Оптимизация ставок роялти в лицензионных договорах на основе распределенных вычислений и сетевых технологий тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Оптимизация ставок роялти в лицензионных договорах на основе распределенных вычислений и сетевых технологий"

№

^ ОЮоМ

005053701

На правах рукописи

Неволнн Иван Викторович

ОПТИМИЗАЦИЯ СТАВОК РОЯЛТИ В ЛИЦЕНЗИОННЫХ ДОГОВОРАХ НА ОСНОВЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ И СЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

2 5 ОКТ 2012

Москва-2012 г.

005053701

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Центральном экономико-математическом институте Российской академии наук

Научный руководитель: д.э.н. Козырев Анатолий Николаевич, Федеральное

государственное бюджетное учреждение науки Центральный экономико-математический институт Российской академии наук

Официальные оппоненты: д.э.н., проф. Лившиц Вениамин Наумович, Федеральное

государственное бюджетное учреждение науки Институт системного анализа Российской академии наук к.ф.-м.н. Бусыгин Владимир Петрович, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное учреждение

науки Институт проблем рынка Российской академии наук

Защита состоится « 12 » ноября 2012 года в 15й1 на заседании Диссертационного совета Д 002.013.01 при Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Центральном экономико-математическом институте Российской академии наук по адресу: 117418, г. Москва, Нахимовский проспект, д. 47, ауд. 520.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ЦЭМИ РАН.

Автореферат разослан «10» октября 2012 года.

Ученый секретарь

Диссертационного совета Д 002.013.01, кандидат экономических наук

А.И. Ставчиков

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования определяется растущей потребностью новой экономики в создании более совершенной, основанной на математических методах и сетевых технологиях инфраструктуры рынка технологий, цифровых продуктов и других нематериальных благ. В том числе есть очевидная потребность в инструментальных средствах для информационной поддержки переговоров при совершении сделок по передаче технологий и, прежде всего, при заключении лицензионных договоров. По мере распространения сетевых технологий и перехода от традиционной экономики к экономике знаний потребность в них будет лишь возрастать.

Ставки роялти в лицензионных договорах играют такую же роль, какую играют цены на рынках обычных продуктов или ставки процентов на рынках денег. При этом лицензионный договор был и остается основным или, как минимум, одним из основных инструментов передачи технологий и основным видом сделок на рынке интеллектуальной собственности. Более того, сфера применения лицензионных договоров и их разнообразие расширяться.

Как и обычные цены, ставки роялти в основном формируются рынком. Вместе с тем, специфика рынка лицензий - рынка интеллектуальной собственности - такова, что практически каждая сделка оригинальна в силу оригинальности предмета сделки, а цена сделки не сводится к сумме денег. Схема лицензионных платежей в обычном лицензионном договоре (патентная лицензия) или в договоре о передаче ноу-хау (беспатентная лицензия) достаточно сложна. Обычно она включает в себя начальный (паушальный платеж) в виде фиксированной суммы и последующие регулярные выплаты в виде роялти, исчисляемы как процент от выручки, причем ставка роялти может меняться от периода к периоду. В этом проявляется гибкость схемы платежей, позволяющая сбалансировать интересы сторон и риски. Вместе с тем, она оставляет большие возможности для оптимизации сделки по Парето, т.е. с улучшением условий для обеих сторон. Эти возможности в основном связаны с тем, что стороны по-разному, вообще говоря, оценивают будущее, в том числе изменение стоимости денег во времени, спрос и риски.

Сложность задачи оптимизации состоит в том, что в ней участвуют две стороны с противоположными (во многом) интересами, скрывающие друг от друга информацию о своих ограничениях и возможностях. При наличии многих степеней свободы им трудно

/

/

договорится. Выход они находят в ограничении степеней свободы, используя фиксированную ставку роялти и снижая тем самым возможности для оптимизации сделки.

Альтернатива снижению степеней свободы - применение более совершенных инструментов, позволяющих изменять ставки роялти и оптимизировать сделку в смысле Парето при сохранении сторонами в тайне большей части информации о своих возможностях и ограничениях. Разработка таких инструментов на основе математического программирования, распределенных вычислений и сетевых технологий - тема настоящего исследования.

Проработанность темы исследования на данный момент далека от потребностей современной экономики знаний, хотя отдельные ее аспекты исследовались достаточно глубоко. В частности, глубоко разработана тема распределенных вычислений применительно к задачам оптимизации, включая задачи с блочной структурой. Однако, как показал Артемьев И.Е., она обычно связывалась с большим объемом вычислений, а не с сознательным ограничение обмена информацией между сторонами (блоками), как это имеет место при заключении лицензионных договоров. А это означает совсем другие требования к алгоритмам вычислений. Также в последнее время изучается возможность предоставления услуг на основе облачных вычислений. Первая в России диссертация на эту тему защищена Макаровым C.B. в 2011 г. Тему даже называют модной, но пока речь идет лишь о коммуникационных услугах и аутсорсинге.

Определению и обоснованию ставок роялти также посвящена обширная литература, причем вопрос о ставках роялти рассматривается как в контексте оценки интеллектуальной собственности, например, Азгальдовым Г.Г., Карповой H.H., Козыревым А.Н. и Макаровым В.Л., так и в контексте лицензионной торговли, что можно видеть в работах Волынец-Руссета Э.Я. и Мухопада В.И., прежде всего, с ориентацией на практические применения, но при этом речь не идет о распределенных или облачных вычислениях. Значимость этой литературы состоит в том, что в ней обобщен практический опыт определения экономических параметров лицензионных договоров, в том числе ставок роялти, выведены эмпирические правила и выявлены основные значимые факторы.

Теоретические исследования с близкой проблематикой включают построение моделей передачи технологий между различными агентами и в различных условиях. Определенное внимание уделяется вопросам составления оптимального контракта и схематичному

описанию процесса. Также строятся модели оптимизации параметров, и проводятся эконометрические исследования сделок по передаче технологий. Анализу подвержено влияние различных факторов на оптимальные параметры лицензионного соглашения. Это не только вид и структура платежей, но и распределение прав между сторонами. Среди факторов моделей рассматриваются количество игроков на рынке, этичность поведения агентов, симметричность информации и т.п.

Наконец, существует серия работ по автоматизации переговоров или снижению транзакционных издержек при переговорах. Известны не только протоколы переговоров -жестко фиксированные правила, но и компьютерные программы, которым доверяется даже заключение сделок в автоматическом режиме. В том числе авторы, например, Брегеда М.В., публикуют работы с применением линейного програмирования как инструмента поддержки переговоров.

