Корректировка параметров проекта.
Возможная неопределенность условий реализации проекта может учитываться и методом корректировки параметров проекта. Строго говоря, данный подход не является самостоятельным методом. Он служит приемом, с помощью которого в процессе планирования на основе всех рассмотренных методов обосновывается решение. Суть его состоит в том, что в проект, разработанный на стадии предплановой подготовки, вносятся необходимые коррективы, повышающие его достоверность.
В этих целях в плане могут предусматриваться следующие мероприятия:
• сроки выполнения работ могут увеличиваться на величину
возможных задержек; /
Глава 3. Средства и методы обоснования плановых решений
3.3. Новые методы обоснования рациональных решений
• увеличивается сметная стоимость проекта в связи с возмож
ными ошибками в проектной документации, непредвиденными
расходами и пересмотром проектных решений;
• учитываются несвоевременность платежей, неритмичность
поставок, внеплановые отказы оборудования, нарушения техноло
гии выполнения работ, штрафы, пени и неустойки, уплачиваемые
и получаемые за нарушение договорных обязательств в процессе
выполнения плана;
• увеличивается норма дисконта в связи с экономической си
туацией в стране;
• если проектом не предусмотрено страхование риска, в сос
тав его затрат включаются ожидаемые потери от риска и т.п.
3.3. Новые методы обоснования рациональных решений
Новые методы широко применяются в планировании, как правило, крупными компаниями. Они основаны на использовании экономико-математических моделей. Чтобы правильно применять эти методы в планировании, менеджеры, плановые работники должны знать области их использования и ограничения на различных этапах планирования при решении конкретных задач.
Для использования экономико-математических методов в планировании необходимо экономический объект или процесс записать с помощью математических зависимостей (уравнений, неравенств и т.п.). Этот процесс называется составлением модели.
Математическая модель —это система выражений, описывающих характеристики объекта моделирования и взаимосвязи между ними. Процесс моделирования заключается в построении моделей, которые облегчают изучение свойств планируемых процессов и объектов.
Моделирование является логико-математическим отображением структуры и процесса функционирования планируемого объекта с целью проведения с помощью данной модели эксперимента. Сущность моделирования заключается в создании такого аналога
изучаемых объектов, в котором отражены все их важнейшие с точки зрения цели исследования свойства и опущены второстепенные, малосущественные черты.
По форме представления модели могут подразделяться на:
• графические, представляющие собой графическую имита
цию планируемого объекта или процесса;
• числовые, записанные в виде формул;
• логические, записанные в виде логических выражений, напри
мер блок-схем;
• табличные, записанные в виде таблиц, например бухгалтер
ский баланс.
С точки зрения отражения временных интервалов модели могут делиться на:
• динамические, отражающие свойства объекта планирования
изменять свои параметры во времени;
• статистические, не отражающие вышеуказанные свойства.
Во внутрифирменном планировании наиболее широкое применение нашли следующие экономико-математические методы:
• теории вероятности и математической статистики;
• математического программирования;
• имитации;
• оценки и пересмотра планов (ПЕРТ).
Рассмотрим перечисленные методы.
1. Модели, основанные на использовании теории вероятности и математической статистики (стохастическиемодели).
К ним относятся модели, основанные на использовании теорий:
• анализа корреляций и регрессий;
• дисперсионного анализа;
• массового обслуживания;
• игр;
• статистических решений;
• расписаний;
• запасов;
• информации;
• надежности.
по
Глава 3. Средства и методы обоснования плановых решений
3 3. Новые методы обоснования рациональных решений
Методы теории анализа корреляций и регрессий, дисперсионного анализа применяются в планировании для анализа различных статистических связей и установления нормативов (трудовых, стоимостных, материальных).
Методы теории массового обслуживания используются при планировании оптимальных соотношений между размерами основного и вспомогательного производства, а также другими структурными элементами предприятия, если процессы в них носят нерегулярный характер и могут быть представлены как процесс массового обслуживания.
Методы теории игр и теории статистических решений применяются при принятии и оптимизации решений по управлению процессами взаимоотношения с рынком, страхованию от стихийных бедствий, созданию сезонных запасов ресурсов и т.д.
