Акционерное общество открытого типа «Спецстрой» создано путем преобразования из закрытого общества с одноименным названием, учрежденного трудовым коллективом арендного треста «Спецстрой» в соответствии с гражданским кодексом РФ 27 января 1999 года. Главный офис компании расположен в городе Москва.

Основные характеристики деятельности представлены в табл. 2.1.

Таблица 2.1. Основные характеристики ОАО «Спецстрой»

Основные направления деятельности общества:

производство электромонтажных, наладочных и других строительных работ; ремонт и сервисное обслуживание оборудования;

проектирование объектов строительства, производство работ и другие проектные работы;

внешнеэкономическая деятельность.

В составе предприятия входят: одна бригада монтажников, участок нулевого цикла, участок спецработ, бригады электриков, линейный персонал - 18 чел., геодезическая группа - 3 чел., среднесписочная численность рабочих составляет 121 чел.

Подсобное производство оснащено современным технологическим оборудованием и включает в себя следующие участки: 1. Участок металлоизделий. 2. Участок столярных изделий. 3. Участок штамповочных изделий. 4. Колерный участок.

Организационная структура ОАО «Спецстрой» представлена на рис. 2.1.

Рис. 2.1. Структура управления ОАО «Спецстрой»

Структура баланса компании представлена в таблице 2.2.

Таблица 2.2. Анализ структуры актива баланса, тыс. руб.

Из таблицы видно, что на стороне активов увеличение баланса произошло за счет роста незавершенного производства на 40635,2 тыс. руб. (4,5%). Существенно снизились оборотные активы на 1862,7 тыс. руб. (3,9%), что повлияло на общее финансовое состояние ОАО. Отмечается уменьшение суммы основных средств. Дебиторская задолженность уменьшилась на 1353,9 тыс. руб. У Компании на отчетную дату остались непокрытые убытки прошлых лет в сумме 44,92 тыс. руб. На стороне пассивов произошло увеличение в основном за счет резкого увеличения кредиторской задолженности на 30769 тыс. руб. (17,4%). Задолженность во внебюджетные фонды составляет 129,18 тыс. руб. и перед бюджетом 56,88 тыс. руб. Сумма заемных средств за год увеличилась на 8071,3 тыс. руб. В течении года произошло снижение доли «Собственных средств» в финансировании. За 2006 г. прибыли у ОАО не было. Рассматривая структуру внешних источников финансирования (целевое финансирование, как источник собственных средств) можно заметить падение доли авансирования и рост задолженности по статьям расчетов с кредиторами. Это свидетельствует о снижении финансовой надежности предприятия.

Также важными показателями финансово-экономического положения предприятия являются следующие (таблица 2.3).

Таблица 2.3. Показатели финансовой устойчивости, тыс. руб.

Превышение обязательств над активами Компании не обнаружено. Стоимость чистых активов на 01.01.2008 г. составляют 645521,9 тыс. руб.

Из таблицы 2.3 видно, что собственные средства уменьшились на 402,9 тыс. рублей, обязательства предприятия увеличились на 38840,3 тыс. руб., что является положительным показателем для предприятия, дебиторская задолженность уменьшилась на 1353,9, это говорит о том, что должники возвращают задолженность нашей фирме, имущество предприятия увеличилось на 38437,4 тыс. руб.

Далее оценим структуру баланса (таблица 2.4).

Таблица 2.4. Оценка структуры баланса

Финансовое состояние акционерного общества за отчетный период, следует охарактеризовать как неустойчивое, вследствие недостаточной обеспеченности оборотными и денежными средствами для покрытия краткосрочных обязательств. Соотношение дебиторской и кредиторской задолженности показывает, что кредиторская задолженность в 3 раза превышает дебиторскую.

В развитии компании произошло многозначительное для нее событие - продажа государством своего контрольного пакета акций. Это означает, что акционерное общество «Спецстрой» помимо государственных заказов будет осуществлять частные подрядные работы. Это в свою очередь значит расширение поля и масштаба деятельности.

