Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Санкт-Петербургский государственный

инженерно-экономический университет»
Кафедра менеджмента и организации производства

Контрольная работа № 1

по дисциплине

СТРАТЕГИЧЕСКИЙ И ИННОВАЦИОННЫЙ

МЕНЕДЖМЕНТ

       Выполнил: __Каменев Михаил Александрович__

^{(Фамилия И.О.)}

       студент ___2__  курса __2г10мес___ спец. 080506_______

                                                                         ^{(срок обучения)}



       группа_82/2291__ № зачет. книжки_22700/09____
       Подпись:__________________________­­_________                                                                                                              

                                                                                             

       Преподаватель: Стельмашонок Виталий Леонидович

^{(Фамилия И.О.)}

       Должность: ___доцент, кандидат экон. наук______

^{уч. степень, уч. звание}

       Оценка: _____________Дата __________________

                                                                                    

       Подпись: __________________________________                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             

Санкт-Петербург

2010 г.
Оглавление
Контрольная работа №1.
1.Виды инновационных проектов и стадии их формирования...................2 стр.
2.Классификация методов разработки научно-технических прогнозов..12 стр.

 

2.2 Экстраполяционные методы прогнозирования....................................15 стр.

   

2.2.1 Предварительная обработка исходной информации в задачах       

           прогнозной экстраполяции ...............................................................16 стр.
 2.3 Статистические методы..........................................................................18 стр.
 2.4 Экспертные методы................................................................................19 стр.
 2.4.1 Область применения экспертных методов........................................19 стр.

  

 2.4.2 Метод эвристического прогнозирования (МЭП)..............................23 стр.
Список использованной литературы........................................................... 26 стр.


1.
Виды инновационных проектов, порядок и стадии их 

    формирования.

      Инновационный проект представляет собой сложную систему взаимообусловленных и взаимоувязанных по ресурсам, срокам и исполнителям мероприятий, направленных на достижение конкретных целей и задач на приоритетных направлениях развития науки и техники.

Инновационная программа - это комплекс взаимосвязанных инновационных проектов и проектов поддержки инновационной деятельности.

Идеи, замыслы и технические решения, а также реализующие их проекты имеют различные уровни научно-технической значимости:

- модернизационный (псевдоинновации), когда конструкция прототипна или базовая технология кардинально не изменяются. Например, расширение размерных рядов и гаммы изделий, установка более мощного двигателя, повышающая производительность станка, автомобиля;

- новаторский (улучшающие инновации), когда конструкция нового изделия по виду своих элементов существенным образом отличается от прежнего. Например, добавление новых качеств, введение средств автоматизации или других, ранее не применявшихся в конструкциях данного типа изделий, но применявшихся в других типах изделий;

- опережающий (базисные инновации), когда конструкция основана на опережающих технических решениях. Например, введение герметических кабин в самолетостроении, турбореактивных двигателей, ранее нигде не применявшихся;

- пионерный (базисные инновации), когда появляются ранее не существовавшие материалы, конструкции и технологии, выполняющие прежние или даже новые функции. Например, композитные материалы, первые радиоприемники, электронные часы, персональные компьютеры, ракеты, атомные станции, биотехнологии.

Уровень значимости проекта, а впоследствии и всей инновационной программы, определяет сложность, длительность, состав исполнителей, масштаб, характер продвижения результатов инновационного процесса, что влияет на содержание проектного управления.

Виды инновационных проектов по основным типам:

1. По периоду реализации проекта: краткосрочные (1-2 года), среднесрочные (до 5 лет) и долгосрочные (более 5 лет);

2. По виду удовлетворяемых потребностей ориентированы на удовлетворение существующих потребностей или на создание новых потребностей;

3. По характеру целей проекта: конечные и промежуточные;

4. По типу инноваций, могут быть введение нового или усовершенствованного продукта, создание нового рынка, освоение нового источника сырья или полуфабрикатов, реорганизация структуры управления;

5. По уровню принимаемых решений, могут носить международный федеральный, региональный, отраслевой и фирменный характер;

6. С точки зрения масштабности решаемых задач инновационные проекты подразделяются следующим образом:

а) монопроекты - проекты, выполняемые, как правило, одной организацией или даже одним подразделением; отличаются постановкой однозначной инновационной цели (создание конкретного изделия, технологии), осуществляются в жестких временных и финансовых рамках, требуется координатор или руководитель проекта;

б) мультипроекты - представляются в виде комплексных программ, объединяющих десятки монопроектов, направленных на достижение сложной инновационной цели, такой, как создание научно-технического комплекса, решение крупной технологической проблемы, проведение конверсии одного или группы предприятий военно-промышленного комплекса; требуются координационные подразделения;

в) мегапроекты - многоцелевые комплексные программы, объединяющие ряд мультипроектов и сотни монопроектов, связанных между собой одним деревом целей; требуют централизованного финансирования и руководства из координационного центра.

На основе мегапроектов могут достигаться такие инновационные цели, как техническое перевооружение отрасли, решение региональных и федеральных проблем конверсии и экологии, повышение конкурентоспособности отечественных продуктов и технологий.

Состав стадий и этапов проекта определяется его отраслевой и функциональной принадлежностью. Основными разделами инновационного проекта являются:

- содержание и актуальность проблемы (идеи);

- дерево целей проекта, построение на основе маркетинговых исследований и структуризации проблемы;

- система мероприятий по реализации дерева целей проекта;

- комплексное обоснование проекта;

- обеспечение реализации проекта;

- экспертное заключение проекта;

- механизм реализации проекта и система мотивации.

Любой проект от возникновения идеи до полного своего завершения проходит через определенные ряд последовательных ступеней своего развития. Полная совокупность ступеней развития образует жизненный цикл проекта. Жизненный цикл проекта принято делить на фазы, фазы - на стадии, стадии - на этапы.

Стадии жизненного цикла проекта могут различаться в зависимости от сферы деятельности и принятой системы организации работ. Однако у каждого проекта можно выделить начальную (прединвестиционную) стадию, стадию реализации проекта и стадию завершения работ по проекту.

Это может показаться очевидным, но понятие жизненного цикла проекта является одним из важнейших для менеджера, поскольку именно текущая стадия определяет задачи и виды деятельности менеджера, используемые методики и инструментальные средства.

Жизненный цикл инновационного проекта начинается с фундаментальных исследований, предусматривает прикладные и опытно-конструкторские разработки. Затем начинается освоение промышленного производства новых изделий (испытания и подготовка производства).

