Контрольные вопросы

1. Перечислите основные аналитические методы.

2. В чем заключается сущность метода «рост удельный вес в выборе рынка»?

3. Перечислите достоинства и недостатки матрицы БКГ.

4. Перечислите основные этапы построения матрицы экрана бизнеса.

5. В чем заключается цель отраслевого анализа?

6. Перечислите основные элементы структуры отраслевого анализа.

7. В чем заключается смысл достоинств и недостатков отраслевого анализа?

8. Назовите этапы проведения отраслевого анализа.

9. В чем заключается стратегическое обоснование метода анализа стратегических групп?

10. Аналогом какого анализа является SWOT-анализ?

11. В каких ситуациях используется SWOT-анализ?

12. Назовите достоинства и недостатки SWOT-анализа.

13. Каким образом строится поле граничных стратегий?

14. Какова роль стоимостных цепочек в деятельности фирмы.

15. Почему анализ стоимостных цепочек стимулирует фирму принять стратегический анализ затрат?

16. В чем заключается сложность сбора данных, лежащих в основе сравнительного анализа стоимостных цепочек?

Тема 7. Методы принятия стратегических решений на основе математического моделирования

Тема 7.1. Методы принятия стратегических решений в условиях риска

Решения в бизнесе обычно требуют выбора между различными стратегиями. Лицо, принимающее решение, оказывается в условиях, которыми он не может управлять. Тем самым, решения напрямую зависят от степени информированности и компетентности ЛПР.

Осведомленность, понимание сути происходящего и избираемой стратегии ЛПР, классифицируются как состояние определенности, риска и неопределенности. Различия между определенностью, риском и неопределенностью отражают различия в степени компетентности ЛПР. Состояние его знаний можно представить как определенность (полное знание) или как неопределенность (полное отсутствие знания), а между ними находится риск (частичное знание).

Риск определяется как состояние знаний управляющего, когда ему известны один или несколько исходов по каждой альтернативе, а также вероятность реализации каждого исхода. В условиях риска ЛПР обладает неким объективным знанием относительно среды, в которой его организация действует, и способно объективно оценить обстановку, прогнозировать вероятный ход событий и возможные результаты кампании при выборе каждой из возможных стратегий.

Риск существует тогда, когда ЛПР не знает заранее его результатов, но способно установить объективное распределение вероятности возможных состояний внешней среды и связанных с ним отдач или результатов.

Метод априори. При методе априори ЛПР способно определить вероятность результата без экспериментирования или анализа прошлого опыта. Вероятность того или иного результата определяется дедуктивно на основании допускаемых правил и принципов бизнеса при условии, что характеристики возможных вариантов известны заранее. Например, известно, что монета имеет две стороны. По этой причине подброшенная вверх монета может упасть или на ту, или на другую сторону.

Все эти утверждения свидетельсвуют о том, что в достаточно большом количестве экспериментов конкретный результат не находит реализации. Отсюда следует, что опытные игроки рискуют, а не сталкиваются с неопределенностью. Можно сказать почти наверняка, что они проиграют, а игорный дом, в конечном счете, выиграет.

Априорный метод оценки риска подходит в том случае, когда ЛПР может вычислить вероятность результата, не полагаясь на экспериментирование, выбор или опыт. При методе априори мы идем от причины к следствию. При методе апостериори мы наблюдаем следствия посредством эмпирического измерения, а затем пытаемся установить причину.

Метод апостериори. Метод апостериори предполагает, что прошлый опыт является типичным, и будет воспроизводиться. Для того чтобы установить измерение вероятности, ЛПР начинает с наблюдения частоты на общее количество наблюдений.

Статистическая теория требует, чтобы данные по частоте удовлетворяли трем техническим условиям:

1. обеспечивали достаточное количество случаев или наблюдений, чтобы продемонстрировать стабильность;

2. повторялись в совокупности наблюдений;

3. были независимыми. (В данном случае независимость означает, что наблюдения делаются случайно и, таким образом, величина любой конкретной случайной переменной не находится под воздействием другой любой конкретной случайной переменной, полученной из той же самой совокупности.)

Если вышеназванные условия будут удовлетворены, то распределение частоты может быть преобразовано в распределение вероятности. Заметим, однако, что между распределением частоты и распределением вероятности существует различие. Распределение частоты - это табулирование того, сколько раз возникали определенные события в прошлом. Распределение вероятности - это табулирование возможности возникновения этих событий в будущем, измеряемое в процентах.

