Построение сценариев и расчёт NPV по вариантам осуществлялся с учетом того факта, что себестоимость 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тариф за централизованное отопление в значительной степени коррелируют друг с другом, поскольку обе эти величины зависят от одних и тех же факторов, как то эксплуатационные расходы и зарплата обслуживающего персонала.
Экономико-статистический анализ данных метода сценариев показан на рис. 2.6.
Сценарный анализ продемонстрировал следующие результаты:
1. Среднее значение NPV составляет 15950,85 руб.
2. Коэффициент вариации NPV равен 40%.
3. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля 1%.
4. Вероятность того, что NPV будет больше максимума равна нулю.
5. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 10% равна 40%.
6. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 20% равна 31%.
Рис. 2.6. Экономико-статистический анализ данных метода сценариев
Анализируя полученные результаты, отмечаем, что метод сценариев даёт более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного проекта. В частности коэффициент вариации, определённый по результатам этого метода значительно больше, чем в случае с имитационным моделированием.
Рекомендуется использовать сценарный анализ только в тех случаях, когда количество сценариев конечно, а значения факторов дискретны. Если же количество сценариев очень велико, а значения факторов непрерывны, рекомендуется применять имитационное моделирование.
Следует отметить, что, используя сценарный анализ можно рассматривать не только три варианта, а значительно больше. При этом можно сочетать сценарный анализ с другими методами количественного анализа рисков, например, с методом дерева решений и анализом чувствительности.
Эффективность применения разработанных авторами технологий инвестиционного проектирования обусловлена тем, что они могут быть легко реализованы обычным пользователем ПК в среде MS Excel, а универсальность математических алгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их для широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать и дополнять другими инструментами.
Экономический эффект от внедрения новых проектных технологий выражается в снижении размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта. Опыт применения данных алгоритмов может найти широкое применение во всех регионах России и быть использован как для проектирования предприятий, так и финансовыми учреждениями для анализа эффективности этих проектов.
Принятие правильного решения вовремя – главная задача управленческого персонала любой компании. Неправильное или просто глупое решение может дорого стоить компании, иметь фатальные, непоправимые последствия. Поэтому важно, чтобы те, кто вовлечен в процесс принятия решений, использовали все имеющиеся у них средства и приняли «наилучшее» решение.
Прежде всего определимся с приоритетами: «наилучшее» – для кого или для чего? Перед тем, как принимать решение, следует тщательно продумать его цель. Трудность состоит в том, что задачи различных подразделений предприятия очень противоречивы.
Принятие решений – достаточно сложный и интересный процесс, который носит исключительно субъективный характер. Поэтому очень важно применение именно качественных методов прогнозирования в хозяйственной деятельности.
Итак, чтобы найти хорошее решение, следует:
1. Определить, цель решения.
2. Определить возможные варианты решения проблемы.
3. Определить возможные исходы каждого решения.
4. Оценить каждый исход.
5. Выбрать оптимальное решение на основе поставленной цели.
Как уже отмечалось, принимая решения, следует руководствоваться соответствующими правилами. На первом этапе – определение цели. Принимающий решение сам выбирает, каким правилом ему воспользоваться, потому что для каждого случая применимо какое-то определенное правило. Итак, они делятся на две группы:
– правила принятия решений без использования численных значений вероятностей исходов;
– правила принятия решений с использованием численных значений вероятностей исходов.
Правила принятия решений без использования численных значений вероятностей исходов
1. Максимаксное решение – максимизация максимума доходов. Каждому возможному решению соответствуют максимальные доходы. Это подход карточного игрока – игнорируя возможные потери, рассчитывать на максимально возможный доход.
2. Максиминное решение – максимизация минимума доходов. Каждому возможному решению соответствуют минимальные доходы. Это очень осторожный подход к принятию решений.
3. Минимаксное решение – минимизация максимума возможных потерь. В данном случае больше внимания уделяется возможным потерям, чем доходам. Таблица возможных потерь дает представление о прибылях каждого исхода, потерянных в результате принятия неправильного решения.
Все рассмотренные критерии принятия решений приводят к различным результатам. Поэтому сначала выбирается тот критерий, который считается «лучшим», и тогда получается «наилучшее».