Цель исследования - разработка инструментальных средств на основе математического программирования и сетевых технологий для обеспечения технической поддержки переговорного процесса (или его автоматизации) и оптимизации ставок роялти при заключении лицензионных договоров.

Задачи исследования:

1. Построение математических моделей поведения сторон по договору - лицензиара и лицензиата, связанных между собой через роялти.

2. Выявление принципиальных возможностей для оптимизации лицензионного договора по Парето;

3. Разработка вычислительного алгоритма, который сохраняет раскрываемую агентом частную информацию в тайне от противоположной стороны сделки, обеспечивающего в целом достижение оптимума Парето.

4. Исследование сходимости алгоритма к оптимуму Парето;

5. Построение вычислительной схемы, гарантирующей отсутствие зацикливания алгоритма и реализуемой в Excel;

6. Реализация алгоритма в виде интерактивного сервиса для двух участников с основной программой на сервере и доступом сторон по договору через Интернет;

7. Реализация алгоритма в виде интерактивного сервиса для одного участника (лицензиата), когда вторая сторона (лицензиар) представлена роботом.

Объект исследования - лицензионный договор как основной инструмент передачи технологий, схема платежей и эмпирические правила расчета экономических параметров, используемые в лицензионных договорах.

Предмет исследования - математические модели переговоров при заключении лицензионных договоров и методы оптимизации ставок роялти в таких договорах, допускающие сетевую реализацию.

Методология исследования основана на применении идей и методов математического программирования, выпуклого анализа и теории игр в сочетании с экономическим анализом эмпирических правил и общих принципов лицензионной торговли, полученных из обобщения практического опыта.

Действия сторон по лицензионному договору рассматриваются как рациональные, что дает основания моделировать их с помощью экстремальных задач, а оптимизацию сделки в целом - как последовательное улучшение положения каждой из сторон с выходом в конце на границу Патето. Такое понимание задачи оптимизации лицензионного договора при некоторых дополнительных ограничениях позволяет с помощью замены переменных свести задачу оптимизации ставок роялти к известной задаче оптимального распределения ограниченных ресурсов. Решению этой задачи посвящена обширная литература с использованием различной математической техники и приложениями к разным сферам экономики, начиная с основополагающей монографии Л.В. Канторовича. Среди наиболее цитируемых авторов в данной тематике следует упомянуть Первозванского A.A. и Первозванскую Т.Н. Сочетание элементов оптимизации и иммитации используют Макаров B.JI. и Маршак В.Д. Схема, близкая к используемой в данной работе схеме, впервые описана Козыревым А.Н., также применительна к задаче распределения ресурсов. Из зарубежных работ идейно близки в смысле применяемой техники публикации X. Эхтамо с соавторами.

Тем не менее, вся эта техника не может быть применена непосредственно к задаче оптимизации лицензионных договоров в целом и ставок роялти в частности. Лицензионная торговля имеет свою ярко выраженную специфику, в том числе это весьма специфическую и сложную систему платежей. Ей соответствует процедура ведения переговоров, в рамках которой определяются экономические параметры договора, прежде всего, ставки роялти.

Поскольку торговля лицензиями существует достаточно продолжительное время, выработаны эмпирические правила и методики расчета ставок роялти. Их необходимо

изучать и учитывать в математических построениях, чтобы избежать чрезмерных упрощений и утраты связи с действительносью. Переговоры - игровая ситуация, поэтому в работе также исследуется применение теории игр к определению оптимальной цены. Один лишь параметр - ставка роялти - влияет на ожидания и поведение каждой из сторон переговоров. Поэтому необходимо исследовать связи меиеду экономическими параметрами, чтобы установить, что влияет на размер ставки роялти.

Информационная база исследования - научная и научно-практическая литература на русском, английском и немецком языке, интернет, предложения о продаже открытых лицензий, публикуемые на условиях оферты.

Научная новизна работы заключается в получении новых результатов с применением новых методов. Впервые для уточнения (оптимизации) ставок роялти в лицензионном договоре используется разнообразный и мощный математический аппарат, включая линейное и квадратичное программирование, выпуклый анализ и теория игр, а также сетевые технологии. Такой аппарат является более прогрессивным по сравнению с тем, который используется сегодня для оптимизации ставок роялти, и позволяет построить инструмент, обеспечивающий сохранность частной информации агентов. При этом достигаются равновесные по Парето условия сделки и появляется возможность для автоматизации процесса заключения лицензионных договоров. Благодаря применению такого аппарата:

• построен алгоритм, допускающий параллельные вычисления и улучшающий условия сделки в направлении Парето-оптимальной точки;

• сформулированы достаточно общие условия, в рамках которых доказана сходимость алгоритма к оптимуму Парето;

• построена вычислительная схема для MS Excel, исключающая зацикливание алгоритма при прохождении точек вырождения (неполный базис в задаче линейного программирования и т.д.);

• реализована на языке С++ сетевая версия интерактивной вычислительной схемы для двух участников (лицензиара и лицензиата);

• реализована аналогичная сетевая версия для одного участника (лицензиата), встраиваемая в университетскую модель торговли лицензиями, когда функции лицензиара выполняет робот.

Личный вклад автора:

• выполнен перенос методов решения задач распределения ресурсов на задачу оптимизации ставок роялти;

• построен алгоритм оптимизации ставок роялти, допускающий параллельные вычисления;

• алгоритм реализован при помощи различных программных средств, что показывает гибкость его реализации;

• продемонстрированы возможности алгоритма для решения прикладных задач передачи прав интеллектуальной собственности;

• предложена новая модель взаимодействия лицензиата и лицензиара на стадии переговорного процесса.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы состоит в том, что создан удобный инструмент для исследования поведения сторон в лицензионном договоре. Меняя модель поведения лицензиата и/или лицензиара, можно сопоставлять результаты с реальным поведением сторон в переговорах. Также исследованы возможности применения задачи о распределении ресурсов в проблеме определения вознаграждения за использование интеллектуальной собственности. Предложена общая схема улучшения ставки роялти, которая может адаптироваться к условиям конкретной задачи путем выбора соответствующего функционала.

Практическая значимость работы определяется тем, что созданные интерактивные сервисы встраиваются в корпоративные и социальные сети изобретательства, рационализации, инноваций - КСИРИН и ССИРИН, соответственно. Предложен механизм улучшения экономических параметров лицензионного договора, который стимулирует стороны сообщать истинные ожидания, связанные с проектом. При этом в качестве входных данных используются достаточно простые сведения, а не вероятностные распределения и сценарии развития проекта. Реализация алгоритма в виде компьютерной программы позволяет автоматически собирать статистические данные о лицензионной торговле, а также повышает степень автоматизации при заключении лицензионных договоров, расширяя при этом круг потенциальных лицензиатов. Кроме того, сервисы используются в учебном процессе.

