Научная статья на тему 'Развитие сценарных методов анализа инвестиционных проектов'

Развитие сценарных методов анализа инвестиционных проектов Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
1141
439
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Черкасова В. Л.

Данная статья посвящена сценарному анализу, использованию его для учёта рисков компании при принятии инвестиционных решений. Для этого рассмотрены различные методы построения сценариев, часто встречающиеся в сценарном анализе ошибки, сформулированы рекомендации по применению сценарного анализа, что позволит эффективно использовать их в инвестиционной практике.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Развитие сценарных методов анализа инвестиционных проектов»

РАЗВИТИЕ СЦЕНАРНЫХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

В.А. ЧЕРКАСОВА,

кандидат экономических наук, доцент Государственный университет — Высшая школа экономики

Сценарный анализ применяется частными компаниями, государственными органами и военными учреждениями уже более сорока лет. Концепция метода была разработана Г. Каном в 1950-е гг., он применял сценарный анализ в военных стратегических исследованиях, проводимых RAND Corporation для правительства США. В 1960-е гг. Кан основал Hudson Institute, где началось применение сценарного анализа в области социального прогнозирования и публичной политики.

В те же годы еще несколько выходцев из RAND Corporation вместе с представителями Stanford Research Institute (SRI) и California Institute of Technology начали применять сценарный анализ как инструмент планирования в области публичной политики.

В скором времени к сценарному анализу проявило интерес и бизнес-сообщество. Первым применением сценарного метода в данной области стал опыт компании Royal Dutch Shell, начавшей использование сценарного планирования в качестве постоянной стратегии в 1972 — 1973 гг. [1].

В 1970-е гг. консалтинговая компания SRI International (до этого — Stanford Research Institute) разработала структурированный метод построения сценариев. Этот метод совместно с методом, применяемый Royal Dutch Shell, относится к методам интуитивной логики. Данный метод не связан со сложными математическими моделями и компьютерными программами, а основан на интуиции экспертов и их оценках. В SRI утверждают, что такой подход обеспечивает креативность и понимание, которые невозможно получить при компьютерном анализе.

В 1970-е гг. собственный метод сценарного анализа — анализ влияния на тренд разработала консалтинговая компания Futures Group (нынешнее название — Constella Futures). Здесь экстраполяция тренда ключевых переменных модифицируется с учетом вероятности и влияния возможных будущих событий. В отличие от метода интуитивной

логики применение этого метода предусматривает использование не только экспертных мнений, но и математического аппарата и компьютерных моделей.

Новый метод построения сценариев был создан в 1970-е гг. консалтинговой компанией Battelle — BASICS (нынешнее название — IFS). Данный метод относится к методам анализа перекрестного влияния. Он использует сложную методологию перекрестного влияния реализации одних событий на возможность реализации других, что является развитием метода анализа влияния на тренд.

В те же годы Center for Futures Research Университета Южной Калифорнии разработал метод INTERAX, который также как и BASICS относится к методам анализа перекрестного влияния. Метод является примером сложного, интерактивного имитационного моделирования, результатом которого является набор сценариев.

Эмпирические исследования, изучающие применение сценарного анализа в Европе (Malaska, 1984; Meristo, 1989), показали, что сценарный анализ не имел широкого распространения до нефтяного шока 1973 г. Однако после данного события число компаний, использующих сценарный анализ, практически удвоилось. Следующая волна интереса к сценарному анализу пришлась на 1976 — 1978 гг. Исследователи связывают повышение интереса к сценарному анализу в этот период с осознанием менеджерами, что внешняя среда, в которой функционируют их компании, стала значительно более непредсказуемой по сравнению с прошлыми десятилетиями.

Эмпирические исследования, проводившиеся в США (Linneman and Klein, 1979, 1983), показывают, что до 1974 г. число компаний, применяющих сценарный анализ, было небольшим. В период 1974 — 1975 гг., последовавший за нефтяным кризисом, число пользователей данного метода удвоилось, а в 1977 — 1981 гг. число компаний, применяющих сценарный метод, выросло более чем в два раза.

