Руководитель работы, доктор техн. наук, проф.
   А.И.Орлов, доцент, канд.физ.-мат.наук
   В.А.Цупин, ст. преподаватель
   В.Н.Жихарев, мл. научн. сотр.
   Л.А.Орлова

   Предлагаем в порядке обсуждения примерную схему расчета рисков реализации инновационных проектов в вузах.

   Начнем с выделения основных факторов, определяющих риски реализации инновационных проектов в вузах.
   Будем исходить из двухступенчатой схемы: сначала работает научно-исследовательский коллектив, затем он передает свои разработки внешнему партнеру, и тот начинает коммерческий этап. Считаем, что научно-исследовательский коллектив и внешний партнер работают независимо друг от друга (в теоретико-вероятностном смысле).
   Вероятность того, что научно-исследовательский коллектив полностью выполнит свою работу, зависит от двух групп факторов, определяемых ситуациями:
   - внутри коллектива исполнителей,
   - внутри вуза.
   Будем считать, что эти группы факторов также независимы между собой.
   Четвертый фактор риска - макроэкономический, т.е. ситуация в народном хозяйстве (степень выраженности неплатежей, инфляции, нерациональной налоговой политики и т.д.).
   Принимаем, что все четыре фактора независимы между собой (в теоретико-вероятностном смысле).

   В соответствии со сказанным выше (п.6.1) основная формула математической модели расчета рисков реализации инновационных моделей в вузах имеет вид:

   где Р - вероятность "полного успеха", т.е. итога а) согласно приведенной выше классификации (см. раздел 5), при этом риск того, что инновационный проект не будет осуществлен полностью, оценивается вероятностью "отсутствия полного успеха", т.е. величиной (1 - Р),
   Р1 - вероятность того, что ситуация внутри коллектива исполнителей не помешает выполнению инновационного проекта,
   Р2 - вероятность того, что ситуация внутри вуза не помешает выполнению инновационного проекта,
   Р3 - вероятность того, что внешний партнер полностью выполнит свою работу (после того, как научно-исследовательский коллектив полностью выполнит свою часть работы),
   Р4 - вероятность того, что ситуация в народном хозяйстве не помешает выполнению инновационного проекта.
   Следующий шаг - оценивание четырех перечисленных вероятностей. В соответствии с квалиметрическим подходом к оценке риска будем их приближать с помощью линейных функций, т.е. представлять в виде:

   где - n принимает одно из значений 1, 2, 3, 4,
   - Х1n, Х2n,..., ХКn - факторы (переменные), используемые при вычислении оценки риска типа n,
   - А1n, А2n,..., АКn - коэффициенты весомости этих факторов.
   Приведенный ниже в пп.6.3-6.6 первоначальный перечень факторов может быть дополнен в соответствии со спецификой вуза или проекта.
   Значения факторов Х1n, Х2n,..., ХКn оценивают эксперты для каждого конкретного инновационного проекта, в то время как значения коэффициентов весомости А1n, А2n,..., АКn задаются одними и теми же для всех проектов - по результатам специально организованного экспертного опроса.
   Пилотный экспертный опрос, проведенный при выполнении данного отчета, дал следующие рекомендации по организации работы вузовской экспертной комиссии, оценивающей инновационные проекты.
   Члены экспертной комиссии в вузе оценивают факторы Xmn по шкале:
   0 - практически невозможное событие (с вероятностью менее 0,01),
   1 - крайне маловероятное событие (с вероятностью от 0,02 до 0,05),
   2 - маловероятное событие (вероятность от 0,06 до 0,10),
   3 - событие с вероятностью, которой нельзя пренебречь (от 0,11 до 0,20),
   4 - достаточно вероятное событие (вероятность от 0,21 до 0,30),
   5 - событие с заметной вероятностью (более 0,30).
   Итоговая оценка дается как медиана индивидуальных оценок ( при четном числе членов экспертной комиссии - как правая медиана).
   Поскольку максимально возможный балл - это 5, то сумма всех весовых коэффициентов выбиралась равной 1/5 = 0,2. Таким образом, если по всем факторам (переменным) экспертами выставлены максимальные баллы, то соответствующая вероятность оценивается как 0, т.е. выполнение инновационного проекта признается невозможным.
   Переменные Xm1 будем обозначать Xm, переменные Xm2 - как Ym, вместо Xm3 будем писать Zm, а вместо Xm4 - Wm. При описании числовых значений коэффициентов Amn в пп. 6.3-6.6 будем опускать индекс n, равный соответственно 1,2,3,4.
    Структуризации Р1-Р4 посвящены пп.6.3-6.6 соответственно, итоговая формула для оценивания вероятности Р (и тем самым риска (1-Р) реализации инновационного проекта в вузе) приведена в п.6.7.