Затем процесс промышленного производства, где знания материализуются, и эта стадия предусматривает 2 этапа: промышленное производство и реализация продукции.

За производством инноваций следует их использование конечным потребителем с предоставлением услуг по наладке, обслуживанию, обучению персонала. Каждая фаза разработки и реализации проекта имеет свои цели и задачи.

Структуризация проекта представляет собой дерево ориентированных на продукт компонентов (оборудование, работы, услуги, информация), а также это организация связей и отношений между элементами. Ведь проект возникает, существует и развивается в определенном окружении, которое называется внешней средой.

Состав проекта не остается неизменным в процессе его реализации и развития, в нем могут появляться новые элементы или объекты и из его состава могут удаляться.

Проект как всякая система может быть разделен на элементы. При этом между ними должны определяться и поддерживаться связи.

Между проектом и внешней средой осуществляется связь и перемещение элементов, участвующих в работе по его реализации. Внешняя среда формируется политическими, экономическими, социальными и научно-техническими факторами.

Проект тесно связан с научно-техническим обеспечением, а именно достижения в предметной области проекта и привнесение ноу-хау. Проект объединяет знания и опыт по реализации определенных идей, при этом формируется зона реализации проекта, в которой принимаются решения по управлению проектом, и способствует реализации персонала проекта, который является частью трудовых ресурсов вообще.

Проект ориентируется на законодательно-правовые основы, что составляет правовую зону проекта, на их основе заключаются контракты и другие правовые документы. Финансирование проекта создает финансовую зону и ориентируется на инвестиционный рынок.

Проект объединяет знания и опыт по разработке самого проекта и формирует зону разработки проекта, в которой разрабатывается вся проектная документация. Зона разработки проекта тесно взаимодействует и формирует материальное хозяйство, которое образует зону закупок и поставок. Проект объединяет опыт и методы строительства, формируя зону строительства, то есть непосредственно здания и сооружения. Зона строительства предполагает наличие участка строительства, а он образует зону землепользования.

Проект объединяет инженерные знания и опыт, формируя зону инжиниринга, которая занимается технологическим процессом, а технологический процесс ориентирован на конкретное производство и тем самым формируется производственная зона.

Прединвестиционная стадия проекта тесно связана со сферой бизнеса и внешней средой. В заключительной фазе, когда уже получена продукция, проект связан с зоной сбыта и конкретно с рынком сбыта.

Основными участниками инновационного проекта являются:

1. Заказчик - будущий владелец и пользователь результатов проекта (юридические, физические лица);

2. Инвестор - юридические, физические лица, которые вкладывают деньги (заказчик и инвестор могут совпадать);

3. Проектировщик - разработчик проекта;

4. Поставщик - организация, которая обеспечивает материально-техническое обеспечение;

5. Руководитель проекта - юридическое лицо, которому заказчик делегирует полномочия по руководству работ по проекту;

6. Команда проекта, создается на период работ.

Непосредственно же древообразная структура позволяет распределить общий объем работ по проекту на поддающиеся управлению независимые блоки, которые передаются под управление специалистам.

Комплекс взаимосвязей между работами часто называют логической структурой проекта, поскольку он определяет последовательность выполнения работ.

Структурирование помогает решить следующие задачи: разделение объекта на поддающиеся управлению блоки; распределение ответственности; оценка необходимых затрат средств, времени, материальных ресурсов; создание единой базы для планирования, составления смет и контроля за затратами; увязка работ по проекту с системой ведения бухгалтерских счетов; переход от общих целей к конкретным заданиям.

Создание и реализация проекта включают следующие этапы:

1. Формирование инвестиционного замысла (идеи);

2. Исследование инвестиционных возможностей;

3. Технико-экономическое обоснование (ТЭО) проекта;

4. Подготовка контрактной документации;

5. Подготовка проектной документации;

6. Строительно-монтажные работы;

7. Эксплуатация объекта;

8. Мониторинг экономических показателей.

Под этапом формирования инвестиционного замысла (идеи) понимается задуманный план действий. На этом этапе необходимо определить субъекты и объекты инвестиций, их формы и источники в зависимости от деловых намерений разработчика идеи.

Субъектом инвестиций являются коммерческие организации и другие субъекты хозяйствования, использующие инвестиции.

К объектам инвестиций могут быть отнесены строящиеся, реконструируемые или расширяемые предприятия, здания, сооружения (основные фонды), предназначенные для производства новых продуктов и услуг, комплексы строящихся или реконструируемых объектов, ориентированных на решение одной задачи (программы).

В инвестиционном проекте используются следующие формы инвестиций: денежные средства и их эквиваленты (целевые вклады, оборотные средства, ценные бумаги, и т.п.), земля, здания, сооружения, машины и оборудование, измерительные и испытательные средства, оснастка и инструмент, любое другое имущество, используемое в производстве или обладающее ликвидностью, имущественные права, оцениваемые, как правило, денежным эквивалентом.

Этап исследование инвестиционных возможностей предусматривает:

- предварительное изучение спроса на продукцию и услуги с учетом экспорта и импорта;

- оценку уровня базовых, текущих и прогнозных цен на продукцию (услуги);

- подготовку предложений по организационно-правовой форме реализации проекта и составу участников;

- оценку предполагаемого объема инвестиций по укрупненным нормативам и предварительную оценку коммерческой эффективности;

- подготовку предварительных оценок по разделам ТЭО, в частности оценку эффективности проекта;

- утверждение результатов обоснования инвестиционных возможностей;

- подготовку контрактной документации на проектно-изыскательские работы.

Цель исследования инвестиционных возможностей - подготовка инвестиционного предложения для потенциального инвестора. Если потребности в инвесторах нет и все работы производятся за счет собственных средств, тогда принимается решение о финансировании работ по подготовке ТЭО проекта.

Этап «ТЭО проекта» в полном объеме предусматривает проведение полномасштабного маркетингового исследования, подготовку программы выпуска продукции (реализации услуг), подготовку исходно-разрешительной документации, разработку технических решений, в том числе генерального плана, градостроительные, архитектурно-планировочные и строительные решения, инженерное обеспечение, мероприятия по охране окружающей среды и гражданской обороне, писание организации строительства, данные о необходимом жилищно-гражданском строительстве, описание системы управление предприятием, организации труда рабочих и служащих, формирование сметно-финансовой документации, оценку рисков, связанных с осуществлением проекта, планирование сроков осуществления проекта, оценку коммерческой эффективности проекта (при использовании бюджетных инвестиций), формирование условий прекращения реализации проекта.

