Анализ

В условиях рыночной экономикистепень неопределенности экономического

поведения субектов рынка достаточно высока . Всвязи с этим большое

практическое значение приобретают методы перспективного анализа , когда

нужно принимать управленческие решения, оценивая возможные ситуации и

делая выбор из нескольких альтернативных вариантов .

Теоритически существует четыре типа ситуаций , в которых необходимо

проводить анализ и принимать управленческие решения , в том числе и на

уровне предприятия : в условиях определенности , риска ,

неопределенности , конфликта . Рассмотрим каждый из этих случаев .

1. Анализ и принятие управленческих

решений в условиях определенности .

Это самый простой случай : известно аоличество возможных ситуаций

(вариантов) и их исходы . Нужно аыбрать один из возможных вариантов .

Степень сложности процедуры выбора в данном случае определяется лишь

количеством альтернативных вариантов . Рассмотрим две возможные

ситуации :

а) Имеется два возможных варианта ;

n=2

В данном случае аналитик должен выбрать (или рекомендовать к выбору)

один из двух возможных вариантов . Последовательность действий здесь

следующая :

. определяется критерий по которому будет делаться выбор ;

. методом “ прямого счета ” исчисляются значения критерия для

сравниваемых вариантов ;

. вариант с лучшим значением критерия рекомендуется к отбору .

Возможны различные методы решения этой задачи . Как правило они

подразделяются на две группы :

1. методы основанные на дисконтированных оценках ;

2. методы , основанные на учетных оценках .

Первая группа методов основывается на следующей идее . Денежные

доходы , поступающие на предприятие в различные моменты времени , не

должны суммироваться непосредственно ; можно суммировать лишь элементы

приведенного потока . Если обозначить F1,F2 ,....,Fn прогно коэфициент

дисконтирования зируемый денежный поток по годам , то i-й элемент

приведенного денежного потока Рi рассчитывается по формуле :

Pi = Fi / ( 1+ r ) i

где r- коэфициент дисконтирования.

Назначение коэфициента дисконтирования состоит во временной

упорядоченности будующих денежных поступлений ( доходов ) и приведении

их к текущему моменту времени . Экономический смысл этого представления

в следующем : значимость прогнозируемой величины денежных поступлений

через i лет ( Fi ) с позиции текущего момента будет меньше или равна Pi

. Это означает так же , что для инвестора сумма Pi в данный момент

времени и сумма Fi через i лет одинаковы по своей ценности . Используя

эту формулу , можно приводить в сопоставимый вид оценку будующих

доходов , ожидаемых к поступлению в течении ряда лет . В этом случае

коэфициент дисконтирования численно равен процентной ставке ,

устанавливаемой инвестором , т.е. тому относительному размеру дохода ,

который инвестор хочет или может получить на инвестируемый им капитал .

Итак последовательность действий аналитика такова ( расчеты

выполняются для каждого альтернативного варианта ) :

. расчитывается величина требуемых инвестиций (экспертная оценка ) , IC

;

. оценивается прибыль ( денежные поступления ) по годам Fi ;

. устанавливается значение коэфициента дисконтирования , r ;

. определяются элементы приведенного потока , Pi ;

. расчитывается чистый приведенный эффект ( NPV ) по формуле:

NPV= E Pi - IC

. сравниваются значения NPV ;

. предпочтение отдается тому варианту , который имеет больший

NPV ( отрицательное значение NPV свидетельствует об

экономической нецелесообразности данного варианта ) .

Вторая группа методов продолжает использование в расчетах

прогнозных значений F . Один из самых простых методов этой группы -

расчет срока окупаемости инвестиции .Последовательность действий

аналитика в этом случае такова :

. расчитывается величина требуемых инвестиций , IC ;

. оценивается прибыль ( денежные поступления ) по годам , Fi ;

. выбирается тот вариант , кумулятивная прибыль по которому за

меньшее число лет окупит сделанные инвестиции .

б) Число альтернативных вариантов больше двух .

n > 2

Процедурная сторона анализа существенно усложняется из-за множественности

вариантов , техника “ прямого счета “ в этом случае практически не

применима . Наиболее удобный вычислительный аппарат - методы оптимального

программирования ( в данном случае этот термин означает “ планирование ” )

. Этих методов много ( линейное , нелинейное, динамическое и пр. ), но на

практике в экономических исследованиях относительную известность получило

лишь линейное программирование. В частности рассмотрим транспортную задачу

как пример выбора оптимального варианта из набора альтернативных . Суть

задачи состоит в следующем .

Имеется n пунктов производства некоторой продукции ( а1,а2,...,аn ) и k

пунктов ее потребления ( b1,b2,....,bk ), где ai - обьем выпуска продукции

i - го пункта производства , bj - обьем потребления j - го пункта

потребления . Рассматривается наиболее простая , так называемая “закрытая

задача ” , когда суммарные обьемы производства и потребления равны . Пусть

cij - затраты на перевозку еденицы продукции . Требуется найти наиболее

рациональную схему прикрепления поставщиков к потребителям , минимизирующую

суммарные затраты по транспортировке продукции . Очевидно , что число

альтернативных вариантов сдесь может быть очень большим , что исключает

применение метода “ прямого счета ” . Итак необходимо решить следующую

задачу :

E E Cg Xg -> min

E Xg = bj E Xg = bj Xg >= 0

Известны различные способы решения этой задачи -распределительный метод

потенциалов и др . Как правило для расчетов применяется ЭВМ .

