RU190382U1 - Автоматизированное устройство оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий - Google Patents
Автоматизированное устройство оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий Download PDFInfo
- Publication number
- RU190382U1 RU190382U1 RU2018146748U RU2018146748U RU190382U1 RU 190382 U1 RU190382 U1 RU 190382U1 RU 2018146748 U RU2018146748 U RU 2018146748U RU 2018146748 U RU2018146748 U RU 2018146748U RU 190382 U1 RU190382 U1 RU 190382U1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- input
- output
- project
- indicators
- unit
- Prior art date
Links
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 title claims description 11
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 92
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 89
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 18
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 11
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 5
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 238000009415 formwork Methods 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 2
- 241000218998 Salicaceae Species 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012432 intermediate storage Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003014 reinforcing effect Effects 0.000 description 1
- 238000009418 renovation Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Полезная модель относится к специализированным устройствам вычислительной техники и может быть использована, преимущественно, для оценки эффективности проектов в строительной индустрии, в частности перепрофилирования промышленных территорий.. Требуемый технический результат, заключающийся в расширении функциональных возможностей и повышении на этой основе точности, достоверности и надежность оценок инвестиционной привлекательности и эффективности проектов, в частности, проектов перепрофилирования промышленных территорий, достигается в устройстве, содержащем первый сумматор и блок расчета взвешенного показателя организационно-технологической эффективности проекта, первый вход которого соединен с выходом первого сумматора, отличаюется тем, что введены блок хранения характеристик процессов проекта, блок хранения показателей процессов, вход которого соединен с выходом блока хранения характеристик процессов проекта, блок памяти градаций показателей процессов, блок памяти экспертных оценок показателей процессов, вход которого соединен с выходом блока памяти градаций показателей процессов, блок формирования оценок показателей процессов, первый вход которого соединен с выходом блока хранения показателей процессов, а второй вход соединен с выходом блока памяти экспертных оценок показателей процессов, блок усреднения оценок показателей процессов, вход которого соединен с выходом блока формирования оценок показателей процессов, и второй сумматор, вход которого объединен с входом первого сумматора и соединен с выходом блока усреднения оценок показателей процессов, а выход соединен со вторым входом блока расчета взвешенного показателя организационно-технологической эффективности проекта. 2 ил.
Description
Полезная модель относится к специализированным устройствам вычислительной техники и может быть использована, в частности, для оценки эффективности проектов в строительной индустрии, например, проектов перепрофилирования промышленных территорий.
Известно техническое решение в виде автоматизированной вычислительной системы для формирования и мониторинга инвестиционных портфелей акций [RU 2630169, C1, G06Q 40/04, 05.09.2017], характеризующейся тем, что содержит не менее одного автоматизированного рабочего места (АРМ) пользователя, включающего шину данных АРМ, к которой подключены вычислительный блок АРМ, содержащий модуль формирования запросов и модуль приема отчетов и сообщений, блок управления, блок хранения данных АРМ, блок отображения информации и блок связи АРМ, и сервер, включающий шину данных, к которой подключены блок хранения данных, содержащий реестр пользователей, базу данных пользовательских расчетных моделей, базу данных критериев отбора акций в портфель, базу данных пользовательских портфелей, базу данных типовых расчетных моделей, базу данных шаблонов отчетов и сообщений, реестр компаний, базу данных «Общие данные», базу данных «Уставной капитал», базу данных «Финансовая отчетность», базу данных «Долговые обязательства», базу данных «Котировки», базу данных «Производственная модель», базу данных «Финансовая модель», базу данных «Производственная деятельность», базу данных «Макроэкономические показатели», базу данных «Отраслевые показатели», базу данных «Курсы валют», базу данных «Стоимости биржевых товаров», базу данных «Дивиденды» и базу данных «Головные и зависимые организации», вычислительный блок, содержащий модуль регистрации пользователей, модуль обработки запросов, модуль сбора финансовых данных, модуль формирования расчетных моделей, модуль формирования отчетов (сообщений), блок расчета стоимости акции, модуль формирования портфелей, модуль расчета доходности портфелей и модуль мониторинга портфелей акций, и блок связи, соединенный с блоками связи АРМ пользователей и источниками финансовых данных.