Итак, инновационный проект представляет собой сложную систему взаимообусловленных и взаимоувязанных по ресурсам, срокам и исполнителям мероприятий, направленных на достижение конкретных целей и задач на приоритетных направлениях развития науки и техники.

Инновационная программа - это комплекс взаимосвязанных инновационных проектов и проектов поддержки инновационной деятельности. Выделяются следующие виды инновационных проектов: конечные, промежуточные, краткосрочные, среднесрочные, монопроекты, мультипроекты, Мегапроекты и другие.

    

       Разработка инновационного проекта представляет собой особым образом организованную НИР прогнозно-аналитического и технико-экономического характера, связанную с постановкой цели инновационного проекта, разработкой его концепции, планированием проекта и оформлением его проектно-сметной документации.

Разработка концепции и идеи проекта должна определять варианты его реализации, формировать основные цели и ожидаемые конечные результаты, оценивать конкурентоспособность и перспективность результатов проекта, а также возможную эффективность инновационного проекта.

В процессе разработки концепции инновационного проекта можно выделить следующие этапы: формирование инновационной идеи и постановка цели проекта, маркетинговые исследования идеи проекта, структуризация проекта, анализ риска и неопределенности, выбор варианта реализации проекта.

Формирование инновационной идеи и постановка цели проекта. Возникновение инновационной идеи является отправной точкой, с которой начинается разработка инновационного проекта. Формирование инновационной идеи рассматривается с двух позиций.

С одной стороны, инновационная идея составляет основу, суть инновационного проекта, находящую отражение в постановке генеральной (конечной) цели проекта (идея создания нового продукта или услуги, идея организационных преобразований в отрасли, регионе, на действующем предприятии и т.п.).

С другой стороны, под формированием инновационной идеи понимается задуманный план действий, т.е. способы или пути достижения цели проекта. Уже на этом этапе определяются альтернативные варианты решения проблемы. Идея может возникнуть спонтанно или являться результатом длительного процесса, она может быть результатом коллективной экспертизы или индивидуального анализа.

К методам генерирования и формирования инновационных идей относятся хорошо известные методы экспертных оценок, такие, как методы выявления мнений (метод интервью; метод анкетирования – выборочных опросов; написание сценария и т.д.) и творческие методы («мозговая атака»; морфологический анализ; метод Дельфи и т.д.).

Структуризация инновационного проекта. Установленные на предыдущих этапах целевые параметры проекта являются основой для формирования перечня проектных мероприятий по достижению конечной цели проекта.

Для определения состава необходимых мероприятий конечные цели предварительно структурируются, т.е. разбиваются на составные элементы. Практика показала, что в структуризации проекта необходимо различать две разновидности функциональную и проблемную.

При функциональной структуризации проекта сначала устанавливается состав функциональных элементов, являющихся условием полного и комплексного его решения.

Инструментом такой функциональной структуризации проблемы при разработке проекта служит «дерево целей». Последнее представляет собой иерархическую систему, имеющую ряд уровней, на которых располагаются последовательно детализируемые цели, требующие реализации. При этом цели каждого последующего уровня должны обеспечивать реализацию целей вышестоящего уровня.

По каждому из установленных элементов, включая и альтернативные, определяется ограниченный перечень важнейших целевых показателей, характеризующий их научно-технический уровень и раскрывающий содержание целевых показателей элементов вышестоящего уровня.

На основании частных прогнозов развития каждого элемента и с учетом сложившихся пропорций, удельных затрат и норм расхода рассчитываются возможные значения целевых показателей по отдельным периодам реализации проекта.

При определении значений целевых показателей следует исходить из необходимости обязательного обеспечения целевых параметров соответствующего элемента вышестоящего уровня. Расчет целевых параметров по элементам «дерева целей» осуществляется последовательным разукрупнением от высшего уровня к нижнему.

Кроме целевых показателей, по каждому из элементов «дерева целей» рекомендуется устанавливать ограничивающие параметры, определяющие особые условия достижения целей. Состав таких параметров и их значения подбираются и обосновываются экспертами исходя из специфики самого проекта. Ограничивающие параметры устанавливают те требования, которые обязательно должны быть выдержаны при реализации проекта.

Таким образом, установление состава ограничивающих параметров проекта и их качественных значений может рассматриваться как первая и самая укрупненная стадия технико-экономического обоснования варианта реализации проекта.

Построенное «дерево целей» переформулируется затем в проблемно выраженную систему заданий и мероприятий, имеющую также иерархическую структуру и называемую «деревом работ». Это проблемная структуризация проекта.

Если «дерево целей» устанавливает необходимые средства достижения целей проекта, то комплекс мероприятий («дерево работ») должен определять пути и способы получения этих средств. При формировании мероприятий должен использоваться композиционный принцип последовательного агрегирования работ низшего уровня в темы, задания, проблемы высшего уровня.

Разработка перечня необходимых мероприятий осуществляется в такой последовательности:

- изучается возможность и целесообразность обеспечения целевых параметров за счет расширения объемов производства традиционной техники;

- формулируются мероприятия по освоению в производстве результатов ранее законченных НИОКР;

- при недостаточности научного задела изучается возможность и намечаются мероприятия по использованию опыта зарубежных стран на основе приобретения лицензий, оборудования или документации;

- разрабатываются предложения по направлению и конкретной тематике НИР.

Совокупность работ, установленных по элементам низшего уровня «дерева целей», объединяются на последующих стадиях разработки проекта в темы, задания и этапы, связанные с созданием соответствующих элементов высшего уровня. Получаемое таком образом «дерево работ» представляет собой один из возможных вариантов реализации проекта.

Результатом структуризации проекта является перечень мероприятий (состав заданий, тем и работ), выполнение которых необходимо для обеспечения достижения в установленные сроки целевых значений проекта по каждому из вариантов его реализации.

Маркетинговые исследования идеи проекта. Параллельно с формированием инновационной идеи проекта проводятся ее маркетинговые исследования.

Целью этого этапа является определение сферы влияния проекта на развитие народного хозяйства и, как следствие, количественное уточнение цели проекта и задач по отдельным периодам.