Структура н объем работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Общий объем работы 143 страницы. Количество таблиц - 9, количество рисунков - 26.

Апробация результатов. Основные положения диссертационной работы были представлены на 53-й научной конференции МФТИ - Всероссийской молодежной научной конференции с международным участием «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук», состоявшейся в период с 24 по 29 ноября 2010 года в г. Москве, а также Международной научно-практической конференции «Охрана и защита прав интеллектуальной собственности на единой таможенной территории Таможенного союза», состоявшейся 15 марта 2011 года в г. Москве в Российской государственной академии интеллектуальной собственности.

На разработанную программу для поддержки лицензионных переговоров получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ Л°2011617727 «Программа для расчета ставок роялти» от 5 октября 2011г.

II. СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Краткое содержание работы. Диссертационное исследование проведено на основе трудов отечественных и зарубежных авторов (экономистов, математиков, оценщиков интеллектуальной собственности и специалистов по лицензионной торговле), в том числе: Г.Г. Азгальдова, А.П. Афанасьева, В.А. Булавского, О.Н. Бондаревой, Э.Я. Волынца-Руссета, В.Ф. Демьянова, Л.В. Канторовича, H.H. Карповой, В.Н. Лившица, А.Н. Козырева, В.Л. Макарова, В.И. Мухопада, A.A. Первозванского, A.M. Рубинова, P. Aghion, R. L. Autrey, Н. Ehtamo, О. Morgenstern, J. Von Neuman, A. Rubinstein, R. Sansing, J Tiróle и других.

Глава 1 «Возможные подходы к определению ставки роялти» посвящена постановке задачи и обзору возможных подходов к ее решению. Здесь же дан обзор литературы по теме. В первом параграфе рассматривается лицензионный договор как основной инструмент передачи технологий, его особенности и схема платежей. Отмечено, что исследования эмпирического характера включают как академические исследования, выполненные вузовскими преподавателями и научными работниками, так и отнюдь не менее глубокие практические или научно-практические пособия, написанные специалистами практиками на основе имеющегося у них реального опыта заключения лицензионных договоров. В частности, этот опыт представлен в публикациях отечественных авторов: Волынец-Руссет

Э.Я., Евдокимова В.Н., Золотых Н.И., Козырев А.Н. и Макаров В.Л., а также Мухопад В.И. Из зарубежных источников особо стоит отметить переведенную на русский язык книгу Г. Штумпфа «Лицензионный договор», уникальную в части внимания к деталям. Также отметим работы статьи американских практиков Андониан Дж. К., Аутрей Р.Л., Аксельрод И.Л., Маркус Б., Мойрер М. Дж., в которых обсуждаются некоторые важные детали, в том числе идеи оптимизации. В работах Смита Г.В. и Парра Р.Л. описаны эмпирические правила и приемы расчета ставок роялти, а также приведены их возможные обоснования. В качестве наиболее распространенного способа расчета роялти применяется правило 25%. Согласно указанному правилу, 25% от прибыли до вычета налогов и процентов по займам составляет доля лицезиара при распределении выгод от лицензии. Соответственно, доля лицензиата -75%. Одно из наиболее убедительных объяснений состоит в том, что примерно 25% от EBIT (Earning before interests and tax) тратят на R&D (research and development) американские компании, живущие за счет собственных разработок. Иначе говоря, жить за счет покупки лицензий или за счет собственных разработок одинаково выгодно. Однако существуют и другие обоснования.

Теоретические исследования проблем, связанных с заключением лицензионных договоров, и практика развиваются во многом изолированно друг от друга, на что есть объективные причины, одна из которых - закрытость большей части практики от третьих лиц, включая представителей экономической науки. Практика заключения лицензионных договоров и, соответственно, выбора ставок роялти обобщается лицензионными обществами и специализированными фирмами, сопровождающими такие сделки, но такая информация составляет их коммерческую тайну и предоставляется только на платной основе. Таким образом, эмпирическая база для апробации теоретических построений в данной области, частично скрыта от исследователей, частично представлена относительно простой университетской моделью. Тем не менее, в научной и научно-практической литературе по данной теме присутствуют упоминания о более сложных моделях назначения ставок роялти, в том числе о понижающихся и повышающихся ставках роялти. В числе авторов данной литературы находится Волынец-Руссет Э.Я.

Второй параграф целиком посвящен обзору математических моделей, имитирующих процесс переговоров, прежде всего, при заключении лицензионных договоров. Также в обзор включены модели переговорного процесса, сходство с которыми имеет место в части

используемого математического аппарата. Авторы привлекают различные методы поиска ставки роялти, оптимальной в том или ином смысле. Помимо оптимума по Парето и равновесия по Нэшу, также отыскивается ставка роялти, максимизирующая полезность одной из сторон - той, которая имеет силу в переговорах. Оптимальная ставка роялти определяется в различных модельных ситуациях - в условиях асимметричной информации, в условиях возможного неэтичного поведения, при лицензировании на вертикально интегрированных рынках и т.п. Также авторы сравнивают роялти с другими способами организации платежей.

В третьем параграфе рассматриваются подходы к компьютерному моделированию переговорного процесса, в том числе с применением агент-ориентированных моделей. Математический аппарат, дополненный высокопроизводительными вычислительными ресурсами, позволяет разрабатывать инструменты для поддержки лицензионных переговоров. Причем такие инструменты могут выступать в роли посредника, через которого осуществляется взаимодействие сторон, и в роли приложений, помогающих пользователю сформулировать наилучший ответ на предложение оппонента. В последнем случае стороны общаются друг с другом напрямую, без посредника, а программа работает на персональном компьютере каждого из участников переговоров, в то время как посредник может разместить свое приложение на удаленном сервере и предоставить через Интернет доступ к инструменту. Алгоритмы генерации наилучшего ответа базируются на использовании понятия веры в действия контрагента, на метрику в многомерном пространстве предмета договора, либо на компьютерных симуляциях подобных сделок.

Также существует и другой подход, более близкий к настоящей работе, который предполагает наличие посредника, собирающего информацию о предпочтениях агентов. Посредник при помощи аппарата опорных гиперплоскостей определяет множество более предпочтительных параметров сделки одновременно для обоих агентов. Далее по некоторому правилу из этого множества выбираются новые предложения агентам, и посредник наблюдает за реакцией сторон - согласятся они с новыми условиями или как-либо скорректируют их. Математический аппарат данного подхода достаточно проработан и позволяет создать посредника в виде компьютерной программы, которая автоматически проводит опрос пользователей и улучшает условия сделки для обеих сторон. Данный вопрос хорошо проработан Г. Эхтамо и Р.П. Хамалайненым, и даже предложена программа для

решения задачи оптимизации условий сделки, опирающаяся на идею автоматизированного посредника.