   Начнем с оценивания Р1 - вероятности того, что ситуация внутри коллектива исполнителей не помешает выполнению инновационного проекта. Введем следующие переменные:
   Х1 - на выполнении инновационного проекта скажется недооценка сложности научно-технической задачи (включая возможный выбор принципиально неверного направления работ),
   Х2 - на выполнении работы скажется нехватка времени (из-за неправильного планирования процесса выполнения инновационного проекта, в то время как основное направление работ выбрано правильно),
   Х3 - на выполнении работы скажутся возникшие в ходе ее выполнения проблемы, связанные с научным руководителем темы, в частности, с его длительным отсутствием или сменой (из-за длительной командировки, болезни, смерти, ухода на пенсию, перехода на другую работу и т.д.),
   Х4 - на выполнении работы скажутся возникшие в ходе ее выполнения проблемы, связанные с иными непосредственными участниками работы (кроме руководителя).
   Заметим, что в двух последних позициях (факторы Х3 и Х4) причинами невыполнения работы могут быть и недостаточная квалификация руководителя работы либо членов научно-исследовательского коллектива.
   Пилотный экспертный опрос, проведенный при выполнении данного отчета, дал следующие значения коэффициентов:
   А1 = 0,02, А2 = 0,08, А3 = 0,07, А4 = 0,03.
   Пример. Если итоговая оценка экспертов такова:
   Х1=3 - с вероятностью, которой нельзя пренебречь (от 0,11 до 0,20), на выполнении инновационного проекта скажется недооценка сложности научно-технической задачи (включая возможный выбор принципиально неверного направления работ),
   Х2=2 - маловероятно (вероятность от 0,06 до 0,10), что на выполнении работы скажется нехватка времени (из-за неправильного планирования процесса выполнения инновационного проекта, в то время как основное направление работ выбрано правильно), поскольку руководитель работы известен как опытный организатор выполнения научных проектов (прикладных НИР),
   Х3=4 - достаточно вероятно (вероятность от 0,21 до 0,30), что на выполнении работы скажутся возникшие в ходе ее выполнения проблемы, связанные с научным руководителем темы, в частности, с его длительным отсутствием или сменой (из-за длительной командировки, болезни, смерти, ухода на пенсию, перехода на другую работу и т.д.), - в данном случае возможна длительная зарубежная командировка,
   Х4=1 - весьма маловероятно (вероятность менее 0,05), что на выполнении работы скажутся возникшие в ходе ее выполнения проблемы, связанные с иными участниками работы (кроме руководителя), поскольку известно, что сотрудники руководителя проекта являются квалифицированными и ответственными специалистами в своих областях.
   Тогда

   Таким образом, эксперты достаточно скептически относятся к возможности выполнения работы в срок, причем основная причина скепсиса - в возможном отъезде научного руководителя, вторая заметная причина - возможный недостаток времени.

   Для оценивания Р2 введем следующие переменные:
   Y1 - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся организационные изменения в вузе, предпринятые руководством вуза,
   Y2- на возможности выполнения инновационного проекта скажутся внутривузовские экономические проблемы (например, работы будут на какое-то время приостановлены из-за решения руководства вуза о направлении средств, выделенных на финансирование инновационного проекта, на оплату преподавателей),
   Y3- на возможности выполнения инновационного проекта скажется отсутствие в вузе соответствующей материальной базы (оборудования, материалов, вычислительной техники, площадей и т.д.).
   Пилотный экспертный опрос, проведенный при выполнении данного отчета, дал следующие значения коэффициентов:

