CC BY
22
ФОРМИРОВАНИЕ МЕТОДИКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ВЫБОРЕ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В УСЛОВИЯХ ПОЛНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
© Большаков Д.А.*, Большакова А.Ю.*
Красноярский государственный аграрный университет, г. Красноярск
В статье проводится исследование и формирование методики принятия управленческих решений по обеспечению устойчивого функционирования фирмы в условиях рынка и прогнозирование ее развития в долгосрочной перспективе с учетом рыночной неопределенности и конкурентной борьбы.
Успех коммерциализации инновационных проектов зависит от инновационного климата во внешней среде фирмы и определяется следующими факторами:
- экономическая и финансовая ситуация в стране;
- научно-технический и технологический уровень в отрасли;
- социально-политическая ситуация в стране;
- нормативно-правовая атмосфера;
- рынок квалифицированных трудовых кадров;
- инвестиционный климат;
- сырьевые ресурсы и природно-географические условия;
- уровень коммуникаций и др.
Изменение инновационного климата сказывается на изменении рыночной ситуации инноваций, при этом эту ситуацию можно характеризовать как стабильную, улучшающуюся или ухудшающуюся усредненные за какой-то период времени (1-3 года). Очевидно, что успех коммерциализации новшеств (выручка) будет зависеть от рыночной ситуации. Если с помощью вероятностных характеристик удастся оценить рыночные ситуации, то можно достаточно просто определить наиболее выгодный проект, как для инвестирования, так и для коммерциализации.
Положение меняется, если неизвестны вероятности рыночных ситуаций (полная неопределенность). Прогнозируемый объем выручки от продажи инновационного товара - новичка на рынке - мы также можем определить с определенной долей оптимистичных, нормальных и пессимистичных ожиданий для каждого состояния рынка, либо используя свой личный опыт, либо прибегая к услугам консалтинговых фирм или экспертов. При этом расчет выручки проводится за несколько лет с учетом дисконтирования.
* Магистрант кафедры Маркетинга.
* Магистрант кафедры Маркетинга.
Не проводя даже таких прикидочных расчетов, инноватор просто не может составить бизнес-план и привлечь инвесторов.
В практике коммерциализации инноваций в силу специфики новшества, конечно, в основном приходится иметь дело с полной неопределенностью рыночной ситуации. Учитывая это, весьма актуальной является задача разработки метода отбора инновационных проектов в условиях непредсказуемости рыночной ситуации.
В настоящее время существует несколько критериев отбора проекта из предложенного портфеля [1, 2, 3]. К ним относятся критерии максимакса, Вальда (критерий максимина), Сэвиджа (критерий минимакса), Гурвица (критерий обобщенного максимина). В работе [1] предлагается использовать дополнительно критерий Лапласа (недостаточного обоснования), при котором предполагается три рыночные ситуации характеризовать равными вероятностями по 0,33. Нам представляется это допустимым, так как в условиях полной неопределенности нет никаких оснований какую-либо ситуацию предпочесть другим [4].
Критерий Вальда (максимин) - правило осторожного пессимиста. Суть критерия сводится к тому, что для всех сравниваемых проектов по всем трем рыночным ситуациям определяются минимальные варианты выручки и выбирается такой проект, который дает максимальный из всех минимальных доходов.
Критерий Сэвиджа (минимакс) оперирует не доходами, а потерями, которые рассчитываются по каждому проекту для каждой рыночной ситуации. Выбирается такой проект, у которого во всех рыночных ситуациях максимальные потери меньше максимальных потерь сравниваемых проектов.
Критерий Гурвица (оптимиста-пессимиста). Для каждого проекта выбирается наибольший и наименьший доход в рассматриваемых вариантах рыночных ситуаций, и с помощью коэффициентов пессимизма-оптимизма рассчитывается ожидаемый в среднем выигрыш. Выбирается проект с большим выигрышем.