Критерий Гурвича является компромиссным способ принятия решений
Этот способ принятия решений представляет собой компромисс между осторожным правилом максимина и оптимистичным правилом максимакса. В нем некоторым образом объединяются правила, не рассматривающие индивидуальные вероятности отдельных исходов, и те, в которых учитываются вероятности исходов.
При использовании критерия Гурвича (Hurwicz criterion) таблица доходов составляется как обычно. Для каждого решения рассматриваются лучший худший результаты, т.е. то, о чем раньше говорилось в правилах максимина максимакса. Принимающий решение придает вес обоим результатам, и, умножив результаты на соответствующие веса и суммируя, получает общий результат Выбирается решение с наибольшим результатом. Такое решение задачи предполагает, что имеется достаточно информации для определения весов.
Правила принятия решений с использованием численных значений вероятностей исходов
1. Правило максимальной вероятности – максимизация наиболее вероятных доходов.
2. Оптимизация математического ожидания. Наиболее распространенный способ использования вероятностей при принятии решений – это вычисление математического ожидания. Оно рассчитывается для каждого решения либо для доходов, либо для возможных потерь. Выбирается решение либо наибольшим ожидаемым доходом, либо с наименьшими возможными потерями, а) Максимизируем ожидаемый доход для решений:
Е (доход от какого-либо решения) = е (вероятность ґ доход) (суммируем для всех исходов рассматриваемого решения).
б) Минимизация ожидаемых возможных потерь. В данном случае производится та же последовательность действий, только с использованием таблицы возможных потерь и вероятности каждого из исходов. Выбирается решение, ведущее к наименьшим ожидаемым возможным потерям, вместо максимума ожидаемых доходов.
Неопределенность при принятии решений может быть уменьшена путем сбора дополнительной информации, однако за нее нужно платить. Максимальная сумма денег, которую стоит заплатить, и является стоимостью достоверной информации. Если заранее известно, какой из исходов осуществится, то можно принять решение, ведущее к максимальному доходу, тем не менее это не означает, что можно контролировать исходы.
Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что при современных условиях функционирования рыночной экономики, невозможно успешно управлять коммерческой фирмой, без эффективного прогнозирования её деятельности. От того, насколько прогнозирование будет точным и своевременным, а также соответствовать поставленным проблемам, будут зависеть, в конечном счете, прибыли, получаемые предприятием.
Для того, чтобы эффект прогноза был максимально полезен, необходимо создание на средних и крупных предприятиях так называемых прогнозных отделов (для малых предприятий создание этих отделов будет нерентабельным). Но даже без таких отделов обойтись без прогнозирования невозможно. В этом случае прогноз должен быть получен силами менеджеров и задействованными в этом процессе специалистами.
Что касается самих прогнозов, то они должны быть реалистичными, то есть их вероятность должна быть достаточно высока и соответствовать ресурсам предприятия.
При выборе подходящего метода прогнозирования исследователь должен последовательно ответить на следующие вопросы:
– какой именно тип прогноза он собирается построить (краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный; микро-, мезо- или макропрогноз);
– какова природа и форма исходных статистических данных, на основе которых он собирается строить прогноз;
– кто именно будет использовать этот прогноз (руководство компании, служба маркетинга и т.п.);
– какова требуемая точность прогноза и какие потребуются расходы для обеспечения намеченного прогноза.
Использовать при прогнозировании только математические методы, пусть даже самые сложные, неправильно, так как в этом случае не учитывается экономический смысл событий.
Так как прогнозирование является отдельной наукой, то целесообразно (по мере возможности) использование нескольких методов прогнозирования при решении какой-либо проблемы. Это повысит качество прогноза и позволит определить «подводные камни», которые могут быть незамечены при использовании только одного метода.
Также необходимо соотносить полученный прогноз с прецедентами в решении данной проблемы, если такие имели место при похожих условиях функционирования аналогичной организации (конкурента). И при определенной корректировке, в соответствии с этим прецедентом, принимать решения.
Анализируя полученные результаты в аналитической части работы, отмечаем, что метод сценариев даёт более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного проекта. В частности, коэффициент вариации, определённый по результатам этого метода значительно больше, чем в случае с имитационным моделированием.
Следует отметить, что, используя сценарный анализ можно рассматривать не только три варианта, а значительно больше. При этом можно сочетать сценарный анализ с другими методами анализа рисков, например, с методом дерева решений и анализом чувствительности.
Существует несколько подходов к разработке сценариев, но все они предполагают три общих положения:
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