   Пример. Если итоговые (групповые) оценки экспертов таковы:
   Y1 = 1 - крайне маловероятно, что на возможности выполнения инновационного проекта скажутся организационные изменения в вузе, предпринятые руководством вуза, поскольку руководство вуза вообще не склонно проводить организационные преобразования,
   Y2 = 4 - достаточно вероятно, что на возможности выполнения инновационного проекта скажутся внутривузовские экономические проблемы (например, работы будут на какое-то время приостановлены из-за решения руководства вуза о направлении средств, выделенных на финансирование инновационного проекта, на оплату преподавателей),
    Y3 = 0 - практически невозможно, что на возможности выполнения инновационного проекта скажется отсутствие в вузе соответствующей материальной базы (оборудования, материалов, вычислительной техники, площадей и т.д.).

   Тогда оценка риска, связанного с вузом, такова:

   Для оценивания риска Р3, связанного с деятельностью внешнего партнера, введем следующие переменные:
   Z1 - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся финансовые проблемы внешнего партнера, связанные с недостатками в работе его сотрудников,
   Z2 - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся финансовые проблемы внешнего партнера, связанные с деятельностью конкретных государственных органов (например, неплатежи, административные решения),
   Z3 - на возможности выполнения инновационного проекта скажется изменение поведения возможных потребителей, например, из-за изменения моды или из-за решений соответствующих вышестоящих органов (министерств (ведомств) или регионального руководства), связанных, в частности, с выдачей лицензий, закрытием информации или с таким выбором технической политики, который делает ненужным (для большинства возможных потребителей) результатов инновационного проекта,
   Z4 - на возможности выполнения инновационного проекта отрицательно скажутся организационные преобразования у внешнего партнера.
   Пилотный экспертный опрос, проведенный при выполнении данного отчета, дал следующие значения коэффициентов:
   А1 = 0,03, А2 = 0,06, А3= 0,06, А4 = 0,05.
   Пример. Если итоговые (групповые) оценки экспертов таковы:
   Z1 = 3 - с вероятностью, которой нельзя пренебречь (от 0,11 до 0,20), на возможности выполнения инновационного проекта скажутся финансовые проблемы внешнего партнера, связанные с недостатками в работе его сотрудников,
   Z2 = 5 - с заметной вероятностью (более 0,30) на возможности выполнения инновационного проекта скажутся финансовые проблемы внешнего партнера, связанные с деятельностью государственных органов (например, неплатежи со стороны бюджета, изменения в налогообложении),
   Z3 = 1 - крайне маловероятно (с вероятностью от 0,02 до 0,05), что на возможности выполнения инновационного проекта скажется изменение поведения возможных потребителей, например, из-за изменения моды или из-за решений соответствующих вышестоящих органов (министерств (ведомств) или регионального руководства), связанных, в частности, с выдачей лицензий, закрытием информации или с таким выбором технической политики, который делает ненужным (для большинства возможных потребителей) результатов инновационного проекта,
   Z4 = 4 - достаточно вероятно (вероятность от 0,21 до 0,30), что на возможности выполнения инновационного проекта отрицательно скажутся организационные преобразования у внешнего партнера.
   Тогда

   Таким образом, эксперты достаточно скептически относятся к возможности успешного выполнения внешним партнером своих обязательств по договору, связанному с коммерческой реализацией разработок, выполненных по инновационному проекту. Основные "подводные камни", по их мнению, это действия конкретных государственных органов (вклад 0,30), и нежелательные организационные преобразования (кадровые изменения) у внешнего партнера (вклад 0,20).

   Под макроэкономическим риском понимаем риск, определяемый внешними по отношению к системе вуз - внешний партнер факторами, прежде всего теми, которые являются общими для всего народного хозяйства. Для оценивания Р4 введем следующие переменные:
   W1 - на возможности выполнения инновационного проекта скажется отсутствие или сокращение номинального финансирования (неплатежи со стороны бюджета),
   W2 - на возможности выполнения инновационного проекта скажется резкое сокращение реального финансирования (в сопоставимых ценах) из-за инфляции,
   W3 - на возможности выполнения инновационного проекта скажется изменение статуса и/или задач вуза (в частности, из-за ликвидации или реорганизации вуза) по решению вышестоящих органов (министерства (ведомства) или регионального руководства),
   W4 - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся относящиеся к инновационному проекту решения соответствующих вышестоящих органов (министерств (ведомств) или регионального руководства), связанные, например, с закрытием информации или с таким выбором технической политики, который делает ненужным или нецелесообразным выполнение инновационного проекта.
   Пилотный экспертный опрос, проведенный при выполнении данного отчета, дал следующие значения коэффициентов:

