Аннотації
03.07.2014
Розглянуто методологічні основи і застосування теорії можливостей при формуванні портфеля проектів реальних інвестицій, що реалізуються в рамках інвестиційної діяльності підприємств. Висунуто пропозицію, що портфель проектів – це нечітка множина, яка задається за допомогою функції приналежності відповідного проекту до даної множини. Показано, що формування портфеля проектів являє собою нечітку задачу цілочисельного лінійного програмування. Визначено умови, за яких проект належить до портфеля проектів.
Рассмотрены методологические основы и применение теории возможностей при формировании портфеля проектов реальных инвестиций, реализуемых в рамках инвестиционной деятельности предприятий. Выдвинуто предложение, что портфель проектов – это нечёткое множество, которое задаётся посредством функции принадлежности соответствующего проекта к данному множеству. Показано, что формирование портфеля проектов представляет собой нечеткую задачу целочисленного линейного программирования. Определены условия, при которых проект принадлежит к портфелю проектов.
All projects within an organization aim at a common goal achievement, and may be defined as a portfolio of projects. The realization of each project affects the implementation course of the other projects in the portfolio, and thereby affecting the properties of the entire portfolio of projects. At the heart of creating a real investment effective portfolio, the probability theory is often used allowing to solve problems under uncertainty. In some situations, however, the probability theory application is not always appropriate because of the lack of a full package of source data, which does not allow to establish the optimal portfolio variant. In this paper the methodological foundations and the probability theory application capabilities are considered, alongside the formation of a real investment projects portfolio implemented in the framework of the investment activity of the enterprises. An assumption is made that a portfolio is a fuzzy set, which is defined by the membership function of a corresponding project to a given fuzzy set, at that a portfolio of projects is seen as a fuzzy problem of the integer linear programming. The conditions under which the project belongs to the portfolio of projects are defined.
1. Туккель И. Л. Методы и инструменты управления инновационным развитием промышленных предприятий /
И. Л. Туккель, А. В. Сурина, С. А. Голубев, Н. А. Цветкова//- БХВ-Петербург 2013 г.
2. Zadeh, L.A. (1978) «Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility». Fuzzy Sets and Systems, 1, pp. 3—28.
3. Дюбуа Д. Теория возможностей: приложения к представлению знаний в информатике. / Д. Дюбуа,
А. Прад.// М.: Радио и связь. 1990.
4. Iwamura, K., Liu, B. (1998) «Chance constrained integer programming models for capital budgeting in fuzzy environments». Journal of the Operational Research Society, 49, pp. 854–860.
5. Iwamura, K., Liu, B. (1998) «Chance constrained integer programming models for capital budgeting in fuzzy environments». Journal of the Operational Research Society, 49, pp. 854–860.
6. Рассел Д. Арчибальд. Управление высокотехнологическими программами и проектами / Р. Д. Арчибальд//. – М.: "Академия АйТи", 2004. – 472 с.
7. Грей Клиффорд Ф. Управление проектами: Практическое руководство / Клиффорд Ф. Грей, Эрик У. Ларсон // пер. с англ. – М.: Издательство «Дело и Сервис», 2003. – 528 с.
8. Лапигин Ю. М. Управление проектами: от планирования до оценки эффективности / Ю. М. Лапигин. – М.: Омега-Л, 2008. – 252 с.
9. Mohamed, S., McCowan, A.K. (2001) «Modelling project investment decisions under uncertainty using possibility theory». Int. J. Project Management, 19, pp. 231—241.
10. Пытьев Ю.М. Возможность: элементы теории и применения. / Пытьев Ю.М. – М.: УРСС, 2000.
1. I. L. Tukkel AV Surin, SA Golubev, N. Tsvetkov (2013) Methods and tools for managing innovative development of industrial enterprises BHV-Petersburg 2013.
2. Zadeh, L.A. (1978) «Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility». Fuzzy Sets and Systems, 1, pp. 3–28.
3. D. Dubois, A. Prades. (1990) «Theory of opportunities: the applications to knowledge representation in computer science» – M.: Radio and communication.
4. Kofman A. (1982) «Introduction to the theory of fuzzy sets». – M.: Radio and communication, pp 18–26.
5. Iwamura, K., Liu, B. (1998) «Chance constrained integer programming models for capital budgeting in fuzzy environments». Journal of the Operational Research Society, 49, pp. 854–860.
6. Russell D. Archibald. (2004) «Management of high-tech programs and projects», - M.: "IT Academy" р. 472.
7. Clifford F. Gray, Erik W. Larson (2003) «Project Management: A Practical Guide» / Math. from English. – Moscow: Publishing House "Business and Service", р. – 528.
8. Lapigin M. (2008) «Project management from planning to evaluation of the effectiveness», – M: Omega-L, – р. 252.
9. Mohamed, S., McCowan, A.K. (2001) «Modelling project investment decisions under uncertainty using possibility theory». Int. J. Project Management, 19, pp. 231–241.
10. Pyt'ev YM (2000) «Ability to elements of the theory and application» – Moscow: URSS.