Критерий минимального риска. Суть критерия заключается в том, что каждый из проектов анализируется на колеблемость выигрыша (дохода) в зависимости от рыночной ситуации. Проект с меньшей колеблемостью (с меньшим коэффициентом вариации) выбирается лицом, принимающим решение (ЛПР) для инвестирования и реализации, т.к. проект с меньшей колеблемостью менее подвержен риску, недополучению выигрыша. Это очевидно из следующего. Если выигрыш проекта при любой рыночной ситуации постоянен (вариация выигрыша равна нулю), то из этого следует, что риск недополучения выигрыша в зависимости от ситуации на рынке также равен нулю.
Критерий минимиди. Суть этого критерия заключается в том, что из набора реальных проектов формируется дополнительный виртуальный проект, у которого размеры выигрыша по различным рыночным ситуациям представ-
ляют собой арифметически средние выигрыши всех сравниваемых проектов для одинаковых ситуаций. Этот виртуальный проект назовем мидипроектом.
Лучшим из сравниваемых считается тот проект, у которого сумма квадратов отклонений выигрышей по всем рыночным ситуациям от мидипроек-та является наименьшей.
Рассмотрим пример комплексного использования всего набора критериев.
Допустим ЛПР проводит анализ четырех проектов с целью отбора наиболее выгодного из них. В табл. 1 представлены выигрыши (доходы) по всем проектам для трех ситуаций на рынке (колонки 2, 3, 4).
Таблица 1
Доходы проектов в различных рыночных ситуациях
Проекты Рыночная ситуация Сумма выигр. Мин. выигр. Выигрыш по Гурвицу X G V
Улуч-ся Стаб-ся Ухуд-ся
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1-й 0,25 0,35 0,4 1 (IV) 0,25 (I) 0,4-0,6 + 0,250,4 = 0,34 (IV) 0,33 0,06 0,19
2-й 0,75 0,2 0,3 1,25 (III) 0,2 (II) 0,75-0,6 + 0,20,4 = 0,53 (III) 0,417 0,24 0,577
3-й 0,35 0,82 0,1 1,27 (II) 0,1 (III) 0,82-0,6 + 0,10,4 = 0,532 (II) 0,42 0,3 0,714
4-й 0,8 0,2 0,35 1,35 (I) 0,2 (II) 0,8-0,6 + 0,20,4 = 0,56 (I) 0,45 0,26 0,58
Миди-проект 0,54 0,39 0,29
Выигрыши представлены в условных денежных единицах. В скобках представлены места, которые занимают проекты по конкретному критерию.
Проанализируем табл. 1 по критерию Лапласа, полагая равновероятными все ситуации на рынке. В этом случае победит тот проект, у которого суммарный выигрыш по всем рыночным ситуациям наибольший (колонка 5). Таким проектом будет проект № 4.
В колонке 6 представлены минимальные доходы по всем проектам. Из этих минимальных доходов выбираем наибольший - максимин. Это проект № 1.
В колонке 7 представлены расчеты по критерию Гурвица. Примем для примера коэффициент оптимизма равным 0,6, а коэффициент пессимизма: 1 - 0,6 = 0,4. Умножаем максимальный доход каждого проекта на 0,6, а минимальный - на 0,4, складываем результаты и выбираем наибольший. Таким проектом будет проект № 4.
В колонке 8, 9, 10 приведены результаты расчета коэффициента вариации. Наименьший коэффициент вариации у проекта № 1, он и является менее рискованным.
В табл. 2 приведены результаты расчетов потерь по критерию Сэвиджа.
Таблица 2
Потери проектов в различных рыночных ситуациях
Проекты Рыночная ситуация Максимальные потери
Улучшающаяся Стабильная Ухудшающаяся
1 2 3 4 5
1-й 0,55 0,47 0 0,55 (III)
2-й 0,05 0,62 0,1 0,62 (II)
3-й 0,45 0 0,3 0,45 (I)
4-й 0 0,62 0,05 0,62 (II)
Потери подсчитываются следующим образом. Для каждой из ситуаций на рынке подсчитывается разница между максимальной выручкой в колонке и остальными выручками в этой колонке, при этом для максимальной выручки эта разница, соответственно, равна нулю. Далее анализ ведется по строкам для каждого проекта. При этом выбираются наибольшие потери и выносятся в колонку 5. Из всех максимальных потерь выбираются минимальные - критерий минимакса. По этому критерию наименьшими потерями обладает проект № 3.