   Пример. Если итоговые (групповые) оценки экспертов таковы:
   W1 = 3 - с вероятностью, которой нельзя пренебречь (от 0,11 до 0,20), на возможности выполнения инновационного проекта скажется отсутствие или сокращение номинального финансирования (неплатежи со стороны бюджета),
   W2 = 4 - достаточно вероятно (вероятность от 0,21 до 0,30), что на возможности выполнения инновационного проекта скажется резкое сокращение реального финансирования (в сопоставимых ценах) из-за инфляции,
   W3 = 1 - крайне маловероятно (с вероятностью от 0,02 до 0,05), что на возможности выполнения инновационного проекта скажется изменение статуса и/или задач вуза (в частности, из-за ликвидации или реорганизации вуза) по решению вышестоящих органов (министерства (ведомства) или регионального руководства),
   W4 = 2 - маловероятно (вероятность от 0,06 до 0,10), что на возможности выполнения инновационного проекта скажутся относящиеся к инновационному проекту решения соответствующих вышестоящих органов (министерств (ведомств) или регионального руководства), связанные, например, с закрытием информации или с таким выбором технической политики, который делает ненужным или нецелесообразным выполнение инновационного проекта.
   Тогда

   Таким образом, эксперты считают, что общая экономическая ситуация в стране негативно скажется на возможности выполнения инновационного проекта, причем наиболее опасаются неплатежей со стороны государства (отсутствия или сокращения перечисления средств для выполнения проекта) и в несколько меньшей мере - уменьшения реального финансирования из-за инфляции (что отвлечет членов научно-исследовательского коллектива на побочные заработки).
    Подведем итог. Вероятность того, что научно-исследовательский коллектив в вузе полностью выполнит свою работу, равна Р1*P2 = 0,47*0,67 = 0,3149. Для рассматриваемого в примере инновационного проекта вероятность его успешного осуществления

   Таким образом, имеется лишь примерно 1 шанс из 20, что рассматриваемый инновационный проект будет успешно завершен (в намеченные сроки и с запланированным экономическим эффектом).

   Сведем вместе результаты пп.6.3-6.6.
   Вероятность успешного выполнения инновационного проекта оценивается по формуле:

