CC BY
21
СТРАТЕГИЯ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ
33 (90) - 2010
УДК 338.2
условия и факторы оптимального управления долгосрочным развитием экономических систем
К. В. ПАВЛОВ,
доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой мировой экономики E-mail: kvp_ruk@mail. ru
Белгородский государственный университет
имости бизнеса. Несмотря на это, современные инструменты управления стоимостью, представляющие интерес с практической точки зрения, остаются недоступными большинству собственников, экспертов, менеджеров и оценщиков, поскольку относятся к ноу-хау отдельных предприятий и консалтинговых компаний. Разработанные и описанные в настоящем исследовании методы и модели оценки и управления стоимостью позволяют в какой-то мере восполнить пробел в этой области (причем значительная часть предложенного методического аппарата может быть использована, на взгляд автора, не только на микроуровне, но и на мезо и даже на макроуровнях).
Все больше и больше российских компаний сталкиваются с необходимостью повышения собственной эффективности. Разнообразные исследования показывают, что большинство российских компаний имеют огромный потенциал оптимизации основной деятельности. Как показывает опыт работы компаний на российском рынке, можно ожидать очень высокой отдачи инвестиций от оптимизации практически всех сфер деятельности компании. В капиталоемких отраслях приоритетным направлением оптимизации часто является организация инвестиционного процесса; в тех отраслях, где основная масса затрат формируется на производстве, большой эффект дают комплексные программы сокращения производственных затрат и повышения выхода готовой продукции.
Среди наиболее важных проблем, с которыми сталкиваются российские промышленные предприятия, можно выделить несколько групп:
В статье рассматривается проблема оптимального управления долгосрочным развитием компании. Предложенные методы могут быть использованы при разработке оптимальной стратегии управления экономическими системами и на более высоких уровнях управленческой иерархии — мезо- и макроуровнях.
Ключевые слова: оптимальное управление, долгосрочное развитие, предприятие, экономические системы, условия, факторы.
Стремление компаний выигрывать в конкурентной борьбе вынуждает их искать новые решения для оптимизации бизнеса, внедрять информационные системы управления, снижать вероятности неверных управленческих решений. Эта работа требует априорного определения и формализации компанией целей своей деятельности. В период нестабильности будущего человеку свойственно опираться при принятии решений больше на интуицию и опыт, чем на детальный анализ происходящего и долгосрочный прогноз. В постоянно изменяющемся окружении не может быть готовых рецептов. Когда положение в стране становится все более определенным и появляется возможность средне- и долгосрочного планирования, подход, основанный на интуиции и опыте, не оправдывает себя и зачастую приводит к неэффективному управлению.
Мировая практика показывает, что наиболее конкурентоспособными компаниями являются, как правило, те, в которых главным критерием оценки качества принимаемого управленческого решения служит последующее повышение сто-
• неэффективное использование производственных мощностей;
• чрезмерный уровень запасов сырья и готовой
продукции;
• низкое качество продукции и высокий уровень
брака.
Оптимальность в сфере капитальных инвестиций в значительной степени определяет уровень конкурентоспособности промышленных компаний. Это положение становится еще более актуальным, если принять во внимание то, что парк промышленного оборудования в нашей стране довольно стар, и для того чтобы на равных конкурировать на мировом рынке в условиях глобализации, компании должны будут заняться вопросом обновления основных производственных фондов.
Опыт успешных компаний показывает, что секрет успеха — в формировании эффективного инвестиционного процесса, пронизывающего всю организационную структуру компании, а также в систематическом повышении квалификации вовлеченных в него сотрудников. На рынке остается все меньше недооцененных объектов, и поэтому на первый план выходит разработка правильной политики капитальных вложений в действующее производство.
В этой связи очень важно разработать модель оптимального управления долгосрочным развитием компании, преимущественно с серийным или массовым производством продукции, действующей в конкурентной среде. Управление стоимостью компании — это новое направление в управлении отечественными предприятиями, появление которого обусловлено интересами их собственников. Для собственников компаний стоимость предприятия является единственным критерием оценки его финансового благополучия, которое дает комплексное представление об эффективности управления бизнесом. За рубежом управленческая концепция повышения стоимости бизнеса относится к числу инновационных.
