Финансовые показатели предприятий, участников проекта
Расчеты финансовых показателей проекта позволяют оценить:
• устойчивость финансового положения участников, их способность выполнить принимаемые на себя в соответствии с проектом финансовые обязательства;
• устойчивость проекта по отношению к возможным неблагоприятным изменениям экономического окружения (например, к колебаниям рыночной конъюнктуры).
В этой связи желательно определять предельные, критические значения финансовых показателей, определяющие условия прекращения проекта;• качество разработки инвестиционного проекта, рациональность принятой схемы финансирования и распределения получаемых доходов между участниками проекта;
• риски, связанные с участием в реализации проекта;
• возможности развития фирмы, участвующей в проекте, за счет доходов от этого проекта. Это особенно важно, когда оценивается эффективность проекта, реализуемого на действующем предприятии, расчет проводится по предприятию в целом и необходимо убедиться, что реализация проекта улучшает, или, во всяком случае, не ухудшает финансового положения этого предприятия.
Финансовые показатели рассчитываются для отдельных предприятий- участников проекта. Условно они могут быть разбиты на 4 группы, характеризующие соответственно, ликвидность, платежеспособность, оборачиваемость и рентабельность.
1. Коэффициенты ликвидности применяются для оценки способности фирмы выполнять свои краткосрочные обязательства. Наиболее употребительными являются:
• коэффициент покрытия краткосрочных обязательств — мера ликвидности, рассчитываемая как отношение текущих активов к текущим пассивам. Удовлетворительному финансовому положению предприятия обычно отвечают значения этого коэффициента, превышающие 1,6—2,0;
• промежуточный коэффициент ликвидности — отношение текущих активов без стоимости товарно-материальных запасов к текущим пассивам. Удовлетворительному финансовому положению предприятия обычно отвечают значения этого коэффициента, превышающие 1,0—1,2;
• коэффициент абсолютной (строгой) ликвидности — отношение высоколиквидных активов (денежных средств, ценных бумаг и счетов к получению) к текущим пассивам.
Удовлетворительному финансовому положению предприятия обычно отвечают значения этого коэффициента, превышающие 0,8—1,0.2. Показатели платежеспособности применяются для оценки способности фирмы выполнять свои долгосрочные обязательства. Среди них наиболее важными являются:
• коэффициент финансовой устойчивости — отношение собственных средств предприятия (акционерный капитал + резервы + нераспределенная прибыль) и субсидий к заемным. Этот коэффициент обычно анализируется банками при решении вопроса о предоставлении
долгосрочного кредита; иногда вместо этого показателя используется обратный — соотношение заемного и собственного капитала.
• финансовый рычаг — отношение заемных средств к акционерному капиталу. Этот показатель также анализируется банками и важен для акционеров. Чем меньше акционерный капитал, тем выше доход на одну акцию. Поэтому акционеры предпочитают высокие значения финансового рычага, что позволяет им контролировать проекты даже при малой величине капитала. Однако с увеличением финансового рычага возрастает финансовый риск. Кроме того, значительная часть акционерного капитала обычно вложена в низколиквидные активы (здания, оборудование), поэтому банки часто отказывают в предоставлении займов для реализации проектов, если они превышают 50 % требуемых инвестиционных затрат;
• коэффициент платежеспособности — отношение заемных средств (общая сумма долгосрочной и краткосрочной задолженности) к собственным;
• коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств — отношение долгосрочной задолженности к общему объему капитализированных средств (сумма собственных средств и долгосрочных займов). Этот коэффициент характеризует степень финансового риска проекта для собственников предприятия и заимодавцев и обычно анализируется банками при решении вопроса о предоставлении долгосрочного кредита;
• коэффициент покрытия долгосрочных обязательств — отношение чистого прироста свободных средств (сумма чистой прибыли после уплаты налога, амортизации и чистого прироста собственных и заемных средств за вычетом осуществленных в отчетном периоде инвестиций) к величине платежей по долгосрочным обязательствам (погашение займов + проценты по ним).
3. Коэффициенты оборачиваемости применяются для оценки эффективности операционной деятельности и политики в области цен, сбыта и закупок. Наиболее часто используются следующие коэффициенты:
• коэффициент оборачиваемости активов — отношение выручки от продаж к средней за период стоимости активов;
• коэффициент оборачиваемости собственного капитала — отношение выручки от продаж к средней за период стоимости собственного капитала;
• коэффициент оборачиваемости товарно-материальных запасов — отношение выручки от продаж к средней за период стоимости запасов;
• коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности — отношение выручки от продаж в кредит к средней за период дебиторской задолженности. Иногда вместо этого показателя используют средний срок оборота дебиторской задолженности, рассчитываемый как отношение количества дней в отчетном периоде к коэффициенту оборачиваемости дебиторской задолженности;
• средний срок оборота кредиторской задолженности — отношение краткосрочной кредиторской задолженности (счета к оплате) к расходам на закупку товаров и услуг, умноженное на количество дней в отчетном периоде.