Метод, который изучает эффективность выполнения операций в зависимости от порядка их следования, называется теорией расписаний. Задачи данного метода связаны с упорядочиванием операций, являющихся объектами планирования. Они возникают повсюду, где существует возможность выбора той или иной очередности их выполнения. Эффективен метод при составлении сменно-суточных заданий в оперативно-календарном планировании, планировании транспортных маршрутов и очередности обслуживания рабочих мест.
Теория запасов применяется в планировании для определения оптимальных партий поставок и уровней запасов материальных ресурсов предприятия. В моделях теории запасов оптимизация вы-ражается в снижении издержек на создание запасов и общей потребности в оборотных средствах.
Теория информации содержит комплекс средств и методов работы с информацией, обеспечивающих ее достоверность, надежность, актуальность. Методы теории информации могут применяться при разработке технологии планирования.
Теория надежности в планировании применяется при оценке надежности плановых решений и позволяет снизить хозяйственный риск при реализации плановых решений.
Применительно к планированию методы теории вероятности сводятся к определению значений вероятности наступления событий и действий и к выбору из возможных направлений действий самого предпочтительного, исходя из наибольшей величины математического ожидания (абсолютной величины этого исхода, умноженной на вероятность его наступления). Применение этих методов позволяет плановикам с большей уверенностью принимать решения на основе «приблизительных» оценок традиционными методами. Поэтому методы теории вероятности, как правило, применяются в комплексе с традиционными методами планирования, изложенными в § 3.2. Например, методы теории вероятности хорошо применяются вместе с адаптивным поиском стратегии развития фирмы (см. п. 2, § 3.2).
Адаптивное дерево поиска показывает возможные решения, подлежащие рассмотрению. По выбранным разветвлениям дерева возможным исходам приписывается та или иная вероятность. Результаты получают количественную оценку.
Ряд общих свойств деревьев решений можно проследить на рисунке 3.4, где изображена ситуация, сложившаяся на текстильной фирме «Martin Textile Mill» [7, с. 173]: вероятность возрастания в следующем году объема продаж на 20% равна 0,6. Уровень продаж составляет 100 тыс. долл. Вероятность снижения уровня продаж на 10% равна 0,4. Если сбыт увеличится, потребуется либо новое оборудование, либо сверхурочные работы. Комбинация этих двух вариантов возможна, но не рассматривается.
На дереве решений показаны: точка принятия решения, альтернативные варианты действий, случайные события, вероятности их свершения и чистый наличный доход. В нашем примере стоимость нового оборудования составляет 50 тыс. долл. Оплата сверхурочных работ потребует 10 тыс. долл. Таким образом, чистый денежный доход при больших объемах продаж будет равен 70 тыс. долл. (120 000 - 50 000) в случае закупки дополнительного оборудования, и 110 тыс. долл. — в случае введения сверхурочных работ (120 000 -- Ю 000).
Предполагается, что, если объем продаж снизится на 10%, каких-либо сверхурочных работ не потребуется. Ясно, что при
таких исходных данных компании гораздо выгоднее использовать сверхурочные работы и не закупать дополнительно оборудование.
Такое решение основывается на сравнении денежных поступлений или суммарных величин стоимости событий, определенных исходя из вероятности их появления. Эта величина для случая закупки дополнительного оборудования подсчитывается путем умножения коэффициента вероятности 0,6 на ожидаемый объем и равна 0,6 х 70 000 = 42 000 долл. Тот же расчет продаж за вычетом амортизации для малых объемов продаж даст 16 тыс. долл. Сумма платежа будет равна 58 тыс. долл.
Если компания изберет путь увеличения объемов производства за счет введения сверхурочных работ, то суммарный платеж (математическое ожидание) будет равен 102 тыс. долл. После вычета средств на оплату сверхурочных работ чистый денежный доход при больших объемах продаж составит 110 тыс. долл. Умножив эту величину на вероятность 0,6, получим 66 тыс. долл. При малых объемах продаж чистый денежный доход равен 90 тыс. долл., что дает 36 тыс. долл. Следовательно, суммарный платеж равен 102 тыс. долл. Введение сверхурочных работ предпочтительнее.
Это решение— не единственно верное. Существует много причин, по которым руководство текстильной компании может принять решение закупить новое оборудование вместо применения сверхурочных работ, несмотря на то, что второй вариант сулит больший доход.