Таким образом, эмпирические исследования показывают четкую зависимость между применением сценарного анализа и неопределенностью и непоследовательностью внешней для компании среды.

Исследования Линнемана и Кляйна показали, что применение сценарного анализа связано с тремя факторами: размером компании, длиной горизонта планирования и капиталоинтенсивностью. Чем крупнее компания, чем больше у нее горизонт прогнозирования и чем более капиталоинтенсивна отрасль, к которой принадлежит компания (например, авиакосмическая, нефтеперерабатывающая, химическая), тем с большей вероятностью компания будет использовать сценарный анализ.

Исследование европейских компаний, проведенное Малаской, показало схожие результаты. В Европе пользователями сценарного анализа были преимущественно крупные компании, оперирующие в капиталоинтенсивных отраслях (нефтяная, производство транспортных средств, производство электроэнергии).

В последующие годы не проводилось столь обширных исследований компаний, применяющих сценарный анализ. Однако большое число работ, отражающих общие характеристики метода, описывающие применение сценарного анализа в конкретных компаниях и анализирующие его ценность в качестве инструмента планирования, которые появились в конце 1980-х — начале 1990-х гг., свидетельствуют о начале новой волны интереса к сценарному анализу [2].

В настоящее время также наблюдается повышенный интерес к сценарному анализу. Особенностью сегодняшних работ, посвященных данному методу, является стремление классифицировать и структурировать все наработки в области сценарного анализа для увеличения эффективности и облегчения его применения (Bradfield 2005, Borjeson, 2006).

Развитие алгоритма построения сценариев на сегодняшний момент идет в области метода интуитивной логики [3]. Поскольку вероятностные методы модификации тренда и метод La Prospective разработаны и в силу своей сложности зафиксированы еще в 1970-е гг., их развитие связано лишь с внесением небольших дополнений самими разработчиками. Что касается метода интуитивной логики, не обремененного математическим аппаратом и компьютерными моделями, каждая компания может использовать его самостоятельно и приспосабливать под свои нужды. В то же время появились новые консалтинговые компании, раз-

работавшие собственные разновидности данного метода. К их числу относятся Northeast Consulting Resources Inc. (нынешнее название — NerveWire) с методом Future Mapping, шведская компания Kairos Future с методом TAIDA (tracking, analyzing, imaging, deciding, acting), шотландская компания Idon Group с методом Idon Scenario Thinking.

Теперь рассмотрим подробнее упоминавшиеся методы построения сценариев, выделим их общие черты и различия.

В сценарном анализе можно выделить две школы, сформировавшиеся по географическому принципу: американскую и французскую. К американской школе относятся три метода сценарного анализа: метод интуитивной логики, метод анализа влияния на тренд и метод анализа перекрестного влияния. Французская школа представлена методом La Prospective. Исходя из принципов, заложенных в основу этих методов, их можно сгруппировать следующим образом: метод интуитивной логики, вероятностные методы модификации тренда (анализ влияния на тренд и анализ перекрестного влияния) и метод La Prospective.

Метод интуитивной логики

Метод интуитивной логики в 1970-е гг. начали применять консалтинговая компания SRI International и компания Royal Dutch Shell.

В основу метода заложены предположения о том, что решения, которые необходимо принимать менеджерам, основываются на сложном наборе взаимосвязей между экономическими, политическими, технологическими и социальными факторами. Большинство перечисленных факторов являются для компании внешними, однако их необходимо понимать для принятия оптимальных решений. Данный метод сценарного анализа позволяет оценить риски инвестиционного проекта, учитывая влияние факторов на его реализацию.

На первом этапе определяется масштаб анализа, концентрируется внимание на ключевых для компании решениях, таких как диверсификация, распределение ресурсов, рыночные стратегии. На этом этапе проводится работа с соответствующими менеджерами, которые выявляют решения и задачи.

