Управление бизнесом

Вид материала

Содержание

Дисперсионный анализ
Кластерный анализ
Методы обработки пространственно-временных совокупностей показателей
Методы теории принятия решений
Имитационное моделирование
Метод построения дерева решений
Линейное программирование
Анализ чувствительности
Методы финансовых вычислений
Операции наращения и дисконтирования
Денежные потоки и их оценка
Список литературы

Подобный материал:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализ – это статистический метод, позволяющий подтвердить или опровергнуть гипотезу о том, что две выборки данных относятся к одной генеральной совокупности.

Дисперсионный анализ часто используется совместно с методами группировки. Задача его проведения в этом случае состоит в оценке существенности различий между группами. Для этого выделяют групповые дисперсии Ớ²₁ и Ớ²₂ , а затем по статистическим критериям Стьюдента или Фишера проверяют значимость различий между группами.

Кластерный анализ

Кластерный анализ – один из методов многомерного анализа, предназначенный для группировки (кластеризации) совокупности, элементы которой характеризуются многими признаками. Значения каждого из признаков служат координатами каждой единицы изучаемой совокупности в многомерном пространстве признаков. Каждое наблюдение, характеризующееся значениями нескольких показателей, можно представить как точку в пространстве этих показателей, значения которых рассматриваются как координаты в этом многомерном пространстве. Расстояние между точками p и q, характеризующимися k координатами, определяется как

r_p_,_q = √∑(x_ip – x_iq)²

Основным критерием кластеризации является то, что различия между кластерами должны быть более существенны, чем между наблюдениями, отнесёнными к одному кластеру, т.е. в многомерном пространстве должно наблюдаться неравенство

r_p_,_q < r_1,2

где r_1,2 – расстояние между кластерами 1и 2.

Процесс кластеризации достаточно трудоёмок, поэтому его целесообразно выполнять на компьютере.

Методы обработки пространственно-временных совокупностей показателей

В ходе любого экономического анализа с неизбежностью приходится сталкиваться с информационными массивами виде совокупностей показателей. В общем виде они подразделяются на три группы:

Временная, т.е. ряд динамики.
Пространственная, т.е. совокупность показателей по группе объектов на определённую дату или за определённый период.
Пространственно-временная, т.е. совокупность показателей по группе объектов за ряд периодов.

Техника аналитической обработки информационных массивов для первых двух ситуаций достаточно проработана и сводится чаще всего к корреляционно-регрессионному анализу. Что касается последней ситуации, то она более сложна как в техническом, так и в процедурном планах. Необходимость использования пространственно-временных совокупностей показателей обусловлена следующими основными причинами. Во-первых, очевидно, что такая совокупность более информативна по сравнению с пространственной или временной совокупностями. Во-вторых, для реализации одного из наиболее распространённых методов анализа – корреляционно-регрессионного анализа – нужна совокупность достаточного объёма. В экономике достичь этого удаётся не всегда, например, число объектов анализа может быть естественным образом ограничено сверху (число торговых организаций регионов и т.п.). Именно в этом случае и рекомендуется расширять совокупность за счёт временного аспекта. В-третьих, статистики, характеризующие закономерности, выявленные в результате обработки пространственно-временных совокупностей, более устойчивы, т.е. полученные формализованные зависимости в большей степени применимы на практике.

Для количественной обработки пространственно-временных структур в экономической статистике разработан ряд методов: метод предварительного усреднения данных, метод объекто-периодов, метод усреднения параметров одногодичных уравнений регрессии, ковариационный анализ.

Методы теории принятия решений

Аналитик, как правило, выполняет вспомогательные функции, обеспечивая аналитическими расчётами лицо, принимающее решение. Тем не менее, нередки случаи, когда ответственность за аналитическое обоснование решения и его принятие возлагается на одно и то же лицо. Именно в этом случае и возникает необходимость в овладении методами, разработанными в рамках так называемой теории принятия решений. Приведём краткую характеристику некоторых из них, получивших определённое приложение в микроэкономическом анализе.