В главе 2 «Построение и анализ математических моделей» исследованы разные варианты модели переговоров при зпключении лицензионного договора, разработанные лично автором диссертации и предлагаемые им для практического использования.

В параграфе 2.1. обоснована возможность представления лицензиата и лицензиара в виде задач математического, в том числе линейного программирования. При этом автор опирается не только на традицию теоретических исследований, но и на практику профессиональной оценки. Приведены условия, при которых рассматриваемая задача сводится к хорошо изученной задаче распределения ограниченных ресурсов. Здесь же построена модель лицензионного договора в виде игры двух лиц.

В параграфе 2.2. рассматривается вычислительный алгоритм, иммитирующий переговоры между сторонами и взаимные уступки, обеспечивающие улучшение положения каждой из сторон.

В общем случае агенты представимы в виде задачи линейного программирования, которая в каноническом виде принимает форму:

{{с',х')-> max

М'х' + E£ = b(t ) ^ где матрица действий агента s, х' - действия агента s, b(t') -предельные значения, зависящие от причитающегося агенту s набора долей t' из разности предельных ставок роялти г^-г^, (с', л') - линейная форма, отражающая полезность агента s, Е - единичная матрица " *", £ - набор дополнительных переменных, s=le для лицензиата, j=/r для лицензиара. Двойственная к ней задача имеет вид

1М' Е~\

У'*

где у' - двойственная переменная, с - нулевой л-мерный вектор,

а штрих обозначает операцию транспонирования. Согласно схеме Козырева А.Н., для поиска оптимума по Парето, необходимо:

(1) для каждого агента вычислить такое решение двойственной задачи у', что оно является наименее удаленным от луча с направляющим вектором 1 = у'' + у'" в смысле евклидовой метрики;

(2) проверить базисное множество - исключаются строки матрицы \м' , соответствующие неактивным ограничениям двойственной задачи, и включаются строки, соответствующие активным ограничениям двойственной задачи. Если а]. - >тый столбец матрицы | М' Е |, а с) - ]-тый элемент вектора

V]

.ю а', входит в базис, когда (а),у') = с'; ¿1 1

(3)для агента з={1е,1г} вычислить матрицу В', обратную к базисной матрице, составленной из базисных столбцов а';

(4) вычислить вектор е' -у' - ^ I для каждого $={1е,1г}\

(5) вычислить все числа X \ В'Ь'(1' + Х'е') £ 0, з={1е,1г};

(6) вычислить новые доли /'=<* + тт(Я')е', 5={1е,1г}\

(7) при новых долях повторить шаги (1)-(б).

Если при этом яатяются монотонной в том смысле, что если из условия

(У.1')^{У,1'),У>0, следует (у,Ь'(1'))й(у,Ь,(1,)),у>0, то набор (у1 ,<"') является

/. I

равновесием в смысле Розенмюллера: точка (/>,<), где = 1, называется равновесием,

1-1

если (р,1) £ (р,а) и г(1) = шах ¡(1), где а - начальное распределение долей.

{Р№РА)

Существование равновесия следует из монотонности предпочтений, описываемых функцией 2(1') = (С'Х), где х'. - решение задачи при данном значении параметра '*.

Таким образом, перейдя от ставок роялти к долям характерного интервала ставок, можно использовать рассуждения А.Н. Козырева, выполненные им при решении задачи о распределении ресурсов, для доказательства сходимости алгоритма к оптимальному по Парето набору долей, а следовательно, и ставок роялти.

Также возможно использование упрощенной схемы, которая в качестве двойственных оценок агентов использует градиенты ожидаемой чистой приведенной стоимости, ЫРУ проектов.

При рассмотрении негладких задач оптимизации субдифференциал целевой функции можно аппроксимировать субградиентами ограничений прямой задачи. Рассмотрим задачу агента 5:

1!'(х')-*тах

_, где и (х) - вогнутая функция, gl(x) - выпуклые функции.

Известно, что х' • решение задачи тогда и только тогда, когда Зр'е3и'(х'13р; е(*'),Э)£*0,1 = й, такие, что 0 = р'+^у',р' и

у'[£*(х') - 6, (/')] = О, I = 1, и, х={1г,1е} - индексы обозначают переменные лицензиара и лицензиата, соответственно. Причем числа у',1 = \,п являются решением двойственной задачи агента. В формулах символ д• обозначает субдифференциал функции. Мы полагаем, что функции Ь,(/'),1 = 1,л, не зависят от переменной оптимизации и тогда

Таким образом, можно не спрашивать стороны переговоров об оптимизационных задачах, на основе которых агенты принимают решения, а спросить о субградиентах ограничений. Причем спрашивать нужно обо всех активных ограничениях, то есть таких, что ¿(•Е')-Ь,(?') = 0 при данном распределении долей агентов (/'',(''), поскольку только они и

входят в линейную комбинацию 0 = р' . Если выбрать сопе' выпуклую коническую

оболочку субградиентов активных ограничений, то она обязательно содержит вектор -р',р' еди'(х'). Поэтому в каждой точке переговоров с набором (('г,/'*), которому

отвечает, вообще говоря, не единственная точка х', ¡={1г,1е}, субдифференциал целевой функции аппроксимируется конусом, обратным к выпуклой конической оболочке субградиентов активных ограничений - те, которые сам агент и назовет, поскольку остальные, неактивнае, пока остаются ненаблюдаемыми ему самому. В такой постановке, как показано в диссертационной работе, также имеет место рост полезности на каждом шаге итерационного процесса и сходимость алгоритма.

В диссертационной работе рассмотрены частные случаи, когда можно гарантировать сходимость процесса к оптимальному по Парето состоянию. Одному из таких частных

случаев посвящен параграф 2.3. В параграфе доказывается утверждение, что если функции

полезностей агентов имеют вид [/'((') = тт(р(',г') = (р'(*),<'), ¡ = {1е,1г], то итерационный

р'

процесс

/'(*) = ''(*+1)+е'(*)Л>где

Ь - порог чувствительности, приводит к росту полезности и сужению множества альтернатив.

