Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Управление экономической эффективностью инновационных проектов в сфере информационных технологий

Диссертация: Управление экономической эффективностью инновационных проектов в сфере информационных технологий
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Следует отметить, что в настоящее время на многих российских предприятиях используются исключительно традиционные методы финансового и инвестиционного анализа для оценки экономической эффективности проектов (в частности, методы, основанные на анализе дисконтированных денежных потоков), применение которых сопряжено с рядом существенных трудностей, обусловленных особенностями оцениваемых проектов… Читать ещё >

Содержание

  • Глава I. Современные подходы к оценке экономической эффективности инновационных проектов
    • 1. 1. Исследование сущности инноваций. Современное состояние и перспективы развития инновационной экономики России
    • 1. 2. Специфичные особенности инновационных проектов в сфере информационных технологий и определения их экономической эффективности
    • 1. 3. Обзор методов оценки экономической эффективности инновационных проектов
    • 1. 4. Обоснование инновационности проектов в сфере информационных технологий. Анализ тенденций развития и текущего состояния рынка информационных систем сервисно-ориентированной архитектуры в России
  • Глава II. Основные положения теории реальных опционов и ее применение в анализе инвестиционной привлекательности инновационных проектов
    • 2. 1. Основные понятия и положения теории опционов. Понятие и подходы к классификации опционов
    • 2. 2. Обзор методов оценки стоимости опционов
    • 2. 3. Характеристика реальных опционов и их особенностей. Исследование подходов к классификации реальных опционов
    • 2. 4. Сравнение методов оценки стоимости реальных опционов и выявление специфики и проблематики их применения для обоснования экономической эффективности инновационных проектов
  • Глава III. Адаптация методов теории реальных опционов к оценке инвестиционной привлекательности инновационных проектов в сфере информационных технологий
    • 3. 1. Механизм комплексного анализа экономической эффективности инновационного проекта методами теории реальных опционов. Рекомендации по применению алгоритма
    • 3. 2. Анализ экономической эффективности проекта внедрения сервисно-ориентированной архитектуры с помощью предложенного алгоритма

Управление экономической эффективностью инновационных проектов в сфере информационных технологий (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Динамичное развитие российской экономики, активное использование принципов проектного менеджмента в управлении предприятиями и интенсивная реализация инновационных проектов привлекают внимание руководителей подразделений предприятий, финансовых и инвестиционных аналитиков к процессам анализа и оценки экономической эффективности инновационных проектов.

Следует отметить, что в настоящее время на многих российских предприятиях используются исключительно традиционные методы финансового и инвестиционного анализа для оценки экономической эффективности проектов (в частности, методы, основанные на анализе дисконтированных денежных потоков), применение которых сопряжено с рядом существенных трудностей, обусловленных особенностями оцениваемых проектов и требованиями к набору данных и количественно измеряемых финансовых и инвестиционных характеристик проекта, необходимых для методически корректного использования метода. Применение традиционных методов финансового и инвестиционного анализа для оценки экономической эффективности инновационных проектов приводит к получению результатов и формированию выводов, и заключений, не в полной мере отражающих действительные условия и характеристики оцениваемого проекта, что может стать причиной принятия неэффективных управленческих решений.

В настоящее время недостаточно разработаны теоретические и о практические аспекты оценки инновационных проектов, для которых количественное определение величины денежных потоков в рамках финансового плана проекта возможно лишь с высокой степенью погрешности в силу комплексного характера оцениваемого проекта и условий неопределенности, в которых он выполняется. Отсутствие методически корректного и практически эффективного решения этих проблем в совокупности со значимостью оценки экономической эффективности инновационных проектов подтверждают актуальность темы диссертационного исследования.

Кроме того, на некоторых российских предприятиях в принципе отсутствуют политики и процедуры, предусматривающие проактивную оценку экономической эффективности инновационных проектов, производимую перед принятием решения о реализации проекта, а не после или во время реализации проекта. В таком случае, проведение комплекса мероприятий по анализу инвестиционной привлекательности проекта зачастую направлено на предоставление не реалистичных, а завышенно оптимистичных результатов оценки. Набор инструментов и методов оценки определяется и корректируется таким образом, чтобы оценка экономической эффективности проекта при его использовании приобрела положительный характер.

Таким образом, возникает необходимость использования качественно новых инструментов оценки экономической эффективности инновационных проектов, применение которых позволит хотя бы частично решить методическую проблему, описанную ранее. Решение проблемы оценки экономической эффективности^ проекта постфактум, к сожалению, не представляется возможным путем разработки новых или совершенствования существующих методик оценки, т.к. источник этой проблемы заключается не в методической составляющей, а в особенностях управленческого подхода в проектном менеджменте вообще и выборе реализуемых проектов в частности, характеризующегося ориентированием инвестиционного анализа не на определение наиболее эффективных с экономической точки зрения проектов из числа возможных альтернатив, а на обоснование уже принятых управленческих решений и реализуемых/реализованных проектов.

Степень разработанности научной проблемы. Проблемам исследования инноваций и развития инновационного менеджмента посвящены работы российскихи зарубежных специалистов — И. Шумпетера, Г. Менша, Ф. Валенты, Л. Водачека, О. Водачковой, Ю. В. Яковеца, Л. С. Бляхмана, А.И.

Пригожина, В. И. Кудашова, С. Д. Ильенковой, Б. Твисса, Б. Санто, В. Г. Медынского, В. Л. Макарова, Л. В. Канторовича, Н. Н. Молчанова, Д. И. Кокурина, Э. А. Уткина, А. С. Кулагина, С. Д. Бешелева, Ф. Г. Гурвича,.

A.Левинсона, Р. А. Фатхутдинова, Ф. Никсона, Н. И. Лапина, П. Н. Завлина, Д. Степаненко, Ф. Бездудного, О. Нечаевой, Г. Смирновой, В. В. Платонова,.

B.П.Воробьева, Е. М. Роговой и др.

Методология оценки инвестиционных проектов, разработка и применение методов теории реальных опционов получили развитие в работах.

