzzy-SWOT analysis and Selection of factors on basis of the method of main components);

- level (stage) 2. Assessment of factors and identification of a bankruptcy risk level of an enterprise (use fuzzy models and forecasting of time series);

- level (stage) 3. Selection of methods of risk minimization (it has been suggested that selection of a method of action implemented on basis of a hierarchical model (method of hierarchy analysis) for the factors which have unsatisfactory present value or unfavorable dynamics).

To provide with input data the modules of ISURB, used expert knowledge, methods of the selection of experts and the organization of group expertise are also suggested.

The program is implemented in the environment Borland Delphi 7.0. The type of computer IBM PC-compatible PC, operating system - Windows 2000/XP or later.

The program integrates six software modules that implement eight separate functions of the system: the selection and operation of the experts, the input statistics for the analyzed parameters, work with linguistic variables, fuzzy SWOT-analysis, Selection of factors on basis of the method of main components, forecasting of time series, assessment of bankruptcy risk, selection of the method of bankruptcy risk minimization. All the modules are interconnected and use the related data.

Principal advantages of a multilevel system of bankruptcy risk management of an enterprise are:

1) The multilevel system includes all stages of bankruptcy risk management.

2) When selecting and assessing external and internal factors of an enterprise activity are taken into consideration.

3) Output information of a previous level of management is input information for the following Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 42 из one, so interconnection of risk management levels is realized.

4) There is an opportunity of qualitative information processing and its transformation into quantitative degrees, that is very important in the first level of risk management, when a decision maker has a difficult unstructured task to reveal environmental factors which influence negatively to increase of a bankruptcy risk of an enterprise.

5) Depending on a goal of risk management the process of assessment can be stopped in any level of the system and even the first level (traditionally it is qualitative) allows ranking of factors of external and internal environment by its influence degree on a bankruptcy risk of an enterprise.

6) The dynamics of the system. The decision-maker decides itself which factors should be given attention to and which of them should be included into the analysis depending on a present situation. This fact is very important because every enterprise has its specific, its weak and strong points that is why an individual approach is better than a universal static model.

9.12. Библиографический список публикаций, подготовленных в рамках проекта за весь срок выполнения проекта 1. Научная статья: Телипенко Е.В., Захарова А.А., Моделирование риска банкротства производственного предприятия, Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО., Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, Москва, 2011, 6, 6, 179 - 183- Русский 2. Научная статья: Телипенко Е.В., Захарова А.А., Информационная система управления риском банкротства предприятия: состав и структура, Интеграция науки, профессионального образования и производства: Отдельный выпуск Горного информационно-аналитического бюллетеня (научно-технического журнала) Mining Informational and analytical Bulletin (scientific and technical journal)., М.: издательство "Горная книга"., Москва, 2012, 4, 24 - 33- Русский 3. Научная статья: Захарова А.А., Телипенко Е.В., Information system of bankruptcy risk management of an enterprise, 7th International Forum on Strategic Technology (IFOST 2012): Proceedings: in 2 vol., Tomsk, September 18-21, 2012, Tomsk: TPU Press, Томск, 2012, 1, 539 - 543- Английский 4. Научная статья: Захарова А.А., Телипенко Е.В., Выбор метода минимизации риска банкротства предприятия горного машиностроения на основе иерахических моделей, Интеграция науки, профессионального образования и производства:

Отдельный выпуск Горного информационно-аналитического бюллетеня (научно технического журнала) Mining Informational and analytical Bulletin (scientific and technical journal)., М.: издательство "Горная книга"., Москва, 2012, 4, 158 - 169- Русский 5. Научная статья: Захарова А.А., Телипенко Е.В., Некоторые аспекты разработки автоматизированной информационной системы управления риском банкротства инновационного предприятия, Инновационные технологии и экономика в машиностроении: Сборник трудов II Международной научно-практической конференции с элементами научной школы для молодых ученых, Изд-во Томского политехнического университета, Томск, 2011, 316 - 319- Русский 6. Тезисы доклада/выступления: Телипенко Е.В., Захарова А.А., Выбор метода минимизации риска банкротства предприятия на основе иерахических моделей, Управление, информация и оптимизация: Сборник трудов всероссийской молодёжной научной школы, Юрга, 13-14 Июня 2012, Томск: ТПУ, 2012, 2012, 278 281- Русский 7. Тезисы доклада/выступления: Захарова А.А., Телипенко Е.В., Разработка математического обеспечения информационной системы управления риском банкротства инновационного предприятия, Инновационные технологии и экономика в машиностроении: сборник трудов III Международной научно-практической конференции с элементами научной школы для молодых ученых, Юрга, 24-25 Мая 2012., Томск: Изд-во ТПУ, Юрга, 2012, 2, 11 - 13- Русский Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 43 из Настоящим подтверждаю самостоятельность и оригинальность текста научного отчета Подпись руководителя проекта Проект № 11-02-12017 отчет за 2012 г. Страница 44 из

 














 
2013 www.netess.ru - «Бесплатная библиотека авторефератов кандидатских и докторских диссертаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.