Реализация намеченных целей требует реорганизации стиля и методов работы. В первую очередь определяющим фактором в прибыльности компании играет качественно новый механизм принятия управленческих решений. В новых условиях компании понадобится весь инструментарий маркетинговой концепции управления предприятием и менеджерских навыков.

Компания планирует расширение своей деятельности. Для увеличения конкурентоспособности предприятия необходимо выработка эффективного механизма поиска оптимальных управленческих решений. Для этого проанализируем некоторые из методов прогнозирования.

2.2 Анализ практического использования метода «дерева» решений в принятии управленческих решений в компании «Спецстрой»

Разработка конкурентоспособной системы управления предполагает выработку таких управленческих решений, которые обеспечили бы успешность деятельности фирмы в выбранном сегменте рынка. Применение процессного управления к этой задаче предполагает проведение серии компьютерных экспериментов с целью определения оптимального решения, дающего требуемый результат - максимизация прибыли. Для этого необходимо внедрение автоматизированной информационной системы.

Проект по автоматизации системы управления может быть реализован по двум альтернативным вариантам:

1) закупить компьютерное оборудование;

2) арендовать компьютерное оборудование.

Для принятия решения воспользуемся методом «дерева» решений. Схема «дерево» решений очень похожа на схему «дерево» вероятностей. Ее используют, когда нужно принять несколько решений в условиях неопределенности когда каждое решение зависит от исхода предыдущего или исходов испытаний. Составляя «дерево» решений, нужно нарисовать «ствол» и «ветви», отображающие структуру проблемы. Располагаются «деревья» слева направо. «Ветви» обозначают возможные альтернативные решения, которые могут быть приняты, и возможные исходы, возникающие в результате этих решений. На схеме используется два вида «ветвей»: первый - пунктирные линии, соединяющие квадраты возможных решений, второй - сплошные линии, соединяющие кружки возможных исходов.

Квадратные «узлы» обозначают места, где принимается решение, круглые «узлы» - появление исходов. Так как принимающий решение не может влиять на появление исходов, ему остается лишь вычислять вероятность их появления. Когда все решения и их исходы указаны на «дереве», просчитывается каждый из вариантов, и в конце проставляется его денежный доход. Все расходы, вызванные решением, проставляются на соответствующей «ветви».

Предсказать рост масштабов деятельности компании «Спецстрой» в ближайшие четыре года нельзя, но возможно разделить его на значительный, средний и незначительный.

Вероятность значительного роста масштаба деятельности в первый год после установки компьютеров составляет 0,6; среднего и незначительного - 0,3 и 0,1 соответственно. В последующие три года рост может оцениваться как значительный и незначительный. Подсчитано, что если рост значительный в первый год, то вероятность того, что он останется таким же в последующие три года, равна 0,75. Средний рост первого года изменится на незначительный в последующие годы с вероятностью 0,5. А незначительный таким же и останется с вероятностью 0,9. Чистые наличные доходы, вызванные этими изменениями, приведены в табл. 2.5.

Таблица 2.5. Доходы наличности

Стоимость компьютеров - 35000 руб.

Условия аренды: первоначальный взнос - 15000 руб. плюс 25% чистой наличной выручки на конец года.

Компания рассчитывает получать 12% годовой прибыли на вложенный капитал.

Для того, чтобы решить, должна ли фирма покупать или арендовать компьютеры, воспользуемся «деревом». Критерием принятия решения является максимизация ожидаемой чистой выручки с учетом 12%-ного приращения капитала в год.

Решение.

Этап 1. Составляем «дерево» для покупки-аренды компьютеров.

Отметим, что обе половины «дерева» - покупка и аренда - не зависят от начальных затрат, а зависят только от сумм предполагаемого дохода, которые рассчитываются на конечном этапе.

Этап 2. Подсчитаем суммы, получаемые за 1-4 годы работы. Значения доходов, проставленные в крайней правой части «дерева» - это доходы за 2-4 годы, соответствующие сегодняшнему уровню доходов с учетом годовой 12%-ой надбавки, которая предусматривает.