C.Майерса, Дж. Муна, А. В. Бухвалова, Э. Шварца, М. Бреннана, Р. МакДональда, Д. Зигеля, Дж. Ингерсолла, С. Росса, А. Диксита, Р. Пиндайка, А. Дамодарана, Л. Тригеоргиса, Х. Смита, Т. Лермана, В. Антикарова, Т. Коупленда, Ф. Кинана, Дж. Роша, Т. Коллера, М. Гоедхарта, Д. Весселса, К. Браун, Ф. Рейли, Э. Баумана, Г. Московица, М. Браш, А. Мертенса, М. Амрама, Н. Кулатилаки, Б. Камрада, П. Ритчкена, М. Бенароша, Р. Кауфмана, А. Гамбы, В. Датара, С. Мэтьюса, М. Коллана, Р. Фуллера, Дж. Мезея, Е. М. Роговой и др.

Необходимо отметить, что вопросы применения методов теории реальных опционов для оценки экономической эффективности и инвестиционной привлекательности инновационных проектов требуют дальнейшего исследования и разработки. В частности, это касается методических и практических аспектов адаптации методов теории реальных опционов и моделей, разработанных на их основе, необходимой для их успешного применения в анализе комплексных инновационных проектов.

Целью диссертационного исследования является исследование теоретических и методических проблем оценки экономической эффективности комплексных инновационных проектов, разработка методических основ анализа и оценки экономической эффективности инновационных проектов на основе затратного и доходного подходов и рекомендаций по повышению точности оценки экономической эффективности проектов на основе инвестиционного методического инструментария вообще и инструментария теории реальных опционов в частности.

В соответствии с поставленной целью исследования, в рамках исследования решались следующие задачи:

— характеристика современной инновационной экономики России и тенденций ее развития, а также текущего состояния и прогноза развития рынка систем и технологий сервисно-ориентированной архитектуры как одного из наиболее актуальных в настоящее время направлений развития сферы информационных технологий;

— исследование сущности инноваций и инновационных проектов, видов эффективности и сущности экономической эффективности, сущности реальных опционов и подходов к их классификации;

— выявление инновационной сущности проектов в сфере информационных технологий;

— исследование теоретических аспектов оценки экономической эффективности инновационных проектов и подходов к классификации этих методов;

— исследование теоретических аспектов оценки стоимости реальных опционов и систематизация этих методов;

— совершенствование методических основ оценки экономической эффективности инновационных проектов и практических подходов управления ей, разработка алгоритма оценки и управления экономической эффективностью инновационных проектов, а таюке рекомендаций по применению предложенного алгоритма и его апробация.

Предметом диссертационного исследования является совокупность теоретических, методических и практических вопросов, связанных с обоснованием экономической эффективности инновационных проектов.

Объектом диссертационного исследования является процесс анализа и оценки инвестиционной привлекательности и обоснования экономической эффективности инновационных проектов, а также процесс принятия управленческих решений, связанных с реализацией инновационных проектов.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются работы российских и зарубежных авторов в области финансового, инвестиционного и инновационного менеджмента.

Диссертационное исследование осуществлялось на основе общенаучных методов исследования — системного подхода, анализа и синтеза, методов логического и экономико-математического моделирования.

Информационной базой диссертационного исследования являются материалы Федеральной службы государственной статистики России и материалы исследований, проводимых российскими и зарубежными независимыми аналитическими агентствами.

Научная новизна результатов исследования заключается в том, что автором были разработаны научно-методические рекомендации по реализации инструментов теории реальных опционов для оценки экономической эффективности инновационных проектов и предложен алгоритм выполнения этой оценки.

К числу результатов диссертационного исследования, обладающих научной новизной, относятся:

— уточнена классификация методов оценки экономической эффективности инновационных проектов с учетом специфики инновационных проектов и проектов, связанных с внедрением информационных технологий, и предложена авторская трактовка процесса управления эффективностью инновационного проекта, под которым понимается системный подход к аналитической оценке управленческих альтернатив, связанных с проектом, и последующая выработка оптимальных с экономической точки зрения управленческих решений, при этом экономическая, эффективность инновационного проекта рассматривается не только как объект оценки, но и управления, причем процесс управления представляет собой оцененную, гибко изменяемую и корректируемую последовательность принимаемых управленческих решенийуточнено понятие реального опциона с позиций специфики оценки инновационных проектов и уточнены сущностные характеристики реального опциона — в частности, уточнена разница между датами истечения и исполнения опциона, описаны условия существования опциона и дана интерпретация базовых характеристик опциона в терминах оценки экономической эффективности инновационных проектовобоснована целесообразность использования полиномиальной модели оценки стоимости реального опциона для определения эффективности управленческих решений в процессе реализации инновационного проектаразработан комплексный алгоритм оценки и управления экономической эффективностью инновационных проектов на основе развития метода реальных опционов. К преимуществам разработанного алгоритма следует отнести его гибкость и расширяемость, а также ориентированность алгоритма на решение управленческих задач.

Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в развитии терминологического аппарата теории реальных опционов, разработке методического подхода к оценке экономической эффективности инновационных проектов.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в том, что разработанный и предложенный автором алгоритм оценки экономической эффективности инновационных проектов может быть использован фирмами большинства отраслей, оценивающими и реализующими комплексные инновационные проекты.

Апробация практических результатов исследования. Основные положения и результаты исследования нашли отражение в выступлениях автора на ряде российских научных конференций и в опубликованных автором научных работах. Всего автором опубликовано по теме исследования 7 научных работ, общим объемом 2,5 п.л.

Результаты диссертационного исследования используются в учебном процессе Государственного образовательного учреждения высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов» при чтении лекций и проведении семинарских занятий по учебной дисциплине «Инвестиционной менеджмент» для студентов IV курса по направлению «Менеджмент» и по учебной дисциплине «Инвестиционное проектирование» для студентов V курса специальности «Менеджмент организации».

Также основные теоретические положения и результаты диссертационного исследования были обсуждены на научной конференции «Зимняя школа 2010» (СПб филиал государственного университета — Высшая школа экономики 20−21 февраля 2010 года).

Структура диссертационной работы. Поставленные цели и задачи диссертационной>работы определили ее структуру. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и трех приложений. Общий объем работы составляет 192 страниц, библиографический список включает 184 источника.

Заключение

.

