Анализ финансовых решений в условиях определенности это самый простой случай : известно количество возможных ситуаций (вариантов) и их исходы . Нужно выбрать один из возможных вариантов . Степень сложности процедуры выбора в данном случае определяется лишь количеством альтернативных вариантов . Рассмотрим две возможные ситуации : а) Имеется два возможных варианта ; n=2

В данном случае аналитик должен выбрать (или рекомендовать к выбору) один из двух возможных вариантов . Последовательность действий здесь следующая : определяется критерий по которому будет делаться выбор ; методом “ прямого счета ” исчисляются значения критерия для сравниваемых вариантов ; вариант с лучшим значением критерия рекомендуется к отбору .

Возможны различные методы решения этой задачи . Как правило они подразделяются на две группы :
1. методы основанные на дисконтированных оценках ;
1. методы , основанные на учетных оценках .

Первая группа методов основывается на следующей идее . Денежные доходы , поступающие на предприятие в различные моменты времени , не должны суммироваться непосредственно ; можно суммировать лишь элементы приведенного потока . Если обозначить F1,F2 ,....,Fn прогнозируемый коэффициент дисконтирования денежного потока по годам , то i-й элемент приведенного денежного потока Рi рассчитывается по формуле :

Pi = Fi / ( 1+ r ) i

где r- коэффициент дисконтирования.

Назначение коэффициента дисконтирования состоит во временной упорядоченности будущих денежных поступлений ( доходов ) и приведении их к текущему моменту времени . Экономический смысл этого представления в следующем : значимость прогнозируемой величины денежных поступлений через i лет ( Fi ) с позиции текущего момента будет меньше или равна Pi

. Это означает так же , что для инвестора сумма Pi в данный момент времени и сумма Fi через i лет одинаковы по своей ценности . Используя эту формулу , можно приводить в сопоставимый вид оценку будущих доходов

, ожидаемых к поступлению в течении ряда лет . В этом случае коэффициент дисконтирования численно равен процентной ставке , устанавливаемой инвестором , т.е. тому относительному размеру дохода , который инвестор хочет или может получить на инвестируемый им капитал .

Итак последовательность действий аналитика такова ( расчеты выполняются для каждого альтернативного варианта ) : рассчитывается величина требуемых инвестиций (экспертная оценка ) , IC ; оценивается прибыль ( денежные поступления ) по годам Fi ; устанавливается значение коэффициента дисконтирования , r ; определяются элементы приведенного потока , Pi ; рассчитывается чистый приведенный эффект ( NPV ) по формуле:

NPV= E Pi - IC

4. сравниваются значения NPV ;

5. предпочтение отдается тому варианту , который имеет больший

NPV ( отрицательное значение NPV свидетельствует об экономической нецелесообразности данного варианта ) .

Вторая группа методов продолжает использование в расчетах прогнозных значений F . Один из самых простых методов этой группы - расчет срока окупаемости инвестиции .Последовательность действий аналитика в этом случае такова : рассчитывается величина требуемых инвестиций , IC ; оценивается прибыль ( денежные поступления ) по годам , Fi ; выбирается тот вариант , кумулятивная прибыль по которому за меньшее число лет окупит сделанные инвестиции . б) Число альтернативных вариантов больше двух . n > 2

Процедурная сторона анализа существенно усложняется из-за множественности вариантов , техника “ прямого счета “ в этом случае практически не применима . Наиболее удобный вычислительный аппарат - методы оптимального программирования ( в данном случае этот термин означает “ планирование ” ) . Этих методов много ( линейное , нелинейное, динамическое и пр. ), но на практике в экономических исследованиях относительную известность получило лишь линейное программирование. В частности рассмотрим транспортную задачу как пример выбора оптимального варианта из набора альтернативных . Суть задачи состоит в следующем .

Имеется n пунктов производства некоторой продукции ( а1,а2,...,аn

) и k пунктов ее потребления ( b1,b2,....,bk ), где ai - объем выпуска продукции i - го пункта производства , bj - объем потребления j - го пункта потребления . Рассматривается наиболее простая , так называемая

“закрытая задача ” , когда суммарные объемы производства и потребления равны . Пусть cij - затраты на перевозку единицы продукции . Требуется найти наиболее рациональную схему прикрепления поставщиков к потребителям , минимизирующую суммарные затраты по транспортировке продукции . Очевидно , что число альтернативных вариантов здесь может быть очень большим , что исключает применение метода “ прямого счета ”

. Итак необходимо решить следующую задачу :

E E Cg Xg -> min

E Xg = bj E Xg = bj Xg >= 0

Известны различные способы решения этой задачи -распределительный метод потенциалов и др . Как правило для расчетов применяется ЭВМ .