Если в конце года компания получает А руб. и рассчитывает на 12% годового прироста, то тогда сегодняшнее (текущее) значение А руб. для 2-4 года работы будет равно:

Поэтому в «узле» I, где А (доход за год) должно быть равно 20000 руб., текущее значение дохода за 2-4 годы с учетом 12% годовых: PV_i = 20000 руб. х 2,1445 = 42890 руб.

Аналогичная цифра для J: PV_j = 11000 руб. х 2,1445 = 23590 руб.

Чередуясь, эти два значения повторяются от К до Т. (см. рис. 2.2).

Рис. 2.2. «Дерево» решений для покупки или аренды

Этап 3. Используя текущие значения доходов (present value), можно вычислить математическое ожидание исходов от С до Н. В исходе С несмещенная величина ожидаемого текущего дохода за годы 2-4 равна:

EPV_C (годы 2-4) = (42890 руб. х 0,75) + (23590 руб. х 0,25) = 38065 руб.

На первом году работы этой величине соответствует доход в 20000 руб., текущая величина этой суммы равна: 20000/1,12=17,857 руб.

Следовательно, ожидаемая текущая стоимость «узла» С за 1-4 годы:

EPV_C (годы 1-4) = 38065 + 17857 = 55922 руб.

Исход «узла» D, ожидаемая текущая стоимость доходов за 1-4 годы при 12% годовых, составит:

EPV_D = ((42890 х 0,5) + (23590 х 0,5)) +14000/1,12 = 45740 руб.

Исход «узла» Е, ожидаемая текущая стоимость доходов за 1-4 годы:

EPV_E = ((42890 х 0,1) + (23590 х 0,9)) + 11000/1,12 = 35341 ф.ст.

В результате симметрии ожидаемые текущие величины доходов в кружках F, G и Н составляют 55922 руб., 45740 руб. и 35341 руб. соответственно (рис. 2.3).

Рис. 2.3. Окончательное «дерево» решений

На этом расчеты по правой стороне «дерева» заканчиваются, и можно приступить к вычислению ожидаемых текущих доходов в «узлах» А и В.

Для обоих «узлов» значения доходов одинаковые.

EPV_A = EPV_B = 55922 х 0,6 + 45740 х 0,3 + 35341 х 0,1 = 50809 руб.

Чистый ожидаемый текущий доход по А (если компьютеры будут куплены) составит: EPV_A = ожидаемая текущая стоимость - стоимость покупки = 50809 - 35000 = 15809 руб.

Для расчета низкой ожидаемой текущей стоимости по «узлу» В вычислим стоимость аренды - 15000 руб., которые выплачиваются сразу, плюс 25% чистого годового дохода наличности. Ожидаемая текущая величина чистого дохода наличности составляет 50809 руб. Следовательно, ожидаемая текущая величина стоимости аренды равна: 15000 руб. + 25% от 50809 руб. = 15000 + 12702 = 27702 руб.

Отсюда чистая ожидаемая текущая стоимость по исходу В (если компьютеры будут взяты в аренду) составит: 50809 руб. - 27702 руб. = 23107 руб.

Теперь вернемся к рассмотрению квадрата 1. Максимизируя ожидаемую текущую величину чистых доходов, мы сравним значение исхода кружка А (15809 руб. при покупке) со значением в кружке В (23107 руб. при аренде). Из чего следует, что компания должна арендовать компьютеры.

Таким образом, решение проблемы связано с количественными оценками параметров, но, как и всегда на практике, немаловажную роль играет субъективный подход.

В процессе принятия решений необходимо придерживаться следующей последовательности:

1. Определить все возможные в данной ситуации варианты решения.

2. Для каждого из них определить его возможные исходы.

3. Для каждого решения и его исходов подсчитать возможный доход.

Наиболее удобная форма представления этих этапов - таблица доходов. Принимающий решение должен выбрать правило принятия решений, которое больше всего подходит к данной ситуации. Выбранное правило и определит выбор решения.