Исследование, проведенное в диссертационной работе, позволило сделать следующие выводы: а) На основе анализа научной литературы, посвященной инновационному менеджменту, можно выделить четыре подхода к толкованию категории «инновация»: инновация как изменение, инновация как процесс, инновация как результат, инновация как система. В рамках диссертационного исследования под инновацией понимается результат инновационной деятельности. Инновационная деятельность, в свою очередь, является процессом, направленным на изменение чего-либо (продукта, услуги, процесса), и носит системный характер. В силу комплексности сущности инновации, насчитывается большое количество подходов к классификации инноваций, причем каждый из них опираясь на те или иные характеристики инновации, является справедливым. б) Эффективность инновационного проекта может быть определена как отношение затрат ресурсов, требуемых для реализации этого проекта, к совокупному доходу и иным результатам реализации проекта. Эффективность, в зависимости от вида эффекта, может быть научной и научно-технической, социальной, экономической и комплексной. Диссертационное исследование посвящено анализу и оценке исключительно экономической эффективности инновационных проектов. в) В настоящее время в России наблюдаются тенденция постепенного увеличения объема средств, направляемых на исследования и разработки инновационного характера. Так, совокупный объем инвестиций во внутренние инновационные исследования и разработки увеличился в 2007 г. по сравнению с аналогичным показателем 2005 г. более чем на 60%, причем наибольший рост был продемонстрирован в государственном и некоммерческом секторах экономики. Следует также отметить, что более 80% этих инвестиций составляют бюджетные средства и средства коммерческих предприятий. Развитие и реализация инновационных программ получили поддержку и на государственном уровне страны, что частично обусловливает повышенную активность предприятий в сфере инноваций, — в качестве ярких примеров можно отметить Федеральную целевую программу «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007;2012 годы», подготовленную и опубликованную в 2007 г., заседание Комиссии по модернизации и технологическому развитию экономики России, которое состоялось летом 2009 г. и т. д. г) Инновационной по своей сущности и активно развивающейся является сфера информационных технологий. Несмотря на серьезный спад 20 082 009 гг., связанный с мировым финансовым кризисом, который затронул и проекты, реализуемые в сфере информационных технологий, в настоящее время наблюдается и прогнозируется независимыми аналитическими агентствами стабильное увеличение средств, инвестируемых в развитие информационных технологий. Одной из наиболее активно обсуждаемых и исследуемых областей в этой сфере является концепция сервисно-ориентированной архитектуры, актуальность и востребованность которой подтверждается проектами, заключающимися в переводе корпоративных информационных систем на новую архитектуру. д) Оптимизация инвестиций, направляемых в проекты в сфере информационных технологий вообще и проекты внедрения сервисно-ориентированной архитектуры в частности, вызывает необходимость формирования и использования набора инструментов финансового и инвестиционного анализа, с помощью которых аналитики имели бы возможность выполнить оценку экономической эффективности подобных проектов, а руководители — повысить эффективность вырабатываемых и принимаемых ими управленческих решений, связанных с реализацией таких проектов.