Недостатком этого технического решения является относительно узкие функциональные возможности, поскольку оно ограничено возможностью использования, преимущественно, для оценки эффективности инвестиционных портфелей акций и не может быть использовано без дополнительных доработок для иных целей, например, оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий.
Кроме того, известно техническое решение в виде системы эконометрического анализа инвестиционной стратегии [RU 2012140927, A, G06Q 40/04, 10.04.2014], характеризующейся тем, что содержит процессор и память, которая поддерживает связь с процессором и в которой хранятся подаваемые процессором команды: получения запроса анализа инвестиционной стратегии, установления объема агрегирования записей данных транзакций по карте с целью анализаинвестиционной стратегии, агрегирования записей данных транзакций по карте с целью анализа инвестиционной стратегии в соответствии с заданным объемом, вычисления прогнозирующего уравнения регрессии с использованием агрегированных записей данных транзакций по карте, вычисления прогноза расходов на покупки в розницу заданной категории затрат с использованием прогнозирующего уравнения регрессии, генерирования отчета об анализе хозяйственной деятельности на основании вычисленного прогноза, и предоставление отчета об анализе хозяйственной деятельности в ответ на полученный отчет об анализе инвестиционной стратегии.
Особенностью системы является то, что, в ее памяти дополнительно хранятся команды генерирования анонимных данных транзакций по карте путем извлечения опознавательных признаков из агрегированных данных транзакций, команды установления грифов секретности записей данных транзакций согласно категории затрат, соответствующей записи данных транзакций, и фильтрации релевантных записей данных транзакций с целью анализа инвестиционной стратегии на основании установленных грифов секретности записей данных транзакций; команды генерирования отчета об анализе хозяйственной деятельности в соответствии с требованиями пользователя, инициирования инвестиционного решения на основании прогноза расходов на покупки в розницу в заданной категории затрат, генерирования источника данных с использованием прогноза расходов на покупки в розницу, и использования генерированного источника данных.
Недостатком этого технического решения также является относительно узкие функциональные возможности, поскольку оно не позволяет учитывать интересы всех участников проекта, что снижает точность, достоверность и надежность получаемых оценок, например, при оценке эффективности перепрофилирования промышленных территорий.
Известно также устройство [RU 63567, U1, G06F 17/10, G06F 19/00, 27.05.2007], содержащее управляемую часть, включающую устройство ввода данных, устройство приема данных о характеристиках объекта, устройство промежуточного хранения и обработки данных и устройство вывода данных, управляемая часть соединена с сервером, содержащим блок описания процесса производства и реализации продукции, блок описания макроэкономического окружения объекта, устройство формирования затрат, устройство описания потребности в источниках финансирования, устройство описания активов и пассивов, блок расчета себестоимости производимой продукции, блок учета налоговых платежей и устройство формирования отчетов, при этом выход блока описания макроэкономического окружения связан с входами блока описания процесса производства и реализации продукции, устройства описания потребности в источниках финансирования, устройства формирования затрат и устройства формирования отчетов, выход блока описания процесса производства и реализации продукции связан с входами устройства формирования затрат, устройства описания активов и пассивов объекта, блока расчета себестоимости производимой продукции и блока учета налоговых платежей, выход устройства формирования затрат связан с входами устройства описания активов и пассивов, блока расчета себестоимости производимой продукции, блока учета налоговых платежей и устройства формирования отчетов, выход блока учета налоговых платежей связан с входами блока расчета себестоимости производимой продукции и устройства формирования отчетов, выход блока расчета себестоимости производимой продукции связан с входом устройства формирования отчетов, выход устройства описания потребности в источниках финансирования связан с входом устройства описания потребности в источниках финансирования и устройства формирования отчетов.
Особенностью этого технического решения является то, что блок формирования активов и пассивов включает в себя, по крайней мере, блок учета оборотных активов, блок описания вне оборотных активов и блок краткосрочных пассивов, блок формирования отчетов содержит блоки расчета основных финансовых показателей, показателей эффективности функционирования объекта, показателей основных форм бухгалтерской отчетности, расчетных и аналитических таблиц, расчета стоимости бизнеса и средневзвешенной стоимости капитала, блок определения потребности и источников финансирования содержит блок формирования сводной ведомости выплат по кредиту, блок определения потребности в финансировании, блок описания лизинговых операций, а блок формирования затрат содержит блок описания затрат, блок расчета расходов на заработную плату, блок прочих доходов и расходов.