После этого также с помощью привлечения менеджеров компании определяются ключевые факторы, которые напрямую влияют на исход каждого решения. Данные факторы подвержены влиянию различных внешних факторов, в том числе социальных, экономических, политичес-

ких, технологических. Список этих факторов составляется специалистами по планированию и привлеченными консультантами. На следующем этапе каждый из факторов анализируется с точки зрения его истории, трендов, неопределенности и взаимосвязи с другими факторами.

Пятый и шестой этапы являются сутью метода интуитивной логики, отличающей данный метод от других. Логика сценариев создается как принципы и предположения, которые обеспечивают каждый сценарий связной, последовательной, убедительной и логичной основой. Эти принципы и предположения должны охватывать большую часть условий и неопределенностей, выявленных на предыдущих шагах.

Далее анализируется, какие значения будут принимать ключевые факторы в каждом из разработанных сценариев. И заключительным этапом является анализ решений, выявленных на первом этапе, в рамках каждого сценария.

Преимуществом метода является его способность сформировать гибкие, внутренне согласованные сценарии на основе экспертного видения развития будущего. Метод не использует математического аппарата, его результаты легко воспринимаются и без особенных проблем могут быть интегрированы в процесс принятия решений. Однако при этом создается сильная зависимость успешности проведения сценарного анализа от опыта и квалификации экспертов.

Метод анализа влияния на тренд

Анализ влияния на тренд был разработан специалистами консалтинговой компании Futures Group (нынешнее название — Constella Futures) в 1970-е гг. Суть метода заключается в построении прогнозов по ключевым факторам, которые корректируются с учетом влияния возможных событий.

Первые два этапа включают в себя создание прогноза ключевых переменных на основе временных рядов данных. Затем на основе экспертных мнений разрабатывается список событий вместе с вероятностями того, что события произойдут, и влиянием, которое они окажут на разработанный прогноз. Эти события являются аналогами внешних сил, рассматриваемых в методе интуитивной логики. Для оценки влияния событий на значения ключевых факторов используется имитационное моделирование по методу Монте-Карло. На основе полученных результатов производится корректировка первоначальных прогнозов.

Финальным этапом, характерным для всех методов разработки сценариев, является написание эссе, которые развивают несколько исходов моделирования, описывая, когда и по каким причинам может произойти каждое оказывающее влияние событие.

Преимущество данного метода заключается в соединении традиционных способов прогнозирования с анализом влияния качественных факторов. Однако в данном случае не учитывается влияние, которое возможные события могут оказывать друг на друга. Серьезным ограничением на применение метода является необходимость наличия исторических данных, на основе которых можно построить прогноз.

Метод анализа перекрестного влияния

Анализ перекрестного влияния, также как и анализ влияния на тренд, рассматривает влияние, которое возможные события оказывают на значения факторов. Но в отличие от анализа влияния на тренд данный метод принимает во внимание и то влияние, которое события оказывают друг на друга. Наиболее известными моделями в рамках данного метода являются модель INTERAX и модель IFS.

Модель INTERAX (interactive cross-impact simulation) разработана Center for Futures Research Университета Южной Калифорнии. Метод предусматривает использование аналитических моделей и экспертных оценок.

После того как определены вопросы и временной горизонт, выявляются ключевые переменные, а затем для переменных строятся прогнозы с помощью анализа временных рядов или эконометричес-кого анализа. После этого на основе экспертных мнений разрабатывается список событий, оказывающих влияние на прогнозы.

На следующем этапе горизонт прогнозирования делится на периоды, и оценивается вероятность реализации каждого события до окончания временного периода. Далее определяется влияние каждого события на каждую ключевую переменную, и оценивается влияние реализации одного события на вероятность реализации других событий.