В настоящее время специалисты большинства предприятий, на которых производится анализ и оценка инвестиционной привлекательности инновационных проектов (в т.ч. и проектов в сфере информационных технологий), для выполнения таких задач используют традиционные методы инвестиционного анализа, основанные на исследовании дисконтированных денежных потоков и их дисконтировании. Сложность применения таких методов для решения задач оценки экономической эффективности инновационных проектов сопряжена с проблемой точного количественного выражения идентифицированных структурных элементов денежных потоков, генерируемых в рамках проекта. Таким образом, возникает необходимость использования качественно отличных методов, применение которых позволит решить описанную проблему. Одними из таких методов мы видим инструменты, предлагаемые теорией реальных опционов и адаптированные к моделированию различных альтернатив на основе исследования прогнозируемых примерных величин денежных потоков, е) Методы теории реальных опционов позволяют учесть фактор управленческой гибкости и оценить возможности, которые появляются в процессе реализации проекта и после его завершения. Наиболее эффективно применение этих методов в условиях риска или неопределенности в том случае, если проект состоит из нескольких этапов (фаз), после завершения каждой или нескольких из которых возможно принятие управленческого решения или корректирование ранее принятого в соответствии с изменившимися условиями внешней и внутренней среды, а также информации о среде, которой располагает аналитик и руководитель. В случае, если оцениваемый проект абсолютно негибок с управленческой точки зрения или реализуется в условиях полной определенности, представляется целесообразным использование традиционных методов инвестиционного анализа, основанных на исследовании дисконтированных денежных потоков, ж) Существенным недостатком большинства методов теории реальных опционов является оперирование четкими количественными значениями, что делает их применение затруднительным для анализа дисконтированных денежных потоков. Для того чтобы нивелировать данную проблему, в рамках диссертационного исследования был разработан, описан и апробирован алгоритм выполнения анализа и оценки инвестиционной привлекательности инновационных проектов на основе полиномиальной модели расчета стоимости опциона. Алгоритм представляет собой набор последовательных шагов, выполнение которых позволяет идентифицировать и структурировать имеющиеся в проекте опционы, выделить на их основе возможные альтернативы, произвести построение полиномиального дерева прогнозируемых дисконтированных денежных потоков, расчет узлов которого основан на применении методов корреляционного и ассоциативного анализа и имитационного моделирования методами Монте-Карло, за которым следует построение дерева стоимости опциона и расчет его узлов, основанный на применении имитационного моделирования методами Монте-Карло, предшествующий прогрессивному сворачиванию дерева стоимости опциона в конечный узел, характеризующий искомую стоимость опциона. Заключительным шагом является построение дерева управленческих решений, основанное на рассчитанной описанным способом совокупной стоимости опционов, содержащихся в каждой из выявленных альтернатив, и выбор той альтернативы, совокупная стоимость опционов в которой является максимальной. К преимуществам данного алгоритма можно отнести использование неточных прогнозируемых величин денежных потоков, дополненное аналитическим исследованием их структуры, что позволяет более эффективно использовать методы имитационного моделирования. Следует также отметить, что результаты имитационного моделирования, получаемые в процессе построения полиномиального дерева дисконтированных денежных потоков, интегрируются в параметры имитационной модели, используемой для построения полиномиального дерева стоимости опциона, что повышает точность получаемых в результате выполнения алгоритма результатов. Кроме того, в рамках разработанного алгоритма интегрируются управленческий и аналитический уровни обоснования экономической эффективности инновационных проектов, что позволяет специалистам обоих уровней оперировать привычными для них категориями и инструментами. з) Практическая применимость данного алгоритма была показана на примере проекта перевода архитектуры корпоративных информационных систем фирмы, представляющей услуги в области бизнеси управленческого консалтинга, с компонентной на сервисно-ориентированную. В результате была определена наиболее эффективная с экономической точки зрения альтернатива и определена последовательность высокоуровневых управленческих решений, принятие которых необходимо для ее реализации. и) Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке комплексного подхода к оценке экономической эффективности инновационных проектов, в основе которого лежит использование нескольких методов инвестиционного анализа и анализа данных, апробированных и подтвердивших свою эффективность в областях финансового менеджмента и корпоративных финансов, статистического анализа данных и математического моделирования. Кроме того, результатом использования этого алгоритма является не точное значение количественно измеримого параметра, а рекомендации по выбору управленческих решений, исполнение которых приведет к достижению максимальной экономической эффективности. Другими элементами научной новизны диссертационного исследования является формулирование авторского определения категории реального опциона, которое, отражая сущность данной категории и основываясь на предложенных другими исследователями трактовках этого понятия, уточняет и дополняет их.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Р. Во всех измерениях // СЮ. 2006. № 9. URL: http://www.cio-world.ru/offline/2006/52/286 650/ (дата обращения: 01.05.2010).
  2. E.H., Басовский JI.E. Экономическая оценка инвестиций. Москва: Инфра-М, 2007. 240 с.
  3. Ф.Ф., Нечаева О. Д., Смирнова Г. А. Сущность понятия инновация и его классификация // Инновации. 1998. № 2−3. С. 3−13.
  4. С. 11 мифов SOA. URL: http://erpnews.ru/doc2821.html (дата обращения: 01.05.2010).
  5. A.B. Реальные опционы в менеджменте: введение в проблему // Российский журнал менеджмента. 2004. Т. 1. С. 3−32.
  6. A.B. Реальные опционы в менеджменте: классификация и приложения // Российский журнал менеджмента. 2004. Т. 2. С. 27−56.
