V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

Бизнес-ангелами обычно считаютсяюридические лица илисостоятель­ные лица с большим опытом, вкладывающие свои свободные денежные средст­ва и опыт в идеи новичков, особенно в инновации. Обычно объём инвестиций не превышает $50-300 тыс.

Бизнес-ангелы часто занимаются одновременно многими проектами, так как значительная их часть не выходит из «смертельной долины», и только один из многих принесёт прибыль, способную окупить остальные убытки.

Представители неформального рынка венчурного инвестирования вкла­дывают часть собственных средств в инновационные компании самых ранних стадий развития, поддерживая их техническое и коммерческое развитие. Эта особенность бизнес-ангелов делает этих инвесторов заслуживающими внима­ния общественности и достойными поддержки со стороны государства. Бизнес-ангелы инвестируют деньги, опыт и связи в обмен на долю акций в новой ком­пании.

Бизнес-ангелы имеют возможность оценивать достаточно большое коли­чество проектов. И данные проекты могут принадлежать к различным областям (информационные технологии, медицина/здравоохранение и др.), что затрудня­ет оценку инновационных проектов – каждой области присущ свой набор ха­рактеристик. И тем не менее, есть ряд параметров, оценка которых дает относи­тельно полное представление о проекте.

В связи с этим очень острым является вопрос об оптимизации процесса принятия решений об инвестировании в тот или иной проект.

Линейная статистическая обработка не способна выбелить несколько наи­более важных параметра, по которым можно было бы со 100-процентной веро­ятностью определить, в какой же инновационный проект стоит вкладывать деньги. В данной ситуации естественно обратиться к нелинейному статистиче­скому анализу, то есть к нейросетевому моделированию.

Основной проблемой оценки проектов является учет множества факторов при оценке того или иного показателя, а так же в какой шкале оценивать тот или иной показатель (с учетом того, что одни показатели имеют численный ха­рактер, другие – лингвистический т.д.). Наиболее интересным и перспектив­ным способом решения проблемы принятия решений является использование сетей простейших нейропроцессоров.

Нейронные сети, как правило, на входах оперируют с 0 и 1 (не активный нейрон и активный нейрон). Но тот или иной показатель практически невоз­можно оценить в достаточной мере, используя данный диапазон чисел. По­этому стоит использовать такую возможность нейронных сетей, как распозна­вание образов, то есть заполнение морфологической таблицы, где на пересече­нии i-й строки с параметрами проекта и j-го столбца с критериями оценки того или иного показателя ставится определенный цвет. В таблице 1 приведены цвета заполнения таблицы, и как инвестор мог бы рассуждать при заполнении той или иной ячейки.

Таблица 1. Используемые цвета и их обозначения

	0	Параметр не заполняется или не значим для инвестора
	0,1	Параметр имеет значение для инвестора, но никак не освещен в процессе под­готовки и презентации проекта
	(0,1;1]	Параметр имеет значение для инвестора, но не проработан или не учтен авто­рами проекта
	(1;2]	Параметр имеет значение для инвестора, но практически не проработан или не учтен авторами проекта
	(2;3]	Параметр имеет значение для инвестора, проработан на среднем уровне, име­ется неполное понимание вопроса
	(3;4]	Параметр имеет значение для инвестора, хорошо проработан, имеется практи­чески полное понимание вопроса
	(4;5]	Параметр имеет значение для инвестора, отлично проработан, имеется полное понимание вопроса

В таблице 2 показано примерное заполнение ячеек (для наглядности в ячейках указаны оценки параметров инвесторами, согласно которым таблица приобрела такую «пеструю» окраску).