При проведении анализа в условиях определенности могут успешно применяться

методы машинной имитации , предполагающие множественные расчеты на ЭВМ . В

этом случае строится имитационная модель обьекта или процесса (

компьютерная программа ) , содержащая b-е число факторов и переменных ,

значения которых в разных комбинациях подвергается варьированию . Таким

образом машинная имитация - это эксперимент , но не в реальных , а в

искусственных условиях . По результатам этого эксперимента отбирается один

или несколько вариантов , являющихся базовыми для принятия окончательного

решения на основе дополнительных формальных и неформальных критериев .

2 . Анализ и принятие управленческих

решений в условиях риска .

Эта ситуация встречается на практике наиболее часто . Здесь пользуются

вероятностным подходом , предполагающим прогнозирование возможных исходов и

присвоение им вероятностей . При этом пользуются:

а) известными , типовыми ситуациями ( типа - вероятность появления герба

при бросании монеты равна 0.5 ) ;

б) предыдущими распределениями вероятностей ( например , из выборочных

обследований или статистики предшествующих переудов известна вероятность

появления бракованной детали ) ;

в) субьективными оценками ,сделанными аналитиком самостоятельно либо с

привлечением группы экспертов .

Последовательность действий аналитика в этом случае такова :

прогнозируются возможные исходы Ak , k = 1 ,2 ,....., n ;

каждому исходу присваивается соответствующая вероятность pk , причем

Е рк = 1

выбирается критерий(например максимизация математического ожидания прибыли

) ;

выбирается вариант , удовлетворяющий выбранному критерию .

Пример : имеются два обьекта инвестирования с одинаковой прогнозной суммой

требуемых капитальных вложений . Величина планируемого дохода в каждом

случае не определенна и приведена в виде распределения вероятностей :

| Проект А |Проект В |

|Прибыль |Вероятность |Прибыль |Вероятность |

|3000 |0. 10 |2000 | 0 . 10 |

|3500 |0 . 20 |3000 |0 . 20 |

|4000 |0 . 40 |4000 |0 . 35 |

|4500 |0 . 20 |5000 |0 . 25 |

|5000 |0 . 10 |8000 |0 . 10 |

Тогда математическое ожидание дохода для рассматриваемых проектов будет

соответственно равно :

У ( Да ) = 0 . 10 * 3000 + ......+ 0 . 10 * 5000 = 4000

У ( Дб ) = 0 . 10 * 2000 +.......+ 0 . 10 * 8000 = 4250

Таким образом проект Б более предпочтителен . Следует , правда , отметить ,

что этот проект является и относительно более рискованным , поскольку имеет

большую вариацию по сравнению с проектом А ( размах вариации проекта А -

2000 , проекта Б - 6000 ) .

В более сложных ситуациях в анализе используют так называемый метод

построения дерева решений . Логику этого метода рассмотрим на примере .

Пример : управляющему нужно принять решение о целесообразности приобретения

станка М1 либо станка М2 . Станок М2 более экономичен , что обеспечивает

больший доход на еденицу продукции, вместе с тем он более дорогой и требует

относительно больших накладных расходов :

| |Постоянные расходы |Операционный доход на |

| | |еденицу продукции |

|Станок М1 |15000 |20 |

|Станок М2 |21000 |24 |

Процесс принятия решения может быть выполнен в несколько этапов :

Этап 1 . Определение цели .

В качестве критерия выбирается максимизация математического ожидания

прибыли .

Этап 2 . Определение набора возможных действий для рассмотрения и анализа (

контролируются лицом , принимающим решение)

Управляющий может выбрать один из двух вариантов :

а1 = { покупка станка М1 }

а2 = { покупка станка М2 }

Этап 3 . Оценка возможных исходов и их вероятностей ( носят случайный

характер ) .

Управляющий оценивает возможные варианты годового спроса на продукцию и

соответствующие им вероятности следующим образом :

х1 = 1200 едениц с вероятностью 0 . 4

х2 = 2000 едениц с вероятностью 0 . 6

Этап 4 . Оценка математического ожидания возможного дохода :

1200

20 * 1200 - 15000 = 9000

М 0.4

0.6 2000 20 *

2000 - 15000 = 25000

а1

а2

1200 24

* 1200 - 21000 = 7800

0.4

М2 0.6 2000 24 *

2000 - 21000 = 27000

Е ( Да ) = 9000 * 0 . 4 + 25000 * 0 . 6 = 18600

Е ( Дб ) = 7800 * 0 . 4 + 27000 * 0 . 6 = 19320

Таким образом , вариант с приобретением станка М2 экономически более

целесообразен .

3 . Анализ и принятие управленческих решений в условиях неопределенности .

Эта ситуация разработана в теории , однако на практике формализованные

алгоритмыанализа применяются достаточно редко . Основная трудность здесь

состоит в том , что невозможно оценить вероятности исходов . Основной

критерий - максимизация прибыли - здесь не срабатывает , поэтому применяют

другие критерии :

максимин ( максимизация минимальной прибыли )

минимакс ( минимизация максимальных потерь )

максимакс ( максимизация максимальной прибыли ) и др.

4 . Анализ и принятие управленческих решений в условиях конфликта .

Наиболее сложный и мало разработанный с практической точки зрения анализ .

Подобные ситуации рассматриваются в теории игр . Безусловно на практике эта

и предыдущая ситуации встречаются достаточно часто . В таких случаях их

пытаются свести к одной из первых двух ситуаций либо используют для

принятия решения неформализованные методы .

Оценки , полученные в результате применения формализованных методов ,

являются лишь базой для принятия окончательного решения ; при этом могут

приниматься во внимание дополнительные критерии , в том числе и

неформального характера .