The most used models of project portfolio formation have been considered in this work. Models are considered in the order of their emergence, and reasons related to modification of approaches are analyzed. Classification of existing models, allowing mark out existing approaches’ advantages and shortcomings, has been offered in this work too.
project portfolio, project portfolio management, project portfolio formation, mathematical methods, deterministic models, stochastic models, fuzzy numbers theory.
Введение
Портфель проектов – это набор проектов или программ и других работ, объединенных вместе с целью эффективного управления данными работами для достижения стратегических целей. Важнейшей составляющей управления портфелем проектов является его формирование. Правильно составленный портфель проектов – это уже половина в деле достижения упомянутых целей.
При выборе проектов для включения в портфель возникает ряд проблем. Это, прежде всего, необходимость определения воздействия проектов на цели компании, учета общего бюджета, ряда специфических ресурсов, взаимозависимостей между проектами и других моментов. При этом большинство данных получаются как экспертные оценки. Поскольку оценка проекта носит субъективный характер, при необходимости выбора из многих проектов возникает потребность в применении более формализованных правил для достижения объективности выбора. Кроме того, при увеличении количества альтернатив снижается способность эксперта к эффективной оценке и определению предпочтений. Также большое число факторов, необходимых для учета при формировании портфеля, усложняет формирование оптимального портфеля. Управление портфелем имеет свои особенности и сложности, в отличие от набора проектов.
Обычно руководство компании принимает решение о составе портфеля на основании собственного опыта и предпочтений, но с большим количеством альтернатив осуществить такой выбор становится все сложнее, риски ошибки увеличиваются и появляется необходимость во вспомогательных методах [15].
Можно определить важную научно-практическую проблему – проблему развития и дальнейшей разработки инструментов формирования портфеля проектов, ориентированного на достижение текущих и будущих целей и обеспечивающего рост стоимости (ценности) компании.
Цель данной статьи – выявление логики и тенденций разработки математических моделей управления портфелем проектов и направлений их дальнейшего совершенствования.
Для достижения данной цели поставлены следующие задачи:
- выявить тенденции в развитии моделей, обобщить имеющиеся подходы к разработке моделей формирования портфеля проектов;
- предложить типологию модей УПП;
- определить направления дальнейшего совершенствования рассматриваемых моделей.
1. An´shin V.M., Demkin I.V., Nikonov I.M., Tsar´kov I.N. Modeli upravleniya portfelem proektov v usloviyakh neopredelennosti [Models of portfolio management under uncertainty]. Moscow, MATI Publ., 2008.
2. Archer N.P., Ghasemzadeh F. Portfolio selection techniques: A review and a suggested integrated approach. Innovation Research Center Working Paper 46, School of Business, McMaster University, Hamilton, ON, 1996.
3. Archer N.P., Ghasemzadeh F. A decision support system for project portfolio selection / Int. J. Technology Management. 1998. Vol. 16. № 1-3. P. 105-114.
4. Carazo A.F., Gomez T., Molina J., Hernandez-Diaz A.G., Guerro F.M., Caballero R. Solving a comprehensive model for multiobjective project portfolio selection. Computers & Operations Research. 2010. № 37. P. 630--639.
5. Dickinson M.W., Thornton A.C., Graves S. Technology portfolio management: optimizing interdependent projects over multiple time periods. IEEE Transactions on engineering management. November. 2001. Vol. 48. № 4.
6. Doerner K., Gutjahr W.J., Hartl R.F., Strauss C., Stummer C. Pareto Ant Colony optimization: A metaheuristic approach to multiobjective portfolio selection. Annals of Operational Research. 2004. № 131. P. 79-99.
7. Doerner K., Gutjahr W.J., Hartl R.F., Strauss C., Stummer C. Pareto Ant Colony optimization with ILP preprocessing in multiobjective project portfolio selection. European Journal of Operational Research. 2006. № 171. P. 830-841.
8. Ghasemzadeh F., Archer N.P., Iyogun P. A zero-one model for project portfolio selection and scheduling. The Journal of the Operational Research Society. Jul. 1999. Vol. 50. № 7. P. 745-755.
9. Ghasemzadeh F., Archer N.P. Project Portfolio selection through decision support. Decision support systems. 2000. № 29. P. 73-88.
10. Golabi K., Kirkwood C.W., Sicherman A. Selecting a portfolio of solar energy projects using multi-attribute preference theory. Management Science. 1981. № 27. P. 174-189.
11. Gutjahr W.J., Katzensteiner S., Reiter P., Stummer C., Denk M. Competence driven project portfolio selection, scheduling and staff assignment. Central European Journal of Operations Research. 2008. № 16. P. 281-306.
12. Gutjahr W.J., Katzensteiner S., Reiter P., Stummer C., Denk M. Multi-objective decision analysis for competenceoriented project portfolio selection. European Journal of Operational Research. 2010. № 205. P. 670-679.
13. Gurgur C.Z. Lockheed Martin Space Systems Company optimizes infrastructure project-portfolio selection. Interfaces. 2008. Vol. 38. № 4. P. 251-262.
14. Gurgur C. Optimal project portfolio selection with carryover constraint. Journal of the Operational Research Society. 2009. Vol. 60. № 12. P. 1649-1657.
15. Hu G., Wang L., Fetch S., Bidanda B. A multi-objective model for project portfolio selection to implement lean and Six Sigma concepts. International Journal of Production Research. 1 Decem. 2008. Vol. 46. № 23. P. 6611-6625.
16. Huang X., Xiang L., Islam M.N. Optimal project adjustment and selection. Economic Modelling. 2014. № 36. P. 391-397.
17. Loch C.H., Pich M.T., Terwiesch C., Urbschat M. Selecting R&D projects at BMW: A case study of adopting mathematical programming models. IEEE Transactions on engineering management. February 2001. Vol. 48. № 1.
18. Perez F., Gomez T. Multiobjective portfolio selection with fuzzy constraints. Annals of Operations Research. 2014. March. P. 1-23.
19. Wang J., Hwang W.-L. A fuzzy set approach for R&D portfolio selection using a real options valuation model. Omega. 2007. № 3. P. 247-257.
