Оценка риска реализации инновационных проектов предприятий с помощью искусственных нейронных сетей

Автор: Качалов Роман Михайлович, Слепцова Юлия Анатольевна, Шокин Ян Вячеславович

Журнал: Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика @ges-jvolsu

Рубрика: Управление экономическим развитием

Статья в выпуске: 4 т.21, 2019 года.

Бесплатный доступ

Цель данной статьи - предложить новый подход к оценке риска при реализации инновационных проектов. Используя системную экономическую теорию и инструменты искусственных нейронных сетей, мы рассмотрели возможность успешного завершения инновационных проектов с точки зрения управления уровнем риска. Исследовано некоторое множество российских предприятий, реализующих инновационные проекты. В ходе исследования была подтверждена гипотеза о том, что успешное завершение инновационного проекта зависит от системы управления уровнем риска, в частности, от идентификации факторов риска в начале выполнения проекта. Этот факт был установлен в ходе кластерного анализа имеющихся данных. Ограничения / последствия исследования: не учитывается вес различных факторов риска при формализации проблемы. Практическое применение результатов исследования заключается в возможности визуальной интерпретации лицами, принимающими решения, окончательных данных с небольшим числом возможных сценариев, которые значительно отличаются друг от друга. Оригинальность исследования заключается в сочетании применения системной экономической теории и аппарата обучающихся искусственных нейронных сетей к оценке риска невыполнения инновационных проектов.

Еще

Факторы риска, оценка риска, инновационный проект, искусственная нейронная сеть, кластерный анализ

Короткий адрес: https://readera.org/149130109

IDR: 149130109   |   DOI: 10.15688/ek.jvolsu.2019.4.17

Список литературы Оценка риска реализации инновационных проектов предприятий с помощью искусственных нейронных сетей