2.3 Сравнительная оценка количественного и качественного методов прогнозирования на примере осуществления риск-анализа одного из проектов ОАО «Спецстрой»

Исходная информация: В связи с приобретением дорогостоящего оборудования предприятию «Спецстрой» требуется модернизация системы отопления. Предприятие «Техинэко», занимающееся строительством локальных котельных, реализует проект для ОАО «Спецстрой». Экономический эффект строительства локальной котельной для завода «Спецстрой» заключается в снижении затрат на отопление, так как в случае реализации проекта приведённые затраты существенно меньше, чем приведённая стоимость платежей по тарифам за централизованное отопление.

В результате анализа технико-экономического обоснования проекта было установлено, что ключевыми факторами, определяющими риск данного проекта является соотношение себестоимости 1 Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тарифа за централизованное отопление.

В общем же случае для определения ключевых параметров проекта можно использовать анализ чувствительности, в качестве оптимального инструмента для этого рекомендуется применять соответствующий модуль анализа программных пакетов «Project Expert» и «Альт-Инвест», которые обеспечивают возможность быстрого пересчёта по всем факторам. Хотя в большинстве случаев ключевые факторы проекта известны из предыдущего опыта, либо установлены по результатам маркетингового исследования, а анализ чувствительности необходим лишь для количественного определения степени влияния этого фактора.

Риск-анализ данного проекта был выполнен двумя способами:

- имитационное моделирование методом Монте-Карло (количественный метод прогнозирования);

- анализ сценариев (качественный метод прогнозирования).

Риск-анализ инвестиционного проекта методом имитационного моделирования

Моделируя значение NPV в зависимости от ключевых факторов были получены значения NPV по трём опорным вариантам развития событий (оптимистичный, пессимистичный, реалистичный).

Методом экспертных оценок были определены также вероятности реализации этих вариантов. Полученные результаты использовались как исходные данные для имитационного моделирования (табл. 2.6)

Таблица 2.6. Исходные условия эксперимента

На основе исходных данных проводим имитацию. Для проведения имитации рекомендуется использовать функцию «Генерация случайных чисел» (рис. 2.4).

Рис. 2.4. Имитация с использованием генерации случайных чисел

Для осуществления имитации рекомендуется использовать нормальное распределение, так как практика риск-анализа показала, что именно оно встречается в подавляющем большинстве случаев. Количество имитаций может быть сколь угодно большим и определяется требуемой точностью анализа. В данном случае ограничимся 500 имитациями (табл. 2.7).

Таблица 2.7. Имитация

На основе полученных в результате имитации данных, используя стандартные функции MS Excel, проводим экономико-статистический анализ (рис. 2.5).

Рис. 2.5. Экономико-статистический анализ результатов имитации

Имитационное моделирование продемонстрировало следующие результаты:

1. Среднее значение NPV составляет 15950,79 тыс. руб.

2. Минимальное значение NPV составляет 15940,15 тыс. руб.

3. Максимальное значение NPV составляет 15962,98 тыс. руб.

4. Коэффициент вариации NPV равен 12%

5. Число случаев NPV < 0 - нет.

6. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля равна нулю.

7. Вероятность того, что NPV будет больше максимума также равна нулю.

8. Вероятность того, что NPV будет находится в интервале [M(E) + s; max] равна 16%.

9. Вероятность того, что NPV будет находиться в интервале [M(E) - s; [M(E)] равна 34%.

Оценим риск данного инвестиционного проекта.

Для расчёта цены риска в данном случае используем показатель среднеквадратического отклонения - s, и матожидания - М (NPV). В соответствии с правилом «трёх сигм», значение случайной величины, в данном случае - NPV, с вероятностью близкой 1 находится в интервале [М-3s; М+3s]. В экономическом контексте это значит:

- вероятность получить NPV проекта в интервале [15950,79-3,58; 15950,79 +3,58] равна 68%;

- вероятность получить NPV проекта в интервале [15950,79-7,16; 15950,79 +7,16] равна 94%;

- вероятность получить NPV проекта в интервале [15950,79-10,74; 15950,79 +10,74] близка к единице, т.е. вероятность того, что значение NPV проекта будет ниже 15 940,05 тыс. руб. (15950,79-10,74) стремится к нулю.

Таким образом, суммарная величина возможных потерь характеризующих данный инвестиционный проект, составляет 10,74 тыс. руб. (что позволяет говорить о высокой степени надёжности проекта).