4. Показатели рентабельности применяются для оценки текущей прибыльности предприятия. Обычно рассчитываются:
• рентабельность продаж — отношение валовой прибыли от операционной деятельности к сумме выручки от реализации продукции и от внереализационных операций. Иногда определяется как отношение валовой прибыли к себестоимости реализованной продукции;
• полная рентабельность продаж — отношение суммы валовой прибыли от операционной деятельности и уплаченных процентов по займам (в части, отнесенной на себестоимость) к сумме выручки от реализации продукции;
• чистая рентабельность продаж — отношение чистой прибыли (после уплаты налогов) от операционной деятельности к сумме выручки от реализации продукции. Иногда определяется как отношение чистой прибыли к себестоимости реализованной продукции;
• рентабельность активов — отношение валовой прибыли от операционной деятельности к средней за период стоимости активов;
• полная рентабельность активов — отношение суммы валовой прибыли от операционной деятельности и уплаченных процентов по займам к средней за период стоимости активов;
• чистая рентабельность активов — отношение чистой прибыли к средней за период стоимости активов;
• чистая рентабельность собственного капитала — отношение чистой прибыли к средней за период стоимости собственного капитала».
Чрезвычайно интересная система показателей критериевэффективности предлагается в [54]: суть метода заключается в приведении эффектов от проекта не к началу расчетного периода, а к его концу. Система показателей показана в Приложении 1.9. Описание логики получения соответствующих критериев подробно изложено в [19,стр.583-602].
Таким образом, несложно заметить, что применяемые показатели в явном виде не учитывают социального и экологического воздействия реализации проекта на жизнедеятельность населения региона. Экономический аспект отражен в них наиболее адекватно, то есть для системной и комплексной оценки региональной эффективности необходимо выделять соответствующие показатели социального и экологического эффекта, либо в качестве критериальных или элементов системы ограничений, либо в виде системы соответствующих индикаторов.
Следующим существенным элементом оценки эффективности ИП является учет неопределенности и риска.
Неопределенность, в соответствии с [19;62], — «неполнота и неточность информации об условиях реализации проекта. Риск — возможность возникновения таких условий, которые приведут к негативным последствиям для всех или отдельных участников проекта».
В [19;62] выделяют следующие методы для оценки проектов в условиях неопределенности и риска:
1. укрупненная оценка устойчивости [19, стр. 414-416; 438-441];
2. расчет границ и уровней безубыточности [19, стр. 441-447];
3. метод вариации параметров [19, стр. 447-451];
4. учет факторов неопределенности [19, стр. 452-530].
Подробное описание этих методов приводится в [19,стр.390-530;62], а здесь же приводятся лишь существенные для расчета формулы для расчета ожидаемой эффективности проекта с учетом факторов неопределенности. Расчеты производятся по следующему алгоритму, в соответствии с [62]:
1. «описывается все множество возможных сценариев реализации проекта (либо в форме перечисления, либо в виде системы ограничений на значения основных технических, экономических и т.п. параметров проекта);
2.
по каждому сценарию исследуется, как будет действовать в соответствующих условиях организационно-экономический механизм реализации проекта, как при этом изменятся денежные потоки участников,3. для каждого сценария по каждому шагу расчетного периода определяются (рассчитываются либо задаются аналитическими выражениями) притоки и оттоки реальных денег и обобщающие показатели эффективности. По сценариям, предусматривающим “нештатные” ситуации (аварии, стихийные бедствия, резкие изменения рыночной конъюнктуры и т.п.), учитываются возникающие при этом дополнительные затраты. При определении ЧДЦ по каждому сценарию норма дисконта принимается безрисковой;
4. проверяется финансовая реализуемость проекта. Нарушение условий реализуемости рассматривается как необходимое условие прекращения проекта (при этом учитываются потери и доходы участников, связанные с ликвидацией предприятия по причине его финансовой несостоятельности);
5. исходная информация о факторах неопределенности представляется в форме вероятностей отдельных сценариев или интервалов изменения этих вероятностей. Тем самым, определяется некоторый класс допустимых (согласованных с имеющейся информацией) вероятностных распределений показателей эффективности проекта;
6. оценивается риск нереализуемости проекта — суммарная вероятность сценариев, при которых нарушаются условия финансовой реализуемости проекта;
7. оценивается риск неэффективности проекта — суммарная вероятность сценариев, при которых интегральный эффект (ЧДД) становится отрицательным;
8. оценивается средний ущерб от реализации проекта в случае его неэффективности.