Относительно узкие функциональные возможности являются недостатком и этого технического решения, поскольку без дополнительных доработок оно не может быть использовано, например, для оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий.
Наиболее близким по технической сущности и получаемому результату является автоматизированное устройство оценки инвестиционной привлекательности проектов [RU 170304, U1, G06F 17/10, G06F 19/00, 07.05.2018], содержащее первый, второй, третий, четвертый, пятый и шестой блоки хранения и обработки данных, а также сумматор и первый и второй блоки расчета, при этом, первый, второй, третий, четвертый, пятый и шестой блоки формирования и хранения данных являются, соответственно, блоком формирования и хранения показателя целей проекта , блоком формирования и хранения показателя обоснованностей процессов, блоком формирования и хранения показателя ресурсов, блоком формирования и хранения показателя компетенции, блоком формирования и хранения показателя персонифицированного профиля предпринимателя, блоком формирования и хранения показателя корпоративной системы ценностей и блоком формирования и хранения показателя мотивационного потенциала, первый блок расчета является блоком расчета не взвешенного показателя инвестиционной привлекательности проекта, первый, второй, третий и четвертый входы которого соединены с выходом блока формирования и хранения показателя целей проекта, выходом блока формирования и хранения показателя обоснованностей процессов, выходом блока формирования и хранения показателя ресурсов и выходом блока формирования и хранения показателя компетенции, соответственно, а второй блок расчета является блоком расчета взвешенного показателя инвестиционной привлекательности проекта, первый и второй вход которого соединены соответственно с выходом блока расчета не взвешенного показателя инвестиционной привлекательности проекта и сумматора, первый, второй и третий входы которого соединены, соответственно, с выходами блока формирования и хранения показателя персонифицированного профиля предпринимателя, блока формирования и хранения показателя корпоративной системы ценностей и блока формирования и хранения показателя мотивационного потенциала.
Недостатком наиболее близкого технического решения является относительно узкие функциональные возможности, поскольку, хотя оно и позволяет производить оценку привлекательности проектов с учетом таких важных факторов, как роль, место, компетентность и мотивированность менеджмента в процессе реализации проекта, но эта оценка производится с позиций инвестора и связана с оценкой эффективности его инвестиций, что не позволяет учитывать интересы других участников проекта и снижает точность, достоверность и надежность получаемых оценок, что является существенным недостатком при анализе проектов, связанных с перепрофилированием промышленных территорий.
Действительно, при реализации проектов в строительной индустрии в них оказываются задействованы различные физические и юридические лица (далее «участники»), которые при реализации конкретного проекта преследуют свои цели, связанные с обеспечением именно своей выгоды, выражаемой в денежной или иных эквивалентных формах, таких как:
- приобретение недвижимости (вложение средств);
- получение прибыли в будущем (сервисное обслуживание);
- повышение престижа и степени доверия среди участников рынка;
- повышение инвестиционной привлекательности компании и т.д.
Каждый из участников проекта имеет, таким образом, имеет свои цели и собственные представления о благополучном завершении проекта и его привлекательности (успешности):
- для инвестора это норма полученной финансовой прибыли и срок окупаемости;
- для девелопера – ввод объектов строительства в рамках данного проекта в эксплуатацию (сдача) согласно графику проекта, соответствующее качество объектов строительства, передача (продажа) объектов строительства конечным потребителям и получение прибыли;
- для строительной компании – своевременное поступление сырья, материалов и иных производственных ресурсов от контрагентов, качественное и своевременное выполнение работ субподрядчиками, качественное и своевременное выполнение объема работ собственным персоналом, своевременное получение оплаты от заказчика (девелопера);
- для конечного потребителя (пользователя) объектов недвижимости – своевременное получение объектов строительства по приемлемой цене и требуемого качества;
- для сервисной (обслуживающей объекты строительства) компании – минимизация издержек при эксплуатации объектов строительства, в том числе возникающих из-за некачественно выполненных работ при возведении и отделке данных объектов, а также подключении к ним коммуникаций и т.п.