   где
   Р1 = 1 - 0,02*X1 - 0,08*X2 - 0,07*X3 - 0,03*X4,
   Р2 = 1 - 0,10*Y1 - 0,08*Y2 - 0,02*Y3,
   Р3 = 1 - 0,03*Z1 - 0,06*Z2 - 0,06*Z3 - 0,05*Z4,
   Р4 = 1 - 0,10*W1 - 0,05*W2 - 0,03*W3 - 0,02*W4.
   Участвующие в формулах 15 факторов (переменных) имеют следующий смысл:
   Х1 - на выполнении инновационного проекта скажется недооценка сложности научно-технической задачи (включая возможный выбор принципиально неверного направления работ),
   Х2 - на выполнении работы скажется нехватка времени (из-за неправильного планирования процесса выполнения инновационного проекта, в то время как основное направление работ выбрано правильно),
   Х3 - на выполнении работы скажутся возникшие в ходе ее выполнения проблемы, связанные с научным руководителем темы, в частности, с его длительным отсутствием или сменой (из-за длительной командировки, болезни, смерти, ухода на пенсию, перехода на другую работу и т.д.),
   Х4 - на выполнении работы скажутся возникшие в ходе ее выполнения проблемы, связанные с иными участниками работы (кроме руководителя),
   Y1 - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся организационные изменения в вузе, предпринятые руководством вуза,
   Y2 - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся внутривузовские экономические проблемы (например, работы будут на какое-то время приостановлены из-за решения руководства вуза о направлении средств, выделенных на финансирование инновационного проекта, на оплату преподавателей),
   Y3 - на возможности выполнения инновационного проекта скажется отсутствие в вузе соответствующей материальной базы (оборудования, материалов, вычислительной техники, площадей и т.д.),
   Z1 - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся финансовые проблемы внешнего партнера, связанные с недостатками в работе его сотрудников,
   Z2 - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся финансовые проблемы внешнего партнера, связанные с деятельностью конкретных государственных органов (например, неплатежи, административные решения),
   Z3 - на возможности выполнения инновационного проекта скажется изменение поведения возможных потребителей, например, из-за изменения моды или из-за решений соответствующих вышестоящих органов (министерств (ведомств) или регионального руководства), связанных, в частности, с выдачей лицензий, закрытием информации или с таким выбором технической политики, который делает ненужным (для большинства возможных потребителей) результатов инновационного проекта,
   Z4 - на возможности выполнения инновационного проекта отрицательно скажутся организационные преобразования у внешнего партнера,
   W1 >- на возможности выполнения инновационного проекта скажется отсутствие или сокращение номинального финансирования (неплатежи со стороны бюджета),
   W2 - на возможности выполнения инновационного проекта скажется резкое сокращение реального финансирования (в сопоставимых ценах) из-за инфляции,
   W3 - на возможности выполнения инновационного проекта скажется изменение статуса и/или задач вуза (в частности, из-за ликвидации или реорганизации вуза) по решению вышестоящих органов (министерства (ведомства) или регионального руководства),
   W4 - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся относящиеся к инновационному проекту решения соответствующих вышестоящих органов (министерств (ведомств) или регионального руководства), связанные, например, с закрытием информации или с таким выбором технической политики, который делает ненужным или нецелесообразным выполнение инновационного проекта.
   Члены вузовской экспертной комиссии для каждого рассматриваемого инновационного проекта оценивают факторы (переменные) по шкале:
   0 - практически невозможное событие (с вероятностью менее 0,01),
   1 - крайне маловероятное событие (с вероятностью от 0,02 до 0,05),
   2 - маловероятное событие (вероятность от 0,06 до 0,10),
   3 - событие с вероятностью, которой нельзя пренебречь (от 0,11 до 0,20),
   4 - достаточно вероятное событие (вероятность от 0,21 до 0,30),
   5 - событие с заметной вероятностью (более 0,30).
   Выбор инновационных проектов для финансирования целесообразно проводить на основе описанной выше процедуры экспертной оценки их рисков реализации.
   Структура этой процедуры и численные значения коэффициентов при факторах получены в результате пробного (пилотного) экспертного опроса при выполнении данной НИР. Они могут быть модифицированы в соответствии со спецификой конкретного вуза.