Если ЛПР готово предположить, что прошлый опыт является типичным и что он может быть использован в будущем, то самый простейший способ для построения распределения вероятности - это осуществить прямое преобразование распределения частоты. Например, если определенный фактор загрузки самолетов возникал 20 раз на протяжении последних 50 рейсов, то можно сказать, что ожидаемая частота, а отсюда вероятность возникновения этого фактора во время следующего полета будет равна 20/50 = 0,4, или 40%.

ЛПР, конечно, не требуется принимать решение на основании знания преобразования распределения частоты. Распределение вероятности может быть модифицировано в целях получения новых факторов, которые могут иметь важное значение для последующего экономического поведения.

Если условия таковы, что статистическая вероятность события может быть вычислена объективно, то возможность такого результата должна определяться как риск.

Если менеджер, принимающий решение, сталкивается с событиями или результатами, подразумевающими наличие риска, то его главная задача заключается в разработке методов, способных обеспечить его возможностью вычислить, а в последующем свести к минимуму риски, присущие конкретной задаче. Один из методов, применяемых для достижения этих целей, - вычислить распределение вероятности возможных результатов из блока выборочных наблюдений, а затем подсчитать предполагаемую стоимость.

Метод включает четыре этапа. [1, 9 ]

1. Определение предполагаемой стоимости риска.

2. Измерение относительного и абсолютного риска.

3. Определение компромисса между риском и прибылью.

4. Корректировка риска.

Шаг 1. Определение предполагаемой стоимости риска. В условиях риска главным критерием решения служит предполагаемая стоимость, которая вычисляется следующим образом:

где X_i - стоимость i-й отдачи; P_i - вероятность i-й отдачи (которая равна вероятности i-го варианта).

Из уравнения следует, что предполагаемая стоимость стратегии представляет собой средневзвешенную стоимость, в которой используются вероятности отдачи в качестве весовых коэффициентов. Таким образом, если бы стратегия применялась много раз в аналогичных условиях, то можно было рассчитывать на получение средней отдачи, равной предполагаемой стоимости.

Предположим, что оценивается множество стратегий при одинаковой стоимости инвестиций. Предполагаемая стоимость служит основным критерием для сравнения этих альтернатив. При сравнении двух или более стратегий ЛПР выбирает стратегию с самой высокой предполагаемой стоимостью.

Для примера рассмотрим матрицу решения, (табл.2.11), в которой анализируются четыре возможных состояния экономики. Пусть N₁ - времена бума; N₂ - времена стабильности; N₃ - времена спада, а N₄ - времена депрессии.

Таблица 2.11

Матрица определения предполагаемой стоимости стратегии

Альтернативные стратегии	Состояние экономики
	N1	N2	N3	N4
S1	6	6	6	4
S2	25	7	7
S3	20	20	7
S4	19	16	9
S5	20	15	15

Предположим, что ЛПР, после тщательного анализа способно определить объективную вероятность в 20% для N₁, в 65% для N₂, в 10% для N₃ и в 5% для N₄ (табл.2.12). Заметим, что сумма вероятностей составляет 100 (этот показатель должен быть постоянным). Предполагаемая стоимость каждой стратегии вычисляется следующим образом:

Таблица 2.12

Вычисление предполагаемой стоимости

Альтернативные стратегии	Состояние экономики				Предполагаемая стоимость E(S)
	N1 (p = 0,20)	N2 (p = 0,65)	N3 (p = 0,10)	N4 (p = 0,05)
S1	6	6	6	4	5,90
S2	25	7	7		9,50
S3	20	20	7		17,65*
S4	19	16	9		15/00
S5	20	15	15		15,10
* - Оптимальная стратегия

Для того чтобы принять решение, выбирается стратегия с самой высокой предполагаемой стоимостью. В данном примере предпочтение отдается стратегии S₃. Но допустим, что предполагаемые стоимости альтернативных стратегий одинаковые, (табл.2.13).

Таблица 2.13

Вычисление предполагаемой стоимости риска при одинаковой

стоимости альтернативных стратегий

Альтернативные стратегии	Состояние экономики			Предполагаемая стоимость E(S)
	N1 (p = 0,25)	N2 (p = 0,50)	N3 (p = 0,25)
S1	20	10	20	15
S2	40	10	0	5
S3	10	10	10	10

В табл.2.13 представлена матрица решения со следующими вероятностями: 0,25 для N₁; 0,50 для N₂ и 0,25 для N₃. Включена также величина отдач для трех разных стратегий, или проектов.