Предложенная модель оптимального управления долгосрочным развитием компании нацелена на увеличение стоимости действующего предприятия (преимущественно с серийным или массовым производством продукции), функционирующего в конкурентной среде. Серийный или массовый характер производства позволяет осуществлять описание оперативного управления на основе использования методов и задач линейного программирования. При этом деятельность предприятия рассматривается в свете динамического стратегического планирования. В динамическом стратеги-
ческом планировании используются методы теории принятия решений, и, кроме того, вводятся в оборот два основных элемента, указывающие на то, что разработчики экономических и технологических планов должны, во-первых, активно работать с рисками, идентифицируя их и встраивая в планы максимально возможную гибкость, и, во-вторых, предвидеть и учитывать интересы и возможности влияния основных заинтересованных сторон.
Гибкость планов при стратегическом (долгосрочном) планировании становится существенным фактором, поскольку нет возможности точно прогнозировать развитие процессов в социально-экономических и технологических системах. В этих условиях становится полезно введение в разрабатываемые планы нового уровня гибкости с тем, чтобы иметь возможность воспользоваться благоприятной конъюнктурой и, по возможности, избежать потерь. Оптимальность долгосрочного развития требует эффективности функционирования предприятия на операционном уровне. Поэтому для решения задачи долгосрочного планирования была разработана иерархическая система планирования, определены задачи, методы и цели каждого уровня. Для действительно оптимального долгосрочного планирования сложных экономико-технологических систем требуется создание системы генерации стратегий. Это позволяет уйти от необходимости выбора и оценки из заранее определенного набора стратегий, что сужало взгляд на планирование развития предприятия.
Далее необходимо определить процедуру построения целевой функции долгосрочного планирования, в которой учитываются интересы заинтересованных сторон и удобной для выстраивания вокруг нее деятельности компании на всех уровнях управления, а также определить связь целевой функции долгосрочного планирования с целевой функцией оперативного управления. Для построения целевой функции можно использовать комбинацию управленческих эквивалентов теории заинтересованных сторон, таких как сбалансированная система показателей (Balanced Score card, BSC) и многокритериальная теория полезности.
На первом этапе процедуры проводится интервьюирование высших управленцев компании. Первоначальное интервьюирование имеет целью составление системы целей, подбор показателей и их конкретных значений. В результате система показателей приобретает вид, который можно представить стандартной таблицей BSC, подобной табл. 1. Основное отличие только в том, что вместо конкретных значений показателей определяются
- 25
разумные диапазоны изменения показателей, которые могут быть получены в течение рассматриваемого периода.
Цели, указанные в табл. 1, связаны между собой причинно-следственными связями. В методе BSC принято отображать эти связи в виде так называемой стратегической карты, но признание связей не приводит к построению единого скалярного критерия в рамках этого метода.
Следующим этапом является проверка возможности допущения о том, что в пределах диапазонов изменения, указанных в табл. 1, каждая пара критериев не зависит от своего дополнения. Если проверка указывает на невозможность подобного допущения, то это является поводом к пересмотру системы показателей и приведения ее к виду, позволяющему сделать указанное допущение. Невозможность допущения указывает на то, что некоторые показатели имеют значительную корреляцию, что и будет причиной некорректного определения целевой функции и целевых ориентиров.
Из условия независимости по предпочтению вытекает, что существует аддитивная функция ценности, аргументами которой являются вышеопределенные критерии. На основании теорем о виде многокритериальной функции полезности можно сделать вывод о том, что функция полезности должна иметь мультипликативный вид и выражаться в виде
1 + ku (x) = П [1 + kjui (x;.)],
где k — коэффициент целевой функции;
u (х) — общая функция полезности, целевая функция долгосрочного планирования; П — результирующая вероятность; kt — коэффициент целевой функции для i-го фактора х;
ut (х) — условная функция полезности для i-го фактора х .
При этом (3 < u < 1; 0 < щ< 1; 1 = 1...10; k = const; feO, k >—1.
В результате интервьюирования высшего управленческого персонала строятся графические представления полезности от каждого из критериев с использованием шкалы от 0 до 1.
Затем, используя регрессионный анализ, эксперты строят аналитические зависимости полезности от значений критериев, находят значения коэффициентов и шкалирующий константы. Таким образом, можно получить скалярную функцию полезности от многих критериев, которая будет отражать стоимость компании. Данную целевую функцию можно использовать для целеполагания при долгосрочном планировании.