В главе 3 «Практическая реализация» представлены три разные реализации предлагаемого автором алгоритма переговоров. В параграфе 3.1. описана сетевая реализация алгоритма в виде сервиса для двух реальных участников. Реализующая алгоритм программа написана на языке С-Н- и работает на сервере, доступ к которому обеспечивается через Интернет с использованием пароля. Все операции по обработке сообщений от агентов и выполнение процедуры оптимизации выполняются на сервере, а сторонам переговоров не требуется устанавливать специальное программное обеспечение - им необходимы лишь \veb-браузеры и доступ в Интернет. Коммуникации осуществляются через заполнение и пересылку специальных форм, генерируемыми сервером. Для пользователя работа с программой выглядит как обычная интернет-страница. Чтобы приступить к работе, агенту необходимо набрать имя сервера в адресной строке браузера. На стартовой странице предлагается выбрать роль в переговорах - лицензиат или лицензиар.

Вас приветствует сайт лицензионных переговоров!

ДвліиЯ сійг г їж

в п^аошарс*. 1кп і.сторсш могут

Км дм, I

Рнс. 1. Стартовая страница программы - посредника переговоров

В завиимосш от выбора пользователю предлагается форма, где необходимо указал, ожидаемые результате.! реализации проекта.

Переговоры по оптимизации ставок роялти

Правила

...

■1 0 |0 II к—1

в а_||

„,с,...............

.....¡0......:

Рис. 2. Форма для заполнения прогноза проекта

После заполнения формы и отправки данных на сервер, в браузере отображается страница — заставка с просьбой подождать. В это время сервер создает текстовый файл, куда записываются данные, и ожидается ответ оппонента. Если ответ так и не поступает в течение

16

минуты, пользователь получает сообщение о невозможности связаться с оппонентом. Время таймера можно выбрать, каким угодно, но не слишком большим. Как только поступают данные от оппонента, они также записываются в текстовый файл, но уже в другой. Важно отметить, что на самом деле на сервере выполняются сразу две программы, обслуживающие одну пару агентов. Это сделано для того, чтобы «помнить», какому агенту показывать результат. Обращаясь к серверу, агент запускает СМ-приложение, которое впоследствии не только принимает данные, записывает их в специальный файл и выполняет шаги алгоритма, но и отображает в браузере пользователя динамические веб-страницы. Данные страницы содержат результаты процедуры оптимизации, а также сообщения сервера Динамическая веб-страница характеризуется тем, что она генерируется программно, а не хранится на сервере в виде НТМЬ-файла. Таким образом, помимо стартовой страницы, на сервере хранится два исполняемых файла - СвІ-приложення, один из которых обслуживает взаимодействие с лицензиатом, а другой - с лицензиаром.

После того, как оба агента передали свои данные на сервер, созданы файлы, содержащие сообщения от лицензиата и лицензиара, каждое СЯ-приложение читает данные из файла контрагента. На данном этапе каждое приложение имеет доступ для обработки показателей обоих прогнозов. Однако самим агентам показатели проектов не доступны -каждый знает лишь то, что он отправил на сервер, но никак не информацию об оппоненте. Обрабатывая данные, прежде чем перейти к оптимизации, каждое приложение сравнивает значения ставок роялти, полученные от агентов. Для оптимизации важно знать текущее состояние переговоров, и поэтому, если значения не совпадают, формы возвращаются агентам на проверку.

Равноудаленный луч вычисляется как покоординатная сумма градиентов лицензиара и лицензиата. Вектор обмена (перехода в новое состояние) вычисляется как компонента градиента лицензиара, перпендикулярная равноудаленному лучу. Неважно, для какого из агентов вычисляется вектор обмена - новое состояние переговоров в виде набора ставок роялти будет одинаковым для обеих сторон. Поэтому вычисления ограничиваются обменом лицензиара с целью экономии аппаратных ресурсов. Сам по себе вектор обмена не определяет новое состояние, а задает лишь направление движения к нему. Для вычисления состояния требуется масштабировать обмен, то есть умножить на коэффициент,

соответствующий выходу на границу допустимой области. Коэффициенты определяются для каждой из возможных границ.

После завершения необходимых подготовительных операция , приложение отображает пользователю страницу с результатами оптимизации. Страница содержит таблицу с данными пользователя и новыми ставками роялти, а также диаграмму, построенную Fusion Charts, построенную при помощи записанных ранее команд.

Рис. 3. Фрагмент выдачи результата пользователю - таблица данных и гистограмма изменения роялти

Помимо результатов, на странице содержатся скрытые от пользователя поля, которые содержат данные для следующих шагов переговоров. В принципе, пользователь может продолжить переговоры и выполнить очередной шаг оптимизации, нажав на специальную кнопку, расположенную на этой же странице. Тогда на сервер вновь отправляются данные, в том числе и содержание скрытых полей. В скрытых полях содержатся компоненты луча и градиента. Но по одной компоненте луча и градиента уже обнулены - они не будут учитываться при работе приложения, так что обмен будет продолжаться до достижения ограничения очередной координаты. Необходимо заметить, что после отображения пользователю веб-страницы с результатами, приложение удаляет все созданные им файлы. Это не только защищает сервер от исчерпания физической памяти, но и затрудняет злоумышленникам перехват прогнозируемых показателей лицензионной сделки.

В параграфе 3.2. описан похожий процесс с той разницей, что здесь роль одного из участников переговоров исполняет робот. Эта программа используется для обучения студентов, но может быть использована и для обучения профессиональных переговорщиков в качестве тренажера.

Интеллектуальный робот реализован в виде задачи линейного программирования -ставится цель оптимизировать доступные денежные потоки при текущих значениях ставки роялти. Решение данной задачи определяет более предпочтительные условия сделки, с одной стороны, и ограничения робота, с другой.

Использование робота в таком виде позволяет реализовать описанный алгоритм оптимизации средствами MS Excel. Однако это выявляет ряд вычислительных трудностей, связанных с ошибками округления, выбором масштаба обмена и неоднозначностью определения базиса на каждом шаге итерационного процесса. В работе указано, как преодолеть возникающие препятствия и добиться работы алгоритма. В частности, при переходе к следующей точке переговоров необходимо делать шаг на большую величину, чем указывает масштаб алгоритма. Это приводит к тому, что точка располагается более не на грани допустимой области, а в вершине нового базиса, который далее и следует использовать в итерационном процессе.

Наконец, в параграфе 3.3. описана программа, реализованная на Excel и предназначенная для исследовательских целей. Программа иммитирует действия сторон в переговорах о заключении лицензионного договора В нее можно вносить усложняющие элементы и добиватьсяболее реалистичного поведения участников. Тем самым в принципе можно выявить факторы, реально влияющие на поведение участников и на результат сделки, но не проговариваемые явно или, как минимум, не артикулируемые.