На основе показателей отдельных сценариев определяются обобщающие показатели эффективности проекта с учетом факторов неопределенности — показатели ожидаемой эффективности. Основными такими показателями, используемыми для сравнения различных проектов (вариантов проекта) и выбора лучшего из них, являются показатели ожидаемого интегрального эффекта Эож (народнохозяйственного — для народного хозяйства или региона, коммерческого — для отдельного участника).
Эти же показатели используются для обоснования рациональных размеров и форм резервирования и страхования».Краткие характеристики и формулы для основных видов неопределенности даны в Приложении 1.10. Исходные данные для Приложения 1.10. взяты из [19;62].
Методика учета риска, его краткие характеристики и недостатки описаны, к примеру, в [19;62]. Краткие характеристики и формулы для основных методов учета риска в проектном анализе предложены в Приложении 1.11.
Рассмотрев основные методы, применяемые для принятия решений и оценке эффективности реальных инвестиций в условиях задач хорошей структуризации, перейдем к рассмотрению применяемых приемов и методов для слабо структуризованных задач.
Оценка эффективности реальных инвестиций для слабо структуризованных задач отличается наличием существенной неопределенности в исходных данных, существенного числа качественных параметров и применяемым методам для принятия решений. В общем виде для принятия решений и оценки эффективности инвестиций применяется совокупность формализованных и неформализованных методов, экспертных оценок, использование индивидуальных и групповых методов анализа проблем.
Среди формализованных методов наиболее используемыми являются:
* построения экономико-математических моделей, разной степени
агрегирования и детализации;
■ использование методов векторной оптимизации с существенным числом целевых функций;
■ методы преобразования качественных параметров в количественные, ранжирование, метод бальных оценок и пр.
Рассмотрим более детально вышеизложенные методы.
Моделирование, в соответствии с [57], - есть «процесс описания рассматриваемого объекта на каком либо языке». В частности, экономикоматематическое моделирование - «описание рассматриваемых экономических объектов на языке математики».
В общем виде выделяют следующие виды моделей, в соответствии с
[57]:
a) В зависимости от учета степени точности исходной информации и получаемых результатов:
■ детерминированные;
■ стохастические.
b) По месту модели, в процессе решения социально-экономических задач:
■ прогнозирования;
■ планирования;
■ проектирования;
■ размещения;
■ управления.
c) По учету фактора времени:
■ статистические;
■ квазистатистические;
■ полудинамические;
■ динамические.
d) По характеру используемых математических зависимостей:
■ линейные;
■ нелинейные;
■ с одной или многими дискретными, непрерывными и смешанными переменными.
e) По структуре моделей и их информационному описанию:
■ с полной информацией;
■ с неполной информацией.
f) По степени детализации:
■ крупноагрегированные;
■ детализированные.
g) По методам получения информации:
■ с заранее заданной структурой и параметрами;
■ с формируемыми в итеративном режиме структурой и параметрами.
h) По степени детализации:
■ одноуровневые;
■ многоуровневые.
При этом необходимо выполнение ряда требований к построению моделей:
1. «корректности — отсутствия в ней формальных и логических противоречий;
2. разрешимости — существование решения и наличие алгоритмов, позволяющих его находить;
3. полноты — отражение наиболее существенных характеристик рассматриваемого объекта;
4. обозримости — достаточно ясная структура, позволяющая понимать содержательный смысл модели, требования к входящей и исходящей информации;
5. эффективности — решения, получаемые на основании использования модели должны быть лучше, чем без применения модели».
При оценке эффективности инвестиций для слабо структуризованных задач применяют следующие основные виды моделей:
1) модели скалярной и векторной оптимизации;
2) модели, полученные на основании экспертной информации. Рассмотрение процесса моделирования при помощи моделей скалярной
оптимизации приводились выше. Рассмотрим общие положения процессов построения моделей векторной оптимизации и получения экспертной информации.
Для задач векторной оптимизации характерно следующее [5;14;49- 50;57;58-59;65;85]:
1. «Содержание задачи - несколько целевых функций и система ограничений.
2. Наличие лица принимающего решения (ЛПР), в конечном итоге определяющего отбор варианта.
Выбор системы критериев должен удовлетворять нескольким условиям:
1. полноты - набор критериев является необходимым и достаточным;
Любой дополнительный критерий не изменяет решения задачи;
2. операциональное™ - каждый критерий должен иметь для ЛИР ясный и однозначный смысл;
3. разложимости - удобнее работать с небольшим числом критериев.
