Модель многокритериальной оптимизации в управлении инвестиционными проектами в составе территории опережающего развития
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2025-1-94-107Ключевые слова:
нечеткий логический вывод, обобщенный критерий, снижение размерности, эффективность, инвестиционные проекты, многокритериальная оптимизация, математическое моделирование, оптимальное управлениеАннотация
Актуальность представленного в статье исследования обусловлена востребованностью обоснованных методов поддержки принятия решений в управлении территориями с преференциальными режимами для действенной реализации соответствующих, законодательно предусмотренных механизмов социально-экономического развития регионов. Цель исследования состояла в разработке метода решения задачи выбора оптимального проекта, реализуемого в составе так называемой территории опережающего развития (ТОР), - с позиций обеспечения компромисса между критериями коммерческой эффективности инвестиций и нормативно заданными критериями эффективности ТОР - на конечном дискретном множестве альтернатив. В исследовании использованы общие методы многокритериальной оптимизации (МКО); при этом для снижения размерности модели МКО применены метод капитализации, обеспечивающий корректное воспроизведение DCF-техники, а также универсальные методы технико-экономического анализа для установления детерминированных функциональных отношений между основными технико-экономическими параметрами инвестиционных проектов; для свертки частных критериев оптимального управления задействован адаптированный алгоритм нечеткого логического вывода с использованием функций принадлежности «интуитивного» типа - сигмоидальной и гауссовой. Разработанная модель МКО представляет частные критерии эффективности проектов со стороны инвестора/инициатора и со стороны регулятора ТОР, позволяет составить индикативную экономическую оценку допустимых альтернатив при формировании стратегии управления ТОР, а также провести их системный анализ, в том числе выбор оптимальной стратегии при заданных правилах рационального поведения. Представленные в статье результаты экспериментальной апробации разработанной модели МКО показали ее практическую применимость и возможность сформировать на ее основе значимые выводы об условиях оптимального управления проектами в режиме ТОР.Библиографические ссылки
Надежность и эффективность в технике: справочник: в 10 т. / ред. совет: В. С. Авдуевский (пред.) и др. М.: Машиностроение, 1988. Т. 3. Эффективность технических систем / под общ.ред. В. Ф. Уткина, Ю. В. Крючкова. 328 с. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023619925 Российская Федерация. Моделирование организационных систем на основе нечеткого логического вывода: № 2023619015: заявл. 03.05.2023: опубл. 17.05.2023 / В. А. Тененев, О. М. Шаталова.
Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / пер. с англ. 2-е изд. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 798 с.
Тененев В. А., Шаталова О. М. Методы нечеткого логического вывода при построении экспертных систем прогнозирования инновационных процессов // Интеллектуальные системы в производстве. 2019. Т. 17, № 4. С. 129-136. DOI 10.22213/2410-9304-2019-4-129-136.
Тененев В. А., Шаура А. С. Применение методов снижения размерности данных к построению нечетких нейронных сетей // Интеллектуальные системы в производстве. 2020. Т. 18, № 4. С. 109-116. DOI 10.22213/2410-9304-2020-4-109-116.
Степанов Н. С. Функции территорий опережающего социально-экономического развития по привлечению частного капитала в условиях формирования новой модели экономического роста // Вестник университета. 2022. № 5. С. 177-185.
Развитие методических подходов к экономической оценке эффективности мегапроектов / И. В. Митрофанова, И. А. Митрофанова, О. П. Горшкова, Е. С. Старостина // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2018. Т. 8, № 6А. С. 38-54.
Территории опережающего развития как инструмент поддержки предприятий в российских моногородах / С. Г. Белёв, В. В. Ветеринаров, Г. С. Козляков, О. В. Сучкова // Финансы: теория и практика. 2021. № 25 (6). С. 54-67. DOI: 10.26794/2587-5671-2021-25-6-54-67.
Какаулина М. О. Территории опережающего социально-экономического развития: эффективность функционирования и роль в формировании оптимальной налоговой нагрузки // Экономика. Налоги. Право. 2018. Т. 11, № 4. С. 78-89. DOI 10.26794/1999-849X-2018-11-4-78-89.
Kahraman C., Haktanır E. (2024). Fuzzy Multi-criteria Investment Decision Making. In: Fuzzy Investment Decision Making with Examples. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-54660-0_13.
Voss M., Kock A. Impact of relationship value on project portfolio success - Investigating the moderating effects of portfolio characteristics and external turbulence // International Journal of Project Management,Volume 31, Issue 6,2013,Pages 847-861,ISSN 02637863, https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2012.11.005.
WeiH. et al. A refined selection method for project portfolio optimization considering project interactions / H. Wei et al., C. Niu, B. Xia, Y. Dou, X. Hu. Expert Systems with Applications,Volume 142,2020,112952,ISSN 0957-4174,https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.112952.
Ma J. et al. Sustainability driven multi-criteria project portfolio selection under uncertain decision-making environment / J. Ma, J. D. Harstvedt, R. Jaradat, B. Smith.Computers & Industrial Engineering, Volume 140, 2020, 106236, ISSN 0360-8352, https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106236.
Suganthi L. Multi expert and multi criteria evaluation of sectoral investments for sustainable development: An integrated fuzzy AHP, VIKOR/DEA methodology. Sustainable Cities and Society. 2018; 43: 144-156.
PuškaA. et al. Model for investment decision making by applying the multi-criteria analysis method / A. Puška, A.Beganovi, S. Šadić// Serbian Journal of Management 13 (1) (2018) 7 - 28. DOI: 10.5937/sjm13-12436.
Đoković L, Doljanica D. Application of AHP and MABAC methods in the framework of multi-criteria decision-making in the selection of investment projects. Journal of Process Management and New Technologies. 2023;11(3-4):105-14. doi: 10.5937/ jpmnt11-47800.
Saaty, Thomas L.; Peniwati, Kirti (2008). Group Decision Making: Drawing out and Reconciling Differences. Pittsburgh, Pennsylvania: RWS Publications. ISBN 978-1-888603-08-8.
Aleksić, A.et al. The projects evaluation and selection by using MCDM and intuitionistic fuzzy sets / A. Aleksić, S. Nestic, D. Tadić. Conference: 1st Serbian International Conference on Applied Artificial Intelligence (SICAAI)At: Kragujevac, Serbia.
Aleksić, A., Nestić, S., Tadić, D. (2023). The Projects Evaluation and Selection by Using MCDM and Intuitionistic Fuzzy Sets. In: Filipovic, N. (eds) Applied Artificial Intelligence: Medicine, Biology, Chemistry, Financial, Games, Engineering. AAI 2022. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 659. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-29717-5_10.
Анализ практики применения преференциальных режимов, действующих на территории РФ, с точки зрения их влияния на экономический рост и соответствия заявленным целям: Отчет / Д. А.Зайцев; Счетная палата РФ. 2020. URL: https://ach.gov.ru/upload/iblock/d22/d22daa028b1854b51b99c9d2927c2e06.pdf (дата обращения: 01.09.2024).
Смыслова О. Ю., Строев П. В. Территории опережающего социально-экономического развития в России: особенности, тенденции и сдерживающие факторы эффективного развития // Вестн. Ом. ун-та. Сер. "Экономика". 2019. Т. 17, № 4. С. 63-76. DOI: 10.24147/1812-3988.2019.17(4).63-76.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Ольга Михайловна Шаталова, Сергей Александрович Лихопуд

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.