Однако, при оценке привлекательности и эффективности инвестиционных проектов упор, преимущественно, делается на критерии, соответствующие целям и интересам инвестора. При этом, если цели и критерии остальных участников проекта и упоминаются, то предлагается рассматривать их отдельно, так, что интересы различных участников как бы независимы друг от друга. Такой подход возможно и является приемлемым для случая стабильно растущего рынка, когда являются фиксированными банковские кредитные ставки, цены на сырье и стоимость работ для различных этапов цикла строительства, рынок строительных объектов характеризуется стабильным спросом и высокой покупательной способностью конечных пользователей объектов строительства.
Но даже в этом достаточно идеализированном случае, а тем более в ситуациях присутствия на рынке динамических неравновесных сил и факторов, каждый из участников инвестиционного строительного проекта должен, по существу, ориентироваться не только на свой набор критериев, но и на наборы критериев других участников.
Таким образом, известные технические решения, включая и наиболее близкое, и относящиеся к оценке привлекательности и эффективности проектов, являются функционально ограниченными, что сужает арсенал технических средств, используемых для решения рассматриваемых задач. Следовательно, очевидна целесообразность разработки технических средств для оценки привлекательности и эффективности проектов, например, проектов перепрофилирования промышленных территорий, позволяющих с единых позиций оценивать количественные характеристики, отражающие критерии практически всех участников проекта, что позволить повысить точность и надежность оценок.
Требуемый технический результат заключается в расширении функциональных возможностей и повышении на этой основе точности, достоверности и надежность оценок эффективности проектов, в частности, проектов перепрофилирования промышленных территорий.
Поставленная задача решается, а требуемый технический результат достигается тем, что, в устройство, содержащее первый сумматор и блок расчета взвешенного показателя инвестиционной привлекательности проекта, первый вход которого соединен с выходом первого сумматора, согласно полезной модели, введены блок хранения характеристик процессов проекта, блок хранения показателей процессов, вход которого соединен с выходом блока хранения характеристик процессов проекта, блок памяти градаций показателей процессов, блок памяти экспертных оценок показателей процессов, вход которого соединен с выходом блока памяти градаций показателей процессов, блок формирования оценок показателей процессов, первый вход которого соединен с выходом блока хранения показателей процессов, а второй вход соединен с выходом блока памяти экспертных оценок показателей процессов, блок усреднения оценок показателей процессов, вход которого соединен с выходом блока формирования оценок показателей процессов, и второй сумматор, вход которого объединен с входом первого сумматора и соединен с выходом блока усреднения оценок показателей процессов, а выход соединен со вторым входом блока расчета взвешенного показателя инвестиционной привлекательности проекта.
На графических материалах представлены:
на фиг. 1 – функциональная схема автоматизированного устройства оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий;
на фиг. 2 – пример процессной диаграммы проекта.
Автоматизированное устройство оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий содержит первый сумматор 1 и блок 2 расчета взвешенного показателя инвестиционной привлекательности проекта, первый вход которого соединен с выходом первого сумматора 1.
Кроме того, автоматизированное устройство оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий содержит блок 3 хранения характеристик процессов проекта, блок 4 хранения показателей процессов, вход которого соединен с выходом блока 3 хранения характеристик процессов проекта, а также блок 5 памяти градаций показателей процессов и блок 6 памяти экспертных оценок показателей процессов, вход которого соединен с выходом блока 5 памяти градаций показателей процессов, блок 7 формирования оценок показателей процессов, первый вход которого соединен с выходом блока 4 хранения показателей процессов, а второй вход соединен с выходом блока 6 памяти экспертных оценок показателей процессов.
Автоматизированное устройство оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий содержит также блок 8 усреднения оценок показателей процессов, вход которого соединен с выходом блока 7 формирования оценок показателей процессов, и второй сумматор 9, вход которого объединен с входом первого сумматора 1 и соединен с выходом блока 8 усреднения оценок показателей процессов, а выход соединен со вторым входом блока 2 расчета взвешенного показателя инвестиционной привлекательности проекта.