   В отраженной в отчете научно-исследовательской работе впервые разработаны основы методологии оценки риска реализации инновационных проектов в высших учебных заведениях. В частности,
   - критически проанализированы различные методы оценки потоков платежей, соответствующих инвестиционными инновационным проектам, и обоснована необходимость использования метода экспертных оценок;
   - проанализировано современное состояние теории и практики экспертного оценивания, в частности, с помощью АРМ "МАТЭК" (МАТематика в ЭКспертизе);
   - проведено сравнение двух основных подхода к оценке риска - прямого (основанного на использовании факторов, измеренных в количественных шкалах) и квалиметрического (использующего нечисловые данные) и разработана методология оценки риска с использованием процедур экспертного оценивания;
   - разработана процедура совместного применения различных способов усреднения (прежде всего среднего арифметического и выборочной медианы) при использовании квалиметрической процедуры оценивания риска;
   - развит математический аппарат, связанный с решением задачи согласования классификаций при ранжировании (в частности, впервые доказаны теоремы о свойствах замыканий толерантностей расхождений);
   - проанализированы особенности инновационных проектов, осуществляемых в вузах, и соответствующих рисков, возникающие при реализации рассматриваемых проектов (в частности, роль "внешнего партнера", который занимается коммерческой реализацией результатов научно-исследовательской работы, составляющей существо инновационного проекта, и далекая от совершенства практика экспертиз инновационных проектов);
   - разработана примерная схема оценки риска (или вероятности успешного осуществления) инновационного проекта в вузе с использованием оценок экспертов.
   Полученные результаты, не претендуя на окончательность, могут послужить базой для дальнейших теоретических, экспериментальных и компьютерных разработок в области оценки риска реализации инновационных проектов высшей школы. В частности,
   - целесообразно провести апробацию разработанной схемы оценки риска (или вероятности успешного осуществления) инновационного проекта в вузе с использованием оценок экспертов;
   - разработать компьютерную диалоговую систему для реализации рассматриваемой схемы оценки риска (или вероятности успешного осуществления) инновационного проекта в вузе с использованием оценок экспертов;
   - провести экспериментальное сравнение (по реальным ответам экспертов) схем усреднения на основе среднего арифметического и выборочной медианы;
   - на основе перечисленных работ подготовить методику оценки риска реализации инновационных проектов высшей школы.
   Проведенная научно-исследовательская работа закончилась получением научных данных о рисках реализации инновационных проектов высшей школы и их оценивании с использованием мнений экспертов. Научная значимость работы определяется тем, что впервые получен ряд результатов (перечисленных выше), народнохозяйственная - разработкой инструмента оценивания рисков (а потому и обоснованного выбора) инновационных проектов, в том числе в высшей школе, социальная - нацеленностью на проблемы высшей школы, поставленной сейчас в тяжелые экономические условия.
   Научно-технический уровень выполненной НИР определяется тем, что в ней впервые получен ряд новых - в мировом масштабе - результатов, работа опирается на результаты отечественной научной школы в области анализа риска, экспертных оценок и статистики нечисловых данных, она сопоставима с лучшими достижениями в данной области.