  7. Ф. К новому синтезу воспроизводственного процесса и хозяйственного механизма в экономической теории / АН СССР, ИНИОН. Москва: ИНИОН, 1986. И с.
  8. A.B., Завлин П. Н. Оценка эффективности инноваций. Санкт-Петербург: Издательский дом «Бизнес-пресса», 1998. 215 с.
  9. Д., Водачкова О. Стратегия управления инновациями на предприятии: Сокр. пер. со словацк- авт. пред. B.C. Рапопорт. Москва: Экономика, 1989. 166 с.
  10. В.П., Платонов В. В., Рогова Е. М. Инновационный менеджмент: Учебное пособие. — 2-е изд. / под ред. С. Ю. Шевченко. Санкт-Петербург: Издательство СПбГУЭФ, 2005. 115 с.
  11. А. Стратегическая оценка компаний: практическое руководство: Пер. с англ. Москва: Квинто-Консалтинг, 2003. 210 с.
  12. А. Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов: Пер. с англ. 5-е изд. Москва: Альпина Бизнес Букс, 2008. 1344 с.
  13. Г. К. Инновация как основной фактор повышения эффективности производства // Бизнес Путеводитель. 2006. № 6. URL: http://www.iteam.ru/publications/strategy/section18/article2933/ (дата обращения: 01.05.2010).
  14. П.Н. Основы инновационного менеджмента: Теория и практика: Учебное пособие. Москва: Экономика, 2000. 475 с.
  15. В.А. Сущность, классификация инноваций и их специфика в аграрном секторе // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера. 2007. № 1. URL: http://syktsu.ru/vestnik/2007/2007-l/3.htm (дата обращения: 01.05.2010).
  16. Инновационный менеджмент: учебник для вузов по специальности «Менеджмент» / С. Д. Ильенкова, JI.M. Гохберг, С. Ю. Ягудин и др.- под ред. С. Д. Ильенковой. Москва: Банки и биржи, 1997. 327 с.
  17. Д. СОА: неудачные проекты отрезвили рынок // Cnews Analytics. URL: http://www.cnews.ru/reviews/free/infrastructure2008/articles/soa.shtml (дата обращения: 01.05.2010).
  18. Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007−2012 годы: Федеральная целевая программа. URL: http://www.fcpir.ru/catalog.aspx?CatalogId=259 (дата обращения: 01.05.2010).
  19. Ю. Применение теории опционов в практике оценки // Корпоративный менеджмент. 29.03.2000. URL: http://www.cfin.ru/finanalysis/valueoptions.shtml (дата обращения: 01.05.2010).
  20. Д.И. Инновационная деятельность. Москва: Экзамен, 2001. 574 с.
  21. Колесов A. SOA: переход от теории к практике // BYTE/Россия. 2008. № 6 (116). URL: http://www.bytemag.ru/articles/detail.php?ID=12 164 (дата обращения: 01.05.2010).
  22. Концепция инновационной политики Российской Федерации на 1998−2000 годы: одобрена постановлением Правительства Российской Федерации № 832 от 24 июля 1998.
  23. Круглый стол CNews: «Сложности продвижения СОА в России». 09.12.2008. URL: http://www.cnews .ru/news/top/index. shtml?2008/l2/09/330 941 (дата обращения: 01.05.2010).
  24. Э.И. Анализ эффективности инвестиционной, инновационной, финансовой и хозяйственной деятельности предприятия: Учебное пособие в 2-х частях. Ч. 1. Санкт-Петербург: Издательство СПбГУЭФ, 1999. 256 с.
  25. A.C. Немного о термине «инновация» // Инновации. 2004. № 7. С. 56−59.
  26. C.B. Выявление обобщенных ассоциативных правил // Exponenta Pro. 2003. T. 3. С. 34−38.
  27. В.Ю. Применение теории опционов для оценки стоимости бизнеса // Корпоративный менеджмент. 14.05.2001. URL: http://www.cfin.ru/finanalysis/valuegmik.shtml (дата обращения: 01.05.2010).
  28. A.B. Монте-Карло для аналитиков. Как грамотно моделировать и измерять риски // Риск-менеджмент. 2007: Т. 3, № 3. С. 72−77.
  29. И.И. Управление проектами: Учебное пособие для студентов, обучающихся по специальности 61 100 «Менеджмент организации» / И. И. Мазур, В. Д. Шапиро, Н.Г. Ольдерогге- под общ. ред. И. И. Мазура. Москва: Омега-Л, 2004. 664 с.
  30. В.Г. Инновационный менеджмент: учебник по специальности «Менеджмент организации» / В. Г. Медынский. Москва: Инфра-М, 2008. 293 с.
  31. А. Цена возможности: реальные опционы в стратегических решениях // Корпоративный менеджмент. 23.06.2008. URL: http://www.cfin.m/appraisal/business/methods/rostrategy.shtml (дата обращения: 01.05.2010).
  32. В., Товб А. Стандарты для современных проектов // Директор ИС. 2002. № 10. URL: http://www.osp.ru/text/print/302/172 321.html (дата обращения: 01.05.2010).
  33. Налоговый кодекс Российской Федерации. Часть первая от 31 июля 1998 г. № 146-ФЗ и часть вторая от 5 августа 2000 г. № 117-ФЗ: принята Государственной Думой 16 июля 1998 г., одобрена Советом Федерации 17 июля 1998 г.
  34. Ф. Роль руководства предприятия в обеспечении качества и надежности: Пер. с англ. Москва, Издательство стандартов, 1990. 230 с.
  35. Нил Б., Пайк Р. Корпоративные финансы и инвестирование: Пер. с англ. -4-е изд. Санкт-Петербург: Питер, 2006. 784 с.
  36. В. Поиск последовательных шаблонов. URL: http://www.basegroup.ru/library/analysis/associationrules/sequentialpatterns1/, http://www.basegroup.m/library/analysis/associationrules/sequentialpatterns 2/ (дата обращения: 01.05.2010).
  37. Первое заседание Комиссии по модернизации и технологическому развитию экономики России. Москва: «Лаборатория Касперского», 18 июня 2009. URL: http://www.kremlin.ru/news/4507 (дата обращения: 01.05.2010).
  38. Н.К. Реальные опционы и реальность // Корпоративный менеджмент. 03.09.2002. URL: http://www.cfin.ru/finanalysis/value/rorealty.shtml (дата обращения: 01.05.2010).
  39. В.В. Управление инновационными проектами на предприятии: Учебное пособие / В. В. Платонов. Санкт-Петербург: Издательство СПбГУЭФ, 2003. 83 с.
  40. А.И. Нововведения: стимулы и препятствия (социальные проблемы инноватики). Москва: Политиздат, 1989. 270 с.
  41. Пять направлений инновационного развития экономики по Дмитрию Медведеву. // Наука и технологии России. 18.06.2009. URL: http://www.strf .ru/organization.aspx?CatalogId=221 &dno=21 029 (дата обращения: 01.05.2010).
  42. Россия в цифрах. 2009: Краткий статистический сборник. Москва: Росстат, 2009. 525 с.
  43. Рош Дж. Стоимость компании. От желаемого к действительному: Пер. с англ. Москва: Гревцов Паблишер, 2008. 352 с.
  44. Д. Почему метод Монте-Карло это плохо. 19.03.2009. URL: http://d-ria.com/blog/2009/03/55 (дата обращения: 01.01.2009).
  45. . Инновация как средство экономического развития: Пер. с венг. Москва: Прогресс, 1990. 295 с.
  46. Д.М. Классификация инноваций и ее стандартизация // Инновации. 2004. № 7. С. 77−79.
  47. . Управление научно-техническими нововведениями. Москва: Экономика, 1989. 271 с.
  48. Э.А., Морозова Г. И., Морозова Н. И. Инновационный менеджмент. Москва: АКАЛИС, 1996. 208 с.