На последнем этапе проводится прогонка модели. Для первого временного периода случайным образом с помощью имитационного моделирования по методу Монте-Карло и на основе оцененных вероятностей выбираются события, которые будут реализованы. После завершения моделирования первого временного интервала есть возможность пересмотреть предположения перед началом моделирования следующего интервала.

Процесс продолжается до тех пор, пока не будут определены реализуемые события для каждого временного периода. На основе проведенных итераций формируется набор сценариев.

Данный метод сочетает в себе преимущества методики анализа влияния на тренд и методики анализа перекрестного влияния. Достоинством модели является возможность вмешательства в процесс моделирования и корректировки предположений. В то же время существенный недостаток заключается в том, что для первого временного интервала реализуемые события определяются на основе случайного выбора, что может привести к выпадению событий, которые в силу существующей взаимосвязи не могут реализовываться одновременно.

Модель IFS (interactive future simulation, прежнее название — BASICS) разработана консалтинговой компаний Battelle в 1970-е гг. Она также относится к методу анализа перекрестного влияния, но отличается от модели INTERAX тем, что не использует имитационного моделирования по методу Монте-Карло и не требует независимого прогноза по ключевым показателям.

На первых этапах определяются ключевые области, в которых в дальнейшем будет продолжаться анализ. Они могут быть экономическими, социальными, политическими, технологическими. Затем число этих областей сокращают до некоторого разумного числа, составляющего обычно 15 — 25, а области преобразуют в так называемые индикаторы. Для каждого индикатора определяются возможные состояния. Затем определяются вероятности реализации состояний. По каждому индикатору готовятся подробные эссе, описывающие тренды и возможные состояния индикатора с вероятностями их реализации.

На следующем этапе строится матрица перекрестного влияния, отражающая влияние реализации одних событий на вероятность осуществления других. После этого проводится прогонка модели, в процессе которой систематически производится отбор наиболее последовательных наборов состояний индикаторов. Для этих целей используется моделирование, но не по методу Монте-Карло. В данном случае уже на начальном этапе проводится выбор состояний.

Результатом прогонки модели является набор сценариев. Для дальнейшего развития отбираются сценарии, которые являются наиболее вероятными, наиболее согласованными и имеющие наибольшее влияние на деятельность компании.

На следующем этапе события, характеризующиеся низкой вероятностью реализации, но высо-

кой степенью влияния на деятельность компании, включаются в процесс анализа. На последнем этапе окончательно формируются сценарии, и анализируется положение компании в каждом из сценариев.

Преимущество модели IFS заключается в получение внутренне согласованных сценариев, достигаемое благодаря отказу от использования метода Монте-Карло. Недостатком является то, что компьютерная программа генерирует состояния индикаторов исходя из упрощенного предположения, что они будут реализовываться в конце прогнозного периода.

Метод La Prospective

Метод La Prospective разработан в 1970-е гг. во Франции и нашел широкое применение в европейских странах. Этот метод ассоциируется в первую очередь с именем М. Годета.

На первом этапе, как и в других методах, происходит определение области анализа, рассматриваемых решений. Затем выявляются ключевые переменные, исследуются их история и тренды.

На следующих этапах определяются события и действия заинтересованных лиц, которые могут оказать влияние на ключевые переменные. Проводится анализ степени их воздействия на переменные.

Далее проводится анализ перекрестного влияния событий и действий с использованием модели SMIC [4], которая подразумевает корректировку вероятностей событий, заданных экспертами, путем учета взаимозависимости между рассматриваемыми событиями. После определения вероятностей событий можно получить сценарии, основанные на наиболее вероятной комбинации возможных событий и действий. Благодаря этому появляется возможность ограничить область исследования только теми состояниями системы, вероятность которых больше нуля. Внутри этой области можно выделить состояния, которые являются более вероятными, чем другие.

Финальным этапом метода является оформление сценариев и анализ положения компании в случае реализации каждого из сценариев.