Например, моделирование переговоров с использованием разработанного инструментария показывает, что сторона, которой доступны более доходные инвестиции, но вместе с тем и более дорогие кредиты, заинтересована в увеличении своей доли выручки проекта в первые годы действия соглашения с последующим уменьшением в заключительные периоды. Если процент по краткосрочным инвестициям для лицензиата выше, но его кредитование связано с большим риском, и поэтому выдается под более высокий процент, качественно картина выглядит, как на Рис. 4. Изменение ставок роялти в сделке за два шага алгоритма, когда лицензиату доступны более доходные инструменты. Более низкие роялти используются им как альтернатива заемным деньгам, однако он согласен на более высокие ставки в конце, рассчитывая компенсировать снижение доли выручки инвестициями в доступные ему рыночные инструменты.

Эволюция ставок роялти

■ Период О

■ Период 1 К Период 2 Ш Период 3

■ Период 4 8 Период 5

Начало Шаг1 Шаг 2

Рнс. 4. Изменение ставок роялти в сделке за два шага алгоритма, когда лицензиату доступны более доходные инструменты.

Изменение состава финансового портфеля лицензиата прослеживается по шагам работы алгоритма. Если при равномерных ставках роялти, которые используются в качестве отправной точки переговоров, лицензиат только занимает деньги, оптимизируя личное потребление, то в ходе переговоров кредиты в последние периоды заменяются на инвестиции. Можно полагать, что лицензиат в процессе переговоров стремится минимизировать риски, связанные с привлечением заёмных денег, для чего часть неопределённости будущих денежных потоков перекладывает на лицензиара. Для того, чтобы заинтересовать противоположную сторону, лицензиат вынужден предложить взамен высокие ставки роялти в последние годы.

Если краткосрочные инструменты поменять местами, то есть лицензиару доступны более доходные инвестиции и более дорогой кредит, распределение роялти меняется на противоположное - их стоит повысить, резко уменьшив в последние годы действия соглашения.

Эволюция ставок роялти

■ Период О

■ Период 1 К Период 2 и Период 3

■ Период 4 а Период 5

Начало

Шаг 1

Шаг 2

Рнс. 5. Изменение ставок роялти за два шага алгоритма, когда лицензиару доступны более доходные инструменты.

III. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате проведенного исследования, можно сделать следующие выводы:

1. Применяемая на практике схема лицензионного договора может быть оптимизирована путем взаимных уступок сторон по снижению ставок роялти в одни периоды и повышению их в другие периоды. Тем самым может быть получена большая удовлетворенность каждой из сторон условиями договора.

2. Стороны в лицензионном договоре могут быть корректно представлены в виде экстремальных задач, в том числе в виде задач линейного программирования, если обе стороны - фирмы. Такое представление хорошо укладывается в парадигму функционального подхода к оценке бизнеса, практикуемого в Германии.

3. Задача оптимизации ставок роялти может быть сведена к известной задаче распределения ограниченных ресурсов при условии, что изменение ставок роялти ограничены диапазоном стандартных отраслевых ставок. В этом случае может быть

построен алгоритм, имитирующий взаимные уступки и обеспечивающий сходимость к оптимальному по Парето состоянию в конечное число шагов.

4. В общем случае, когда изменения ставок роялти априори не ограничены, можно моделировать ситуацию как игру двух лиц. Однако игра получается сложной и не поддается аналитическому исследованию.

5. Компьютерное моделирование процесса приводит к ожидаемым в целом результатам, т.е. при упрощенных представлениях сторон в виде экстремальных задач процесс сходится очень быстро, причем сразу достигаются крайние решения. Это не соответствует реальной практике, в которой стороны уходят от крайних решений, стараясь не уходить от принятых эмпирических правил и распределять риски.

IV. СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Статьи в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Козырев А.Н., Неволин И.В. Моделирование лицензионных переговоров с достижением оптимальной ставки роялти // Вестник ГУ У. - 2010. -№2. - С.50-53.

2. Ноакк Н.В., Неволин И.В. Барьеры понимания экономических моделей при принятии решений// Национальные интересы: приоритеты и безопасность. - 2012 -№14(155). -С. 47-54.

Публикации в прочих изданиях:

3. Неволин И.В. Алгоритм инструмента оптимизации ставки роялти для поддержки лицензионных переговоров.// Труды 53-й научной конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук». Часть IX. Инновации и высокие технологии. - М.: МФТИ, 2010. - С.40-41.

4. Неволин ИВ. Оптимизация ставок роялти в лицензионных договорах на основе математических методов и сетевых технологий.// Сборник статей Международной научно-практической конференции «Охрана и защита прав интеллектуальной собственности на единой таможенной территории Таможенного союза», Москва: Секретариат комиссии Таможенного союза, 2011. - С.85-88.

5. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011617727 от 5 октября 2011г.

Неволин Иван Викторович

ОПТИМИЗАЦИЯ СТАВОК РОЯЛТИ В ЛИЦЕНЗИОННЫХ ДОГОВОРАХ НА ОСНОВЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ И СЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность: 08.00.13 -«Математические и инструментальные методы экономики»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук

Заказ № 47 Объем 1,2 пл. Тираж 100 экз.

ЦЭМИ РАН

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Неволин, Иван Викторович

Введение.

1. Возможные подходы к определению ставки роялти.

1.1. Эмпирические исследования и обобщение практики.

1.2. Применение математических моделей.

1.3. Применение программных средств для автоматизации заключения лицензионных договоров.

2.Построение и анализ математических моделей.

2.1. Моделирование сторон в переговорном процессе.

2.2. Вычислительный алгоритм улучшения ставок роялти.

2.3. Исследование сходимости алгоритма.

3.Практическая реализация инструмента.

3.1. Интернет-посредник лицензионных переговоров.

3.2. Инструмент обучения специалистов передачи технологий.

3.3. Инструмент исследования лицензионных сделок.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Оптимизация ставок роялти в лицензионных договорах на основе распределенных вычислений и сетевых технологий"

Актуальность темы исследования определяется растущей потребностью новой экономики в создании более совершенной, основанной на математических методах и сетевых технологиях инфраструктуры рынка технологий, цифровых продуктов и других нематериальных благ. В том числе есть очевидная потребность в инструментальных средствах для информационной поддержки переговоров при совершении сделок по передаче технологий и, прежде всего, при заключении лицензионных договоров. По мере распространения сетевых технологий и переходу от традиционной экономики к экономике знаний потребность в них будет лишь возрастать.

Ставки роялти в лицензионных договорах играют такую же роль, какую играют цены на рынках обычных продуктов или ставки процентов на рынках денег. При этом лицензионный договор был и остается основным или, как минимум, одним из основных инструментов передачи технологий и основным видом сделок на рынке интеллектуальной собственности. Более того, сфера применения лицензионных договоров и их разнообразие расширяется.