Имитационное моделирование

С развитием вычислительной техники в прикладных исследованиях всё большее распространение стали получать методы анализа развития ситуации, основанные на варьировании сочетанием и значениями различных факторов, эти ситуации определяющих. Логика данных методов основывается на следующих достаточно очевидных посылах: во-первых, деятельность любого субъекта хозяйствования зависит от многих факторов; во-вторых, подавляющее большинство таких факторов взаимосвязаны; в-третьих, некоторые факторы поддаются определённому регулированию; в-четвёртых, варьируя набором ключевых параметров и/или их значениями, можно смоделировать ситуацию и, благодаря этому, представить тенденции основных результативных показателей, исчислить ориентиры их возможных значений; в-пятых, выбрав наиболее приемлемый вариант развития событий и задавая соответствующее значение выделенных факторов, можно в определённом смысле регулировать поведение системы, т.е. влиять на значения её основных показателей.

Одна из трудностей при реализации данного подхода – рутинность действий и множественность счётных операций; эта трудность устраняется при использовании компьютера и соответствующего программного обеспечения в рамках так называемого имитационного моделирования, суть которого заключается в следующем: в компьютерной среде имитируется конкретная хозяйственная ситуация путём задания: (а) модели и/или набора моделей, описывающих ситуацию, (б) массива параметров в рамках выделенных моделей, (в) совокупности результативных показателей, зависящих от выделенных параметров, (г) набора значений параметров. Сделав несколько расчётов, можно выбрать набор параметров и их значений, которыми в дальнейшем стараются управлять, т.е. «держать» их в определённых коридорах.

Полученные в ходе моделирования результаты используются для составления среднесрочного прогноза, а более длительный прогноз служит непосредственно для целей стратегического управления и постоянной корректировки данных по годам.

Метод построения дерева решений

Ещё один вариант использования ситуационного анализа для прогнозирования возможных действий имеет более общее применение и основан на оценках риска.

Принятие решений экономического характера может осуществляться в одной из следующих четырёх ситуаций: в условиях определённости, риска, неопределённости и конфликта. Первая ситуация имеет место в том случае, если можно с приемлемой точностью предсказать однозначно трактуемые последствия принятого решения. В условиях риска поле возможных исходов, т.е. последствий принятого решения, вариабельно, однако значения исходов и вероятности их появления поддаются количественной оценке. В условиях неопределённости подобной оценка сделать уже нельзя, т.е. не могут быть перечислены все возможные исходы и/или заданы их вероятности. В условиях конфликта принятие решения осложняется не только и не столько возможностью проявления действия некоторых случайных факторов, сколько необходимостью учёта безусловного, осознанного и активного противодействия участников «конфликтной» ситуации, причём число этих участников, их информационные и другие ресурсы и возможности могут быть заранее не известны.

Первая ситуация достаточно редка, а её описание и алгоритмизация не представляют сложности. Напротив, две последние ситуации, в принципе, достаточно естественны, однако они с трудом поддаются формализованному описанию, а предлагаемые варианты действий, разрабатываемые, например, в рамках теории игр, носят достаточно абстрактный характер. Наиболее распространённой считается вторая ситуация, поскольку без особого преувеличения можно утверждать, что в экономике безрисковых ситуаций не существует. Разработаны некоторые формализованные алгоритмы поведения в ситуациях риска.

В условиях действия второй ситуации для выбора варианта действий и применяется вероятностный подход, предполагающий прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей. При этом пользуются известными, типовыми ситуациями (типа – вероятность появления герба при бросании монеты равна 0,5), предыдущими распределениями вероятностей, субъективными оценками.

Таким образом, последовательность действий аналитика такова:

прогнозируются возможные исходы R_k, k = 1,2,..., n; в качестве R_k могут выступать различные показатели, например доход, прибыль и др.
каждому исходу присваивается соответствующая вероятность P_k причём

∑P_k = 1;

выбирается критерий (например, максимизация математического ожидания прибыли):

E(R) = ∑R_k * P_k → max;

выбирается вариант, удовлетворяющий выбранному критерию.

В анализе используют так называемый метод построения дерева решений. Этот метод весьма полезен в различных областях деятельности менеджеров и аналитиков, например в управленческом учёте, при составлении бюджета капиталовложений и особенно в анализе на рынке ценных бумаг.