Иначе говоря, цена риска данного ИП составляет 10,74 тыс. рублей условных потерь, т.е. принятие данного инвестиционного проекта влечёт за собой возможность потерь в размере не более 10,74 тыс. руб.

(1) Риск-анализ инвестиционного проекта методом сценариев

Для сравнения проведём риск-анализ того же инвестиционного проекта методом сценариев. Рассмотрим возможные сценарии реализации инвестиционного проекта. В данном случае их будет только три (табл. 2.8):

Таблица 2.8. Исходные данные

Построение сценариев и расчёт NPV по вариантам осуществлялся с учетом того факта, что себестоимость 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тариф за централизованное отопление в значительной степени коррелируют друг с другом, поскольку обе эти величины зависят от одних и тех же факторов, как то эксплуатационные расходы и зарплата обслуживающего персонала.

Экономико-статистический анализ данных метода сценариев показан на рис. 2.6.

Сценарный анализ продемонстрировал следующие результаты:

1. Среднее значение NPV составляет 15950,85 руб.

2. Коэффициент вариации NPV равен 40%.

3. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля 1%.

4. Вероятность того, что NPV будет больше максимума равна нулю.

5. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 10% равна 40%.

6. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 20% равна 31%.

Рис. 2.6. Экономико-статистический анализ данных метода сценариев

Анализируя полученные результаты, отмечаем, что метод сценариев даёт более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного проекта. В частности коэффициент вариации, определённый по результатам этого метода значительно больше, чем в случае с имитационным моделированием.

Рекомендуется использовать сценарный анализ только в тех случаях, когда количество сценариев конечно, а значения факторов дискретны. Если же количество сценариев очень велико, а значения факторов непрерывны, рекомендуется применять имитационное моделирование.

Следует отметить, что, используя сценарный анализ можно рассматривать не только три варианта, а значительно больше. При этом можно сочетать сценарный анализ с другими методами количественного анализа рисков, например, с методом дерева решений и анализом чувствительности.

Эффективность применения разработанных авторами технологий инвестиционного проектирования обусловлена тем, что они могут быть легко реализованы обычным пользователем ПК в среде MS Excel, а универсальность математических алгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их для широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать и дополнять другими инструментами.

Экономический эффект от внедрения новых проектных технологий выражается в снижении размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта. Опыт применения данных алгоритмов может найти широкое применение во всех регионах России и быть использован как для проектирования предприятий, так и финансовыми учреждениями для анализа эффективности этих проектов.

Принятие правильного решения вовремя - главная задача управленческого персонала любой компании. Неправильное или просто глупое решение может дорого стоить компании, иметь фатальные, непоправимые последствия. Поэтому важно, чтобы те, кто вовлечен в процесс принятия решений, использовали все имеющиеся у них средства и приняли «наилучшее» решение.

Прежде всего определимся с приоритетами: «наилучшее» - для кого или для чего? Перед тем, как принимать решение, следует тщательно продумать его цель. Трудность состоит в том, что задачи различных подразделений предприятия очень противоречивы.

Принятие решений - достаточно сложный и интересный процесс, который носит исключительно субъективный характер. Поэтому очень важно применение именно качественных методов прогнозирования в хозяйственной деятельности.

Итак, чтобы найти хорошее решение, следует:

1. Определить, цель решения.

2. Определить возможные варианты решения проблемы.

3. Определить возможные исходы каждого решения.

4. Оценить каждый исход.

5. Выбрать оптимальное решение на основе поставленной цели.

Как уже отмечалось, принимая решения, следует руководствоваться соответствующими правилами. На первом этапе - определение цели. Принимающий решение сам выбирает, каким правилом ему воспользоваться, потому что для каждого случая применимо какое-то определенное правило. Итак, они делятся на две группы:

- правила принятия решений без использования численных значений вероятностей исходов;

- правила принятия решений с использованием численных значений вероятностей исходов.

