Создание системы индикаторов для оценки рисков китайско-российских межгосударственных проектов на основе нечеткого аналитического иерархического процесса

Китайско-российские межгосударственные проекты, как правило, характеризуются крупными масштабами, большой продолжительностью, высокой технической насыщенностью и множеством участников. В процессе реализации проекта на него неизбежно будут влиять многие объективные условия, такие как экономика, управление, технологии, что приведет к определенным рискам и неопределенности. Поэтому ключевым фактором  совершенствования управления межгосударственными проектами является контроль и снижение проектных рисков на протяжении всего жизненного цикла проекта. На основе анализа литературы и конкретных примеров обоснованно выбраны показатели оценки, подходящие для китайско-российских межгосударственных проектов. Далее с помощью определенной методологии проводится комплексная оценка показателей риска и разрабатывается руководство по управлению проектом. Для дальнейшей систематизации списка рисков автор использует экспертное интервью, мозговой штурм и анкетирование. Формирование иерархической структуры и построение иерархической модели факторов риска  является первым шагом и важной основой метода нечеткого аналитического иерархического процесса (FAHP). В статье подробно описывается процесс создания иерархической  модели факторов риска. Она закладывает основу для последующей нечеткой матрицы  дополнительных суждений и ранжирования важности факторов риска. Итоговые результаты представляют собой научные рекомендации для управления китайско-российскими межгосударственными проектами. 

1. Saaty T. L. The analytic hierarchy process, priority setting, resource allocation. McGraw Hill, Inc.; 1980. 345 p.

2. Panchal S. & Amit Kr. S. Landslide hazard assessment using analytic hierarchy process (AHP): A case study of National Highway 5 in India. Ain Shams engineering journal. 2022;(13). https://doi.org/10.1016/j.asej.2021.10.021.

3. Amos Darko, Albert P., Ernest E. A., Emmanuel K. O., Erika P. & David J. E. Review of application of analytic hierarchy process (AHP) in construction. International journal of construction management. 2019;19(5). Published online: 26 Mar 2018. https://doi.org/10.1080/15623599.2018.1452098.

4. Zadeh L. A. Fuzzy sets. Inf Control. 1965;(8):338–353.

5. Zadeh L. A. The concept of a linguistic variable and its applications to approximate reasoning. Part I. Inf Sci. 1975;(8):199–249.

6. Atanassov K. T. Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets Syst. 1986;(1):87–96.

7. Kutlu G. F., Kahraman C. Spherical fuzzy sets and spherical fuzzy TOPSIS method. Intell Fuzzy Syst. 2019;36(1):337–352.

8. Hing Kai C., Xuting S. & Sai-Ho C. When should fuzzy analytic hierarchy process be used instead of analytic hierarchy process? Decision support systems. 2019. https://doi.org/10.1016/j.dss.2019.113114.

9. Sharma S. K. Risk management in construction projects using combined analytic hierarchy process and risk map framework. Journal of operations management. 2013;12(4):23–53.

10. Gnanavelbabu A. Arunagiri P. Ranking of MUDA using AHP and Fuzzy AHP algorithm. Materials today: proceeding. 2018;(5):13406–13412.

11. Siyang S. Research on the evaluation of knowledge exchange effect of virtual academic community users based on Fuzzy Hierarchical Analysis Method. Intelligence science. 2020;38(2):22–28.

12. Wanli W. Research on credit risk rating and prevention mechanism of small and micro enterprises in banks based on fuzzy analytic Hierarchy process. South China university of technology. 2019.

13. Yevchenko N. N., Wang Xiaohan. Research on factor identification of Chinese interstate project risk management. State and Municipal Management. Scholar Notes. 2022;(3):32–40. (In Russ.). https://doi.org/10.22394/20791690-2022-1-3-32-40.

14. Qinghua H., Delei Y., Lan L. & Yu G. Measurement of interface management during the implementation of complex construction projects. Decision-making reference. 2017;474(6):49–53.