Конечные цели и задачи инновационного проекта не всегда могут быть установлены в виде конкретных количественных показателей на стадии выбора и обоснования проблемы (инновационной идеи). Поэтому собственно разработка проекта должна начинаться с количественного уточнения конечной цели проекта и установления промежуточных задач ее реализации по отдельным временным периодам для различных вариантов реализации.

С этой целью:

- устанавливаются возможные потребители целевого продукта проекта;

- анализируются возможности и экономическая целесообразность замены производимой продукции новыми видами целевой продукции;

- изучается структура отраслей, обеспечивающих реализацию проекта сырьем, энергоресурсами, комплектующими изделиями и т.д.;

- анализируются новые сферы использования конечного продукта проекта;

- исследуются экономические и социальные последствия реализации проекта.

На этапе маркетинговых исследований должны использоваться общие методы маркетинга инноваций. Результаты маркетинговых исследований выражаются в конкретных количественных значениях целевых параметров проекта.

Анализ риска и неопределенности. Одной из наиболее существенных особенностей инновационных проектов является то, что выполнение проектов осуществляется в условиях риска и неопределенности.

Эти факторы подлежат учету в расчетах эффективности, если при разных возможных условиях реализации затраты и результаты по проекту различны. Результат анализа рисков при разработке инновационного проекта выражается в определении вероятности реализации альтернативных вариантов.

Выбор варианта реализации инновационного проекта. Выбор из альтернативных вариантов инновационного проекта самого жизнеспособного представляет собой одну из наиболее ответственных процедур разработки проекта. Основными задачами этого этапа являются следующие:

- установление основных критериев (показателей) эффективности инновационного проекта;

- расчет показателей эффективности альтернативных вариантов проекта с учетом вероятности их реализации;

- сравнение и выбор варианта инновационного проекта для реализации.

Для оценки эффективности инновационных проектов используется система показателей, установленная Методическими рекомендациями по оценке эффективности инновационных проектов и их отбору для финансирования. Для учета неопределенности условий реализации варианта проекта рассчитываются показатели ожидаемого интегрального эффекта (экономического – на уровне народного хозяйства, коммерческого – на уровне ИП).

Планирование инновационного проекта. В управлении проектом планирование (программирование, детальная программа) занимает основное место, воплощая в себе организующее начало всего процесса реализации проекта.

Основная цель планирования – интеграция всех участников проекта для выполнения комплекса работ, обеспечивающих достижение конечных результатов проекта.

План реализации инновационного проекта представляет собой детальный, развернутый во времени, сбалансированный по ресурсам и исполнителям, взаимоувязанный перечень научно-технических, производственных, организационных и других мероприятий, направленных на достижение общей цели или решение поставленной задачи.

Таким образом, план содержит указания кому, какую задачу и в какое время решать, а также какие ресурсы нужно выделить на решение каждой задачи. Как правило, он оформляется в виде комплексной инновационной программы.

2.  Классификация методов разработки научно - технических   

     прогнозов.
В настоящее время наряду со значительным числом опубликованных методов прогнозирования известны многочисленные способы их классификации. Это, во-первых, обеспечение процесса изучения и анализа методов и, во-вторых, обслуживание процесса выбора метода при разработке прогнозов объекта. На современном этапе трудно предложить единую классификацию, в равной степени удовлетворяющую обеим из указанных целей.
Существуют два основных типа классификации: последовательная и параллельная. Последовательная классификация предполагает вычленение частных объемов из более общих. Это процесс, тождественный делению родового понятия на видовые. При этом должны соблюдаться следующие основные правила: 1) основание деления (признак) должно оставаться одним и тем же при образовании любого видового понятия; 2) объемы видовых понятий должны исключать друг друга (требование отсутствия пересечения классов); 3) объемы видовых понятий должны исчерпывать объем родового понятия (требование полного охвата всех объектов классификации).
Параллельная классификация предполагает сложное информационное основание, состоящее не из одного, а из целого ряда признаков. Основной принцип такой классификации независимость выбранных признаков, каждый из которых существен, все вместе одновременно присущи предмету, и только их совокупность дает исчерпывающее представление о каждом классе.

Последовательная классификация имеет наглядную интерпретацию в виде некоторого генеалогического дерева, охватывает всю рассматриваемую область в целом и определяет место и взаимосвязи каждого класса в общей системе. Поэтому она является более приемлемой для целей изучения, позволяет методически более стройно представлять классифицируемую область знаний.

Каждый уровень классификации характеризуется своим классификационным признаком. Элементы каждого уровня представляют собой наименования принадлежащих им подмножеств элементов ближайшего нижнего уровня, причем подмножеств непересекающихся.

Элементы нижнего уровня представляют собой наименование узких групп конкретных методов прогнозирования (иногда из одного элемента), которые являются модификациями или разновидностями какого-либо одного, наиболее общего из них.

В целом классификация является открытой, так как представляет возможность увеличивать число элементов на уровнях и наращивать число уровней за счет дальнейшего дробления и уточнения элементов последнего уровня.

На первом уровне все методы делятся на три класса по признаку “информационное основание метода”. Фактографические методы базируются на фактически имеющемся информационном материале об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. Экспертные методы базируются на информации, которую поставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения этого мнения. Комбинированные методы выделены в отдельный класс, чтобы можно было относить к нему методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации используются фактографическая и экспертная. Например, при проведении экспертного опроса участникам представляют цифровую информацию об объекте или фактографические прогнозы, либо, наоборот, при экстраполяции тенденции наряду с фактическими данными используют экспертные оценки.

Не следует относить к комбинированным методам те методы прогнозирования, которые к экспертной исходной информации применяют математические методы обработки или исходную фактографическую информацию оценивают экспертным путем. В большинстве случаев они достаточно хорошо укладываются в первый или второй из перечисленных выше классов.

Эти классы разделяются далее на подклассы по принципам обработки информации. Статистические методы объединяют совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей развития и математических взаимосвязей характеристик с целью получения прогнозных моделей. Методы аналогий направлены на то, чтобы выявлять сходство в закономерностях развития различных процессов и на этом основании производить прогнозы. Опережающие методы прогнозирования строятся на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, реализующих в прогнозе ее свойство опережать развитие научно-технического прогресса.

Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействий на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и мнения коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде воплощают принцип обратной связи путем воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнением, полученным ранее от этой группы или от одного из ее экспертов.