В нижней строке табл. 1 представлены выручки мидипроекта, как среднее значение выручек из 4-х проектов для каждой рыночной ситуации.
В табл. 3. проведен подсчет суммы квадратов отклонений выручки каждого из проектов от мидипроекта.
Таблица 3
Отклонение проектов от мидипроекта
Проекты Рыночная ситуация Сумма квадратов отклонений от мидипроекта
Улучшающаяся Стабильная Ухудшающаяся
1 2 3 4 5
1-й 0,25 - 54 = -0,29 0,35 - 0,39 = -0,04 0,4 - 0,29 = 0,11 0,1104 (II)
2-й 0,75 - 0,54 = 0,21 0,2 - 0,39 = 0,19 0,3 - 0,29 = 0,01 0,0811 (I)
3-й 0,35 - 0,54 = -0,19 0,82 - 0,39 = 0,43 0,1 - 0,25 = -0,19 0,2860 (IV)
4-й 0,8 - 0,54 = 0,26 0,2 - 0,39 = -0,19 0,35 - 0,29 = 0,06 0,1116 (II)
Как видно из табл. 3, наименьшее отклонение от мидипроекта у проекта № 2.
ЛПР в своей практической деятельности может отдать предпочтение любому из рассмотренных способов отбора проектов в зависимости от личного опыта или дополнительных внешних и внутренних условий (финансовая обеспеченность, готовность к риску, экономическое состояние фирмы и т.д.).
Возможен и другой подход. ЛПР тестирует проекты по всем шести критериям и проект, набравший большую сумму баллов по всем критериям, выбирается в качестве основного. Можно использовать следующую бальную (рейтинговую) систему: за первое место присваивается 4 балла, за второе - 3, за третье - 2 и за четвертое - 1. Тогда первый проект из нашего
примера набрал бы 16 баллов; второй - 17; третий - 14; и четвертый - 18. Таким образом, выбор делается в пользу четвертого проекта.
Недостаток рейтинговой системы в том, что по какому-то из критериев проекты могут весьма незначительно отличаться, а за счет балльной оценки они будут существенно разнесены (например, проекты 1-й и 4-й по критерию минимиди; 2-й и 3-й по критерию минимального риска).
Введение дополнительных критериев отбора проектов минимального риска и минимиди, расширяют поле выбора для ЛПР и повышает объективность принятия решения при групповой, комплексной оценке инвестиционного портфеля.
Список литературы:
1. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения: учеб. пособие. - М.: Дело и Сервис, 1999. - 112 с.
2. Князевский Н.В., Князевский В.С. Принятие рискованных решений в экономике и бизнесе. - М.: Контур, 1998. - 160 с.
3. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: учеб. пособие / А.М. Дубров [и др.]; под ред. Б.А. Лагоши. - 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Финансы и статистика, 2001. - 224 с.
4. Семиглазов В.А. Принятие стратегических решений в условиях полной неопределенности конъюнктуры рынка // Научная сессия ТУСУР-2003: материалы регион. науч.-техн. конф. Ч. 3. - Томск: Томск. гос. ун-т систем упр. и радиоэлектроники, 2003. - С. 121-125.
5. Теория статистики с основами теории вероятностей: учеб. пособие для вузов / И.И. Елисеева [и др.]; под ред. И.И. Елисеевой. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 446 с.
УДОВЛЕТВОРЕННОСТЬ ПЕРСОНАЛА В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ СТРАТЕГИЧЕСКОГО МЕНЕДЖМЕНТА
© Завьялова Н.Б.*
Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, г. Москва
Реализация стратегии управления в большинстве случаев определяется уровнем лояльности и удовлетворенности персонала. Именно от поддержки сотрудников, их заинтересованности, мотивации, квалификации зависит успех тех или иных проектов организации. Понимая этого, многие западные компании осуществляют регулярный мониторинг уровня лояльности и
* Профессор кафедры Сравнительной экономики и предпринимательства, кандидат технических наук, доцент.