  • Качалов, Р. М. Динамика риска в процессах инновационного развития предприятий / Р. М. Качалов, Ю. А. Слепцова // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 3, Экономика. Экология. - 2014. - № 4 (27). - С. 72-86. - DOI: 10.15688/jvolsu3.2014.4.8
  • Качалов, Р. М. Структурирование системно-экономического пространства предприятия в задачах управления уровнем риска / Р. М. Качалов, Ю. А. Слепцова // Российский журнал менеджмента. - 2015. - Т. 13, № 4. - С. 69-84.
  • Качалов, Р. М. Управление экономическим риском: теоретические основы и приложения / Р. М. Качалов. - СПб.: Нестор-История, 2012. - 288 с.
  • Клейнер, Г. Б. Системная экономика как платформа развития современной экономической теории / Г. Б. Клейнер // Вопросы экономики. - 2013. - № 6. - C. 4-28. - DOI: 10.32609/0042-8736-2013-6-4-28
  • Полтерович, В. М. Институты догоняющего развития (к проекту новой модели экономического развития России) / В. М. Полтерович // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. - 2016. - № 5 (47). - С. 34-56.
  • Романовский, А. В. Нейроэкономика и ее интеграция в экономическую науку / А. В. Романовский, Я. В. Шокин // Экономические науки. - 2010. - № 4. - С. 42-45.
  • Analysis of the Effect of Risk Management Practices on the Performance of New Product Development Programs / J. Oehmen [et al.] // Technovation, Elsevier Ltd. - 2014. - Vol. 34, № 8. - P. 441-453. - 10.1016/j.Technovation. 2013.12.005.
  • DOI: 10.1016/j.technovation.2013.12.005
  • Boland, J. R. J. Wakes of Innovation in Project Networks: The Case of Digital 3-D Representations in Architecture, Engineering, and Construction / J. R. J. Boland, K. Lyytinen, Y. Yoo // Organization Science. - 2007. - № 18 (4). - P. 631-647. -
  • DOI: 10.1287/orsc.1070.0304
  • COSO: Enterprise Risk Management - Integrating with Strategy and Performance (2017). - Electronic text data. - Mode of access: https://www.coso. org/Pages/erm.aspx (date of access: 05.06.2019).
  • Das, T. Risk Types and Inter-Firm Alliance Structures / T. Das, B. Teng // Journal of Management Studies. - 1996. - № 33 (6). P. 827-843. -
  • DOI: 10.1111/j.1467-6486.1996.tb00174.x
  • Das, T. Trust, Control, and Risk in Strategic Alliances: An Integrated Framework / T. Das, B. Teng // Organization Studies. - 2001. - № 22 (2). - P. 251-283.
  • Estimating Efficient Value of Controllable Variable Using an Adaptive Neural Network Algorithm: Case of a Railway System / A. Azadeh [et al.] // Journal of Scientific and Industrial Research. - 2012. - № 71 (1). - P. 45-50.
  • Gawer, A. Industry platforms and ecosystem innovation / A. Gawer, M. Gusumano // Journal of Product Innovation Management. - 2014. - № 31 (3). - P. 417-433. -
  • DOI: 10.1111/jpim.12105
  • Gulati, R. Strategic Networks / R. Gulati, N. Nohria, A. Zaheer // Strategic Management Journal. - 2000. - № 21(3). - P. 203-215. - :33.0.CO;2-K.
  • DOI: 10.1002/(SICI)1097-0266(200003)21
  • Iansiti, M. The New Operational Dynamics of Business Ecosystems: Implications for Policy, Operations and Technology Strategy / M. Iansiti, R. Levien. - [S. l.]: Harvard Business School Working Paper, 2002. - 113 p.
  • Jiang, Hua. The Application of Artificial Neural Networks in Risk Assessment on High-Tech Project Investment / Hua Jiang // International Conference on Business Intelligence and Financial Engineering. - [S. l.: s. n.], 2009. - P. 17-20.
  • Kapoor, R. Coordinating and competing in ecosystems: how organizational forms shape new technology investments / R. Kapoor, J. M. Lee // Strategic Management Journal. - 2013. - № 34 (3). - P. 274-296.
  • DOI: 10.1002/smj.2010
  • Learning and Clustering of Fuzzy Cognitive Maps for Travel Behaviour Analysis / M. Leon [et al.] // Knowledge and Information Systems. - 2014. - № 39 (2). - P. 435-462. -
  • DOI: 10.1007/s10115-013-0616-z
  • Misra, J. Artificial Neural Networks in Hardware: A Survey of Two Decades of Progress / J. Misra, I. Saha // Neurocomputing. - 2010. - Vol. 74, № 1-3. - P. 239-255. -
  • DOI: 10.1016/j.neucom.2010.03.021
  • Pukala, R. Use of Neural Networks in Risk Assessment and Optimization of Insurance Cover in Innovative Enterprises' / R. Pukala // Economics and Management. - 2016. - Vol. 8, № 3. - P. 43-56. -
  • DOI: 10.1515/emj-2016-0023
  • Sarcia, S. A. A Statistical Neural Network Framework for Risk Management Process: From the Proposal to its Preliminary Validation for Efficiency / S. A. Sarcia, G. Cantone, V. R. Basili // International Conference on Software and Data Technologies (ICSOFT 2007). Barcelona, Spain. - 2007. - Vol. 6. - P. 46-51.
  • Sarcia, A. S. Using Artificial Neural Networks to Improve Risk Management Process. TR06, ESEG-DISP / A. S. Sarcia, G. Cantone. - [S. l]: University of Roma Tor Vergata, 2006.
  • Walley, K. Coopetition: an Introduction to the Subject and an Agenda for Research / K. Walley // International Studies of Management & Organization. - 2007. - № 37 (2). - P. 11-31.
  • Zhang, G. P. Forecasting with Artificial Neural Networks: The State of the Art / G. P. Zhang, E. B. Patuwo, H. Y. Michael // International Journal of Forecasting. - 1998. - Vol. 14, № 1. - P. 35-62. -
  • DOI: 10.1016/S0169-2070(97)00044-7
Еще
Статья научная