  49. Р.А. Инновационный менеджмент: учебник для вузов. 5-е изд., испр. и доп. Санкт-Петербург: Питер, 2005. 447 с.
  50. Дж.К. Опционы, фьючерсы и другие производные финансовые инструменты: Пер. с англ. 6-е из. Москва: Вильяме, 2007. 1056 с. л
  51. М. Инновации на предприятиях и их внедрение. Москва: Луч, 1992. 147 с.
  52. А.С. Применение метода конечных разностей для оценки финансовых инструментов // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2002. Т. 6, № 2. С. 193−216.U
  53. И. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия: Пер. с нем. и англ. В. С. Автономов и др. Москва: ЭКСМО, 2007. 861 с.
  54. Эффективность // Глоссарий. URL: http://www.glossary.ru/cgi-Ып^111пс1?р11=Эффективность (дата обращения: 01.05.2010).
  55. Ю.В. Инвестиционный бизнес: Учебное пособие. Москва: Издательство РАГС, 2002. 342 с.
  56. A Guide to the Project Management Body of Knowledge, 2000 Edition. Project Management Institute, 2000. 216 p.
  57. Agrawal R., Imielinksi T., Swami A. Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases: International Conference on Management of Data. Washington: 26−28 May 1993. P. 207−216.
  58. Agrawal R., Srikant R. Fast Algorithms for Mining Association Rules: 20th International Conference on Very Large Databases. Santiago: September 1994. P. 487−499.
  59. Agrawal R., Srikant R. Mining Sequential Patterns // Journal of Intelligent Systems. 1997. Vol. 9, Issue 1. P. 33−56.
  60. Agrawal R., Srikant R. Mining Sequential Patterns: Generalizations and Performance Improvements: 5th International Conference on Extending Database Technology. Avignon: 25−29 March 1996. P. 3−17.
  61. Allen F., Brealey R.A., Myers S.C. Principles of Corporate Finance, 8th Edition. New York: McGraw-Hill, 2005. 1028 p.
  62. Altman E.I., Subrahmanyam M.G. Recent Advances in Corporate Finance. New York: McGraw-Hill, 1985. 438 p.
  63. Amram M., Kulatilaka N. Disciplined Decisions: Aligning Strategy with the Financial Markets // Harvard Business Review. 1999. Vol. 77. P. 95−104.
  64. Amram M., Kulatilaka N. Real Options: Managing Strategic Investment in an Uncertain World. Boston: Harvard Business School Press, 1999. 246 p.
  65. Ang J., Arsanjani A., Chua S., Comte P., Endrei M., Krogdahl P., Luo M., Newling T. Patterns: Service-Oriented Architecture and Web Services. IBM Redbooks, 2004. 348 p.
  66. Antikarov V., Copeland T. Real Options: A Practitioner’s Guide, Revised Edition. New York: Texere, 2003. 384 p.
  67. Antunes C., Oliviera A.L. Generalization of Pattern-Growth Methods for Sequential Pattern Mining with Gap Constraints: 3rd International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition. Leipzig: 6−7 July, 2003. P. 239−251.
  68. Antunes C., Oliviera A.L. Sequential Pattern Mining Algorithms: Trade-offs between Speed and Memory: 2nd International Workshop on Mining Graphs, Trees and Sequences. Pisa: 24 September 2004.
  69. Arnold T., Crack T.F. Option Pricing in the Real World: A Generalized Binomial Model with Applications to Real Options: Working Paper. August 2000. 54 p.
  70. Arnold T., Crack T.F. Real Option Valuation Using NPV: Working Paper. 19 November 2004. 16 p.
  71. Baek C., Dupoyet B.V., Prakash A.J. Debt and Equity Valuation of IT Companies: A Real Option Approach: Working Paper. September 2004. 27 p.
  72. Banker R.D., Kauffman R.J., Mahmood M.A. Strategic Information Technology Management: Perspectives on Organizational Growth and Competitive Advantage. Idea Group Publishing, 1993. 688 p.
  73. Benaroch M. Managing Information Technology Investment Risk: A Real Options Perspective // Journal of Management Information Systems. 2002. Vol. 19, Issue 2. P. 43−84.
  74. Benaroch M., Kauffman R.J. A Case for Using Real Option Pricing Analysis to Evaluate Information Technology Project Investments // Information Systems Research. 1999. Vol. 10, Issue 1. P. 70−86.
  75. Bernard C., Boyle P.P. Monte Carlo Methods for Pricing Discrete Parisian Options: Working Paper. 16 June 2009. 40 p.
  76. Black F., Scholes M.S. The Effects of Dividend Yield and Dividend Policy on Common Stock Prices and Returns // Journal of Financial Economics. 1974. Vol. 1, Issue 1. P. 1−22.
  77. Black F., Scholes M.S. The Pricing of Options and Corporate Liabilities // Journal of Political Economy. 1973. Vol. 81. P. 637−654.
  78. Bowman E.H., Moskowitz G.T. Real Options Analysis and Strategic Decision Making // Organization Science. 2001. Vol. 12, Issue 6. P. 772−777.
  79. Boyle P.P. Options: A Monte Carlo Approach // Journal of Financial Economics. 1977. Vol. 4, Issue 3. P. 323−338.
  80. Boyle P.P., Jha R., Kennedy J.S., Tian W. Stock and Option Proportions in Executive Compensation: Working Paper. 10 November 2007. 41 p.
  81. Brach M.A. Real Options in Practice. New York: John Wiley and Sons, 320 p.
  82. Brandao L.E., Dyer J.S., Hahn W.J. Using Binomial Decision Trees to Solve Real-Option Valuation Problems // Decision Analysis. 2005. Vol. 2, Issue 2. P. 69−88.
  83. Brennan M.J., Schwartz E.S. Evaluating Natural Resource Investments // Journal of Business. 1985. Vol. 58, Issue 2. P. 135−157.
  84. Brennan M.J., Schwartz E.S. Finite Difference Methods and Jump Processes Arising in the Pricing of Contingent Claims: A Synthesis // Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1978. Vol. 13, Issue 3. P. 461−474.
  85. Broadie M., Glasserman P. Estimating Security Price Derivatives Using Simulation // Management Science. 1996. Vol. 42, Issue 2. P. 269−285.
  86. Brown K.C., Reilly F.K. Investment Analysis and Portfolio Management, 9th Edition. South-Western College Pub, 2008. 1041 p.
  87. Carlsson С., Collan М., Majlender P. Fuzzy Black and Scholes Real Options Pricing // Journal of Decision Systems. 2003. Vol. 12, Issues 3−4. P. 391−416.
  88. Carlsson C., Fuller R. A Fuzzy Approach to Real Option Valuation // Fuzzy Sets and Systems. 2003. Vol. 139, Issue 2. P. 297−312.
  89. Carverhill A., Clewlow L. A Note on the Efficiency of the Binomial Option Pricing Model // The European Journal of Finance. 1996. Vol. 2, Issue 3. P. 297 304.
  90. Charnes J.M., Cobb B.R. Real Options Valuation: Winter Simulation Conference. Washington: 9−12 December 2007. P. 173−182.
  91. Clarkson R.S. Some Observations on the Black-Scholes Option Pricing Formula: 5th AFIR International Colloquium. Brussels: September 1995. P. 1125−1136.i
  92. Coelen N. Black-Scholes Option Pricing Model: Mathematics Technical Report