Талица 2.Заполнение карты

		доступность изложения	измеримость	реальная выполнимость	конкретность	информационная состав­ляющая	Среднее значение
		1	2	3	4	5
1	Идея и цель проекта	5	0,1	3	4	4	3,22
2	Основные конкурентные преимущества продукта	4,3	0,1	0,1	4	4	2,5
3	Описание основных преимуществ продукта (уни­кальность; высокое качество; широта ассортимен­та; удобство расположения и т.д.)	3,5	4	4	5	5	4,3
4	Описание основных сегментов рынка, на которые в первую очередь нацелен продукт (объем каждого сегмента в настоящее время и на момент выхода продукта на рынок)	5	3	4	2	3	3,4
5	Решение продуктом проблемы на рынке	3	0,1	4	4	3	2,82
6	Ожидаемая доля на рынке через определенный срок	5	3	0,1	5	0,1	2,64
7	Основные потребители	5	0,1	4	3	5	3,42
8	Этапы возможного дальнейшего развития техноло­гии и примерные сроки их реализации	2	3	4	5	3	3,4
9	Основные конкуренты	3	0,1	0,1	4	5	2,44
10	"Барьеры" для "входа" конкурента	3	0,1	3,5	4	5	3,12
11	Стратегия сбыта	4	0,1	5	5	4,2	3,66
12	Объем уже вложенных средств	5	5	3	5	4	4,4
13	Потребности в финансировании: объем, сроки, формы	4	5	3	4	4,3	4,06
14	Основные направления использования новых ин­вестиций (новое оборудование; завершение разра­боток и испытаний продукций; исследование рынка и т.д.)	4	4	3	5	3	3,8
15	Ожидаемые финансовые показатели (объем про­даж и чистого дохода по годам в течении 5 лет; внутренняя норма рентабельности; срок окупаемо­сти вложений; средняя прибыльность)	4,5	4	3	5	4	4,1
16	Стадия проработки технологии (основные иссле­довательские работы; лабораторные исследования; опытный образец; выпуск опытной партии; мелко­серийное производство)	3	0,1	5	4	2,5	2,92
17	Степень сформированности команды	3	4	5	4	3	3,8
18	Информация о ключевых позициях в команде	4	0	2,4	3	4	2,68
19	Компетенция всех участников команды	5	0,1	3	4	3	3,02
20	Принцип отбора кандидатов на незанятые ключе­вые позиции	4	0	2	3,5	5	2,9
21	Готовность вкладывать собственные средства	2	5	3,2	3,3	3	3,3
22	Готовность реинвестировать прибыль	4,5	4	2,5	3	2,5	3,3

Для наглядногсти можно построить график. Для этого в многомерное пространство данных погружается двумерная сетка, изменяющая свою форму таким образом, чтобыкак можно точнее аппроксимировать облако данных.каждой точке данных ставится в соответствие ближайший к ней узел сетки. Таким образом, каждая точка получает некоторую координату на сетке. Такое изображение локально непрерывно: близким точкам на карте соответствуют близкие точки в исходном пространстве.

Рисунок 1. Пример отображения морфологической карты в многомерном пространстве

Такая топографическая карта дает наглядное представление о рассматри­ваемом проекте в многомерном входном пространстве, геометрию которого мы не в состоянии представить себе иным способом. Стоит так же отметить, что с помощью такой карты достаточно наглядно отображаются наиболее сильные и слабые стороны проекта.

Заполненная морфологическая карта, по возможности, должна подсказы­вать инвестору, стоит ли в тот или иной проект вкладывать деньги. И если в це­лом проект оказывается достаточно хорошим – то так же видеть возможные «проблемные участки» проекта, для возможности доработки. Для достижения данной цели следует использовать многослойный персептрон с несколькими скрытыми слоями, пример которого изображён на рисунке 2.

Рисунок 2. Пример многослойного персептрона.

На первый слой будет подаваться цветовая карта, заполненная экспертом; второй слой будет обрабатывать поступившую информацию в доступную для работы нейропроцессоров; третий слой отвечает за математически й аппарат и четвертый слой выдает результат: на сколько проект качественный, и если про­ект имеет достаточно большую вероятность получить инвестиции – возможные «слабые» или недостаточно проработанные стороны проекта, над которыми не­обходимо поработать, чтобы получить одобрение инвестора.

В результате дальнейшей разработки данной методологии значительно уп­ростится процесс принятия решения бизнес-ангелом о приня­тии/отвержении/дополнительной доработки проекта. Заполняя морфологиче­скую таблицу (а это возможно делать даже в режиме он-лайн), не будет необ­ходимости держать в памяти множество вопросов, запоминать большой и бы­стро меняющийся поток информации, поступающий во время рассмотрения проекта на форуме бизнес-ангелов или на стадии рассмотрения заявки – можно заполнять морфологическую таблицу в режиме он-лайн. Использование цвето­вой альтернативы цифрам и построение многомерного графика позволит на­глядно видеть «уязвимые места» рассматриваемого проекта. Разрабатываемая методология будет подспорьем для анализа поступающих инновационных про­ектов, охватывая наиболее значимые параметры оценки идей.

Код для цитирования: Скопировать