Предполагаемые стоимости вычисляются следующим образом:

Понятно, что S₁ или S₂ предпочтительнее S₃. Но для того чтобы сделать выбор между S₁ и S₂, имеющими одинаковую предполагаемую стоимость, следует использовать какой-то другой критерий, например, степень риска. Поскольку предполагаемая стоимость служит измерением основной тенденции, степень риска может быть определена как степень отклонения возможных отдач от предполагаемой стоимости. Таким образом, степень риска считается вторичным, или вспомогательным, измерением предполагаемой стоимости.

Шаг 2. Измерение абсолютного и относительного риска. Из табл.2.13 следует, что хотя S₁ и S₂ имеют одинаковую предполагаемую стоимость, равную 15, S₁ фактически может иметь отдачу или в 20, или в 10, в то время как S₂ могли бы иметь отдачу в 40, или 10, или в 0. Интуитивно понятно, что чем дальше от среднего значения находится фактическая отдача, тем рискованнее будет проект. Следовательно, одним из способов измерения риска можно считать вычисление размаха, который представляет собой разность между самыми крайними величинами отдачи. В нашем примере размах S₁ равен 10 (от низкого, равного 10, до высокого, равного 20), в то время как размах S₂ равен 40 (от низкого, равного 0, до высокого, равного 40).

Размах - это полезная предварительная оценка, но она учитывает лишь крайние стоимости и не учитывает стоимости, расположенные между ними. Если предположить наличие нормального распределения вероятности, то более точным измерением риска будет статистика, называемая средним квадратичным отклонением (обозначенным греческой буквой «сигма» - σ), которое является измерением отклонения отдачи от предполагаемой стоимости. Среднее квадратичное отклонение показывает жесткость распределения вероятности. Чем выше среднее квадратичное отклонение, тем выше вероятность возможной отдачи и, следовательно, тем выше риск.

Для любого нормального распределения кривая вероятности распределения симметрична относительно среднего. Зона под кривой представляет общую вероятность, равную 1,0, разделенную на две равные части. Таким образом, вероятность (зона) слева от среднего равна 0,5 и вероятность справа ±0,5.

В нашем примере распределение вероятности для S₁ - узкая полоса с размахом от 10 до 20. Для распределения вероятности для S₂ представлена более широкой полосой с размахом от 0 до 40. Понятно, что абсолютное отклонение возможных отдач гораздо выше для S₂, чем для S₁. Более высокое отклонение говорит о том, что S₂ более рисковая вероятность, чем S₁, поскольку обе альтернативы имеют одинаковую предполагаемую стоимость.

Измерение относительного риска. Допустим, фирма осуществляет инвестиции в два разных проекта. Предполагаемая стоимость одного - 500 000 руб. со средним квадратичным отклонением в 5000 руб. Предполагаемая стоимость другого - 100 000 руб. со средним квадратичным отклонением в 2 000 руб. Какой из них более рисковый? Если воспользоваться средним квадратичным отклонением для измерения риска, то более крупный проект станет более рисковым. Но если учитывать среднее квадратичное отклонение в отношении размера проекта, то относительный риск будет ниже для более крупного проекта. Понятно, что для сравнения рисковости проектов с сильно отличающимися величинами инвестиций, отдач и предполагаемой стоимости необходимо пользоваться скорее относительными, чем абсолютными измерениями. Относительное среднее квадратичное отклонение (чаще называемое коэффициентом вариации) и является таким измерением.

Коэффициент вариации - это отношение среднего квадратичного отклонения к предполагаемой стоимости, или среднему. Вычисленный в процентах, он является индексом риска в расчете на рубль прибыли и, таким образом, обеспечивает возможность сравнения относительного риска стратегий или проектов с сильно различающейся величиной. Формула имеет вид

где μ - предполагаемая стоимость (средняя величина).

В данном случае использование коэффициента вариации приводит к тем же выводам, которые были получены при использовании измерения риска среднего квадратичного отклонения. Но этого не произойдет, если предполагаемые стоимости будут другими.

Шаг 3. Определение компромисса между риском и прибылью.

Стратегия, которую выберет ЛПР, зависит от его отношения к риску в связи с отдачей, а также от других соображений, например, общего финансового положения компании. На рис. 2.13 рассматриваются предполагаемая прибыль и относительный риск для S₁, S₂, S₃, а также стратегий или проектов, проанализированных в табл. 2.13.