Третий уровень классификации разделяет методы прогнозирования на виды по классификационному признаку “аппарат методов”. Каждый вид объединяет в своем составе методы, имеющие в качестве основы одинаковый аппарат их реализации. Так, статистические методы по видам делятся на методы экстраполяции и интерполяции; методы, использующие аппарат регрессионного и корреляционного анализа; методы, использующие факторный анализ.
Класс методов аналогий подразделяется на методы математических и исторических аналогий. Первые в качестве аналога для объекта прогнозирования используют объекты другой физической природы, другой области науки, отрасли техники, однако имеющие математическое описание процесса развития, совпадающее с объектом прогнозирования. Вторые в качестве аналога используют процессы одинаковой физической природы, опережающие во времени развитие объекта прогнозирования.
Опережающие методы прогнозирования можно разделить на методы исследования динамики научно-технической информации; методы исследования и оценки уровня техники. В первом случае в основном используется построение количественно-качественных динамических рядов на базе различных видов НТИ и анализа и прогнозирования на их основе соответствующего объекта. Второй вид методов использует специальный аппарат анализа количественной и качественной информации, содержащейся в НТИ, для определения характеристик уровня, качества существующей и проектируемой техники.

Прямые экспертные оценки по признаку аппарата реализации делятся на виды экспертного опроса и экспертного анализа. В первом случае используются специальные процедуры формирования вопросов, организации получения на них ответов, обработки полученных ответов и формирования окончательного результата. Во втором — основным аппаратом исследования является целенаправленный анализ объекта прогнозирования со стороны эксперта или коллектива экспертов, которые сами ставят и решают вопросы, ведущие к поставленной цели.

Экспертные оценки с обратной связью в своём аппарате имеют три вида методов: экспертный опрос; генерацию идей; игровое моделирование. Первый вид характеризуется процедурами регламентированного неконтактного опроса экспертов перемежающимися обратными связями в рассмотренном выше смысле. Второй — построен на процедурах непосредственного общения экспертов в процессе обмена мнениями по поставленной проблеме. Он характеризуется отсутствием вопросов и ответов и направлен на взаимное стимулирование творческой деятельности экспертов. Третий вид использует аппарат теории игр и ее прикладных разделов. Как правило, реализуется на сочетании динамического взаимодействия коллективов экспертов и вычислительной машины, имитирующих объект прогнозирования в возможных будущих ситуациях.
Наконец, последний, четвертый, уровень классификации подразделяет виды методов третьего уровня на отдельные методы и группы методов по некоторым локальным для каждого вида совокупностям классификационных признаков, из которых указать один общий для всего уровня в целом невозможно.
2.2 Экстраполяционные методы прогнозирования.
Методы экстраполяции тенденций являются, пожалуй, самыми распространенными и наиболее разработанными среди всей совокупности методов прогнозирования. Использование экстраполяции в прогнозировании имеет в своей основе предположение о том, что рассматриваемый процесс изменения переменной представляет собой сочетание двух составляющих—регулярной и случайной:

Считается, что регулярная составляющая f(a, х) представляет собой гладкую функцию от аргумента (в большинстве случаев— времени), описываемую конечномерным вектором параметров а, которые сохраняют свои значения на периоде упреждения прогноза. Эта составляющая называется также трендом, уровнем, детерминированной основой процесса, тенденцией. Под всеми этими терминами лежит интуитивное представление о какой-то очищенной от помех сущности анализируемого процесса. Интуитивное, потому что для большинства экономических, технических, природных процессов нельзя однозначно отделить тренд от случайной составляющей. Все зависит от того, какую цель преследует это разделение и с какой точностью его осуществлять.
Случайная составляющая n(х) обычно считается некоррелированным случайным процессом с нулевым математическим ожиданием. Ее оценки необходимы для дальнейшего определения точностных характеристик прогноза.

Экстраполяционные методы прогнозирования основной упор делают на выделение наилучшего в некотором смысле описания тренда и на определение прогнозных значений путем его экстраполяции. Методы экстраполяции во многом пересекаются с методами прогнозирования по регрессионным моделям. Иногда их различия сводятся лишь к различиям в терминологии, обозначениях или написании формул. Тем не менее сама по себе прогнозная экстраполяция имеет ряд специфических черт и приемов, позволяющих причислять ее к некоторому самостоятельному виду методов прогнозирования.

Специфическими чертами прогнозной экстраполяции можно назвать методы предварительной обработки числового ряда с целью преобразования его к виду, удобному для прогнозирования, а также анализ логики и физики прогнозируемого процесса, оказывающий существенное влияние как па выбор вида экстраполирующей функции, так и на определение границ изменения ее параметров.
2.2.1 Предварительная обработка исходной информации в задачах прогнозной экстраполяции
Предварительная обработка исходного числового ряда направлена на решение следующих задач (всех или части из них): снизить влияние случайной составляющей в исходном числовом ряду, т. е. приблизить его к тренду; представить информацию, содержащуюся в числовом ряду, в таком виде, чтобы существенно снизить трудность математического описания тренда. Основными методами решения этих задач являются процедуры сглаживания и выравнивания статистического ряда.
Процедура сглаживания направлена на минимизацию случайных отклонений точек ряда от некоторой гладкой кривой предполагаемого тренда процесса. Наиболее распространен способ осреднения уровня по некоторой совокупности окружающих точек, причем эта операция перемещается вдоль ряда точек, в связи с чем обычно называется скользящая средняя. В самом простом варианте сглаживающая функция линейна и сглаживающая группа состоит из предыдущей и последующей точек, в более сложных — функция нелинейная и использует группу произвольного числа точек.
Сглаживание производится с помощью многочленов, приближающих по методу наименьших квадратов группы опытных точек. Наилучшее сглаживание получается для средних точек группы, поэтому желательно выбирать нечетное количество точек в сглаживаемой группе.
Сглаживание даже в простом линейном варианте является во многих случаях весьма эффективным средством выявления тренда при наложении на эмпирический числовой ряд случайных помех и ошибок измерения. Для рядов со значительной амплитудой помехи имеется возможность проводить многократное сглаживание исходного числового ряда. Число последовательных циклов сглаживания должно выбираться в зависимости от вида исходного ряда, от степени предполагаемой его зашумленности помехой, от цели, которую преследует сглаживание. Надо иметь при этом в виду, что эффективность этой процедуры быстро уменьшается (в большинстве случаев), так что целесообразно повторять ее от одного до трех раз.