Все действия компании должны базироваться на стоимостном мышлении, которое, в свою очередь, обусловливается наличием двух компонентов — системы измерения стоимости и стоимостной идеологии. Приведенная система построения критерия позволяет построить систему измерения стоимости. Но, будучи построенной исключительно на основе
Таблица 1
Сбалансированная система показателей компании
Перспектива Стратегическая цель Показатель Диапазон
Финансы Обеспечение темпов роста продаж выше отраслевых Рост продаж 0—30 %
Рост прибыли Рост размера прибыли 0—500 %
Увеличение стоимости бизнеса Увеличение рыночной стоимости скорректированных чистых активов 0—5 раз
Клиент Максимальное обеспечение требований клиентов Доля поставок без рекламаций 30—70 %
Высокое качество выпускаемой продукции (положение приоритетного поставщика) Доля продаж постоянным клиентам 0—100 %
Улучшение соотношение цена/качество Оценка клиента Первое место категории продукции — при положительной оценке не менее 60—100 % клиентов
Процессы Инновационный процесс Доля новых изделий 0—100 %
Улучшение обслуживания клиентов Доля дополнительных услуг 0—75 %
Операционная эффективность Процент без простоя вследствие поломок и переналадок 30—70 %
Персонал, обучение Повышение удовлетворенности сотрудников Текучесть кадров 0—100 %
многокритериальной теории полезности, целевая функция может быть непригодна для практического использования и мотивации сотрудников компании. В предлагаемом подходе этот вопрос решается использованием сбалансированной системы показателей как управленческого эквивалента теории заинтересованных сторон, которая имеет развитые инструменты для выстраивания стоимостной идеологии на всех уровнях управления предприятием. Создание комбинации теории заинтересованных сторон и теории многокритериальной оптимизации происходит не путем их механического соединения, использование комбинации требует введения дополнительных условий и некоторых ограничений, которые детально рассмотрены в работе.
И управленческие эквиваленты теории заинтересованных сторон, и многокритериальная теория полезности включают в себя, как раздел, построение системы показателей. Теория заинтересованных сторон позволяет привести построенную систему показателей в действие, создает возможности для практического воплощения видения высшего руководства компании о перспективах ее развития, формирует стоимостную идеологию. Многокритериальная теория полезности позволяет построить скалярную целевую функцию от этих показателей как аргументов, тем самым создавая новые возможности для планирования и контроллинга. Комбинация этих двух теорий позволяет получить системные эффекты, усиливающие выгоды от каждой из теорий в отдельности.
Для целей оперативного управления имеет смысл использовать целевую функцию, вид которой отличен от целевой функции стратегического планирования. Оперативное управление нацелено на выработку детального плана производства. После создания агрегированного плана распределения производственных мощностей принимаются оперативные решения и составляются графики производства на основе полного дезагрегирования информации, поступающей от органов управления более высоких уровней. В результате разрабатываются методы управления, которые реализуются в повседневной деятельности организаций.
Целевая функция оперативного управления и целевая функция стратегического планирования связаны следующим образом. Исходя из временных ограничений оперативного управления, естественно предположить, что в его рамках невозможно сколько-либо существенно увеличить гудвилл: ни в перспективе «персонал, обучение», ни в перспективе «оценка клиентом», ни в области «внутренних процессов». Следовательно, можно
повлиять лишь на стоимость скорректированных чистых активов. В свете этого наиболее логичным и естественным представляется использовать для оперативного управления целевую функцию в виде максимизации денежного потока, при наличии ограничений на производственную программу со стороны производственной структуры, структуры запасов и рыночной конъюнктуры. Она наиболее полно отвечает долгосрочной целевой функции и хотя не соответствует ей полностью, но позволяет проводить кусочно-линейную аппроксимацию оптимальной траектории развития предприятия.
Важно также выявить структуру целевой функции долгосрочного планирования, которая позволяет кроме планирования развития компании проводить еще и мониторинг стоимости компании. Как известно, доход акционера формируется в основном из дивидендов и разницы цен покупки и продажи акций. Разница цен покупки и продажи акций является для акционера главным, когда бизнес, акциями которого он владеет, не получает больших текущих прибылей и не уплачивает дивидендов. Чем меньше пакет акций, тем более рискованным становится получение дохода в виде дивидендов в силу влияния на дивидендную политику. Соответственно, следование идее управления в интересах собственника полностью зависит от роста рыночной стоимости всего бизнеса.