При проведении анализа в условиях определенности могут успешно применяться методы машинной имитации , предполагающие множественные расчеты на ЭВМ . В этом случае строится имитационная модель объекта или процесса ( компьютерная программа ) , содержащая b-е число факторов и переменных , значения которых в разных комбинациях подвергается варьированию . Таким образом машинная имитация - это эксперимент , но не в реальных , а в искусственных условиях . По результатам этого эксперимента отбирается один или несколько вариантов , являющихся базовыми для принятия окончательного решения на основе дополнительных формальных и неформальных критериев .

Однако лишь немногие решения принимаются в условиях определённости.
Большинство управленческих решений являются вероятностными.

Вероятностными называются решения, принимаемые в условиях риска или неопределённости.

К решениям принимаемых в условиях риска, относят такие, результаты которых не являются определёнными, но вероятность каждого результата известна. Вероятность определяется как степень возможности свершения данного события и изменяется от 0 до 1. Сумма вероятностей всех альтернатив должна быть равна единице. Вероятность можно определить математическими методами на основе статистического анализа опытных данных.
Например, компании по страхованию жизни на основе анализа демографических данных могут с высокой степенью точности прогнозировать уровень смертности в определённых возрастных категориях и на этой базе определять страховые тарифы и объем страховых взносов, позволяющих выплачивать страховые премии и получать прибыль. Такая вероятность, рассчитанная на основе информации, позволяющей сделать статистически достоверный прогноз, называется объективной.

В ряде случаев, однако, организация не располагает достаточной информацией для объективной оценки вероятности возможных событий. В таких ситуациях руководителям помогает опыт, который показывает , что именно может произойти с наибольшей вероятностью. В этих случаях оценка вероятности является субъективной.

Пример решения, принятого в условиях риска ,- решение транспортной компании застраховать свой парк автомобилей. Финансовый менеджер не знает точно, будут ли аварии и сколько и какой ущерб они причинят, но из статистики транспортных происшествий он знает, что одна из десяти машин раз в году попадает в аварию и средний ущерб составляет $ 1 000 (цифры условные). Если организация имеет 100 автомашин, то за год вероятны 10 аварий с общим ущербом $ 10 000. В действительности же аварий может быть меньше, но ущерб больше, или наоборот. Исходя из этого, и принимается решение о целесообразности страхования транспортных средств и размере страховой суммы.

Анализ и принятие решений в условиях риска встречается на практике наиболее часто. Здесь пользуются вероятностным подходом, предполагающим прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей . При этом пользуются: а) известными , типовыми ситуациями ( типа - вероятность появления герба при бросании монеты равна 0.5 ) ; б) предыдущими распределениями вероятностей ( например,из выборочных обследований или статистики предшествующих периодов известна вероятность появления бракованной детали ) ; в) субъективными оценками ,сделанными аналитиком самостоятельно либо с привлечением группы экспертов .

Последовательность действий аналитика в этом случае такова :
1. прогнозируются возможные исходы Ak , k = 1 ,2 ,....., n ;
2. каждому исходу присваивается соответствующая вероятность pk , причем

Е рк = 1

3. выбирается критерий(например максимизация математического ожидания прибыли ) ;
4. выбирается вариант , удовлетворяющий выбранному критерию .

Пример : имеются два объекта инвестирования с одинаковой прогнозной суммой требуемых капитальных вложений . Величина планируемого дохода в каждом случае не определенна и приведена в виде распределения вероятностей :

| Проект А |Проект В |
|Прибыль |Вероятность |Прибыль |Вероятность |
|3000 |0. 10 |2000 |0 . 10 |
|3500 |0 . 20 |3000 |0 . 20 |
|4000 |0 . 40 |4000 |0 . 35 |
|4500 |0 . 20 |5000 |0 . 25 |
|5000 |0 . 10 |8000 |0 . 10 |

Тогда математическое ожидание дохода для рассматриваемых проектов будет соответственно равно :

У ( Да ) = 0 . 10 * 3000 + ......+ 0 . 10 * 5000 = 4000

У ( Дб ) = 0 . 10 * 2000 +.......+ 0 . 10 * 8000 = 4250

Таким образом проект Б более предпочтителен . Следует , правда , отметить , что этот проект является и относительно более рискованным , поскольку имеет большую вариацию по сравнению с проектом А ( размах вариации проекта А - 2000 , проекта Б - 6000 ) .