Правила принятия решений без использования численных значений вероятностей исходов

1. Максимаксное решение - максимизация максимума доходов. Каждому возможному решению соответствуют максимальные доходы. Это подход карточного игрока - игнорируя возможные потери, рассчитывать на максимально возможный доход.

2. Максиминное решение - максимизация минимума доходов. Каждому возможному решению соответствуют минимальные доходы. Это очень осторожный подход к принятию решений.

3. Минимаксное решение - минимизация максимума возможных потерь. В данном случае больше внимания уделяется возможным потерям, чем доходам. Таблица возможных потерь дает представление о прибылях каждого исхода, потерянных в результате принятия неправильного решения.

Все рассмотренные критерии принятия решений приводят к различным результатам. Поэтому сначала выбирается тот критерий, который считается «лучшим», и тогда получается «наилучшее».

Критерий Гурвича является компромиссным способ принятия решений

Этот способ принятия решений представляет собой компромисс между осторожным правилом максимина и оптимистичным правилом максимакса. В нем некоторым образом объединяются правила, не рассматривающие индивидуальные вероятности отдельных исходов, и те, в которых учитываются вероятности исходов.

При использовании критерия Гурвича (Hurwicz criterion) таблица доходов составляется как обычно. Для каждого решения рассматриваются лучший худший результаты, т.е. то, о чем раньше говорилось в правилах максимина максимакса. Принимающий решение придает вес обоим результатам, и, умножив результаты на соответствующие веса и суммируя, получает общий результат Выбирается решение с наибольшим результатом. Такое решение задачи предполагает, что имеется достаточно информации для определения весов.

Правила принятия решений с использованием численных значений вероятностей исходов

1. Правило максимальной вероятности - максимизация наиболее вероятных доходов.

2. Оптимизация математического ожидания. Наиболее распространенный способ использования вероятностей при принятии решений - это вычисление математического ожидания. Оно рассчитывается для каждого решения либо для доходов, либо для возможных потерь. Выбирается решение либо наибольшим ожидаемым доходом, либо с наименьшими возможными потерями, а) Максимизируем ожидаемый доход для решений:

Е (доход от какого-либо решения) = е (вероятность ґ доход) (суммируем для всех исходов рассматриваемого решения).

б) Минимизация ожидаемых возможных потерь. В данном случае производится та же последовательность действий, только с использованием таблицы возможных потерь и вероятности каждого из исходов. Выбирается решение, ведущее к наименьшим ожидаемым возможным потерям, вместо максимума ожидаемых доходов.

Неопределенность при принятии решений может быть уменьшена путем сбора дополнительной информации, однако за нее нужно платить. Максимальная сумма денег, которую стоит заплатить, и является стоимостью достоверной информации. Если заранее известно, какой из исходов осуществится, то можно принять решение, ведущее к максимальному доходу, тем не менее это не означает, что можно контролировать исходы.

3.2 Пути формирования механизмов прогнозирования хозяйственной деятельности предприятия

Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что при современных условиях функционирования рыночной экономики, невозможно успешно управлять коммерческой фирмой, без эффективного прогнозирования её деятельности. От того, насколько прогнозирование будет точным и своевременным, а также соответствовать поставленным проблемам, будут зависеть, в конечном счете, прибыли, получаемые предприятием.

Для того, чтобы эффект прогноза был максимально полезен, необходимо создание на средних и крупных предприятиях так называемых прогнозных отделов (для малых предприятий создание этих отделов будет нерентабельным). Но даже без таких отделов обойтись без прогнозирования невозможно. В этом случае прогноз должен быть получен силами менеджеров и задействованными в этом процессе специалистами.

Что касается самих прогнозов, то они должны быть реалистичными, то есть их вероятность должна быть достаточно высока и соответствовать ресурсам предприятия.

При выборе подходящего метода прогнозирования исследователь должен последовательно ответить на следующие вопросы:

- какой именно тип прогноза он собирается построить (краткосрочный, среднесрочный, долгосрочный; микро-, мезо- или макропрогноз);

- какова природа и форма исходных статистических данных, на основе которых он собирается строить прогноз;

- кто именно будет использовать этот прогноз (руководство компании, служба маркетинга и т.п.);

- какова требуемая точность прогноза и какие потребуются расходы для обеспечения намеченного прогноза.

