Стратегический анализ деятельности предприятия

Но и в случае успеха «не все  так однозначно», как выразился  коммерческий директор. Его прогноз: 
– прибыль составит 600 тыс. долларов с вероятностью 40 процентов; 
– прибыль – 300 тыс. долларов с вероятностью 50 процентов; 
– убыток 100 тыс. долларов с вероятностью 10 процентов. 
В этом случае дерево решений может быть представлено так, как это сделано на рисунке 1.

ВЕРОЯТНОСТЬ УСПЕХА

После того как составлено дерево решений, придется посчитать вероятность  реализации всех возможных сценариев. Проще всего с вероятностью отказа от проекта. В этом случае вероятность  отсутствия доходов по проекту и  инвестиций в него составляет 100 процентов. Хотя в зависимости от конкретной ситуации и того, на каком этапе  принимается решение (например, компания уже вложила какие-то деньги в  проект), могут быть и другие варианты.

Чтобы посчитать вероятность других сценариев, нужно перемножить значения вероятности каждого события  на одной ветви дерева решений. Таким  образом вероятность сценария № 5 составит 26,7 процента (0,667 (вероятность того, что новый продукт оказался удачен) x 0,4 (вероятность того, что продажи выпускаемой продукции выше среднего уровня)). Соответственно, для остальных сценариев распределение вероятностей будет следующим: 
– сценарий № 2 – 33,3 процента; 
– сценарий № 3 – 6,6 процента; 
– сценарий № 4 – 33,4 процента.

Заметим, что правильность выполненных  расчетов можно проверить, посчитав суммарную вероятность всех сценариев, которая должна быть равна единице.

Следующий этап в разработке дерева решений – оценка финансового  результата каждого конкретного  сценария с учетом вероятности. Другими  словами, необходимо рассчитать математическое ожидание. В нашем случае – это  произведение прибыли от реализации каждого отдельного сценария на соответствующую  ему вероятность.

Рассчитав эти математические ожидания прибыли по каждому из сценариев, получим: 
– сценарий № 2: продукт не пользуется спросом, а значит, инвестиции по нему не оправдались и могут быть расценены как прямой убыток в 200 тыс. долларов. Математическое ожидание составит – 66,6 тыс. долларов (200 тыс. долларов x 33,3%); 
– сценарий № 3: продажи идут, тем не менее компания работает в убыток – 100 тыс. долларов. Его математическое ожидание составит – 6,6 (100 тыс. долларов x 6,6%); 
– сценарий № 4: прибыль – 300 тыс. долларов, математическое ожидание – 100,2 (300 тыс. долларов x 33,4%); 
– сценарий № 5: прибыль – 600 тыс. долларов, математическое ожидание – 160,2 тыс долларов (600 тыс. долларов x 26,7%).

Итоговый результат проделанных  вычислений, на основе которого можно  принимать взвешенное решение о  том, будет ли проект запущен или  нет, определяется как сумма математических ожиданий всех сценариев (кроме варианта отказа от запуска нового производства). Для нашего примера результатом проекта будет прибыль – 187,2 тыс. долларов (160,2 тыс. долларов + 100,2 тыс. долларов – 6,6 тыс. долларов – 66,6 тыс. долларов). 
Итак, мы имеем два решения, одно из которых не требует никаких инвестиций и не приносит компании денег (отказ от проекта), а другое с заданной вероятностью обеспечивает прибыль в размере 187,2 тыс. долларов.

В идеале, чтобы получить более  привычные для анализа инвестиционных проектов величины, для каждого из сценариев необходимо посчитать  чистый дисконтированный доход. Мы этого  не делали, чтобы упростить пример. К тому же дерево решений для большей  наглядности может быть дополнено  временной шкалой. В этом случае каждому решению или событию (узловые  точки дерева решений) будет соответствовать  определенная дата.

ГАРАНТИИ НЕТ

К полученному результату не стоит  относиться как к единственно  верному и абсолютно точному  результату расчетов. Ограничения, которые  необходимо учитывать, накладывает  сама заложенная в дерево решений  логика. Другими словами, прибыль 200,4 тыс. долларов будет самым частым результатом проекта, если он будет  повторяться много раз, а вероятности, заданные коммерческим директором, определены правильно.

В жизни, конечно, никто не будет  повторять один и тот же проект много раз, если первая попытка принесла компании убыток. Согласитесь, это было бы абсурдно. Поэтому еще раз подчеркнем, что рассчитанный нами результат  – это наиболее вероятное развитие событий и ничто иное. Чтобы проанализировать другие возможные сценарии инвестиционного проекта, будет полезно проанализировать вероятности и соотнесенные с финансовыми результатами, а именно: 
– сценарий № 2: убыток – 200 тыс. долларов, вероятность – 33,3 процента; 
– сценарий № 3: убыток – 100 тыс. долларов, вероятность – 6,6 процента; 
– сценарий № 4: прибыль – 300 тыс. долларов, вероятность – 33,4 процента; 
– сценарий № 5: прибыль – 600 тыс. долларов, вероятность – 26,7 процента.

Изучив эти данные, несложно сделать  вывод, что с вероятностью в 60 процентов  этот инвестиционный проект будет прибыльным. Решится ли при таком распределении  вероятности менеджмент инвестировать  средства в проект или нет, будет  зависеть только от его толерантности  к риску. В любом случае инвестиций без риска не бывает, остается лишь определить приемлемый уровень. Стоит отметить, что использование дерева решений подходит не только для принятия инвестиционных решений. Руководствуясь схожей логикой, можно планировать объемы продаж при составлении бюджетов компании. В этом случае ветвями дерева будут возможные события, влияющие на объем продаж. Конечно, решения продавать или нет не будет предусмотрено. Конечно, это усложнит расчеты и потребует дополнительных усилий от отдела продаж, тем не менее можно рассчитывать на более точный прогноз, учитывающий разные сценарии. Кстати, нередко на практике именно составлением нескольких сценариев при планировании пренебрегают. И когда компания сталкивается с какими-либо проблемами, у нее нет запасного плана действий. Составление дерева решения устраняет эту проблему.