Если анализируемая ситуация такова, что должна оцениваться с помощью слишком большого числа критериев (для нормального восприятия и решения задачи критериев должно быть не более 7), то целесообразно разбить их на более мелкие группы, для удобства работы с ними;
4. неизбыточности - различные критерии не должны отражать одни и те же факторы, результаты и др.;
5. минимальности — в набор критериев для оценки анализируемой ситуации целесообразно включать лишь те критерии, без которых такая оценка невозможна.;
6. измеримости — каждый критерий должен допускать возможность оценки (количественной или качественной) интенсивности характеризуемого им свойства (степени достижения соответствующей цели).
Конструктивная работа с системой критериев, удовлетворяющих приведенным условиям и отражающим предпочтения ЛПР, требует установления определенных решающих правил, которые обычно делятся:
1. По принципу построения:
• эвристические;
• аксиоматические.
2. В соответствии с процедурой построения:
■ одношаговые;
■ многошаговые.
3. По назначению:
■ правила, приводящие к полному или частичному упорядочению множества допустимых решений.
При нескольких целевых функциях следует различать 2 принципиально разные ситуации:
S В пределах допустимой области существует такая точка, что в ней достигается экстремум по всем функциям.
S Принадлежащие допустимой области точки экстремума различных целевых функций не совпадают».
Соответственно различаются пути решения, которые описаны в [5;14;49-50;57;58-59;65;85].
В целом в [57] указывается, что модели векторной оптимизации:
•S «не служат непосредственно в виде инструмента сравнения вариантов
и отбора среди них наивыгоднейшего. Они позволяют путем определения принадлежности вариантов множеству планов, оптимальных по Парето, лишь отбросить заведомо плохие решения;
S не содержат результирующей информации о сравнительной общественной полезности рассматриваемых вариантов. Для её задания необходимо ЛИР».
Решение задач векторной оптимизации обычно проводится одним из следующих способов:
1. Выделением Парето оптимального множества альтернатив и выбор затем из них эффективной точки путем соответствующей скаляризации.
2. Выделением Парето оптимального множества альтернатив и выбор затем из них эффективной точки при помощи ЛПР.
При этом обычно используются следующие приемы для нахождения решения:
А) Превращение всех целевых функций, кроме одной, в ограничения..
Б) Ранжирование показателей. Затем приступают к поиску решения, оптимального по наиболее важному из них. Задавшись допустимой величиной изменения первого критерия, ищут решение по второму критерию, наилучшему в полученной области, и т.д. Порядок значимости и допустимые диапазоны выбирает ЛПР.
В) Построение единого (интегрального) показателя эффективности посредством суммирования произведений имеющихся показателей на соответствующие весовые коэффициенты (коэффициенты важности показателей).
В связи с наличием существенного числа слабоквантифицируемых параметров, характерных для слабо структуризованных задач, применяются знания высококвалифицированных экспертов, или групп экспертов, проводится соответствующая квантификация параметров и используются методы векторной оптимизации. При этом выделяют индивидуальные и коллективные оценки.
При оценивании различного рода параметров используются следующие основные методы организации и проведения экспертиз [58-59]:
1. «Метод комиссий.
2. Суда.
3. Мозговой атаки.
4. Делфи.
5. Методы анализа сложных систем:
■ метод разрешающих матриц;
■ прогнозного графа;
■ ПАТТЕРН;
- КУЕСТ;
■ проблемных сетей;
6. Метод сценариев».
При этом выделяют методы получения количественных и качественных оценок. К методам получения количественных экспертных оценок относят [58]:
1. «Непосредственной количественной оценки.
2. Метод средней точки.
3. Метод Черчмена-Акофа.
4. Метод лотерей.
Методы получения качественных оценок:
1. Экспертная классификация.
2. Метод парных сравнений.
3. Ранжирования альтернативных вариантов.
4. Метод векторов предпочтений.
5. Дискретных экспертных кривых».
Подробное описание вышеизложенных методов приводится в [58-59].
При применении экспертных методов получения оценок, следует помнить о том, что наличие различных оценок требует соответствующих процедур выработки коллективных мнений, удовлетворяющих определенным требованиям. Нарушение этих требований может приводить к получению неверных результатов оценки, примерами которых могут служить «Парадокс Кондорсе-Борда» и «Парадокс Эрроу», описание которых приведено в [57].
Рассмотрев основные методы, применяемые для принятия решений и оценке эффективности реальных инвестиций в условиях задач слабой структуризации, перейдем к рассмотрению применяемых приемов и методов для неструктуризованных задач.