Использовать при прогнозировании только математические методы, пусть даже самые сложные, неправильно, так как в этом случае не учитывается экономический смысл событий.

Так как прогнозирование является отдельной наукой, то целесообразно (по мере возможности) использование нескольких методов прогнозирования при решении какой-либо проблемы. Это повысит качество прогноза и позволит определить «подводные камни», которые могут быть незамечены при использовании только одного метода.

Также необходимо соотносить полученный прогноз с прецедентами в решении данной проблемы, если такие имели место при похожих условиях функционирования аналогичной организации (конкурента). И при определенной корректировке, в соответствии с этим прецедентом, принимать решения.

Анализируя полученные результаты в аналитической части работы, отмечаем, что метод сценариев даёт более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного проекта. В частности, коэффициент вариации, определённый по результатам этого метода значительно больше, чем в случае с имитационным моделированием.

Рекомендуется использовать сценарный анализ только в тех случаях, когда количество сценариев конечно, а значения факторов дискретны. Если же количество сценариев очень велико, а значения факторов непрерывны, рекомендуется применять имитационное моделирование.

Следует отметить, что, используя сценарный анализ можно рассматривать не только три варианта, а значительно больше. При этом можно сочетать сценарный анализ с другими методами анализа рисков, например, с методом дерева решений и анализом чувствительности.

Существует несколько подходов к разработке сценариев, но все они предполагают три общих положения:

- исходным пунктом всегда должна быть точная оценка настоящей стратегической ситуации организации для понимания динамики воздействующих факторов;

- для воздействующих факторов с неопределенными тенденциями развития должны быть выполнены специальные прогнозы и сделаны рациональные предложения экспертов;

- должно быть разработано множество альтернативных сценариев, представляющих собой определенную логическую картину.

Альтернативные сценарии не должны содержать противоречий. Алгоритм разработки сценариев включает несколько этапов:

- установление предмета исследования и его структурирование, определение показателей, характеризующих предмет;

- определение существенных факторов (направление, сила действия), влияющих на предмет исследования, их структурирование;

- определение тенденций развития, альтернатив развития для областей с неявной структурой факторов;

- разработка и выбор альтернативных сценариев будущего, проверка вариантов на разнообразие, устойчивость, высокую степень вероятности;

- интерпретация выбранных сценариев развития (прогноз развития), учет возможных противодействующих событий;

- разработка окончательного варианта сценария с учетом всех вновь открывающихся факторов, оценка влияния отклонений от основной идеи сценария, оценка возможных отклонений от первоначального образа организации;

- перенос сценария на практическую основу (формулирование стратегии развития, разработка системы планов).

Для улучшения качества прогноза необходимо улучшить качество информации, необходимой при его разработке. Эта информация, в первую очередь, должна обладать такими свойствами, как достоверность, полнота, своевременность и точность.

3.3 Оценка эффективности разработанных мероприятий

Эффективная система прогнозирования в первую очередь повлияет на оптимизацию контрактных отношений строительной компании «Спецстрой» с контрагентами. После внедрения организационных мероприятий по усовершенствованию контрактов нормативный срок строительства объектов исследуемым предприятием сократится. А это в свою очередь сокращает постоянные издержки, понесенные ОАО «Спецстрой». Рассчитаем экономическую эффективность от внедрения проекта по повышению эффективности управления путем оптимизации системы прогнозирования.

Исходные данные: строительство жилого дома 120 кв. м., сметная стоимость строительства составляет 3564,940 тыс. руб.

Расчетный срок строительства находим по формуле:

, (3.1)

где - фактический срок строительства объекта, ( месяцев);

- период подготовки строительства, составляет 25% от ,

Т_п = 4,5 месяца;

- период развертывания строительства, составляет 13% от ,

Т_рз = 2,5 месяца;

=18+2,5+4,5=25 мес.

Для определения эффектов от сокращения сроков строительства необходимо рассчитать условно постоянные расходы (), которые образуются из накладных расходов (), расходов на машины и механизмы (), материалы (), заработную плату ():