Преимуществом данного метода является создание внутренне согласованных и последовательных сценариев, достигаемое благодаря совместному использованию качественных и количественных алгоритмов при построении сценариев. Однако в связи с активным применением экспертных мнений и оценок создается существенная зависимость

успешности проведения сценарного анализа от квалификации экспертов.

Описанные методы, как было сказано ранее, можно сгруппировать в три направления: метод интуитивной логики, вероятностные методы модификации тренда и метод La Prospective. Метод анализа влияния на тренд и модели анализа перекрестного влияния можно объединить в одно направление, поскольку в их основе лежит общая идея — модификация прогнозов ключевых переменных, полученных в результате применения традиционных методов прогнозирования, на основе учета воздействия возможных будущих событий.

Сравнение трех направлений проведено по ключевым моментам, демонстрирующим основные различия методов. Метод интуитивной логики значительно отличается от двух других. Он основан на использовании исключительно экспертных мнений и оценок, без применения математических моделей и компьютерных программ. Эти характеристики обусловливают получение в результате проведения сценарного анализа информации качественного характера в виде описания возможных вариантов развития будущего. Отсутствие сложных моделей и программ позволяет менеджерам компании применять данный метод построения сценариев самостоятельно.

Вероятностные методы модификации тренда и метод La Prospective имеют много общих черт. Они подразумевают использование математического аппарата и компьютерных моделей, так же как и анализ экспертных мнений относительно возможных будущих событий. В связи с этим результатом применения методов является информация количественного характера, благодаря чему полученным сценариям присваиваются вероятности реализации. Сложный применяемый аппарат, разработанный и используемый соответствующими консалтинговыми компаниями, приводит к необходимости обращения к внешним консультантам для проведения сценарного анализа данными методами.

Наряду с общими чертами между рассматриваемыми методами есть и различия. Метод La Prospective в большей степени использует качественную информацию и оценки экспертов. Результатом построения сценариев в данном методе является информация и качественного, и количественного характера. В связи с этим метод La Prospective на условной шкале можно расположить между методом интуитивной логики и вероятностными методами модификации тренда.

Ошибки,

допускаемые при построении сценариев

За десятилетия, прошедшие с момента появления сценарного анализа, он был применен большим числом компаний из разных стран и отраслей. Использование сценарного анализа не всегда проходило успешно [5], что можно объяснить ошибками, совершаемыми в процессе построения сценариев.

Типичной и серьезной ошибкой при построении сценариев является их создание по принципу группировки возможных событий в два сценария: пессимистический с точки зрения компании и оптимистический с точки зрения компании. Целью сценарного анализа является описание неопределенности, в условиях которой компании приходится осуществлять деятельность. Для этого сценарии должны формироваться начиная с глобального, странового или отраслевого уровня, а затем спускаться на уровень компании и проекта. В случае группировки всех плохих, с точки зрения компании, событий в одном сценарии, а всех хороших — в другом может быть нарушена логика развития событий и не учтены взаимосвязи между ними. В этом случае сценарии приспосабливают к компании, вместо того чтобы описывать с их помощью среду, в которой компания существует. Сценарии должны спускаться с макроуровня на уровень компании, и только в этот момент можно определять, является данный сценарий для компании удачным или неудачным.

Одной из наиболее распространенных ошибок, происходящих в процессе применения сценарного анализа, является ориентирование на один единственный сценарий как наиболее вероятный и исключение из рассмотрения остальных [6]. Если один из сценариев позиционируется как наиболее вероятный, у менеджеров возникает желание принимать решения, принимая во внимание только его. При использовании сценарного анализа в качестве инструмента стратегического планирования возникает риск формирования стратегий на основе лишь одного варианта развития будущего. В этом случае теряется смысл сценарного анализа, заключающийся в описании альтернативных вариантов развития будущего, которые позволяют рассмотреть альтернативные исходы и принять оптимальное решение.