Автоматизированное устройство оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий работает следующим образом.
Предварительно проведем теоретическое обоснование работы устройства и получение требуемого технического результата при его использовании.
Проекты, в том числе и в строительстве, являются сложными и многоэтапными. На каждом этапе действуют различные факторы, как внутренней природы, т.е. определяемые деятельностью участников проекта и взаимодействием между ними, так и внешние, зависящие от внешней среды, в которой происходит реализация проекта, то естественным выбором концептуальной базы для анализа является процессный подход, т.е. формирование в рамках проекта отдельных процессов проекта.
Среди процессов могут быть выделены циклические процессы как отдельный тип, однако в инвестиционных проектах в строительной отрасли (в отличии от промышленного серийного производства) даже циклические процессы осуществляются несколько, т.е. конечное число, раз. Так, например, поэтажное возведение высотного здания может рассматриваться как циклический процесс, каждый цикл которого включает в себя технологические действия по возведению очередного этажа, начиная с формирования арматурной сетки и опалубки, и заканчивая прогревом залитого бетона и демонтажем опалубки. Применение столь детального уровня рассмотрения возможно, но не всегда целесообразно. По этой причине технологический цикл, который при выполнении проекта, относится преимущественно к зоне ответственности строительной компании, ее поставщиков и субподрядчиков, может рассматриваться как единый, протяженный во времени процесс, имеющий начало и окончание, и характеризующийся соответствующим ему набором параметров и показателей.
Поскольку выполнение проекта связано с завершением одних и началом других этапов, то оценки показателей проекта могут изменяться во времени, прежде всего постольку, поскольку вначале все оценки являются априорными, но по завершении определенных стадий (этапов) проекта оценки для них могут быть выполнены апостериорным образом. Изменение оценок для завершенных этапов может повлиять на количественное значение показателей проекта в целом.
Для количественной оценки показателей эффективности проектов с использованием процессного подхода необходимо:
- определить количественные показатели для каждого процесса;
- задать правило вычисления результирующего количественного показателя (показателей) для композиции процессов, определяющих проект в целом.
Определение количественных показателей состоит из собственно их определения в математическом смысле, включая диапазон изменения их значений, а также определения способов измерения (экспериментальной оценки) данных показателей. Для последнего широко используется подход экспертных оценок, когда в качестве «измерительных устройств» выступают эксперты в соответствующих областях деятельности. При этом целесообразно использовать рейтинговые или бальные оценки, не привязанные к физической сущности процессов.
Собственно алгоритм (или правило) получения оценки результирующего показателя эффективности для всего проекта на основании значений (оценок) показателей эффективности отдельных процессов должен состоять в упорядочивании и согласовании указанных оценок. Именно, если P – множество процессов при выполнении проекта, при этом оценка эффективности каждого отдельного процесса
то задача состоит в получении оценки процесса выполнения всего проекта в целом, т.е. построения отображения
Отображение F, задающее рассматриваемый алгоритм получения оценки результирующего показателя эффективности, не должно зависеть от конкретного множества процессов выполняемого проекта P.
Поскольку экспертам трудно оценивать показатели эффективности процессов физическими величинами, то целесообразно ввести бальную шкалу оценок, принятой, в частности, для оценки рисков согласно стандарту управления рисками в деятельности предприятия (компании) ISO 31000:2009.
Пусть показатель эффективности каждого процесса оценивается экспертами исходя из шкалы в 100 баллов. При этом предусмотрены следующие градации оценки:
Пусть 
– количества экспертов, давших свои бальные оценки в рамках каждой градации соответственно. В рамках каждой градации необходимо провести усреднение экспертных оценок, причем единым для данного процесса способом. Для иных процессов в составе общего процесса исполнения проекта усреднение экспертных оценок может производиться разными способами, например:
арифметическое среднее
- геометрическое среднее
- показательное среднее
где 
Способ усреднения оценок для конкретного процесса выбирает бизнес-аналитик, опираясь на свои знания и мнения экспертов по данному процессу.