   1. Ованесов А., Четвериков В. Поток платежей // Рынок ценных бумаг. 1996, No. 17, с.2-6.
   2. Первозванский А.А., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. - М.: Инфра-М, 1994.
   3. Четыркин Е.М. Методы экономических расчетов. - М.: Гамма, 1992.
   4. Brealey R.A., Myers S.C. Principles of corporate finance. - New York: McGraw-Hill, Inc., 1991.
   5. Валентинов В.В. Как оценить эффективность инвестиционного проекта/ Наука и технология в России, 1995, No. 8 (14), с.16-20.
   6. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979.
   7. Математические модели в экономике. Расчет индекса инфляции/ Орлов А.И., Балашов В.В., Канакова Е.М., Куроптев О.В., Рафальская А.Э.- М.: МГИЭМ(ту), 1994.
   8. Орлов А.И. Как использовать индекс инфляции? // Наука и технология в России, 1995, No. 9-10 (15-16), с.16-17.
   9. Орлов А.И., Иванова И.Г., Точенная Н.С. Инфляция: вчера, сегодня, завтра // Наука и технология в России, 1996, No. 1(17), с.9.
   10. Орлов А.И. О перестройке статистической науки и ее применений // Вестник статистики, 1990, No. 1, с.65-71.
   11. Орлов А.И. Прикладная статистика - "Золушка" научно-технической революции // Наука и технология в России, 1994, No. 1 (3), с.13-14.
   12. Орлов А.И. Можно ли верить данным Госкомстата? // Наука и технология в России, 1996, No. 1(17), с.10.
   13. Varian H.R. Intermediate Microeconomics. A modern Approach. - New York- London: W.W.Norton & Company, 1993.
   14. Begg D., Fischer S., Dornbusch R. Economics. - London: McGraw-Hill, Inc., 1991.
   15. Лэйард Р. Макроэкономика. - М.: Джон Уайли энд Санз, 1994.
   16. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования. Официальное издание. М.: 1994.
   17. Орлов А.И. Как оценить эффективность инвестиционного проекта?// Наука и технология в России, 1995, No. 8(14), с.16.
   18. Самуэльсон П. Экономика. Т.2. - М.: НПО "АЛГОН", 1992.
   19. Орлов А.И. Экспертные оценки // Заводская лаборатория, 1996, т.62, No.1, с.54-60.
   20. Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика. - М.: "Экономика"-"Дело", 1992.
   21. Drucker P.F. The Frontiers of Managtment. Heinemann, 1987.
   22. Simon H.A. The Shape of Automation. Harper & Row, 1965.
   23. Панкова Л.А., Петровский А.М., Шнейдерман М.В. Организация экспертиз и анализ экспертной информации. - М.: Наука, 1984.
   24. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. - М.: Наука, 1985.
   25. Горский В.Г., Моткин Г.А., Швецова -Шиловская Т.Н., Курочкин В.К. Что такое риск? - Труды Первой Всероссийской конференции "Теория и практика экологического страхования", М., Институт проблем рынка РАН, 1995, с.23-30.
   26. Горский В.Г., Швецова-Шиловская Т.Н., Плющ О.П., Григорьев В.С. Квалиметрическое моделирование как основа страхования при чрезвычайных экологических ситуациях. - Там же, с. 30 - 42.
   27. Суппес П., Зинес Дж. Основы теории измерений. - В сб. Психологические измерения. - М.: Мир, 1967.
   28. Пфанцагль И. Теория измерений. - М.: Мир, 1976.
   29. Орлов А.И. Прикладная теория измерений. - В сб.: Прикладной многомерный статистический анализ. - М.: Наука, 1978.
   30. Орлов А.И. Объекты нечисловой природы // Заводская лаборатория, 1995, No. 3.
   31. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. - М.: Знание, 1980.
   32. Орлов А.И. Заметки по теории классификации // Социология: методология, методы, математические модели, 1991, No. 2, с.28-50.
   33. Орлов А.И. Некоторые неклассические постановки в регрессионном анализе и теории классификации. - В сб.: Программно-алгоритмическое обеспечение анализа данных в медико-биологических исследованиях. - М.: Наука, 1987. - С. 27-40.
   34. Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы // Заводская лаборатория, 1990, No. 3.
   35. Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование. Некоторые приложения. - М.: Советское Радио, 1972.
   36. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: ВЦ АН СССР, 1968.
   37. Орлов А.И., Рыданова Г.В. О некоторых результатах статистики объектов нечисловой природы. - В сб: Материалы Первой всесоюзной школы-семинара "Программно-алгоритмическое обеспечение анализа данных в медико-биологических исследованиях (3-6 июня 1985 г., Пущино). Пущино, 1086. - С.61-71.
   38. Орлов А.И. Парные сравнения в асимптотике Колмогорова. - В сб.: Экспертные оценки в задачах управления. - М.: ИПУ, 1982. - С.58-66.
   39. Шмерлинг Д.С. и др. Экспертные оценки. Методы и применения (обзор). - В кн.: Статистические методы анализа экспертных оценок. - М.: Наука, 1977.
   40. Рекомендации. Прикладная статистика. Методы анализа данных. Основные требования и характеристики. - М.: ВНИИСтандартизации Госстандарта СССР, 1987, 64 с.
   41. Гаврилец Ю.Н. Целевые функции социально-экономического планирования. - М.: Экономика, 1983.
   42. Гаврилец Ю.Н. Активизация "человеческого фактора" и субъективная полезность: перспективы моделирования. - В сб.: Математические методы анализа экономики. М.: Изд-во МГУ, 1987.
   43. Сатаров Г.А., Тихомирова Л.И. Методика анализа конкурирующих предпочтений // Социология: методология, методы, математические модели. 1991, No. 1, с.32-48.
   44. Орлов А.И. Комментарий к статье Г.А. Сатарова и Л.И. Тихомировой "Методика анализа конкурирующих предпочтений" // Социология: методология, методы, математические модели. 1991, No. 1, с.49-50.
   45. Курач Л.А., Лепе Л.Н., Семенов П.М. Разработка бизнес-плана предприятия (Методическое пособие). - М.: РИНКЦЭ, 1996. - 89 с.
   46. Типовое положение по межвузовской научно-технической программе. - М.: Министерство науки, высшей школы и технической политики Российской Федерации, Комитет по высшей школе, 1992. - 39 с.
   47. Нечаева Е.Г. Кадры науки России. - Наука и технология в России, 1996, No. 1 (17), с.9.
   48. Наука России: 1993. Статистический сборник. - М.: Центр исследований и статистики науки, 1994.
   49. Порядок формирования, финансирования и выполнения инновационных научно-технических программ и проектов (нормативно-методические материалы). - М.: Государственный комитет Российской Федерации по высшему образованию, 1994. - 104 с.
   50. Стимулирование инновационной активности. Методические рекомендации. - М.: Центр-Пресс, 1995. - 69 с.
   51. Фомин В.Н. Организационно-методические материалы по маркетингу на предприятии. - М.: Всесоюзный центр статистических методов и информатики Центрального правления Всесоюзного экономического общества, 1991. - 91 с.
   52. Шрейдер Ю.А. Равенство, сходство, порядок. - М.: Наука, 1971. - 254 с.