Как и обычные цены ставки роялти в основном формируются рынком. Вместе с тем, специфика рынка лицензий - рынка интеллектуальной собственности - такова, что практически каждая сделка оригинальна в силу оригинальности предмета сделки, а цена сделки не сводится к сумме денег. Схема лицензионных платежей в обычном лицензионном договоре (патентная лицензия) или в договоре о передаче ноу-хау (беспатентная лицензия) достаточно сложна. Обычно она включает в себя начальный (паушальный платеж) в виде фиксированной суммы и последующие регулярные выплаты в виде роялти, исчисляемые как процент от выручки, причем ставка роялти может меняться от периода к периоду. В этом проявляется гибкость схемы платежей, позволяющая сбалансировать интересы сторон и риски. Вместе с тем, она оставляет большие возможности для оптимизации сделки по Парето, т.е. с улучшением условий для обеих сторон. Эти возможности в основном свя Л заны с тем, что стороны по-разному, вообще говоря, оценивают будущее, в том числе изменение стоимости денег во времени, спрос и риски.

Сложность задачи оптимизации состоит в том, что в ней участвуют две стороны с противоположными (во многом) интересами, скрывающие друг от друга информацию о своих ограничениях и возможностях. При наличии многих степеней свободы им трудно договориться. Выход они находят в ограничении степеней свободы, используя фиксированную ставку роялти и снижая тем самым возможности для оптимизации сделки.

Альтернатива снижению степеней свободы - применение более совершенных инструментов, позволяющих изменять ставки роялти и оптимизировать сделку в смысле Парето при сохранении сторонами в тайне большей части информации о своих возможностях и ограничениях. Разработка таких инструментов на основе математического программирования, распределенных вычислений и сетевых технологий - тема настоящего исследования.

Проработанность темы исследования на данный момент далека от потребностей современной экономики знаний, хотя отдельные ее аспекты исследовались достаточно глубоко. В частности, глубоко разработана тема распределенных вычислений применительно к задачам оптимизации, включая задачи с блочной структурой. Однако она обычно связывалась с большим объемом вычислений [3], а не с сознательным ограничением обмена информацией между сторонами (блоками), как это имеет место при заключении лицензионных договоров. А это означает совсем другие требования к алгоритмам вычислений. Также в последнее время изучается возможность предоставления услуг на основе облачных вычислений. Первая в России диссертация на эту тему [35] защищена в 2011 г. Тему даже называют модной, но пока речь идет лишь о коммуникационных услугах и аутсорсинге.

Определению и обоснованию ставок роялти также посвящена обширная литература, причем вопрос о ставках роялти рассматривается как в контексте оценки интеллектуальной собственности [1, 26], так и в контексте лицензионной торговли [12, 39, 40], прежде всего, с ориентацией на практические применения, но при этом речь не идет о распределенных или облачных вычислениях. Значимость этой литературы состоит в том, что в ней обобщен практический опыт определения экономических параметров лицензионных договоров, в том числе ставок роялти, выведены эмпирические правила и выявлены основные значимые факторы.

Теоретические исследования с близкой проблематикой включают построение моделей передачи технологий между различными агентами и в различных условиях. Определенное внимание уделяется вопросам составления оптимального контракта и схематичному описанию процесса. Также строятся модели оптимизации параметров, и проводятся эконометрические исследования сделок по передаче технологий. Анализу подвержено влияние различных факторов на оптимальные параметры лицензионного соглашения. Это не только вид и структура платежей, но и распределение прав между сторонами. Среди факторов моделей рассматриваются количество игроков на рынке, этичность поведения агентов, симметричность информации и т.п.

Наконец, существует серия работ по автоматизации переговоров или снижению транзакционных издержек при переговорах. Известны не только протоколы переговоров - жёстко фиксированные правила, но и компьютерные программы, которым доверяется даже заключение сделок в автоматическом режиме. В том числе есть работы с применением линейного программирования как инструмента поддержки переговоров [9].

Цель исследования - разработка инструментальных средств на основе математического программирования и сетевых технологий для обеспечения технической поддержки переговорного процесса (или его автоматизации) и оптимизации ставок роялти при заключении лицензионных договоров.

Задачи исследования:

1. Построение математических моделей сторон по договору - лицензиара и лицензиата, связанных между собой через роялти.

2. Выявление принципиальных возможностей для оптимизации лицензионного договора по Парето;

3. Разработка вычислительного алгоритма, который сохраняет раскрываемую агентом частную информацию в тайне от противоположной стороны сделки, обеспечивающего в целом достижение оптимума Парето.

4. Исследование сходимости алгоритма к оптимуму Парето;

5. Построение вычислительной схемы, гарантирующей отсутствие зацикливания алгоритма и реализуемой в Excel;

6. Реализация алгоритма в виде интерактивного сервиса для двух участников с основной программой на сервере и доступом сторон по договору через Интернет;

7. Реализация алгоритма в виде интерактивного сервиса для одного участника (лицензиата), когда вторая сторона (лицензиар) представлена роботом.

Объект исследования - лицензионный договор как основной инструмент передачи технологий, схема платежей и эмпирические правила расчета экономических параметров, используемые в лицензионных договорах.

Предмет исследования - математические модели переговоров при заключении лицензионных договоров и методы оптимизации ставок роялти в таких договорах, допускающие сетевую реализацию.

Методология исследования основана на применении идей и методов математического программирования [4, 51], выпуклого анализа [45, 50, 58] и теории игр [30, 38] в сочетании с экономическим анализом эмпирических правил и общих принципов лицензионной торговли, полученных из обобщения практического опыта [12, 25, 70, 108].

Действия сторон по лицензионному договору рассматриваются как рациональные, что дает основания моделировать их с помощью экстремальных задач, а оптимизацию сделки в целом - как последовательное улучшение положения каждой из сторон с выходом в конце на границу Парето. Такое понимание задачи оптимизации лицензионного договора при некоторых дополнительных ограничениях позволяет с помощью замены переменных свести задачу оптимизации ставок роялти к известной задаче оптимального распределения ограниченных ресурсов. Решению этой задачи посвящена обширная литература с использованием различной математической техники и приложениями к разным сферам экономики [22, 36, 48, 55], начиная с основополагающей монографии Л.В. Канторовича [23]. Среди наиболее цитируемых работ на эту тему следует упомянуть [47]. Сочетание элементов оптимизации и имитации есть в [32-34]. Схема, близкая к используемой в данной работе схеме, впервые описана А.Н. Козыревы в [24] применительно к задаче распределения ресурсов. Из зарубежных работ идейно близки в смысле применяемой техники публикации Г. Эхтамо с соавторами [83, 84].