Результирующая оценка эффективности процесса (с учетом правила ре-нормировки) дается выражением
Оценка для массы совокупных негативных свидетельств эффективности данного процесса может определяться из соотношения:
Рассматриваемая методика оценок может быть применена и для перспективных проектов, например, для оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий. При этом необходимо, чтобы эксперты по различным направлениям и процессам давали оценки в едином ключе – либо оценивали текущее состояние объекта в том или ином контексте, либо давали оценку (в значениях относительной шкалы) затрат, которые необходимо осуществить для реализации того или иного процесса в рамках выполнения перспективного инвестиционного проекта.
В качестве примера для наглядности работы предложенного устройства рассмотрим перспективный проект реновации территории индустриальной (промышленной) зоны. Выполнение такого проекта связано с реализацией, например, процессной диаграммы, представленной в таблице (фиг. 2). Экспертам предлагается оценить эффективность реализации каждого процесса в зависимости от требуемого объема инвестиций или объема необходимых к выполнению работ.
В блоке 3 хранения характеристик процессов проекта заносятся и хранятся данные о числе и характеристиках процессов Рi (i = 1 … iмакс, где iмакс – число процессов, для проекта на фиг. 2 это 6 процессов - Р1…р6).
В блоке 4 заносятся и хранятся показатели процессов рij, где i- номер процесса, j – номер показателя (j = 1 … j макс, где j макс – число показателей для каждого из i – ых процессов (для проекта на фиг. 2 это по 3 показателя).
В блок 5 заносится и хранится перечень градаций показателей Аm, где m = 1.. mмакс, mмакс – число градаций. Например, как указано выше, используется 4 градации качественных показателей - положительно, - скорее положительно, - скорее отрицательно, - отрицательно, которые могут задаваться, например, в бальной шкале.
В блоке 7 формируются оценки nijm, каждая из которых означает какую градацию для j – ого показателя указал эксперт в i-ом процессе.
В блоке 8 эти оценки усредняются, например, по правилу математического среднего
Что позволяет в первом сумматоре 1 формировать сумму положительных оценок показателей, например, соответствующим качественным показателям - положительно и - скорее положительно, а во втором сумматоре 9 сумму по всем показателям. В результате в блоке 2, являющимся делителем, окончательно определяется значение показателя привлекательности инвестиционного проекта путем расчета его взвешенного значения
Таким образом, в предложенной полезной модели достигается требуемый технический результат, заключающийся в расширении функциональных возможностей и повышении на этой основе точности, достоверности и надежность оценок инвестиционной привлекательности и эффективности проектов, в частности, проектов перепрофилирования промышленных территорий, поскольку в предложенном устройстве при оценке проекта обеспечивается возможность учета интересов всех участников проекта, что повышает точность, достоверность и надежность получаемых оценок и расширяет арсенал технических средства, которые могут быть использованы при оценках инвестиционной привлекательности и эффективности проектов.
Claims (1)
- Автоматизированное устройство оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий, содержащее первый сумматор и блок расчета взвешенного показателя организационно-технологических решений, реализуемых в проекте, первый вход которого соединен с выходом первого сумматора, отличающееся тем, что введены блок хранения характеристик процессов проекта, блок хранения показателей процессов, вход которого соединен с выходом блока хранения характеристик процессов проекта, блок памяти градаций показателей процессов, блок памяти экспертных оценок показателей процессов, вход которого соединен с выходом блока памяти градаций показателей процессов, блок формирования оценок показателей процессов, первый вход которого соединен с выходом блока хранения показателей процессов, а второй вход соединен с выходом блока памяти экспертных оценок показателей процессов, блок усреднения оценок показателей процессов, вход которого соединен с выходом блока формирования оценок показателей процессов, и второй сумматор, вход которого объединен с входом первого сумматора и соединен с выходом блока усреднения оценок показателей процессов, а выход соединен со вторым входом блока расчета взвешенного показателя организационно-технологической эффективности проекта.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018146748U RU190382U1 (ru) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | Автоматизированное устройство оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018146748U RU190382U1 (ru) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | Автоматизированное устройство оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU190382U1 true RU190382U1 (ru) | 2019-06-28 |