Распространенной ошибкой является также абстрагирование топ-менеджмента компании от применения сценарного анализа и недостаточное участие

менеджеров разного звена в процессе построения сценариев. Привлечение менеджеров необходимо для корректного определения ключевых переменных и возможных событий, необходимых для построения сценариев. Специалисты по планированию не смогут сформировать полную картину данных элементов без помощи соответствующих менеджеров.

При отсутствии поддержки топ-менеджмента применение сценарного анализа не станет эффективным, поскольку метод нацелен в конечном итоге на содействие принятию решений. Если топ-менеджеры не будут воспринимать сценарии, их разработка потеряет смысл.

Рекомендации по применению сценарного анализа

Описанные ранее возможные ошибки и проблемы, возникающие в процессе проведения сценарного анализа, требуют разработки рекомендаций, позволяющих применять сценарный анализ с максимальной пользой. Определенные правила необходимо сформулировать относительно участников сценарного анализа, ожиданий, применяемых для формирования сценариев, количества и названий сценариев и самого процесса построения сценариев.

Участники. Участниками процесса построения сценариев в большинстве случаев являются специалисты компании и внешние консультанты. Важным моментом является наличие заинтересованности топ-менеджмента в применении сценарного анализа, которое проявляется в декларации необходимости для компании сценарного анализа и участии в обсуждении результатов применения метода.

Разработкой сценариев в компании могут заниматься специалисты отдела планирования или отдела риск-менеджмента. Важным элементом успешности построения сценариев является проведение консультаций с менеджерами, отвечающими за разные области деятельности компании, для получения исчерпывающей информации о возможных вариантах развития будущего.

Ожидания. Одной из наиболее важных предпосылок является то, что ожидания должны быть реалистичными. Проблемой многих компаний, особенно крупных, является нежелание осознавать, что будущее далеко не всегда похоже на прошлое. Для построения сценариев необходимо определиться с временным горизонтом. Во многих компаниях рассмотрение продолжительного горизонта прогнозирования считается слишком

сложным занятием, переоценивается объем ресурсов, необходимых для проведения этого процесса должным образом. Еще одна существенная проблема при применении сценарного анализа связана с необходимостью расширения взгляда на ситуацию. Разработчик сценариев должен выходить за рамки наиболее распространенных предположений и мнений, чтобы создать целостную картину возможных вариантов развития будущего.

число сценариев. Опыт применения сценарного анализа показывает, что построение трех-четырех сценариев достаточно для изучения возможных вариантов развития будущего, в условиях которых будут приниматься решения. Опасность заключается в попытках разработать сценарии, представляющие собой описание «плохого» и «хорошего» крайних состояний, и сценарий, описывающий некое «среднее» состояние. В этом случае возникает желание ориентироваться исключительно на «средний» сценарий, рассматривая его как наиболее вероятный и описывающий «правильный» вариант развития ситуации. В результате теряются все преимущества сценарного анализа. В то же время при построении сценариев важно избегать разработки нескольких сценариев, которые являются незначительно отличающимися друг от друга вариантами развития будущего.

Название сценариев. Важно выбрать запоминающееся название для каждого сценария, которое отражает его сущность. Наглядные и осмысленные названия увеличивают шансы сценариев быть использованными при принятии решений. Такие названия помогают разработчикам сценариев донести их смысл до менеджеров и уже в самом начале процесса обсуждения стимулируют интерес и желание разобраться в них. Однако все сценарии должны обладать одинаковыми по степени воздействия названиями, чтобы сценарий с наиболее запоминающимся названием не воспринимался как наиболее предпочтительный.

Процесс построения сценариев. При разработке сценариев необходимо избегать ориентирования исключительно на тренды, которые проецируют события прошлого на будущее. Наибольшее внимание должно уделяться изучению ключевых факторов, влияющих на принятие решений, и обеспечению внутренней последовательности и согласованности сценариев.