В более сложных ситуациях в анализе используют так называемый метод построения дерева решений . Логику этого метода рассмотрим на примере .

Пример : управляющему нужно принять решение о целесообразности приобретения станка М1 либо станка М2 . Станок М2 более экономичен , что обеспечивает больший доход на единицу продукции, вместе с тем он более дорогой и требует относительно больших накладных расходов :

| |Постоянные расходы |Операционный доход на |
| | |единицу продукции |
|Станок М1 |15000 |20 |
|Станок М2 |21000 |24 |

Процесс принятия решения может быть выполнен в несколько этапов :

Этап 1 . Определение цели .

В качестве критерия выбирается максимизация математического ожидания прибыли .

Этап 2 . Определение набора возможных действий для рассмотрения и анализа ( контролируются лицом , принимающим решение)

Управляющий может выбрать один из двух вариантов : а1 = { покупка станка М1 } а2 = { покупка станка М2 }

Этап 3 . Оценка возможных исходов и их вероятностей ( носят случайный характер ) .

Управляющий оценивает возможные варианты годового спроса на продукцию и соответствующие им вероятности следующим образом : х1 = 1200 единиц с вероятностью 0 . 4 х2 = 2000 единиц с вероятностью 0 . 6

Этап 4 . Оценка математического ожидания возможного дохода :

1200

20 * 1200 - 15000 = 9000

М 0.4

0.6 2000

20 * 2000 - 15000 = 25000

а1

а2

1200

24 * 1200 - 21000 = 7800

0.4

М2 0.6 2000

24 * 2000 - 21000 = 27000

Е ( Да ) = 9000 * 0 . 4 + 25000 * 0 . 6 = 18600

Е ( Дб ) = 7800 * 0 . 4 + 27000 * 0 . 6 = 19320

Таким образом , вариант с приобретением станка М2 экономически более целесообразен .

Решение принимается в условиях неопределённости , когда из-за недостатка информации невозможно количественно оценить вероятность его возможных результатов. Это довольно часто встречается при решении новых, нетипичных проблем, когда требующие учёта факторы настолько новы и/или сложны, что о них невозможно получить достаточно информации.
Неопределённость характерна и для некоторых решений , которые приходится принимать в быстро меняющихся ситуациях . В итоге вероятность определённой альтернативы невозможно оценить с достаточной степенью достоверности.

Сталкиваясь с неопределённостью, финансовый менеджер может использовать две основные возможности:

1) попытаться получить дополнительную информацию и ещё раз проанализировать проблему с целью уменьшить её новизну и сложность. В сочетании с опытом и интуицией это даст ему возможность оценить субъективную , предполагаемую вероятность возможных результатов;

2) когда не хватает времени и / или средств на сбор дополнительной информации, при принятии решений приходится полагаться на прошлый опыт и интуицию.

Заключение

На наш взгляд в этом реферате была показана актуальность изучения методов разработки финансовых решений. В заключение можно сделать ряд выводов:
1. Решение - это выбор альтернативы. Необходимость принятия решений объясняется сознательным и целенаправленным характером человеческой деятельности, возникает на всех этапах процесса управления и составляет часть любой функции менеджмента.
2. Принятие решений (финансовых) в организациях имеет ряд отличий от выбора отдельного человека, так как является не индивидуальным, а групповым процессом.
3. На характер принимаемых решений огромное влияние оказывает степень полноты и достоверной информации, которой располагает менеджер. В зависимости от этого решения могут приниматься в условиях определенности

(детерминированные решения) и риска или неопределенности (вероятностные решения).
4. Комплексный характер проблем современного менеджмента требует комплексного, всестороннего их анализа, т.е. участия группы менеджеров и специалистов, что приводит к расширению коллегиальных форм принятия решений.
5. Принятие решения – не одномоментный акт, а результат процесса, имеющего определенную продолжительность и структуру. Процесс принятия решений – циклическая последовательность действий субъекта управления, направленных на разрешение проблем организации и заключающихся в анализе ситуации, генерации альтернатив, выборе из них наилучшей и ее реализации.

Страницы: 1, 2