Family
ID=67215868
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018146748U RU190382U1 (ru) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | Автоматизированное устройство оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU190382U1 (ru) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU63567U1 (ru) * | 2005-12-29 | 2007-05-27 | Комитет финансов Санкт-Петербурга | Информационно-аналитическая система оценки инвестиций |
| RU2012140927A (ru) * | 2010-03-01 | 2014-04-10 | Виза Интернешнл Сервис Ассосиэйшн | Устройства, способы и системы экономического анализа инвестиционной стратегии |
| RU170304U1 (ru) * | 2016-03-16 | 2017-04-19 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ставропольский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО СтГМУ Минздрава России) | Устройство для эндоскопического извлечения инфицированного биологического материала |
| RU2630169C1 (ru) * | 2016-04-22 | 2017-09-05 | Общество с ограниченной ответственностью "МЗ" | Автоматизированная вычислительная система для формирования и мониторинга инвестиционных портфелей акций |
-
2018
- 2018-12-27 RU RU2018146748U patent/RU190382U1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU63567U1 (ru) * | 2005-12-29 | 2007-05-27 | Комитет финансов Санкт-Петербурга | Информационно-аналитическая система оценки инвестиций |
| RU2012140927A (ru) * | 2010-03-01 | 2014-04-10 | Виза Интернешнл Сервис Ассосиэйшн | Устройства, способы и системы экономического анализа инвестиционной стратегии |
| RU170304U1 (ru) * | 2016-03-16 | 2017-04-19 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ставропольский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО СтГМУ Минздрава России) | Устройство для эндоскопического извлечения инфицированного биологического материала |
| RU2630169C1 (ru) * | 2016-04-22 | 2017-09-05 | Общество с ограниченной ответственностью "МЗ" | Автоматизированная вычислительная система для формирования и мониторинга инвестиционных портфелей акций |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Pukthuanthong et al. | A protocol for factor identification | |
| Soboleva et al. | Monitoring of businesses operations with cash flow analysis | |
| Garcia-Macia | The financing of ideas and the great deviation | |
| Ai et al. | Toward a quantitative general equilibrium asset pricing model with intangible capital | |
| Cerqueiro et al. | Rules versus discretion in loan rate setting | |
| US20150026039A1 (en) | System and method for predicting consumer credit risk using income risk based credit score | |
| US20050144106A1 (en) | Method of and system for defining and measuring the real options of a commercial enterprise | |
| US20130073442A1 (en) | Trading system | |
| Batkovskiy et al. | Development of Economic Assessment of Technologies | |
| JP2022035965A (ja) | インテリジェントサプライヤー管理システム及びインテリジェントサプライヤー管理方法 | |
| CN112330439A (zh) | 一种基于五流合一业务数据的金融风险识别装置及方法 | |
| Sauer | Educational financing and lifetime earnings | |
| Szumilo et al. | Predicting uncertainty: the impact of risk measurement on value of real estate portfolios | |
| Abdymomunov et al. | Quantifying and stress testing operational risk with peer banks’ data | |
| Moynihan et al. | DSSALM: a decision support system for asset and liability management | |
| RU2630169C1 (ru) | Автоматизированная вычислительная система для формирования и мониторинга инвестиционных портфелей акций | |
| Krause et al. | Key performance indicators for sustainable management: a compendium based on the “balanced scorecard approach” | |
| RU190382U1 (ru) | Автоматизированное устройство оценки эффективности перепрофилирования промышленных территорий | |
| Ruzakova | Automation of the financial analysis decision-making process on the Internet | |
| Pilnik et al. | The intertemporal general equilibrium model of the economy with the product, money and stock markets | |
| Blanc-Brude et al. | Benchmarking infrastructure project finance: Objectives, roadmap, and recent progress | |
| Jaulín-Méndez | The effect of size and productivity on borrowing discouragement for small firms in Colombia | |
| Magutu et al. | The facets and economic benefits of the information communications technology and innovations used by commercial banks in Kenya | |
| Garcia-Macia | Corporate Financing of Innovation and the Medium-Run Cycle | |
| RU179304U1 (ru) | Автоматизированное устройство оценки инвестиционной привлекательности проектов |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM9K | Utility model has become invalid (non-payment of fees) |
Effective date: 20201228 |