Тем не менее, вся эта техника не может быть применена непосредственно к задаче оптимизации лицензионных договоров в целом и ставок роялти в частности. Лицензионная торговля имеет свою ярко выраженную специфику, в том числе это весьма специфическую и сложную систему платежей. Ей соответствует процедура ведения переговоров, в рамках которой определяются экономические параметры договора, прежде всего, ставки роялти.

Поскольку торговля лицензиями существует достаточно продолжительное время, выработаны эмпирические правила и методики расчёта ставок роялти. Их необходимо изучать и учитывать в математических построениях, чтобы избежать чрезмерных упрощений и утраты связи с действительностью. Переговоры - игровая ситуация, поэтому в работе также исследуется применение теории игр к определению оптимальной цены. Один лишь параметр -ставка роялти - влияет на ожидания и поведение каждой из сторон переговоров. Поэтому необходимо исследовать связи между экономическими параметрами, чтобы установить, что влияет на размер ставки роялти.

Информационная база исследования - научная и научно-практическая литература на русском, английском и немецком языке, интернет, предложения о продаже открытых лицензий, публикуемые на условиях оферты.

Научная новизна работы заключается в получении новых результатов с применением новых методов. Впервые для уточнения (оптимизации) ставок роялти в лицензионном договоре используется разнообразный и мощный математический аппарат, включая линейное и квадратичное программирование, выпуклый анализ и теория игр, а также сетевые технологии. Такой аппарат является более прогрессивным по сравнению с тем, который используется сегодня для оптимизации ставок роялти, и позволяет построить инструмент, обеспечивающий сохранность частной информации агентов. При этом достигаются равновесные по Парето условия сделки и появляется возможность для автоматизации процесса заключения лицензионных договоров. Благодаря применению такого аппарата:

• построен алгоритм, допускающий параллельные вычисления и улучшающий условия сделки в направлении Парето-оптимальной точки;

• сформулированы достаточно общие условия, в рамках которых доказана сходимость алгоритма к оптимуму Парето;

• построена вычислительная схема для MS Excel, исключающая зацикливание алгоритма при прохождении точек вырождения (неполный базис в задаче линейного программирования и т.д.);

• реализована на языке С++ сетевая версия интерактивной вычислительной схемы для двух участников (лицензиара и лицензиата);

• реализована аналогичная сетевая версия для одного участника (лицензиата), встраиваемая в университетскую модель торговли лицензиями, когда функции лицензиара выполняет робот.

Личный вклад автора.

• выполнен перенос методов решения задач распределения ресурсов на задачу оптимизации ставок роялти;

• построен алгоритм оптимизации ставок роялти, допускающий параллельные вычисления;

• алгоритм реализован при помощи различных программных средств, что показывает гибкость его реализации;

• продемонстрированы возможности алгоритма для решения прикладных задач передачи прав интеллектуальной собственности;

• предложена новая модель взаимодействия лицензиата и лицензиара на стадии переговорного процесса.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы состоит в том, что создан удобный инструмент для исследования поведения сторон в лицензионном договоре. Меняя модель поведения лицензиата и/или лицензиара, можно сопоставлять результаты с реальным поведением сторон в переговорах. Также исследованы возможности применения задачи о распределении ресурсов в проблеме определения вознаграждения за использование интеллектуальной собственности. Предложена общая схема улучшения ставки роялти, которая может адаптироваться к условиям конкретной задачи путём выбора соответствующего функционала.

Практическая значимость работы определяется тем, что созданные интерактивные сервисы встраиваются в корпоративные и социальные сети изобретательства, рационализации, инноваций - КСИРИН и ССИРИН, соответственно. Предложен механизм улучшения экономических параметров лицензионного договора, который стимулирует стороны сообщать истинные ожидания, связанные с проектом. При этом в качестве входных данных используются достаточно простые сведения, а не вероятностные распределения и сценарии развития проекта. Реализация алгоритма в виде компьютерной программы позволяет автоматически собирать статистические данные о лицензионной торговле, а также повышает степень автоматизации при заключении лицензионных договоров, расширяя при этом круг потенциальных лицензиатов. Кроме того, сервисы используются в учебном процессе.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Общий объем работы 143 страницы. Количество таблиц - 9, количество рисунков - 26.

Краткое содержание работы. Диссертационное исследование проведено на основе трудов отечественных и зарубежных авторов (экономистов, математиков, оценщиков интеллектуальной собственности и специалистов по лицензионной торговле), в том числе: Г.Г. Азгальдова, А.П. Афанасьева, В.А. Булавского, О.Н. Бондаревой, Э.Я. Волынца-Руссета, В.Ф. Демьянова, JI.B. Канторовича, H.H. Карповой, В.Н. Лившица, А.Н. Козырева, B.JI. Макарова, В.И. Мухопада, A.A. Первозванского, A.M. Рубинова, P. Aghion, R. L. Autrey, Н. Ehtamo, О. Morgenstern, J. Von Neuman, A. Rubinstein, R. Sansing, J Tiróle и других.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Неволин, Иван Викторович

Заключение

В результате проведенного исследования, можно сделать следующие выводы:

1. Применяемая на практике схема лицензионного договора может быть оптимизирована путем взаимных уступок сторон по снижению ставок роялти в одни периоды и повышению их в другие периоды. Тем самым может быть получена большая удовлетворенность каждой из сторон условиями договора.

2. Стороны в лицензионном договоре могут быть корректно представлены в виде экстремальных задач, в том числе в виде задач линейного программирования, если обе стороны - фирмы. Такое представление хорошо укладывается в парадигму функционального подхода к оценке бизнеса, практикуемого в Германии.

3. Задача оптимизации ставок роялти может быть сведена к известной задаче распределения ограниченных ресурсов при условии, что изменение ставок роялти ограничены диапазоном стандартных отраслевых ставок. В этом случае может быть построен алгоритм, имитирующий взаимные уступки и обеспечивающий сходимость к оптимальному по Парето состоянию в конечное число шагов.

4. В общем случае, когда изменения ставок роялти априори не ограничены, можно моделировать ситуацию как игру двух лиц. Однако игра получается сложной и не поддается аналитическому исследованию.

5. Компьютерное моделирование процесса приводит к ожидаемым в целом результатам, т.е. при упрощенных представлениях сторон в виде экстремальных задач процесс сходится очень быстро, причем сразу достигаются крайние решения. Это не соответствует реальной практике, в которой стороны уходят от крайних решений, стараясь не уходить от принятых эмпирических правил и распределять риски.