Ось абсцисс на рис.2.37 представляет абсолютный риск (который измеряется средним квадратичным отклонением, σ) и относительный риск (который измеряется коэффициентом вариации, С). Ось ординат представляет среднюю прибыльность стратегии или проекта в рублях. Пересечения прибыли и риска для трех стратегий: точки S₁, S₂ и S₃.

Кривые А и В представляют функции риска - прибылей организации, принимающей решение А и решение В соответственно. Эти кривые показывают требуемую прибыль как функцию риска (они называются также кривыми рыночного безразличия). Кривая А отражает неприятие риска, поскольку по мере возрастания риска, требуемая прибыль возрастает увеличивающимися темпами. Кривая В отражает положение организации, подвергающейся риску. По мере повышения риска требуемая прибыль также увеличивается, но не так быстро.

Оценка рублевой отдачи в какую-то другую структуру вознаграждения может оказаться необходимой до того, как можно будет провести соответствующий анализ. Если рублевая стоимость не отражает адекватно чувств ЛПР или его отношения к прибылям или убыткам, то она должна быть преобразована в более понятное измерение.

Таким измерением является полезность. Она может быть выражена в концептуальных единицах, называемых утилями (от англ. utility - полезность, выгодность). К сожалению, невозможно установить стандартный утиль, которым можно было бы количественно измерять полезности. Тем не менее это понятие функционально. Менеджеры используют это понятие, когда они определяют порядок предпочтения альтернатив: т.е. самый высокий уровень полезности ставится первым, следующий уровень - вторым и т.д. Таким образом, очень практичное порядковое измерение полезности базируется на рейтинговом распределении.

Предельная полезность определяется как изменение общей полезности, которое происходит тогда, когда еще одна денежная единица прибывает или убывает.

На рис.2.38представлены три способа, посредством которых полезность может быть теоретически связана с доходом.

На этих трех вариантах, проиллюстрированных на рисунке, рассматривается поведение различных типов инвесторов при увеличении дохода от инвестиций равными приращениями. Оси абсцисс представляют доход, измеряемый в рублях; оси ординат - полезность приобретенных рублей, измеренных в утилях. Каждая кривая представляет полезность как функцию дохода; наклон каждой кривой - предельную полезность.

Шаг 4. Корректировка риска. При оценке отдачи для конкретной стратегии ЛПР следует учитывать и текущую стоимости будущих прибылей, и степень риска. Оба эти аспекта объединены в следующей модели оценки:

где NRV_I - чистая текущая стоимость денежного потока наличности, связанного с инвестициями; R_t - предполагаемая прибыль (поток наличности за период t для t = 1, 2, …, n после выплаты всех расходов за период); r - требуемая норма прибыли, учитывающая уровень делового и финансового риска; n - количество учитываемых периодов; I₀ - сумма начальных инвестиции, представляющая собой отток наличности (отрицательное число) при t = 0.

При принятии стратегических решений в условиях риска часто используется метод построения «дерева решения».

Построение «дерева решения» интерактивно по времени через ряд последовательных событий и решений. При каждом решении или событии у этого «дерева» появляются ответвления, которые показывают каждое возможное направление действия до тех пор, пока, наконец, все логические последовательности и вытекающие из них отдачи не будут вычерчены (рис.2.39).[9, 11]

Деятельность руководства фирмы, принимающего решения и осуществляющего планирование направлена на перспективу. Планы составляются в текущий момент в предвидении будущего. Поскольку вероятности результатов могут быть оценены статистически, предполагаемые прибыли или убытки могут быть включены в структуру издержек фирмы. Если количество случайностей в пределах фирмы достаточно велико для того, чтобы их можно было предсказывать с известной поправкой на ошибку, то руководство фирмы может установить вероятность убытков и добавить их к другим известным издержкам.

Межфирменный риск возникает в случае, если количество наблюдений или случаев недостаточно велико в пределах одной фирмы для того, чтобы ее руководство могло прогнозировать убытки с обоснованной достоверностью. Когда рассматривается много форм, количество наблюдений может продемонстрировать необходимую стабильность для предсказания. Примерами таких рисков являются пожары, наводнения, штормы и другие стихийные бедствия. Поскольку руководители фирм не способны прогнозировать такой ущерб для своих фирм, они перекладывают это бремя на страховые компании.