  93. No. Sll. San Antonio: Trinity University, 6 June 2002. 19 p. i
  94. Collan M. A New Method for Real Option Valuation Using Fuzzy Numbers. Research Report 7/2008. Turku: Institute for Advanced Management Systems Research,-2008. 14 p.
  95. Collan M., Fuller R. Mezei J. A Fuzzy Pay-Off Method for Real Option Valuation // Journal of Applied Mathematics and Decision Sciences. 2009. Vol. 2009. 17 p.
  96. Copeland T.E., Keenan P.T. How Much is Flexibility Worth? // McKinsey Quarterly. 1998. Vol. 2. P. 38−49.
  97. Copeland T.E., Keenan P.T. Making Real Options Real // McKinsey Quarterly. 1998. Vol.3. P. 128−141.
  98. Copeland T.E., Tufano P.' A Real-World Way to Manage Real Options // Harvard Business Review. 2004. Vol. 82, Issue 3. P. 90−99.
  99. Cortazar G. Simulation and Numerical Methods in Real Options Valuation: Working Paper. December 2000. 24 p.
  100. Cox J., Ross S., Rubinstein M. Option Pricing: A Simplified Approach // Journal of Financial Economics. 1979. Vol. 7, Issue 3. P. 229−263.
  101. Coy P. Exploiting Uncertainty: The «Real Options» Revolution in Decision Making //Business Week. 1999. Vol. 6. P. 118−124.
  102. Damodaran A. Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset, University Edition. New York: John Wiley and Sons, 1996. 519 p.
  103. Damodaran A. The Dark Side of Valuation: Valuing Old Tech, New Tech, and New Economy Companies. New York: Financial Times Prentice Hall, 2001. 479 p.
  104. Damodaran A. What Is the Riskfree Rate? A Search for the Basic Building Block: Working Paper. 14 December 2008. 33 p.
  105. Datar V., Johnson В., Mathews S. A Practical Method for Valuing Real Options: The Boeing Approach // Journal of Applied Corporate Finance. 2007. Volume 19, Issue 2. P. 95−104.
  106. Datar V., Mathews S. European Real Options: An Intuitive Algorithm for the Black-Scholes Formula //Journal of Applied Finance. 2004. Vol. 14, Issue 1. P. 45−51.
  107. Dixit A.K., Pindyck R.S. Investment under Uncertainty. New Jersey: Princeton University Press, 1994. 476 p.
  108. Dos Santos B.L. Justifying Investments in New Information Technologies // Journal of Management Information Systems. 1991. Vol. 7, Issue 4. P. 71−89. .
  109. Erl T. SO A Principles of Service Design. New York: Prentice Hall, 2007. 608 p.
  110. Farhadi A. Solving the Black-Scholes Equation. http://www.quantnotes.com/fundamentals/options/solvingbs.htm (дата обращения: 01.05.2010).
  111. Fernandez P. Valuing Real Options: Frequently Made Errors // Journal of Financial Transformation. 2005. Vol. 13. P. 77−81.
  112. Feurstein M., Mild A., Taudes A. Options Analysis of Software Platform Decisions: A Case Study // MIS Quarterly. 2000. Vol. 24, Issue 2. P. 227−243.
  113. Finley I. SOA: The State of the Market: AMR Research // AMR. 18 December 2007.
  114. Gamba A. Real Options Valuation: A Monte Carlo Approach: 29th Annual Meeting of the European Finance Association. Berlin: Humboldt University, 2124 August 2002. 41 p.
  115. Gamba A., Trigeorgis L. A Log-Transformed Binomial Lattice Extension for Multi-Dimensional Option Problems: 5th Annual International Conference on Real Options. Los-Angeles: Anderson School of Management, UCLA, 2001.
  116. Goedhart M., Koller Т., Wessels D. Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies, 4th edition. New York: John Wiley and Sons, 2005. 768 p.
  117. Grinblatt M., Titman S. Financial Markets and Corporate Strategy, 2nd Edition. New York: McGraw-Hill, 1997. 864 p.
  118. Gurajada M., Parikh A. SOA в реальности: Пер. ERPNEWS. URL: http://eфnews.ru/doc2610.html (дата обращения: 01.05.2010).
  119. Han J., Mao R., Pei J., Yin Y. Mining Frequent Patterns without Candidate Generation: A Frequent-Pattern Tree Approach // Data Mining and Knowledge Discovery. 2004. Vol. 8, Issue 1. P. 53−87.
  120. Han J., Pei J. Mining Frequent Patterns by Pattern-Growth: Methodology and Implications // Knowledge Discovery and Data Mining. 2000. Vol. 2, Issue 2. P. 14−20.
  121. Haug A.G. The Complete Guide to Option Pricing Formulas, 2nd Edition. New York: McGraw-Hill, 2006. 492 p.
  122. Hayward S., Iijima K., Natis Y.V., Pezzini M., Sholler D., Thompson J., Vecchio D. Magic Quadrant for Application Infrastructure for SOA Composite Application Projects // Gartner. 19 December 2008. 23 p.
  123. Heath D., Jarrow R., Morton A. Bond Pricing and the Term Structure of Interest Rates: A New Methodology for Contingent Claims Valuation // Econometrica. 1992. Vol. 60, Issue 1. P. 77−105.
  124. Hedin M. Worldwide SOA Services 2009−2013 Forecast: Solid Growth Prospects Persist: Market Analysis // IDC. April 2009. 32 p.
  125. Hertz D.B. Risk Analysis in Capital Investment // Harvard Business Review. 1964. Vol. 42. P. 95−106.
  126. Heston S.L. A Closed-Form Solution for Options with Stochastic Volatility with Applications to Bond and Currency Options // Review of Financial Studies. 1993. Vol. 6, Issue 2. P. 327−343.
  127. Hull J.C. Options, Futures and Other Derivatives, 6th Edition. Prentice Hall, 2005. 816 p.
  128. Hunt E.B., Marin J., Stone P.J. Experiments in Induction. New York: Academic Press, 1966. 247 p.
  129. Iijima K., Natis Y., Pezzini M., Sholler D., Thompson J., Vecchio D. Magic Quadrant for Application Infrastructure for SOA Composite Application Projects: Gartner RAS Core Research Note G00163401. 19 December 2008. 26 P
  130. Ingersoll J.E., Ross S.A. Waiting to Invest: Investment and Uncertainty // Journal of Business. 1992. Vol. 65, Issue 1. P. 1−29.
  131. Jensen M.C. Studies in the Theory of Capital Markets. New York: Praeger, 1972. 376 p.
  132. Kahraman C., Tolga C. Fuzzy Multiattributive Evaluation of R&D Projects Using a Real Options Valuation Model // International Journal of Intelligent Systems. 2008. Vol. 23, Issue 11. P. 1153−1176.
  133. Kalathur S., Kekre S., Mukhopadhyay T. Business Value of Information Technology: A Study of Electronic Data Interchange // MIS Quarterly. 1995. Vol. 19, Issue 2. P. 137−156.
  134. Kamrad B., Ritchken P. Multinomial Approximating Models for Options with k-State Variables //Management science. 1992. Vol. 37, Issue 12. P. 1640−1652.
  135. Kassouf S.T., Thorp E.O. Beat the Market: A Scientific Stock Market System. New York: Random House, 1967. 221 p.
  136. Kenneally J., Lichtenstein Y. The Optional Value of IS Projects A Study of an IS Portfolio at a Multinational Manufacturer: 10th European Conference on Information Systems. Gdansk: 6−8 June 2002. P. 240−251.
