Диссертация (Механизм управления портфелем международных нефтегазовых проектов), страница 3

О конца 60-х и в 70-80-е годы достаточно активно развиваются исследования и практика портфельного рыночно-продуктового и структурно-организационного анализа 1матрицы Ансоффа и ЬКГ„ Дженерал Электрик и другие), а также оптимизации портфеля проектов НИОКР. По как самостоятельное направление в общей методологии управления просктами, управление портфелем просктов сложилось лишь в 1990-х годах. В определенной степени зто связано с активным Сараи! ааае~ рт~сша омкЫ ~СЛРМЛ Осноаатеааин мололи с иптаотса Шарп, Лннтиер и Мосснн.

14 о 4Щ высшля школл экономики ЧЩ7 н я ц и О н А л ь н ы Й и с с л е д О В Ат е л ь с к и Й у н и В е Р с и т е т применением в компаниях информационных технологий, а также развитием стратегического планирования и осознанием необходимости «превращения» стратегии в конкретные проекты. В это время разрабатываются и внедряются специальные программы, позволяющие распределять проекты по категориям, появляются инструменты помогающие выявлять цели организации и определять вклад портфеля проектов в достижение этих целей 11601.

Первые модели отбора проектов в портфель основывались исключительно на количественных характеристиках проектов, однако такие существующис инструменты, как модели линейного и нелинейного программирования, деревья рецтений„мало применялись на практике. Р1одавляющее большинство организаций в то время использовали традиционное распределение инвестиций, базирующееся лишь на анализе экономической эффективности альтернативных проектов ~931. В настоящее время имеется множество подходов, учитывающих не только количественные, но и качсственныс характеристики проектов.

Их можно разделить на три ослювные группы: 1. Экономико-математические; 2. Экспертно-аналитические; 3. Графические. 1.2 Экономико-мапк.матические подходы Экономико-математические подходы к управлению портфелем проектов представлены разнообразием детерминированных и стохастических, динамических н статических моделей линейного и нелинейного программирования, деревьями решений, методом реальных опционов„а также моделями ранжирования проектов. Данные модели и методы иаюльзуктт, в основном, финансовые показагели потенциальных проектов при формировании портфеля.

о 4Щ высшля школл экономики ЧЩ7 Н Я Ц И О Н А П Ь Н Ы Й И С С Л Е Д О В АТ Е Л Ь С К И Й У Н И В Е Р С И Т Е Т В линейных моделях целевая функция и ограничения линейны по управляющим переменным. На сегодняшний день наиболее известны следу1ощие линейные модели 14з' О91 — задача о ранце; статическая модель Дина 11301; — одноступенчатая модель Альбаха 1831; — многоступенчатая модель Хакса и Вайнгартнера 1143; 2001; — модель с несколькими производственными ступенями Ферстнера-Хенна; модель с возможностями выбора установок и дезинвестицнй Якоба. Частным случаем моделей линейного программирования являются модели раилсироааиия проекл1ов.

11ри использовании данного метода ранг проекта определяется по одному из его показателей. Как правило, при раюкированни проектов используются следующие показатели"; 1. чистый дисконтированный доход 1)А11'Ч); 2. внутренняя норма доходности (1КК): 3. пернод окупаемости (РР); 4. индекс рентабельности 1'Р1). При ранжировании проектов по разработке новых продуктов также может бызь использован разработанный Купером и др. 11181 показатель ожидаемой коммерческой стоимости проекта ЕСЧ'„ который позволяет учест~ как технит1еские, так н коммерческие риски проектов (рис. 1). ЕСУ рассчитывается по следующей формуле ~1): Раснп тонк локотестслсл см.

111 ' ЛкрссЫ Сооллсгси1 1УВ1ос ос Рто1сс1 !6 о 4Щ высшля школА экономики ЯЩ7 НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ где С вЂ” затраты на коммерческую реализацию проекта (капитальные затраты в оборудование и продвижение продукта); ).'з — затраты на разработку продукта; Р,, — вероятность успеха разработки продукта; Р„ — вероятность коммерческого успеха проекта; Р~' — дисконтировапные доходы от коммерческой реализации Рисунок 1 - Ожидаемая коммерческая стоимость проекта ~ЕСТ) Нелинейные модели — это модели, в которых либо целевая функция, либо хотя бы одно из ограничений (либо все ограничения) нелинейны по управляющим переменным.