Линейное сглаживание является достаточно грубой процедурой, выявляющей общий приблизительный вид тренда. Для более точного определения формы сглаженной кривой может применяться операция нелинейного сглаживания или взвешенные скользящие средние. В этом

случае ординатам точек, входящих в скользящую группу, приписываются различные веса в зависимости от их расстояния от середины интервала сглаживания.

Если сглаживание направлено на первичную обработку числового ряда для исключения случайных колебаний и выявления тренда, то выравнивание служит целям более удобного представления исходного ряда, оставляя прежними его значения.

Наиболее общими приемами выравнивания являются логарифмирование и замена переменных.

В случае если эмпирическая формула предполагается содержащей три параметра либо известно, что функция трехпараметрическая, иногда удается путем некоторых преобразований исключить один из параметров, а оставшиеся два привести к одной из формул выравнивания.

Можно рассматривать выравнивание не только как метод представления исходных данных, но и как метод непосредственного приближенного определения параметров функции, аппроксимирующей исходный числовой ряд. Зачастую именно так и используется этот метод в некоторых экстраполяционных прогнозах. Отметим, что возможность непосредственного его использования для определения параметров аппроксимирующей функции определяется главным образом видом исходного числового ряда и степенью наших знаний, нашей уверенности относительно вида функции, описывающей исследуемый процесс.
В том случае, если вид функции нам неизвестен, выравнивание следует рассматривать как предварительную процедуру, в процессе которой путем применения различных формул и приемов выясняется наиболее подходящий вид функции, описывающей эмпирический ряд.
Одной из разновидностей метода выравнивания является исследование эмпирического ряда с целью выяснения некоторых свойств функции, описывающей его. При этом не обязательно преобразования приводят к линейным формам. Однако результаты их подготавливают и облегчают процесс выбора аппроксимирующей функции в задачах прогностической экстраполяции. В простейшем случае предлагается использовать следующие три типа дифференциальных функций роста:
1) Первая производная, или абсолютная дифференциальная функция роста.
2) Относительный дифференциальный коэффициент, или логарифмическая производная,
3) Эластичность функции
2.3 Статистические методы
Прежде чем приступить к анализу статистических методов прогнозирования, рассмотрим некоторые общие понятия и определения, относящиеся к корреляционным и регрессионным моделям. Две случайные величины являются корреляционно связанными, если математическое ожидание одной из них меняется в зависимости от изменения другой.
Применение корреляционного анализа предполагает выполнение следующих предпосылок:
а) Случайные величины y(y1, у2, ..., Уn) и x(x1, x2, ..., Хn) могут рассматриваться как выборка из двумерной генеральной совокупности с нормальным законом распределения.
б) Ожидаемая величина погрешности и равна нулю
в) Отдельные наблюдения стахостически независимы, т. е. значение данного наблюдения не должно зависеть от значения предыдущего и последующего наблюдений.
г) Ковариация между ошибкой, связанной с одним значением зависимой переменной у, и ошибкой, связанной с любым другим значением y , равна нулю.
д) Дисперсия ошибки, связанная с одним значением у, равна дисперсии ошибки, связанной с любым другим значением .
е) Ковариация между погрешностью и каждой из независимых переменных равна нулю.
ж) Непосредственная применимость этого метода ограничивается случаями, когда уравнение кривой является линейным относительно своих параметров bo, bi, ...,bk  Это, однако, не означает, что само уравнение кривой относительно переменных должно быть линейным. Если эмпирические уравнения наблюдений не являются линейными, то во многих случаях оказывается возможным привести их к линейной форме и уже. после этого применять метод наименьших квадратов.
з) Наблюдения независимых переменных производятся без погрешности.
Перед началом корреляционного анализа необходимо проверить выполнение этих предпосылок.
Связь между случайной и неслучайной величинами называется регрессионной, а метод анализа таких связей — регрессионным анализом. Применение регрессионного анализа предполагает обязательное выполнение предпосылок (б-г) корреляционного анализа. Только при выполнении приведенных предпосылок оценки коэффициентов корреляции и регрессии, получаемые с помощью способа наименьших квадратов, будут несмещенными и иметь минимальную дисперсию.
Регрессионный анализ тесно связан с корреляционным. При выполнении предпосылок корреляционного анализа выполняются предпосылки регрессионного анализа. В то же время регрессионный анализ предъявляет менее жесткие требования к исходной информации.” Так, например, проведение регрессионного анализа возможно даже в случае отличия распределения случайной величины от нормального, как это часто бывает для технико-экономических величин. В качестве зависимой переменной в регрессионном анализе используется случайная переменная, а в качестве независимой — неслучайная переменная.
По степени комплексности статистические исследования можно разделить на двумерные и многомерные. Первые касаются рассмотрения парных взаимосвязей между переменными (парные корреляции и регрессии) и направлены в прогнозных исследованиях на решение таких задач, как установление количественной меры тесноты связи между двумя случайными величинами, установление близости этой связи к линейной, оценки достоверности и точности прогнозов, полученных экстраполяцией регрессионной зависимости. Многомерные методы статистического - анализа направлены в основном на решение задачи системного анализа многомерных стохастических объектов прогнозирования. Целью такого анализа является, как правило, выяснение внутренних взаимосвязей между переменными комплекса, построение многомерных функций связи переменных, выделение минимального числа характеристик, описывающих объект с достаточной степенью точности. Одной из основных задач здесь является сокращение размерности описания объекта прогнозирования.
Таким образом, статистические методы используются в основном для подготовки данных, приведения их к виду, пригодному для производства прогноза. Как правило, после их применения используется один из методов экстраполяции или интерполяции для получения непосредственно прогнозного результата.
2.4 Экспертные методы
2.4.1 Область применения экспертных методов
Методы экспертных оценок в прогнозировании и перспективном планировании научно-технического прогресса применяются в следующих случаях:
а) в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики характеристики объекта (например, лазеры, голографические запоминающие устройства, рациональное использование водных ресурсов на предприятиях);
б) в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта (например, прогнозов человеко-машинной системы в космосе или учет взаимовлияния областей науки и техники);
в) при средне- и долгосрочном прогнозировании объектов новых отраслей промышленности, подверженных сильному влиянию новых открытий в фундаментальных науках (например, микробиологическая промышленность, квантовая электроника, атомное машиностроение);
г) в условиях дефицита времени или экстремальных ситуациях.
Экспертная оценка необходима, когда нет надлежащей теоретической основы развития объекта. Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтверждается последующими событиями. Существует две категории экспертов - это узкие специалисты и специалисты широкого профиля, обеспечивающие формулирование крупных проблем и построение моделей. Выбор экспертов для прогноза производится на основе их репутации среди определенной категории специалистов. Однако не следует забывать и того обстоятельства, что первоклассный специалист не всегда может достаточно квалифицированно рассмотреть и понять общие, глобальные, вопросы. Для этой цели нужно привлекать экспертов хотя и недостаточно узко информированных, но обладающих способностью к дерзанию и воображению.
“Эксперт” в дословном переводе с латинского языка означает “опытный”. Поэтому и в формализованном, и в неформализованном способах определения эксперта значительное место занимают профессиональный опыт и развитая на его основе интуиция. Условия необходимости и достаточности отнесения специалиста к категории экспертов вводятся следующим образом.
Важно установить не абсолютную степень надежности экспертной оценки, а степень надежности по сравнению с оценкой среднего специалиста, а также корреляцию между вероятностью его прогнозной оценки и надежностью класса тех гипотез, которыми оперирует эксперт. В общем, нужно определить, что такое эксперт. Перечислим некоторые требования, которым должен удовлетворять эксперт:
1) оценки эксперта должны быть стабильны во времени и транзи-тивны; 2) наличие дополнительной информации о прогнозируемых признаках лишь улучшает оценку эксперта; 3) эксперт должен быть признанным специалистом в данной области знаний; 4) эксперт должен обладать некоторым опытом успешных прогнозов в данной области знаний.
