Details

Целью диссертационного исследования является разработка модели оценки рисков инновационного проекта с использованием теории нечетких множеств и байесовских сетей, обеспечивающей более точную и достоверную оценку рисков в условиях высокого уровня неопределенности проекта. Объектом исследования является инновационный проект. Предметом исследования является оценка рисков инновационного проекта. Научным результатом работы является модель оценки рисков инновационного проекта, которая позволит рассчитать интегрированный показатель риска проекта и на основе этого принимать обоснованные решения в управлении рисками при высоком уровне неопределенности проекта за счет совместного использования таких методов, как теория нечетких множеств и байесовских сетей. Практическая значимость исследования заключается в том, что модель оценки рисков инновационных проектов, основанная на теории нечетких множеств и байесовских сетях, позволит оценить комплексный риск инновационного проекта в условиях высокого уровня неопределенности, на основе оценки принимать обоснованные решения и улучшать управление инновационными проектами, минимизируя потенциальные убытки и повышая успешность реализации.

The purpose of the dissertation research is to develop a risk assessment model for an innovative project using the theory of fuzzy sets and Bayesian networks, which provides a more accurate and reliable risk assessment in conditions of a high level of project uncertainty. The object of the research is an innovative project. The subject of the research is an assessment of the risks of an innovative project. The scientific result of the work is a risk assessment model for an innovative project, which will allow calculating an integrated project risk indicator and based on this, making informed decisions in risk management at a high level of project uncertainty through the joint use of methods such as fuzzy set theory and Bayesian networks. The practical significance of the research lies in the fact that the risk assessment model of innovative projects, based on the theory of fuzzy sets and Bayesian networks, will allow assessing the complex risk of an innovative project in conditions of high uncertainty, making informed decisions based on the assessment and improving the management of innovative projects, minimizing potential losses and increasing the success of implementation.