Оценка эффективности реальных инвестиций для неструктуризованных задач отличается наличием существенной неопределенности во всех группах данных, практически полным отсутствием количественных параметров и применяемым методам для принятия решений. В общем виде для принятия решений и оценки эффективности инвестиций применяются эвристические подходы, делается существенное число допущений, преобладают экспертные оценки качественного характера, используют «качественные» методы принятия решений, применяют системы поддержки принятия решений и экспертные системы.
Для неструктуризованных задач применяются следующие основные методы принятия решений:
1. Использование различного рода эвристик и допущений.
2. Применение экспертных методов и процедур - экспертных систем (ЭС), автоматизированных систем экспертного оценивания (АСЭО) и систем поддержки принятия решений (СППР).
3. Использование методов анализа качественных (нечисловых) параметров (ЗАПРОС, ОРКЛАСС, ПАРК).
Применение допущений в общем виде имеет следующую структуру:
■ Имеется множество состояний внешней среды и внутренних характеристик объекта. Формулируется цель задачи.
■ В зависимости от цели задачи делается ряд предположений о виде, типе и величине взаимовлияния объекта и внешней среды.
■ Далее на основании предложенных допущений вырабатывается алгоритм решения, подбираются приемы и методы решения, выбираются критериальные показатели и метод сравнения.
■ На основании вышеизложенного делается вывод о приемлемости или неприемлемости рассматриваемого действия при заданных допущениях.
Среди основных эвристических подходов и методов обычно используют следующие, описание которых приводится в [49]:
1. «Метод взвешенной суммы оценок критериев. Его суть состоит в следующем: каждой альтернативе дается числовая (балльная) оценка по каждому из критериев. Критериям приписываются количественные веса, характеризующие их сравнительную важность. Веса умножаются на критериальные оценки, полученные числа суммируются - так
определяется ценность альтернативы. Далее выбирается альтернатива с наибольшим показателем ценности.
2. Метод компенсации. Его суть состоит в следующем: все достоинства и недостатки каждой из альтернатив записываются рядом. ЛПР пытается компенсировать оценки одной из альтернатив оценками другой (иногда эквивалентные достоинства и недостатки вычеркиваются из списка) и, таким образом, прийти к выводу о превосходстве одной из альтернатив.
3. Методы принятия последовательных решений. Существует ряд теоретических построений, относящихся к проблемам принятия последовательных решений (решений принимаемых в последовательные моменты времени). Примером может служить задача «О секретаре» и её разновидности.
4. Методы принятия повторяющихся решений, одним из которых является метод «Бутстеппинг», разработанный Р. Дэвсом. Его суть состоит в следующем: в ситуациях, когда известны объективные последствия большого числа повторяющихся решений, можно подобрать модель, наилучшим образом предсказывающую результат принимаемого решения. Р.Дэвс предложил использовать простую линейную модель взвешенных сумм оценок критериев. Он показал, в различных экспериментах, что модель имеет хорошую точность предсказания».
Операции над используемой информацией в эвристических методах, формирование оценочных критериев и выбор лучшего варианта на их основе носят весьма субъективный характер и могут существенно изменяться в зависимости от исходных допущений и применяемых упрощений. Естественно, осуществлялись попытки формализации и существенного приближения к действительности имеющихся методов. В частности, в рамках инженерно-экономического подхода к задачам выбора используется следующее:
■ «Исследование операций, сутью которого является построение количественной модели, имеющей объективный характер и использование объективного критерия предпочтительности, по которому сравниваются варианты.
■ Исследование множества Парето - построение объективной модели и выделения на нем множества Парето - недоминируемых решений, а затем предъявление результатов ЛПР, для осуществления многокритериального выбора.
■ Системный анализ, в соответствии с [49] — «объединение общей схемы системного подхода и методов оценки и сравнения многокритериальных альтернатив на основе субъективных суждений». И его разновидности:
• анализ политики;
• «мягкий» системный анализ.
■ Принятие решений в организациях - ориентация на принятие удовлетворительных, а не оптимальных решений».
Во всех этих методах используется один весьма существенный общий элемент - использование экспертных знаний и экспертных систем для получения недостающей информации. В данных вопросах существенным оказывается использование специальных компьютерных программ, а точнее - использование экспертных систем (ЭС), автоматизированных систем экспертного оценивания (АСЭО) и систем поддержки принятия решений (СППР).
