Яшин С.Н.доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой менеджмента и государственного управления, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация jashinsn@yandex.ru https://orcid.org/0000-0002-7182-2808 SPIN-код: 4191-7293
Кошелев Е.В.кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и государственного управления, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация ekoshelev@yandex.ru https://orcid.org/0000-0001-5290-7913 SPIN-код: 8429-5702
Иванов А.А.кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и государственного управления, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского (ННГУ), Нижний Новгород, Российская Федерация alexey.iff@yandex.ru https://orcid.org/0000-0003-4299-4042 SPIN-код: 1055-4483
Предмет. Планирование программ инновационного развития региона, которые основываются на одновременном инвестиционном, производственном и финансовом планировании, создание для этого соответствующей модели. Цели. Разработать научно обоснованную гибкую управленческую модель, учитывающую специфику цикличности развития инновационной системы промышленного региона, а также уровень его социально-экономического развития, способствующую преодолению экономического детерминизма территорий и стимулирующую экономический рост. Методология. Использованы общенаучные методы. Результаты. Разработана региональная модель планирования программ инновационного развития. Наиболее совершенным для решения рассматриваемой задачи является алгоритм поиска по шаблону. Добавление данного алгоритма в качестве гибридной функции для генетического алгоритма или имитационного отжига позволяет достигнуть достаточно качественного решения проблемы оптимизации. Напротив, добавление метода внутренней точки в качестве гибридной функции далеко не всегда значительно повышает качество глобальной оптимизации. Выводы. Представленная модель позволит государственным структурам и их экспертам принимать более качественные решения в отношении планирования инновационного развития промышленных регионов страны.
Brigham E.F., Gapenski L.C., Daves P.R. Intermediate Financial Management. Orlando, The Dryden Press, 4th ed., 1993, 1122 p.
Kruschwitz L., Lorenz D. Investitionsrechnung. De Gruyter Oldenbourg Verlag, 2019, 427 p.
Лимитовский М.А., Лимитовская Е.В. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках. М.: Юрайт, 2014. 486 с.
Науменкова С.В., Глазун О.И. Использование методов количественного прогнозирования в процессе финансового планирования деятельности предприятия // Вiсник Украiнськоi академii банкiвськоi справи. 2002. № 1. С. 32—36. URL: Link
Hahn G.J., Kuhn H. Simultaneous Investment, Operations, and Financial Planning in Supply Chains: A Value-Based Optimization Approach. International Journal of Production Economics, 2012, vol. 140, iss. 2, pp. 559–569. URL: Link
Недосекин А.О., Абдулаева З.И. Модели и методы финансового планирования: монография. СПб.: Политехнический университет, 2013. 176 с.
Рытиков С.А., Богданов А.В., Кулаков А.Д. Применение моделей одновременного инвестиционно-финансового планирования при экспертизе инвестиционных проектов резидентов особой экономической зоны // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 40. С. 57—68. URL: Link
Дингес Э.В., Поздеева С.Н. Методы планирования инвестиционно-финансовой деятельности предприятий дорожного хозяйства: монография. М.: МАДИ, 2018. 116 с.
Гершман М.А. Программы инновационного развития компаний с государственным участием: первые итоги // Форсайт. 2013. Т. 7. № 1. С. 28—43. URL: Link
Строева О.А. Разработка программы инновационного развития региональных экономических систем // Вестник УрФУ. Серия экономика и управление. 2011. № 5. С. 115—124. URL: Link
Da Silva F.M., de Araujo Querido Oliveira E.A., de Moraes M.B. Innovation Development Process in Small and Medium Technology-based Companies. RAI Revista de Administração e Inovação, 2016, vol. 13, iss. 3, pp. 176–189. URL: Link
Vasconcellos E.P.G., Muritiba S.N., Prado S.M.A. et al. Analyzing R&D Projects on Health Products. RAI Revista de Administração e Inovação, 2016, vol. 13, iss. 3, pp. 199–210. URL: Link
Феоктистова О.А. Планирование затрат на научные исследования: проектный подход // Финансовый журнал. 2014. № 1. С. 69—80. URL: Link
Гапоненко В.Ф. Вопросы планирования затрат на выполнение научно-исследовательских работ // Труды Академии управления МВД России. 2018. № 1. С. 58—62. URL: Link
Yashin S., Yashina N., Koshelev E. et al. Foresight of Volga Federal District Innovation System Development Using a Multi-Objective Genetic Algorithm. International Journal of Technology, 2020, vol. 11, no. 6, pp. 1171–1180. URL: Link
Polyanin A., Pronyaeva L., Pavlova A., Fedotenkova O., Rodionov D. Integrated Approach for Assessing the Economic Security of a Cluster. International Journal of Technology, 2020, vol. 11, iss. 6, pp. 1148–1160. URL: Link
Tashenova L., Babkin A., Mamrayeva D., Babkin I. Method for Evaluating the Digital Potential of a Backbone Innovative Active Industrial Cluster. International Journal of Technology, 2020, vol. 11, no. 8, pp. 1499–1508. URL: Link
Kalyanmoy D. Multiobjective Optimization Using Evolutionary Algorithms: An Introduction. New York, John Wiley & Sons, Inc., 2001.
Лопатин А.С. Метод отжига // Стохастическая оптимизация в информатике. 2005. Т. 1. С. 133—149. URL: Link
Ingber L., Rosen B. Genetic Algorithms and Very Fast Simulated Reannealing: A Comparison. Mathematical and Computer Modelling, 1992, vol. 16, iss. 11, pp. 87-100. URL: Link90108-W
Conn A.R., Gould N.I.M., Toint Ph.L. A Globally Convergent Augmented Lagrangian Algorithm for Optimization with General Constraints and Simple Bounds. SIAM Journal on Numerical Analysis, 1991, vol. 28, no. 2, pp. 545–572. URL: Link
Conn A.R., Gould N.I.M., Toint Ph.L. A Globally Convergent Augmented Lagrangian Barrier Algorithm for Optimization with General Inequality Constraints and Simple Bounds. Mathematics of Computation, 1997, vol. 66, no. 217, pp. 261–288.
Kolda T.G., Lewis R.M., Torczon V. A Generating Set Direct Search Augmented Lagrangian Algorithm for Optimization with a Combination of General and Linear Constraints. Sandia National Laboratories, August 2006, 44 p.
Бабынин М.С., Жадан В.Г. Прямой метод внутренней точки для линейной задачи полуопределенного программирования // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2008. Т. 48. № 10. С. 1780—1801.