Характеризуя экспертов, следует иметь в виду, что в результате выработки оценок могут иметь место ошибки двух видов. Ошибки первого вида известны в технике измерений как систематические, ошибки второго вида — как случайные. Эксперт, склонный к ошибкам первого вида, выдает значения, которые устойчиво отличаются от истинного в сторону увеличения или уменьшения. Полагают, что ошибки этого вида связаны со складом ума экспертов. Для коррекции систематических ошибок можно применять поправочные коэффициенты или же использовать специально разработанные тренировочные игры. Ошибки второго вида характеризуются величиной дисперсии. Исходя из анализа основных видов ошибок при вынесении экспертных суждений, можно добавить к рассмотренному ранее перечню требований к экспертам еще одно. Смысл его состоит в том, что следует предпочесть эксперта, оценки которого имеют малую дисперсию и систематическое отклонение средней ошибки от нуля, эксперту со средней ошибкой, равной нулю, но с большей дисперсией. К сожалению, априори определить способность человека делать правильные экспертные оценки невозможно. Важным средством подготовки экспертов являются специальные тренировочные игры.
Организация форм работы эксперта может быть программированной или не программированной, а деятельность эксперта может осуществляться в устной (интервью) либо в письменной форме (ответ на вопросы специальных таблиц экспертных оценок или свободное изложение по заданной теме).
Программирование формы работы эксперта предполагает:
построение граф-модели объекта на базе ретроспективного анализа; определение структуры таблиц экспертных оценок (ТЭО) или программы интервью на базе граф-модели объекта и целей экспертизы; определение типа и формы вопросов в ТЭО или в интервью;
определение типа шкалы для вопросов в ТЭО; учет психологических особенностей экспертизы при определении последовательности вопросов в ТЭО; учет верифицирующих вопросов; разработка логических приемов для последующего синтеза прогнозных оценок в комплексных прогнозах объекта.
Организация стимуляции работы эксперта состоит в разработке:
эвристических приемов и способов, облегчающих поиск прогнозной экспертной оценки; правовых норм, гарантирующих эксперту оформление приоритета и авторства, а также неразглашения всех научно-технических идей, выдвигаемых им в процессе экспертизы;
форм моральной, профессиональной и материальной заинтересованности эксперта в экспертных оценках; организационных форм работы эксперта (включение в план работы и т. п.).
Исходя из полученной в результате анализа модели объекта прогнозирования, определяются научные и технические направления, по которым необходимо привлечь эксперта, выделяются группы экспертов по принадлежности вопроса к области фундаментальных, прикладных наук или к стыковым научным направлениям.[5]
При решении задачи формирования экспертной группы необходимо выявить и стабилизировать работоспособную сеть экспертов. Способ стабилизации экспертной сети заключается в следующем. На основе анализа литературы по прогнозируемой проблеме выбирается любой специалист, имеющий несколько публикаций в данной области. К нему обращаются с просьбой назвать 10 наиболее компетентных, по его мнению, специалистов по данной проблеме. Затем обращаются одновременно к каждому из десяти названных специалистов с просьбой указать 10 наиболее крупных их коллег-ученых. Из полученного списка специалистов вычеркиваются 10 первоначальных, а остальным рассылаются письма, содержащие указанную выше просьбу. Данную процедуру повторяют до тех пор, пока ни один из вновь названных специалистов не добавит новых фамилий к списку экспертов, т. е. пока не стабилизируется сеть экспертов. Полученную сеть экспертов можно считать генеральной совокупностью специалистов, компетентных в области прогнозируемой проблемы. Однако в силу ряда практических ограничений оказывается нецелесообразным привлекать всех специалистов к экспертизе. Поэтому необходимо сформировать репрезентативную выборку из генеральной совокупности экспертов.
Определение специфики процедур для методов класса ПЭО (персональных экспертных оценок) осуществляется на основе анализа требований к экспертам и их оценкам, вытекающим из сущности методов :
а) аналитические записки предъявляют требования структуризации экспериментируемой проблемы, экспликации и ранжирования целей, анализа альтернативных путей достижения цели, оценки затрат на каждую альтернативу и рекомендаций по наиболее эффективным способам решения проблем;
б) парные сравнения, нормирование и ранжирование требуют однородности оцениваемых признаков, наличия логически обоснованных критериев и эталонов, наличие однозначно определенных процедур оперирования с критериями, эталонами и признаками;
в) интервью предъявляют специфические требования, как к эксперту, так и к интервьюеру;
г) морфологическая структуризация требует четкого определения функциональных характеристик объекта или проблемы, которые необходимо улучшить, классификации научных принципов, на основе которых возможно улучшение характеристики; анализа всевозможных комбинаций этих принципов и отсева заведомо абсурдных; оценки комбинаций по степени осуществимости и затрат на их реализацию; сравнения комбинаций по комплексному критерию “затраты — эффективность — время”.
2.4.2 Метод эвристического прогнозирования (МЭП)
Основная задача, стоящая перед специалистами по анализу и проектированию больших систем, в общем случае, как правило, заключается в нахождении наиболее оптимальных способов создания более эффективных систем — либо вновь проектируемых, либо модернизируемых. Сложность решения этой задачи состоит, прежде всего, в том, что здесь обычно нет возможности найти решение чисто математическими методами, поскольку, как правило, не удается точно определить величины (функционалы), подлежащие оптимизации (экстремализации) в математическом смысле. Это связано не только со сложностью описания функционирования больших систем, но и с такими принципиальными видами, как, например, специфика целей, для достижения которых предназначена система. Во-первых, перед системой может стоять не одна цель, а набор их, что сразу же приводит к задаче векторной оптимизации. Во-вторых, набор целей, поставленных перед системой, может содержать в своем составе чисто качественные цели, не подлежащие практически реализующимся количественным измерениям. Это приводит, с одной стороны, к проблеме оценки степени достижения качественной цели и, с другой — к проблеме соизмерения важности качественных и количественных целей и степени их достижения.
Аналогичная ситуация возникает и при оценке последствий предполагаемого способа достижения поставленной цели. Укажем для примера, что эти последствия могут одновременно носить экономический, политический, социальный или какой-либо другой характер.
В этих условиях решение системной задачи находится посредством эвристических приемов, использующих весьма сложный математический аппарат, и заключается в выдаче обоснованных рекомендаций, достаточных для выработки решения.
Методом эвристического прогнозирования называется метод получения и специализированной обработки прогнозных оценок объекта путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов (экспертов) в узкой области науки, техники или производства. Прогнозные экспертные оценки отражают индивидуальное суждение специалиста относительно перспектив развития его области и основаны на мобилизации профессионального опыта и интуиции.
Метод эвристического прогнозирования сходен с дельфийской техникой, коллективной генерацией идей и методом коллективной экспертной оценки в том смысле, что одним из элементов его является сбор и обработка суждений экспертов, высказанных на основе профессионального опыта и интуиции. Однако он отличается от указанных методов большей четкостью теоретических основ, способами формирования анкет и таблиц, порядком работы с экспертами и алгоритмом обработки полученной информации. Эвристическим данный метод назван в связи с однородностью форм мыслительной деятельности эксперта при решении научной проблемы и при оценке перспектив развития объекта прогнозирования, а также в связи с использованием экспертами специфических приемов, приводящих к правдоподобным умозаключениям.
Назначение метода эвристического прогнозирования - выявление объективизированного представления о перспективах развития узкой области науки и техники на основе систематизированной обработки прогнозных оценок репрезентативной группы экспертов.
Область применения МЭП — научно-технические объекты и проблемы, развитие которых либо полностью, либо частично не поддается формализации, т. е. для которых трудно разрабатывать адекватную модель. Например, элементно-технологическая база ЭЦВМ.
В основе метода лежат три теоретических допущения: 1) существования у эксперта психологической установки на будущее, сформулированной на основе профессионального опыта и интуиции, и возможности ее экстериоризации; 2) тождественности процесса эвристического прогнозирования и процесса решения научной проблемы с однотипностью получаемого знания в форме эвристических правдоподобных умозаключений, требующих верификации;
3) возможности адекватного отображения тенденции развития объекта прогнозирования в виде системы прогнозных моделей, синтезируемых из прогнозных экспертных оценок.