*      *      *

   На сайте http://antorlov.chat.ru или его зеркале http://www.newtech.ru/~orlov Вы можете найти:
   1. Полезные макросы для Microsoft Word 97/2000 для верстки в Word книжек размером в половину листа, обьединения множества файлов в один, создания каталогов своих файлов, извлечения из недр Word'а красивых значков.
   2. Макрос для Microsoft Word 97/2000 - Конвертор "Число-текст", обладающий возможностью автоматического обновления вставленных текстовых расшифровок при изменении значений исходных чисел.
   3. Учебник профессора А.И.Орлова по менеджменту.
   4. Статьи А.И.Орлова по актуальным вопросам статистики и экономики.
   5. Лекцию об устройстве ядерных реакторов.
   6. Информацию об Институте высоких статистических технологий, который занимается развитием, изучением и внедрением наиболее современных методов анализа технических, экономических, социологических, медицинских данных.
   Страница рассылки - http://antorlov.chat.ru/ivst.htm или http://www.newtech.ru/~orlov/ivst.htm.
   Если Вы живете в Москве, то для доступа к сайту www.newtech.ru/~orlov Вы можете воспользоваться бесплатным демо-доступом компании NewTech. Телефоны: (095)234-94-49, (095)956-37-46. Login: demo (или imt). Password: test. Вход под этим логином абсолютно бесплатный и открыт круглосуточно. Сеанс связи неограничен. Одновременно возможен вход не более 5 пользователей по демо-доступу. Если Вы видите сообщение об отказе в авторизации, значит, Вы - 6-й пользователь, входящий под этим логином, - повторите попытку позже. Доступ с использованием программы Netscape Navigator требует указания DNS: Primary DNS: 212.16.0.1, Secondary DNS: 193.232.112.1. Отказ сервера в принятии пароля не должен служить основанием для прекращения дозвона.
   На сайте http://karamurza.chat.ru представлена книга видного современного философа и политолога С.Г.Кара-Мурзы "Опять вопросы вождям", которая является глубоким научным исследованием проблем западного и российского общества. Данная книга может серьезно повысить образовательный уровень интересующихся политологическими и социологическими проблемами.
   Из книги Максима Калашникова "Битва за Небеса", представленной на сайте http://skywars.chat.ru, Вы узнаете о том, какими должны были стать воздушно-космические силы СССР 2000 года и прочтете о русской авиации 20 века. Вы познакомитесь с планом построения страны-сверхкорпорации, которой так боялись США, узнаете, как и кем планомерно уничтожалась советская цивилизация.
   Книга "Тайны и секреты компьютера", вышедшая в издательстве "Радио и связь", предназначена для тех, кто самостоятельно осваивает мир информационных технологий. Программирование в среде Microsoft Office, создание сайтов, устройство сети Интернет, структура системного реестра Windows и файловой системы, сеть Fidonet, строение жидкокристаллических дисплеев и проблема наличия различных кодировок русского языка, - про все это рассказывается в ней. Многообразие тем и легкий стиль изложения сделают ее вашим спутником на долгое время, и вы всегда сможете найти в ней нужную именно в данный момент информацию. Если Вы интересуетесь компьютерными технологиями, желали бы расширить свои знания и умения в этой области, то она Вам наверняка понравится. На сайте http://comptain.chat.ru, посвященном этой книге, вы можете ознакомиться с ее оглавлением и аннотацией, прочитать некоторые главы. Вы можете купить эту книгу в Интернет-магазине по этой ссылке.