Менеджменту предприятия требуется зачастую инструмент, который давал бы возможность приблизительного определения абсолютной величины рыночной стоимости бизнеса. Причем эта оценка должна быть увязана с обычными показателями финансового менеджмента и бухгалтерского учета, чтобы цель максимизации стоимости бизнеса можно было трансформировать в текущие и будущие контрольные цифры, которые бы служили в дальнейшем в качестве ориентиров менеджмента предприятия.
В предлагаемом подходе рыночная стоимость бизнеса промышленной компании разбивается на две части:
• стоимость скорректированных чистых активов;
• гудвилл компании.
Стоимость скорректированных чистых активов — величина, определяемая путем вычитания из рыночной или иной стоимости активов организации, принимаемых к расчету, рыночной или иной стоимости ее обязательств, принимаемых к расчету.
Проведение полномасштабной оценки бизнеса — довольно затратное мероприятие, которое не может быть осуществлено немедленно, а требует значительного времени на исполнение. Поэтому
- 27
разумно заменить регулярные оценки бизнеса системой мониторинга стоимости, чтобы с достаточным уровнем достоверности определять изменения стоимости. При использовании в качестве базы стоимости бизнеса промышленной компании рыночной стоимости скорректированных чистых активов, остальные показатели можно рассматривать как оценку гудвилла, который оценивает факторы, стимулирующие клиентов компании пользоваться ее продуктами и услугами. Таким образом, если принять в качестве долгосрочной цели предприятия увеличение обоснованной рыночной стоимости действующего бизнеса, то предложенная система показателей будет достаточно хорошо ее описывать, позволит оперативно отслеживать изменения в стоимости бизнеса и при необходимости вносить необходимые корректировки.
Большое значение имеет также разработка иерархической системы планирования развитием компании в зависимости от горизонта планирования. Если рассмотреть систему планирования в целом, то можно говорить об иерархической системе планирования. Данная система построена на основе выделения уровней планирования в зависимости от горизонта планирования: стратегическое и тактическое планирование и оперативное управление. В соответствии с таким разделением можно выделить основные методы для решения задач на каждом уровне. Методы и задачи для каждого уровня планирования представлены в табл. 2.
Для оперативного управления в большинстве случаев хорошо подходит задача линейного программирования. В зависимости от конкретных условий целевая функция оперативного управления выбирается с учетом специфики, в общем случае это может быть денежный поток. Параметрическое программирование позволяет оптимизировать распределение средств среди ресурсов, которые полностью используются за период оперативного управления. Данный метод можно также расширить на другие группы ресурсов, но он будет работать эффективно только при выборе внутри групп однотипных ресурсов.
Методы и задачи ур
Стратегическое планирование осуществляется путем построения и анализа дерева решений в рамках имитационной модели. При этом следует уделить внимание обеспечению необходимой гибкости в планах, чтобы иметь возможность воспользоваться благоприятными условиями и быть способным нивелировать влияние неблагоприятных. Такая глобальная система планирования позволит при ясно сформулированной цели развития предприятия выстроить деятельность компании на достижение этой цели, добиться значительного уровня эффективности и достичь целевых показателей оптимальным образом.
Полезно взглянуть на проблему управления стоимостью производственной компании с точки зрения исследования операций и системного анализа, и в этой связи наиболее интересным становится рассмотрение управления в свете стратегического динамического программирования.
Эволюцию системного анализа можно отразить тремя главными фазами. В порядке появления это [3]:
• методы оптимизации (System Optimization);
• теория принятия решений (Decision Analysis);
• динамическое стратегическое планирование
(Dynamic Strategic Planning).
Методы оптимизации направлены на максимизацию производительности, которая может быть достигнута в заданных условиях. Основным инструментом являются математические методы линейного программирования, целочисленного программирования и т. д. Они дополняются такими подходами, как динамическое и геометрическое программирование и т. д.
Теория принятия решений обеспечивает полностью структурированный систематический подход для определения рисков и обоснования последовательности принимаемых решений. Предполагается, что исследователь знает, как оптимизировать систему в любых конкретных условиях, и потому теория в основном сосредоточена на более значимом вопросе: каким образом интегрировать методы оптимизации в некоторый контекст, в котором определяются риск и неопределенность.