Эти допущения реализуются в методе эвристического прогнозирования путем системы приемов работы с экспертами, способами оценок и синтеза прогнозных моделей.

В качестве исходных документов при работе по методу эвристического прогнозирования выступают: описание метода; инструкции по формулированию вопросов; инструкции по составлению анкет и таблиц экспертных оценок; порядок работы с экспертами; набор эвристических приемов для экспертов; инструкция для экспертов по заполнению анкет и таблиц; инструкция по обработке на ЭВМ экспертных анкет и таблиц; алгоритмы и программы для обработки данных на ЭВМ; заполненные экспертами анкеты и таблицы; инструкция по оценке компетентности экспертов; инструкция по синтезу прогнозных моделей; набор способов верификации прогнозов.
Наличие полностью сформулированного информационного массива дает полное основание для качественной работы с МЭП.
Формирование анкет и таблиц экспертных оценок. Информационным массивом для разработки прогнозов методом эвристического прогнозирования является набор заполненных экспертами таблиц и анкет. Таблицы содержат перечень строго сформулированных вопросов. К вопросам в анкетах предъявляются следующие требования: 1) они должны быть сформулированы в общепринятых терминах; 2) формулировка их должна исключать всякую смысловую неоднозначность; 3) все вопросы должны логически соответствовать структуре объекта прогноза; 4) они должны быть отнесены к одному из трех перечисленных ниже видов. В зависимости от вида вопроса применяется определенная процедура его формулирования и составления анкет.
Список используемой литературы
1.                 Авсянников Н.М. Инновационный менеджмент. -М.: РУДН, 2002.

2.                 Белов В.В. Интеллектуальная собственность. Законодательство и практика его применения: Учебное пособие. – М.: Юристъ, 2001.

3.                 Бромберг Г.В. Интеллектуальная собственность. Основной курс: учеб. пособие. М.: Приор-издат, 2004.

4.                 Громов Ю.А. Энциклопедический справочник. Защита и коммерциализация интеллектуальной собственности / Ю. Громов. М.: Экономика, 2003.

5.                 Гунин В.К. и др. Управление инновациями: 17-модульная программа для менеджеров, модуль 7.–М.: ИНФРА-М, 2003.

6.                 Ламбен Ж.-Ж. Менеджмент, ориентированный на рынок: пер. с англ. / под ред. В.Б. Колчанова. СПб.: Питер, 2004.

7.                 Морозов Ю.П. Инновационный менеджмент. Учебник – М..: ЮНИТИ – ДАНА, 2004.

8.                 Основы инновационного менеджмента. Теория и практика. Учебное пособие для вузов. / Под ред. П.И. Завлина, А.И. Казанцева, Л.Э. Миндели. – М.: Экономика, 2000.

9.                 Томпсон-мл. А.А., Стрикленд III.А. Дж. Стратегический менеджмент: концепции и ситуации: учебник для вузов: пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002.

10.             Фатхундинов Р.А. Инновационный менеджмент. Учебник. – М.: ЗАО «Бизнес-школа «Интел Синтез»», 2007.