Линейное программирование

Метод линейного программирования, наиболее распространённый в прикладных экономических исследованиях ввиду его достаточно наглядной интерпретации, позволяет хозяйствующему субъекту дать обоснование наилучшему (по формальным признакам) решению в условиях более или менее жёстких ограничений относительно доступных для предприятия ресурсов. С помощью линейного программирования в анализе финансово-хозяйственной деятельности – он позволяет отыскивать оптимальные параметры выпуска и способы наилучшего использования имеющихся ресурсов.

Суть метода линейного программирования заключается в поиске максимума или минимума выбранной в соответствии с интересами аналитика целевой функции при имеющихся ограничениях.

Анализ чувствительности

В условиях неопределённости никогда нельзя предсказать заранее, каковы будут фактические значения той или иной величины через некоторое время. Однако для успешного планирования финансово-хозяйственной деятельности предприятия желательно предусмотреть изменения, которые могут произойти в будущих ценах на сырьё и конечную продукцию предприятия, возможное падение или увеличение спроса на товары, производимые предприятием и т.п. Для этого выполняется аналитическая процедура, называемая анализом чувствительности. Достаточно часто этот метод используется при анализе инвестиционных проектов, а также при прогнозировании величины чистой прибыли предприятия.

Анализ чувствительности заключается в определении того, что будет, если один или несколько факторов изменят свою величину. Теоретически число сочетаний значений факторов бесконечно велико, поэтому анализ одновременного их применения выполнить вручную технически исключительно сложно; задача облегчается с привлечением компьютера.

Анализ чувствительности позволяет определить силу реакции результативного показателя на изменение независимых, т.е. варьируемых факторов.

На практике достаточно распространён один из вариантов анализа чувствительности, когда построенную модель рассматривают для трёх ситуаций: наилучшая, наиболее вероятная, наихудшая.

Методы финансовых вычислений

Подавляющее большинство решений, которые приходится принимать высшему и среднему управленческому персоналу, - это решения финансового характера. Логика подобных решений выражается известным соотношением: доходы, которые ожидаются в результате принятия данного решения, должны определённым образом превосходить совокупные затраты, связанные с его подготовкой и реализацией.

Финансовые вычисления основаны на понятии временной стоимости денег, именно с их помощью удаётся принимать управленческие решения, эффективные во временном аспекте. Подобными вычислениями обязаны владеть как лица, принимающие решения, так и их помощники – аналитики.

Без сомнения, финансовые вычисления входят в число краеугольных элементов процесса управления финансами предприятия и используются в различных его разделах. Наиболее интенсивно они применяются для оценки инвестиционных проектов, в операциях на рынке ценных бумаг, в оценке бизнеса и др.

Ключевыми моментами методов оценки эффективности финансовых операций, определяющими их логику, являются следующие утверждения:

* практически любую финансово-хозяйственную операцию можно выразить в терминах финансов;

* в подавляющем большинстве случаев собственно операции или их последствия “растянуты” во времени;

* с каждой операцией можно увязать некоторый денежный поток;

* денежные средства должны эффективно оборачиваться, т.е. с течением времени приносить определённый доход;

* элементы денежного потока, относящиеся к разным моментам времени, без определённых преобразований несопоставимы;

* преобразования элементов денежного потока осуществляются путём применения операций наращения и дисконтирования;

* наращение и дисконтирование могут выполняться по различным схемам и с различными параметрами.

Операции наращения и дисконтирования

Логика построения основных алгоритмов в операциях финансового характера достаточно проста и основана на следующей идее. Простейшим видом финансовой сделки является однократное предоставление в виде некоторой суммы PV с условием, что через некоторое время t будет возвращена большая сумма FV. Результативность подобной сделки может быть охарактеризована двояко: либо с помощью получаемого прироста = FV – PV, либо путём расчёта некоторого относительного показателя. Абсолютные показатели чаще всего не подходят для подобной оценки ввиду их несопоставимости в пространственно-временном аспекте. Поэтому пользуются специальным коэффициентом - ставкой. Этот показатель рассчитывается отношением приращения исходной к базовой величине, в качестве которой можно брать либо PV (получим процентную ставку), либо FV (получим учётную ставку).