Экспертные системы, в соответствии с [49;50;58], «разрабатываются для переноса в компьютер знаний высококвалифицированных экспертов, с тем, чтобы ими могли в дальнейшем пользоваться специалисты более низкой квалификации. Таким образом, ЭС направлены на класс задач с повторяющимися решениями, где опыт и интуиция эксперта возрастает с годами. Догадки эксперта, основанные на его прошлом опыте, на чутье, позволяют ему решать проблемы на высоком уровне. В связи с этим возникла идея о передаче этих умений компьютеру. Основными блоками ЭС являются:
■ блок взаимодействия с экспертом: через этот блок знания эксперта попадают в компьютер, перерабатываются и пополняют базу знаний;
■ база знаний: содержит экспертные знания, введенные в компьютер;
■ база данных: содержит данные о предметной области, структуру проблемы, известные причинно-следственные связи и т.д.;
■ блок логического вывода: дает возможность пользователю применять экспертные знания; пользователь вводит в ЭС описание конкретной ситуации, а механизм логического вывода обеспечивает поиск знаний эксперта, относящихся к данной ситуации;
■ блок объяснений: позволяет пользователю получить объяснения и понять логику рассуждений эксперта».
Среди существующих ЭС можно выделить следующие, в соответствии с [58]: «REX, STATPATH, KENS, GLIMPS, STATEX» и пр.
Также полезным инструментом, упрощающим поиск решения проблемы, являются автоматизированные системы экспертного оценивания (АСЭО). В соответствии с [58], «основная задача АСЭО - решение сложных управленческих проблем на основе надежной, профессионально полученной и обработанной экспертной информации.
Основные этапы создания АСЭО:
1. Определение общего характера работы.
2. Определение сценария решения проблемы:
■ подготовка блок-схемы решения проблемы;
■ детализация структурных ячеек блок-схемы и построение технологического графа.
3. Определение программ работ:
■ сроки подготовки методической базы системы и конкретные исполнители;
■ определяется и выдается программистам задание на разработку программ для ПЭВМ, реализующих предусмотренные в технологическом графе базу данных, процедуры автоматической обработки данных и диалоговые процедуры.
4. Выполнение программных работ.
5. Разработка системы тестов:
■ точности получаемого приближенного решения, если не отыскивается глобальный оптимум;
■ чувствительности к изменению исходных данных;
■ сравнительной трудоемкости отыскания решения;
■ многокритериальной оценки эффективности работы алгоритмов.
6. Апробация рабочего варианта системы.
7. Подготовка отчета:
■ обзор существующих методов решения проблемы, либо близких проблем;
■ методы и алгоритмы, разработанные или использованные для решения проблемы;
■ описание структуры системы;
■ инструкция для пользователя;
■ описание примера решения проблемы с помощью или с использованием системы».
Среди существующих АСЭО можно выделить следующие, в соответствии с [58]: «АСЭО-1: «Выбор проекта»; АСЭО-2: «Приоритетность финансирования»; АСЭО-«ЕХСО»; АСЭО-«СОМВ1-РС» и пр.
Еще одним механизмом, упрощающим поиск решения проблемы, является применение СППР. В соответствии с [49;50;58], СППР - « человекомашинные системы, которые позволяют ЛПР использовать данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения слабо структуризованных и неструктуризованных проблем. Концептуальная модель СППР содержит в себе следующие блоки:
1. интерфейс «Пользователь-система»;
2. блок: анализ проблемы;
3. блок: принятие решений;
4. база данных;
5. база моделей;
6. база знаний.
СППР создается обычно для определенного класса задач и обеспечивает поддержку ЛПР при анализе проблемы. В настоящее время С1І1ІР развивается в следующих направлениях:
■ объединение СППР с автоматизированными информационными системами и системами связи;
■ сближение СГ111Р с экспертными системами и появление «интеллектуальных» СППР;
■ совершенствование технологической базы СП11Р.
При этом СППР сама по себе не может породить качественно новый вариант решения. Однако есть надежда, что такой вариант может возникнуть либо в процессе диалога человека с СППР, либо как догадка, которой способствовал этот диалог».
Среди существующих СППР можно выделить следующие, в соответствии с [58]: «СИАМА, Сивка, ГРЕТА, Pilot» и пр.
Среди вышеперечисленных методов анализа нечисловых (качественных) параметров, в качестве примера, имеющего дальнейшее применение в данной работе, рассмотрим алгоритм применения метода ЗАПРОС (Замкнутые Процедуры у Опорных Ситуаций), взятый из [49,стр.81-131;50,стр.255-271]:
1. «Формирование критериальных показателей с вербальными оценками на шкалах.
2. Формирование ЕПШ для двух критериев:
2.1. для начала выбираются 2 критерия для сравнения, при предположении, что остальные критерии имеют лучшие оценки.