Таблица 2
нений планирования
Планирование Метод Основные задачи
Оперативное управление Линейное программирование Максимизация целевой функции в условиях ограниченных ресурсов
Тактическое планирование Параметрическое программирование; анализ чувствительности Распределение доступного финансирования среди ресурсов, которые полностью используются в рамках одного периода тактического планирования
Стратегическое планирование Дерево решений; имитационное моделирование; теория опционов Максимизация долгосрочной целевой функции с обеспечением достаточной гибкости в планах
Критическим моментом является то, что методы теории принятия решений позволяют определить оптимальную стратегию (политику), а не некоторый фиксированный план. Введение дополнительного анализа на одной или нескольких стадиях плана определяет дополнительную величину гибкости, которая позволяет достичь новых выгод и избежать возможных проблем в будущем.
Динамическое стратегическое планирование — эффективный метод разработки и внедрения в жизнь новых технологий и крупномасштабных инжиниринговых проектов. Это третья, и пока последняя стадия развития системного анализа по де Нефвилю [4] de №иМПе). На этой стадии принципиально новое значение приобретают два основных элемента, суть которых заключается в том, что разработчики экономических и технологических планов должны, во-первых, активно работать с рисками, идентифицируя их и встраивая в планы максимально возможную гибкость. Во-вторых, предвидеть и учитывать интересы и возможности влияния основных заинтересованных сторон.
К сильным сторонам динамического стратегического планирования можно отнести два основных момента, которые он учитывает:
• будущее не может быть предсказано точно, поэтому прогнозы, как правило, отличаются от того, что происходит на самом деле, вследствие чего исследователь должен встраивать в планы развития механизмы, которые позволяют воспользоваться возможностями для улучшения результата и помогут избежать потерь;
• не может быть единственно правильного плана, поскольку выбор той или иной стратегии зависит от величин влияния различных групп, которые участвуют в разработке и принятии решения. Это означает, что в реальности выбор предпочтительного плана для важных проектов осуществляется на основе переговоров между заинтересованными сторонами. Динамическое стратегическое планирование
объединяет практические плоскости менеджмента и разработки реальных проектов, нацеливаясь на введение гибкости в планы, или, иными словами, на использование реальных опционов. Теория, разработанная для финансовых опционов, находит свое применение и в разработке сложных технологических решений1 [6]. На практике же проводить анализ и оценку гибкости планов, т. е. оценку реального опциона, зачастую намного удобнее,
1 Николс Н. Научный менеджмент в торговле: интервью с финансовым директором Джуди Льювент. Harvard Business Review, январь-февраль, 1994. С. 89—99.
используя методы анализа решений, которые в любом случае предоставляют инструментарий для анализа рисков.
Общая итерационная процедура стратегического планирования. Приняв во внимание неопределенность будущего состояния среды, в которой находится бизнес, и ее существенную изменчивость, вполне обоснованным будет взгляд на бизнес как ценностно-ориентированную систему, конечные целевые показатели которой точно не определены и контуры целевой области значительно размыты. Оправданным становится переход от формулирования и решения задачи достижения конкретных целей к задаче выбора из всего множества возможных направлений изменения состояний бизнеса лишь тех, которые наилучшим образом удовлетворяют ценностным установкам.
Предлагаемый подход к управлению стоимостью бизнеса вытекает из идеи целенаправленного изменения значений факторов, влияющих на стоимость, и является следствием двух основных моментов: взгляда на предприятие как ценностно-ориентированную систему и взгляда на стоимость как критерий системы. Подход к управлению стоимостью бизнеса на основе анализа ее чувствительности к факторам призван в какой-то степени компенсировать неразвитость рынка ценных бумаг в России.
Управление исключительно на основе анализа чувствительности не является корректным. Необходимо учитывать изменчивость и управляемость факторов.
Очевидно, под влиянием внешней среды будет наблюдаться постоянная флуктуация значений факторов, величина которой для разных факторов будет неодинаковой. Чтобы оценить амплитуду изменений, необходимо определить величину отношения Д~Ь/Ь, которое и будет называться изменчивостью [1].
Термин «управляемость» описывает способность менеджмента целевым образом влиять на величину отношения ДЬ/Ь. Управляемость характеризуется двумя условиями: количеством усилий, затраченных менеджментом для достижения требуемых изменений, и максимальной величиной возможных изменений [1].
Как и в случае с изменчивостью, основными источниками информации об ожидаемых изменениях фактора вследствие целенаправленных усилий менеджмента служит экспертное мнение аналитиков или привлекаемых консультантов, а также результаты ретроспективного анализа реализации планов.