Итак, в любой простейшей финансовой сделке всегда присутствуют три величины: FV, PV и ставка r, две из которых заданы, а одна является неизвестной. Процесс, в котором заданы исходная сумма и процентная ставка в финансовых вычислениях называется процессом наращения. Процесс, в котором заданы ожидаемая в будущем к получению (возвращаемая) сумма и ставка (коэффициент дисконтирования), называется процессом дисконтирования. В первом случае речь идёт о движении денежного потока от настоящего к будущему, во втором – о движении от будущего к настоящему. В качестве коэффициента дисконтирования может использоваться либо процентная ставка (математическое дисконтирование), либо учётная ставка (банковскре дисконтирование).

Экономический смысл финансовой операции наращения состоит в определении величины той суммы, которой будет или желает располагать инвестор по окончании этой операции. Поскольку, как следует из определения процентной ставки r,

FV = PV + PV*r и PV*r>0,

то видно, что время генерирует деньги, т.е. деньги имеют временную ценность.

Экономический смысл дисконтирования заключается во временном упорядочении денежных потоков различных временных периодов. Коэффициент дисконтирования показывает, какой ежегодный процент возврата хочет (или может) иметь инвестор на инвестируемый им капитал. В этом случае искомая величина PV показывает как бы текущую, «сегодняшнюю» стоимость будущей величины FV.

Денежные потоки и их оценка

Одним из основных элементов финансового анализа вообще и оценка инвестиционных проектов в частности является оценка денежного потока С₁,С₂,...,С_n, генерируемого в течение ряда временных периодов в результате реализации какого-либо проекта или функционирования того или иного вида активов. Элементы потока C_i могут быть либо независимыми, либо связанными между собой определённым алгоритмом. Временные периоды чаще всего предполагаются равными. Различают поток пренумерандо (когда генерируемые в рамках одного временного периода поступления имеют место в его начале) и поток постнумерандо (когда генерируемые в рамках одного временного периода поступления имеют место в его конце, т.е. они не распределены внутри периода, а сконцентрированы на одной из его границ).

Оценка денежного потока может выполняться в рамках решения двух задач: а) прямой, т.е. проводится оценка с позиции будущего (реализуется схема наращения); б) обратной, т.е. проводится оценка с позиции настоящего (реализуется схема дисконтирования).

Прямая задача предполагает суммарную оценку наращенного денежного потока, т.е. в её основе лежит будущая стоимость. Обратная задача предполагает суммарную оценку дисконтированного (приведённого) денежного потока.

Заключение

В заключении хотелось бы отметить, что анализ – это, в известном смысле, философия обоснования управленческих решений, определённый, логически выверенный подход к системе управления, в котором должны гармонично сочетаться формализованные и неформализованные методы, а аналитик должен понимать, что никакой самый тщательный анализ не способен обосновать выбор наилучшего, единственного решения. Такого решения, как правило, не существует, либо оно сопровождается непосильными условностями и ограничениями. Всегда можно говорить лишь об относительной значимости сделанного аналитического обоснования в принятой системе критериев и в рамках доступной информационной базы. Поэтому аналитик не тот, у кого в арсенале много методов анализа, а тот, у кого их достаточно и кто умеет применять аналитический инструментарий осознанно и не абсолютизирует результаты анализа.

Список литературы

1. Ковалёв В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчётности. – 2 –е изд., перераб. И доп. – М.: Финансы и статистика, 1998.

2. Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа. – М.: ИНФРА – М, 1999.

3. Экономический анализ: Учебник для вузов/ Под ред. Л.Т. Гиляровской. – 2-е изд., доп. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2002.

4. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник. – 4-е изд., доп. И перераб. – М.: Финансы и статистика, 2002.

5. Ефимова О.В. Финансовый анализ. 3-е изд., перераб. и доп. Библиотека журнала «Бухгалтерский учёт». М.,1999

6.Ковалёв В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры. – М.: Финансы и статистика, 2002.

Blog