Примерами моделей нелинейного программирования являются модель радулексу, модель Буркова-Джавахадзе, и модель Бадри-Девиса [491. Одним из недостатков использования нелинейных моделей при отборе проектов является их высокая трудоемкость расчетов по сравнению с линейными моделями. Это связано в первую очередь с необходимостью использования звристическнх методов попс~а решения, т.к. найти оптимальное решение зачастую невозможно.

Однако модели нелинейного программирования имеют и существенное преимущество перед линейными моделями при формировании портфеля проектов, а именно: возможность учета взаимозависимостей между проектами в портфеле, 17 фЩ высшля школл экономики НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Ис~оль~о~ан~~ деревьев Решений позволяет нагл~дно отразить влияние неопределенности на портфель проектов Организации. Элементами классического дерева решений являются квадраты, круг~ н ветви. Квадратами Обозначают принятие решения, кругами возможные собыгия, влияющие на показатели портфеля.

Ветви, выходящие из квадрата, представляют собой перечень возможных решений, а ветви, в~~~д~щи~ из круга, — получаемые результаты 1рис.2). Для принятия решения о составе портфеля, как правило, требуется рассчитать множество альтернативных вариантов (ветвей на дереве решений), отражаю|них включение в портфель различных комбинаций проектов'. Это является главным недостатком применения метода, хотя использование эвристических алгоритмов способно ускорить поиск наилучшего ~приемлемого) варианта портфеля. Прн оолном переборе рвтлнчнмв ввривитов иортфеля ироея1ои. ив количество соствви1 2", еде в — количество вотможнмч иросктов лля инвестирования )3 фЩ высшля школл экономики НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ усова яр тягая л я В Очень в!ясокая отдача от низа'.стнцнй Срслняя отдача ог инвесгнцвй низкая отдача от инвестиций Игцсря вложений Высокая отдача от инвестиций Иотсря вложений Высокая огггача от инвестиций Игггсря вложений Рисунок 2 - Пример дерева решений Ряд авторов прсдлагае1 использовать мс"год реальных оиционов для оптимизации времени заиуска проектов, Например, Луерман ~ 1531 оценивает потенциальные ироекты по двум характеристикам: степень неопределенности и отношение отдача/стоимость «рис.

3). 1"1од неопределс1гностыо автор иоиимает возможносгь Отложи'1ь срОк запуска проекта в целях Иовы прения его инвестиционной Вривлекательнос1и за счет изменения условий внешней среды или за счет доработки содержания и условий реализации проекта. 13 тех случаях, когда неопределенность близка к иулкг «области 1, 6), значение Отдачи Вроекта известно с высокОЙ точное'1ыо. "1'аким образом, целесообразно инициировать прибыльные проекты «область 1), а убыточные ироекты «область 6) — отклонить. 11о ряду 19 о Щ высшля школА экономики национальный исслгйовятвльский тниввиситвт проектов руководство организации имеет возможность отложить момент принятия решения об инвестировании (области 2-5). Однако более поздний запуск проектов способен и отрицательно сказаться на их прибыльности.

В этой связи решение об инвестировании в некоторые экономически выгодные проекты (области 2 и 3) откладывать не стоит. Ряд проектов, убыточных на данный момент (области 4 и 5), в случае изменения внешней среды могут стать нрибыльными„поэтому совсем исключагь их из рассмотрения не следует. Кроме этого, экономическую привлекательность отдсльных проектов может быть повышена организацией путем их доработки. Отношение отдача~стоимость Б! ж Выше Рисунок 3 - Диаграмма «неопределенность-отношение отдача/стоимость» При принятии решений экономико-математические подходы„ как уже отмечалось, основываются преимущественно на финансовых, количественно измеримых показателях проектов.

'.)то, с одной стороны, повышает объективность принимаемых решений, а с 2О о Щ ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ Щ~ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ другой — ограничивает их применимость. Существует множество ситуаций, когда использование качественных характеристик проектов необходимо для осуществления более адекватной оценки с точки зрения их влияния на достижение стратегических целей организации'. Кроме этого, для применения экономико-математических подходов необходимо с высокой точносгью рассчитать денежные потоки для каждою из рассматриваемых проектов, что является весьма затруднительным в условиях неопределенности. 7.3 Зкспертиа-аиилияические пттдхиды Экспертно-аналитические подходы к управлени~о портфелем проектов позволяют учитывать как количественные, так и качественные характеристики проектов.