  137. Kerman J. Numerical Methods for Option Pricing: Binomial and Finite-Difference Approximations: Working Paper. New York: Courant Institute of Mathematical Sciences, 15 January 2002. 135 p.
  138. Kester C.W. Today’s Options for Tomorrow’s Growth // Harvard Business Review. 1984. Vol. 62, Issue 2. P. 153−160.
  139. Kogut B., Kulatilaka N. Capabilities as Real Options // Organization Science. 2001. Vol. 12, Issue 6. P. 744−758.
  140. Kumar R.L. A Note on Project Risk and Option Values of Investments in Information Technologies // Journal of Management Information Systems. 1996. Vol. 13, Issue 1. P. 187−193.
  141. Lander D.M., Pinches G.E. Challenges to the Practical Implementation of Modeling and Valuing Real Options // Quarterly Review of Economics and Finance. 1998. Vol. 38, Issue 3, Part 2. P. 537−567.
  142. Lander D.M., Shenoy P.P. Modeling and Valuing Real Options Using Influence Diagrams: School of Business Working Paper No. 283. Lawrence: University of Kansas, 25 June 1999. 35 p.
  143. Leisen D., Reimer M. Binomial Models for Option Valuation Examining and Improving Convergence: Working Paper. 1995. 55 p.
  144. Longstaff F.A., Schwartz E.S. Valuing American Options by Simulation: A Simple Least-Squares Approach // Review of Financial Studies. 2001. Vol. 14, Issue l.P. 113−147.
  145. Luehrman T.A. Investment Opportunities as Real Options: Getting Started on the Numbers // Harvard Business Review/1998. Vol. 76, Issue 4. P. 51−67.
  146. Luehrman T.A. Strategy as a Portfolio of Real Options // Harvard Business Review. 1998. Vol. 76, Issue 5. P. 89−99.
  147. Margrabe W. The Value of an Option to Exchange One Asset for Another // Journal of Finance. 1978. Vol. 33, Issue 1. P. 177−186.
  148. McDonald R., Siegel D. The Value of Waiting to Invest // Quarterly Journal of Economics. 1986. Vol. 101, Issue 4. P. 707−728.
  149. Merton R.C. Theory of Rational Option Pricing // Bell Journal of Economics and Management Science. 1973. Vol. 4, Issue! P. 141−183.
  150. Merton R.C.,.Samuelson P.A. A Complete Model of Warrant Pricing that Maximizes Utility // Industrial Management Review. 1969. Vol. 10, Issue 2. P. 17−46.
  151. Metropolis N., Ulam S. The Monte Carlo Method // Journal of the American Statistical Association. 1949. Vol. 44. P. 335−341.
  152. Moore W.T. Real Options and. Option-Embedded Securities. New York: John Wiley and Sons, 2001. 304 p.
  153. Mun J. Real Options Analysis: Tools and Techniques for, Valuating Strategic Investments and Decisions, 2nd Edition. New York: John Wiley and Sons, 2005. 704 p.
  154. Munk C. Stochastic Duration and Fast Coupon Bond Option Pricing in Multi-Factor Models // Review of Derivatives Research. 1999. Vol. 3, Issue 2. P. 157 181.
  155. Myers S.C. Capital Structure // Journal of Economic Perspectives. 2001. Vol. 15, Issue 2. P. 81−102.
  156. Myers S.C. Determinants of Corporate Borrowing // Journal of Financial Economics. 1977. Vol. 5, Issue 2. P. 147−175.
  157. Myers S.C. Finance Theory and Financial Strategy // Interfaces. 1984. Vol. 14, Issue 1. P. 126−137.161. Nau R.F., Smith J.E. Valuing Risky Projects: Option Pricing Theory and Decision Analysis // Management Science. 1995. Vol. 41, Issue 5. P. 795−816.
  158. Ponsard C. Fuzzy Mathematical Models in Economics // Fuzzy Sets and Systems. 1988. Vol. 28, Issue 3. P. 273−283.
  159. Quigg L. Empirical Testing of Real Option-Pricing Models // Journal of Finance. 1993. Vol. 48, Issue 2. P. 621−640.
  160. Quinlan J.R. C4.5: Programs for Machine Learning. San Mateo: Morgan Kaufmann Publishers6 1993. 302 p.
  161. Roche J. The Value of Nothing: Mastering Business Valuations. Les50ns Financial Publishing Limited, 2005. 231 p.
  162. Rubinstein M. On the Relation Between Binomial and Trinomial Option Pricing Models // Journal of Derivatives. 2000. Vol. 8, Issue 2. P. 47−50.
  163. Samuelson P.A. Rational Theory of Warrant Pricing // Industrial Management Review. 1965. Vol. 6. P. 13−31.
  164. Schwartz E.S. Options and Portfolio Insurance // Financial Markets and Portfolio Management. 1986. Vol. 1, Issue 1. P. 9−17.
  165. Smit T.J., Trigeorgis L. Strategic Investment: Real Options and Games. Princeton: Princeton University Press, 2004. 472 p.
  166. SO, А (рынок России) // ITpedia. URL: http://www.itpcdia.ru/index.рЬр/80А (рынокРоссии) (дата обращения: 01.01.2009).
  167. Sprenkle C.M. Warrant Prices as Indicators of Expectations and Preferences //
  168. Yale Economic Essays. 1961. Vol. 1. P. 178−231.i
  169. Staum J. Efficient Simulations for Option Pricing: Winter Simulation Conference. New Orleans: 7−10 December 2003. P. 258−266.
  170. Taudes A. Software Growth Options // Journal of Management Information Systems. 1998. Vol. 15, Issue 1. P. 165−185.
  171. Thuo G. Monte Carlo Simulation of an American Option // Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics. 2007. Vol. 5, Issue 2. P. 57−61.
  172. Treynor J.L. Implications for the Theory of Finance: Unpublished Manuscript. 1961.
  173. Treynor J.L. Toward a Theory of Market Value of Risky Assets: Unpublished Manuscript. 1961.
  174. Trigeorgis L. A Log-Transformed Binomial Numerical Analysis Method for Valuing Complex Multi-Option Investments // Journal of Financial and Quantitative Analysis. Vol. 26, Issue 3. P. 309−326.
  175. Trigeorgis L. Real Options in Capital Investment: Models, Strategies and Applications. Westport: Praeger, 1995. 364 p.
  176. Trigerogis L. Real Options: Managerial Flexibility and Strategy in Resource Allocation. Cambridge: MIT Press, 1996. 427 p.
  177. Trigeorgis L. Valuing Real Investment Opportunities: An Options Approach to Strategic Capital Budgeting: Doctoral Dissertation. Cambridge: Harvard University, 1986.
  178. Ward R.W. Options and Options Trading: A Simplified Course That Takes You from Coin Tosses to Black-Scholes. New York: McGraw-Hill, 2004. 288 p.
  179. Yoshida Y. The Valuation of European Options in Uncertain Environment // European Journal of Operational Research. 2003. Vol. 145, Issue 1. P. 221−229.
  180. Zadeh L.A. Fuzzy Sets // Information and Control. 1965. Vol. 8, Issue 3. P. 338 353.
  181. Zhu K. Evaluating Information Technology Investment: Cash Flows or Growth Options?: 11th Workshop on Information Systems Economics. Charlotte: 11−12 December 1999.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!