Выбирается опорная ситуация - либо лучшая, либо худшая по всем значениям критериев. В данном случае выбирается опорная ситуация с лучшими оценками по рассматриваемым критериям. Далее осуществляется переход от лучших оценок к худшим. Перед ЛПР ставится следующий вопрос. Что вы предпочитаете:
альтернативу 1 с оценками х^ 2
альтернативу 2 с оценками 1 Выберите один из ответов: альтернатива 1 лучше альтернативы 2; альтернативы 1 и 2 равноценны; альтернатива 2 лучше альтернативы 1.
Следующий вопрос ставится в зависимости от ответа ЛПР. Пусть ЛПР
предпочитает альтернативу х'х*. Тогда следующий вопрос относится к
сравнению альтернатив Х2Х/ (худшая в первой паре) и х'х* (которая получается из лучшей в первой паре путём понижения второй оценки на одну градацию). Общее правило таково: худшая альтернатива в первой паре сравнивается с альтернативой, получаемой из лучшей путем понижения на одну градацию худшей оценки.
Нетрудно убедиться, что проведенные сравнения позволяют упорядочить оценки двух шкал и построить объединенную шкалу.
2.2. далее, среди упорядоченных альтернатив с двумя оценками, оставляют только одну оценку, отличающуюся от лучшей.
3. Проверяются условия независимости по изменению качества для 2-х критериев. Для этого проводится повторный опрос ЛПР по сравнению оценок на шкалах двух критериев у второй опорной ситуации (худшие оценки по всем критериям). Если две ЕПШ совпадают, то можно принять, что два критерия независимы.
4. Производится построение ЕПШ для оценок всех критериев. Непротиворечивые ЕПШ для пар критериев можно объединить.
Алгоритм построения общей ЕПШ для оценок всех критериев на основе парных ЕПШ у первой опорной ситуации состоит в следующем. Парные ЕПШ имеют единую начальную точку — сочетание лучших оценок по всем критериям. Совокупность парных ЕПШ с единой начальной точкой может быть представлена в виде графа. Для построения общей ЕПШ может использоваться стандартная процедура — «разборка» графа. Поместим на общей ЕПШ сочетание всех лучших оценок как начальную точку и удалим ее из графа. Далее определяется недоминируемая оценка на парных ЕПШ. Она помещается на общую ЕПШ, удаляется из графа, и так продолжается до переноса всех оценок на общую ЕПШ. Так как при построении парных ЕПШ все критериальные оценки сравниваются, то на общей ЕПШ все оценки упорядочены.
5. При построении ЕПШ для оценок всех критериев информация ЛПР проверяется на непротиворечивость. Если на каком-то этапе разборки графа нельзя выделить недоминируемую критериальную оценку, то это свидетельствует о противоречии в информации ЛПР. Противоречивые сравнения предъявляются ЛПР для анализа. Возможность соединения нескольких парных шкал в единую шкалу является подтверждением непротиворечивости предпочтений ЛПР. Вопросы, необходимые для построения ЕПШ, составляют весь диалог с ЛПР. Больше информации от ЛПР не требуется. При N=2 понятие опорной ситуации не существует. Вместо построения ЕПШ осуществляются сравнения понижений качества от лучших оценок и сравнения всех повышений качества от худших оценок. Полученные результаты (если они непротиворечивы) непосредственно используются для сравнения альтернатив, имеющих оценки по двум критериям.
6. Сравнение двух альтернатив производится на основе следующих положений: Утверждение 1. Упорядоченность оценок на парной
ЕПШ либо определяется посредством попарных сравнений, осуществляемых ЛПР, либо получается в результате транзитивного распространения, следующего из порядковых шкал критериев. Утверждение 2. Упорядоченность оценок на общей ЕПШ следует либо из прямых сравнений ЛПР, либо из свойства упорядочения оценок на шкалах критериев.
Далее, вводится функция качества альтернативы V(yj) и выдвигаются следующие предположения относительно свойств этой функции:
■ существуют максимальное и минимальное значения У(у0;
■ при независимых критериях значение V(y;) возрастает с улучшением оценок по каждому из критериев.
Каждой оценке на единой ЕПШ присваивается ранг, начиная с лучших оценок.
Рассмотрим две альтернативы: а и р, представленные в виде векторов оценок по критериям. Можно определить ранги для всех компонентов векторов аир.