- 29
Многие задачи требуют анализа последовательности решений и состояний среды, когда одна совокупность стратегий игрока и состояний природы порождает другое состояние подобного типа. Если имеют место два или более последовательных множества решений, причем последующие решения основываются на результатах предыдущих, и/ или два или более множества состояний среды (т. е. появляется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого, которым соответствуют события, происходящие с некоторой вероятностью), используется дерево решений.
Известно, что классическое дерево решений работает с проектными рисками несколько некорректно, потому многие авторы рекомендуют использовать теорию опционов при построении дерева решений2 [5]. Исследования компании МсЮшеу указывают на ценность реальных опционов в их стратегическом применении: они могут стать принципиальной основой корпоративной стратегии [2].
Полное дерево решений отображает все возможные стратегии. В предлагаемом подходе распределение ресурсов в рамках задачи параметрического программирования, т. е. принятие в каждый момент времени какого-либо решения, выливается в построение дерева решений.
Нахождение узлов решений должно обеспечивать получение всех недоминируемых стратегий. Доминирование стратегий определяется на основе факторов, входящих в целевую функцию долгосрочного планирования. Это означает, что все решения, входящие в недоминируемые альтернативы, должны быть сделаны в корневом узле. Полезно использовать три правила построения дерева решений для обеспечения этого.
Первое правило заключается в том, что два последовательных узла решений объединяются. Это означает, что когда имеют место быть два последовательных узла, в которых принимаются решения, их объединяют в один узел так, что в этом узле принимаются решения среди всех альтернатив сразу, вместо последовательности решений среди ограниченного набора альтернатив (рис. 1).
Данное правило позволяет выбирать непосредственно из альтернатив А, В и С вместо того, чтобы выбирать сначала из А и В, а затем рассматривать альтернативу С.
2 Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. McGraw-Hill. 4-е изд. 1991.
Херас Ю. С., Парк К. С. Экономический Анализ Проектов R&D: подходы к выбору. The Engineering Economist. 1999. № 1. С. 1—3.
А
•А
С
- В
С
б
Рис. 1. Объединение узлов решений:
а — до объединения; б — после объединения; А, В, С — рассматриваемые альтернативы; 1, 2 — узлы решений
А
С
А
Рис. 2. Взаимное расположение узлов решений и узлов событий: а — до объединения; б — после объединения; А, В, С — рассматриваемые альтернативы; 1 — узел решения; 2 — узел события
Второе правило заключается в исключении из дерева решений доминируемых стратегий. Это означает, что можно отбросить альтернативу, которая генерирует доминируемую другими ветвями стратегию. Данное правило позволяет значительно сократить объем дерева решений.
Третье правило относится к случаю, когда есть узел события перед узлом решения, тогда решение откладывается рассмотрением всех возможных комбинаций решений (рис. 2).
Данное правило может явиться причиной быстрого роста числа альтернатив. В этом случае еще более важным становится использование второго правила в каждом узле решения в целях предотвращения того, что количество ветвей, исходящих из этого узла, станет слишком большим.
Используя данные правила, все решения, включающие недоминируемые узлы, оттягиваются до того момента, как будут пройдены все узлы событий. Далее может быть применен любой метод многокритериальных решений для проведения выбора среди недоминируемых альтернатив.
Построение дерева решений может потребовать значительных объемов машинной памяти, и требуемые вычисления могут занять много времени. Поэтому становится важным вопрос выделения недоминируемых стратегий. При таком подходе хорошо работает выбор внутри однотипных групп, например, оборудования. Для сокращения времени расчета можно вводить эвристические правила отсечения бесперспективных «веточек». Количество таких правил может быть достаточно большим.
В
а
В
а
Автором предлагается следующая обобщенная процедура построения дерева решений.
1. В узле решения (на первом шаге — корневой узел) рассчитывается задача линейного программирования, одновременно находятся множители Лагранжа, которые обеспечивают выбор недоминируемых стратегий среди ресурсов, используемых полностью в рамках одного цикла оперативного управления.
2. Определяется величина управляемости и изменчивости. Факторы упорядочиваются по убыванию модуля произведения коэффициента чувствительности фактора, изменчивости и управляемости им.
3. Определяется область устойчивости множителя Лагранжа, соответствующего фактору, который находится первым в рейтинге, составленном в п. 2.