В процессе построения сценариев возникает ряд конфликтов, которые разработчик сценариев должен преодолеть. К ним относятся следующие:

— настоящее и будущее. Принимающий решение должен совмещать нынешнюю действитель-

ность с логикой возможных вариантов развития будущего, что требует тщательного анализа ключевых факторов, влияющих на развитие ситуации;

— тщательный анализ и новый взгляд. Хороший сценарий основан и на проведении тщательного исследования, и на применении широкого взгляда на ситуацию. В то же время плохой сценарий или содержит в себе нереалистичные предположения, или основан на плохо проведенном анализе. Для успеха сценарного анализа необходимо достичь баланса между детальным анализом и новым, не ограниченным существующими представлениями взглядом на развитие событий;

— скептицизм и опыт. Опыт является необходимой составляющей аналитического процесса при построении сценариев. Однако в связи с тем, что будущее может существенно отличаться от прошлого, к мнениям и оценкам экспертов необходимо подходить с долей скептицизма;

— количественный характер и качественный характер. Сценарии позволяют учесть существующую информацию качественного характера и получить в результате описание возможных вариантов развития будущего. Однако существуют и метод интуитивной логики, результат которого носит исключительно качественный характер, и вероятностные методы модификации тренда, и метод La Prospective, которые благодаря использованию математического аппарата и компьютерных моделей позволяют получить наряду с выводами качественного характера, количественные результаты. Выбор метода построения сценариев обусловливается наличием необходимой информации: при наличии временных рядов данных ключевых переменных можно применять методы, использующие математические модели, при их отсутствии необходимо применять методы, основанные на экспертных мнениях и оценках;

Литература

— присвоение вероятностей сценариям и равновероятные сценарии. Одним из наиболее широко обсуждаемых вопросов в сценарном анализе является присвоение вероятностей разработанным сценариям. Разработчики вероятностных методов модификации тренда и метода La Prospective считают, что присвоение вероятностей необходимо, поскольку они предоставляют дополнительную информацию, необходимую при принятии решений. Пользователи метода интуитивной логики полагают, что определение вероятностей является субъективным процессом, в результате которого не может быть получена дополнительная полезная информация. Различие мнений объясняется тем, что метод интуитивной логики, основанный исключительно на экспертных мнениях и оценках, не стоит перегружать избыточными субъективными оценками путем введения вероятностей реализации сценариев. Вероятностные методы модификации тренда и метод La Prospective позволяют вводить вероятности осуществления сценариев благодаря использованию математического аппарата, т. е. решение вопроса о присвоении вероятности зависит от используемого метода построения сценариев.

Таким образом, построение сценариев должно способствовать:

— улучшению понимания ситуации при помощи рассмотрения того, какие варианты развития будущего существуют, при каких обстоятельствах они могут быть достигнуты;

— стимулированию принятия новых решений, основанных на рассмотрении ситуации под новым углом зрения;

— изменению принятых решений путем обновления контекста, в котором они принимались;

— определению решений, которые компания должна принимать при наступлении определенных обстоятельств.

1. Wack P. Scenarios: uncharted waters ahead. Harvard Business Review, Vol. 63, No. 5, 73 — 89 (September — October 1985).

2. Mason D. H. Scenario-based planning: decision models for the learning organization. Planning Review, Vol. 22, No. 2, 7 - 12 (March - April 1994).

3. BradfieldR., Wright G, Burt G, Cairns G, Van derHeijdenK. The origins and evaluation of scenario techniques in long range business planning. Futures, Vol. 37, 795 — 812 (2005).

4. Duperrin J. C., Godet M. SMIC 74 — A method for constructing and ranking scenarios. Futures, Vol. 7, 302 — 312 (August 1975).

5. Schnaars S. P. How to develop and use scenarios. Long Range Planning, Vol. 20, No. 1, 105 — 114 (1987).

6. Linneman R E., Klein H. E. The use of scenarios in corporate planning — eight case histories. Long Range Planning, Vol. 14, No. 5, 69 — 77 (1981).

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.