Упорядочим ранги компонентов (оценок по критериям) альтернатив от лучших к худшим. Тогда каждой альтернативе можно поставить в соответствие вектор рангов оценок на ЕПШ, причем качество альтернативы определяется этим вектором:
Р(а)«Р(Л) = Р(А;.,гу,г„...г/),
где — ранги оценок на ЕПШ оценок альтернативы а;
qa,q„qa,.~qf — ранги оценок на ЕПШ оценок альтернативы р.
Утверждение 4. Если условие независимости по понижению качества выполнено для всех пар критериев и ранги оценок альтернативы а, следующие из ЕПШ, не хуже, чем ранги оценок для р, а ранг хотя бы одной оценки лучше, то альтернатива а в соответствии с предпочтениями ЛПР превосходит альтернативу р: V(a ) > У(Д ).
Утверждение 5. Альтернатива а эквивалентна альтернативе /?, если их оценки в соответствии с ЕПШ имеют одинаковые ранги. Утверждение 6. Во всех случаях, когда не выполняются условия превосходства одной альтернативы над другой или их эквивалентности, альтернативы аир несравнимы.
Следовательно, попарное сравнение упорядоченных по ЕПШ оценок дает возможность непосредственно по информации ЛПР сделать вывод о превосходстве одной альтернативы над другой либо об их эквивалентности. Если информации ЛПР недостаточно, то альтернативы несравнимы.
7. Упорядочение группы заданных альтернатив. Все реальные альтернативы, представленные их векторами критериальных оценок, сравниваются попарно приведенным выше способом. При этом легко устанавливается существование одного из трех отношений: превосходства (Oj), эквивалентности (О2) или несравнимости (Оз).
Пусть задана группа альтернатив и выявлены все попарные отношения между ними. Тогда отношения на совокупности альтернатив можно представить графом, вершины которого соответствуют альтернативам, направленная дуга - отношению Оь двунаправленная дуга — отношению О2, а отсутствие связи между вершинами — отношению О3. Применим к этому графу описанный выше алгоритм «разборки».
На основе бинарного отношения в исходном множестве альтернатив выделяются все неподчиненные альтернативы (доминирующие над другими или несравнимые). Их называют первым ядром. Среди альтернатив, оставшихся после удаления первого ядра, выделяют второе ядро и т.д. Альтернативе, входящей в i-e ядро, присвоим і-й ранг, если над ней доминирует какая-либо альтернатива из (i-l)-ro ядра и она сама доминирует над какой-либо альтернативой из (i+l)-ro ядра. Если j-я альтернатива подчинена альтернативе из k-ro ядра и доминирует над альтернативой из (k+p)-ro ядра, то ее ранг находится в пределах от (к+1) до (к+р-1).
Полученные таким образом совокупность ядер и ранги альтернатив могут использоваться для построения частичного (так как не все альтернативы сравнимы) упорядочения».
Таким образом, рассмотрев основные приемы и методы для решения задач разной степени структуризации, в соответствии с предложенной в Приложении 1.1. схемой, перейдем к рассмотрению оценки региональной эффективности реальных инвестиционных проектов.
1.3.
Еще по теме Финансовые показатели предприятий, участников проекта:
- Виды и методы оценки инвестиционных проектов. Оценка финансовойсостоятельности проекта. Базовые формы (баланс, отчет о прибылях и убытках, отчет о движении денежных средств) и показатели финансовой оценки инвестиционных проектов.
- Участники финансового рынка: государство, институциональные участники, профессиональные участники, валютная и фондовая биржи
- 7.9 Мониторинг реализуемых проектов и связь агрегированного показателя оценки проектов ЧДД (NPV) с показателем оценки текущей деятельности EVA
- Финансовые показатели предприятия.
- 6.2. Особенности проработки финансовых вопросов в проектах бизнес- планов предприятий
- Комплекс показателей финансового состояния предприятия
- Участники бизнес-проекта
- 4.5.2. Показатели, характеризующие финансовое состояние предприятия
- Лекция 2. Финансовое состояние предприятия и показатели его характеризующие.
- 6. Участники инвестиционных проектов
- 1. Инвестиционный проект, классификация инвестиционных проектов, участники инвестиционного проекта
- 5.3. Определение состава участников инвестиционного проекта и выработка схемы его финансирования
- Вопрос 1 Сущность, факторы и система показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия
- Тема 7. Организация финансовой работы на предприятии. Анализ финансового состояния предприятий. Платежеспособность и лик-видность предприятий
- 1.Показатели эффективности инвестиционных проектов
- 2.4.1. Показатели эффективности инвестиционных проектов
- показатели доходности инвестиционного проекта
- 21.2. Экономика предприятия предприятие как основное звено рыночного хозяйства; формы и виды предприятий; материальная и финансовая база предприятия