4. Применяется управление в пределах области устойчивости в рамках его финансовой реализуемости (уменьшение или увеличение финансирования выбранной статьи затрат).
5. В случае достижения границы области устойчивости пп. 1—4 повторяются до момента финансовой нереализуемости дополнительных управлений.
6. Согласно правилу 2 построения дерева решений, все узлы решений агрегируются в один узел. Сформированный узел представляет собой точку принятия решения, и в единстве с последующим узлом событий образует элементарный этап в дереве решений, по продолжительности соответствующий оперативному управлению.
7. Если все события, сконцентрированные в узле событий согласно правилу 3, произошли, осуществляются переход к следующим узлам решений и прохождение в них процедур, описанных в пп. 1—6.
Р1
Рис. 3. Пример обратного хода по дереву решений при нейтральном отношении к риску лица, принимающего решение: — вероятность наступления /-го события; и. — полезность /-го фактора
8. По достижению всеми ветвями дерева решений горизонта планирования начинается обратное движение по дереву решений, при котором тем или иным выборам/решениям присваиваются взвешенные вероятностями оценки полезности, вплоть до корневого узла.
9. Шаги 1—8 повторяются в рамках имитационной модели заданное количество раз с уточнением полезности решений, причем основное внимание уделяется решениям в корневом узле (рис. 3).
10. Реализуется то решение, которое имеет максимальную взвешенную полезность.
Данная процедура позволяет обеспечить принятие оптимального решения, учитывающего предпочтения заинтересованных сторон, рисков, прогнозов развития, технологических параметров и т. д. В ходе цикла пп. 1—8 происходит присваивание весов ветвям решений.
Причем следует отметить, что вес, присвоенный ветви решения, кроме исходящих из корневого узла в ходе каждого такого цикла не имеет большой смысловой нагрузки. Смысл обратного хода по дереву решений заключается в нахождении полезности решений, принимаемых в корневом узле. В ходе повторения пп. 1—8 на п. 9 полезности решений и в корневом узле, полученные в ходе каждого «прогона», используются для нахождения среднего арифметического полезностей.
Согласно закону больших чисел среднее арифметическое этих полезностей будет сходиться по вероятности к некоторым истинным полезностям решений. Значения последних являются основанием для проведения выбора на шаге 10. Количество прогонов должно определяться из условия достаточного доверительного уровня полезностей решений, принимаемых в корневом узле.
Для того чтобы определить последующие шаги, следует перемещаться по дереву решений в соответствии с принимаемыми решениями в последующие узлы, принимая вместо случайного процесса его средние. При необходимости, в случае недостаточного уровня значимости результата, совершая дополнительные итерации, принимают текущий узел решения за корневой.
Опционность мышления при построении дерева решений отражается в том, что в итоге выбирается то решение, которое обеспечивает максимизацию целевой функции, обеспечивая необходимый уровень гибкости в планах развития.
Отсев доминируемых стратегий не ухудшает свойств имитационной модели, поскольку доминируемые стратегии в любом случае не должны быть и не будут реализованы. Поэтому будут справедливы
- 31
и
и
2
оценки вероятностей на основе недоминируемых стратегий, которые имеют шанс быть реализованными на практике.
Приведенная итерационная процедура позволяет обосновывать решения, нацеленные на достижение долгосрочных целей компании. Важно, что данная модель позволяет проводить оперативную корректировку планов в зависимости от реально достигнутых результатов или снятия доли неопределенности будущего.
Подводя итоги, можно сделать следующие выводы и предложить рекомендации:
1) модель оптимального управления долгосрочным развитием предложена преимущественно для производственной компании с серийным или массовым производством, действующей на конкурентном рынке. Данная модель является базой для системы принятия решений в области долгосрочного управления компанией, с возможностями мониторинга и оперативной коррекции в зависимости от достигнутых результатов, и нацелена на создание стоимости;
2) стоимость компании — критерий оценки финансового благополучия, который дает комплексное представление об эффективности управления бизнесом. Управление стоимостью компании — инновационный подход, приобретающий все большую и большую популярность. Данный критерий в наибольшей степени удовлетворяет собственников бизнеса и в условиях отсутствия монополий и экстерналий обеспечивает максимизацию социального благосостояния. Кроме того, данный подход позволяет решить проблему многомерности целевой функции;
3) компания не может максимизировать свою стоимость без учета интересов заинтересованных сторон потому, что, кроме интересов, данные заинтересованные стороны имеют еще и довольно мощные рычаги влияния на деятельность компании. Следовательно, при долгосрочном планировании должны учитываться предпочтения заинтересованных сторон. Определение единой целевой функции в виде повышения стоимости компании позволяет находить компромисс между различными заинтересованными сторонами;
4) комбинация многокритериальной теории полезности и управленческих эквивалентов теории заинтересованных сторон предоставляет удобный инструментарий для построения целевой функции и выстраивания вокруг нее деятельности компании. Имея много общего, в комбинации эти теории позволяют достичь новых эффектов. Многокритериальная теория полезности дает возможность
32 -
построения четкого и обоснованного критерия, а управленческие эквиваленты теории заинтересованных сторон позволяют на практике выстроить деятельность компании вокруг данной целевой функции таким образом, чтобы наиболее полно достичь результата;
5) структура целевой функции сильно влияет на возможности использования сформулированного критерия для целей мониторинга стоимости и оценки принимаемых решений. Мониторинг стоимости особенно важен ввиду невозможности проведения быстрой и дешевой полноценной оценки бизнеса. Предлагаемое автором представление стоимости компании в виде суммы скорректированных чистых активов и гудвилла дает прекрасные возможности для мониторинга стоимости преимущественно производственного предприятия;
6) наиболее логичным и естественным является использование для оперативного управления целевой функции в виде максимизации операционного денежного потока при наличии ограничений на производственную программу со стороны производственной структуры, структуры запасов и рыночной конъюнктуры. Она наиболее полно отвечает долгосрочной целевой функции и, хотя не соответствует ей полностью, но позволяет проводить кусочно-линейную аппроксимацию оптимальной траектории развития предприятия;
7) использование множителей Лагранжа для построения дерева решений и ряд разработанных процедур работы с деревом решений позволяют перейти от выбора среди заранее определенных стратегий к системе генерации стратегий. Система генерации стратегий является одной из основных особенностей динамического стратегического планирования;
8) построена иерархическая структура планирования: оперативное управление описывается задачей линейного программирования; тактическое планирование описывается в рамках задачи параметрического программирования на множестве ресурсов, полностью используемых в рамках цикла оперативного управления; стратегическое планирование обеспечивается инструментами теории игр, многокритериальной теории полезности, теории опционов, имитационного моделирования;
9) в связи с использованием имитационной модели и дерева решений значимым становится вопрос о скорости расчета задачи линейного программирования, лежащего в основании всего алгоритма. В таких задачах проявляются сильные стороны приближенных методов решения, итерации которых проходят внутри области определения задачи линейного программирования. Приближен-
ность расчетов не снижает их ценности в условиях серийного и массового производства;
10) множители Лагранжа, дополненные понятиями изменчивости и управляемости факторов, являются достаточным основанием для принятия решений для выбора среди множества факторов;
11) при построении дерева решений становится актуальным вопрос выделения недоминируемых стратегий, что позволяет сильно уменьшить объем вычислений и упростить задачу, не снижая качественных характеристик модели. В работе предложены правила для построения дерева решений и выделения недоминируемых стратегий;
12) учитывается тот факт, что классическое дерево решений работает с проектными рисками несколько некорректно, поэтому рекомендуется использовать теорию опционов при построении дерева решений. В работе представлена процедура, которая позволяет оценить степень гибкости, предоставляемую теми или иными решениями, а также учитывать эту величину гибкости при принятии решений.
Список литературы
1. Егерев П. Л. Стоимость бизнеса: Искусство управления. М.: Дело, 2003. С. 74—75.
2. Кит Дж. Лесли и Макс П. Мичеелс. Действительная мощность реальных возможностей // The McKinsey Quarterly. 1997. № 3.
3. Нефвиль де Р. Анализ прикладных систем — техническое планирование и технологическое управление. McGraw-Hill, 1990.
4. Нефвиль де. Р. Динамичное стратегическое планирование технологической политикой. Интернет-ресурс: URL: ardent. mit. edu/ real options/ Rcal_opts_papcrs/.
5. Тригеоргис Л., Масон С. П. Оценка управленческой гибкости // Корпоративный журнал «Финанс». Midland, весна 1987. С. 14—21.
6. Фолкнер Т. Использование «опционного планирования» для оценки проектов R&D. Промышленные исследования (Industrial Research), 1996. С. 50—57.
