86. Ожидаемая стоимость и анализ чувствительности

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

86. Ожидаемая стоимость и анализ чувствительности

Инструмент

«Это здорово – быть блондинкой: с таким низким уровнем ожиданий легко произвести впечатление», – говорила Памела Андерсон.

То же самое можно утверждать и о бизнесе: установите ожидания низкими, а затем удовлетворите свой совет директоров или инвестора, который вас поддерживает, по максимуму и даже больше.

Ожидаемая стоимость как концепция применяется со времен Паскаля, Ферма и Гюйгенса, живших в середине XVII в. Тем не менее она полезна и в наши дни.

Вот в чем заключается ее сущность: будущая выгода должна быть пропорциональна шансам на ее получение. Поэтому реальная стоимость части бизнеса для вас сегодня должна выражаться в номинальной стоимости заказа, умноженной на вероятность его получения.

Эта концепция особенно полезна для прогнозирования, особенно если вы занимаетесь бизнесом, где заказы являются немногочисленными, крупными и нерегулярными (например, такое бывает с автотракторными компонентами, когда поставщику либо удастся войти в программу, выполнение которой будет продолжаться на протяжении многих лет, либо его туда не включат), капитальным оборудованием, аутсорсингом или консалтинговыми услугами.

Каждому потенциально возможному заказу можно присвоить весовой коэффициент и благодаря этому получить ожидаемые стоимости составляющих, которые в сумме дадут общую ожидаемую стоимость.

Эта общая величина становится прогнозным значением для случая, к которому можно применить анализ чувствительности.

Чтобы лучше во всем этом разобраться, давайте воспользуемся примером.

Как пользоваться этим инструментом

Предположим, общие уже полученные вашей фирмой заказы составляют в сумме 1000 единиц и есть еще 10 потенциальных новых заказов, размер которых варьируется от 30 до 300 единиц каждый. Выполнение этих заказов, в случае их получения, будет происходить на протяжении трех лет (см. табл. 86.1).

Таблица 86.1

Ожидаемая стоимость: пример

Одним из часто используемых подходов к прогнозированию числа будущих заказов является применение разных сценариев: пессимистичного, при котором вы получите только самые вероятные заказы, и оптимистичного, когда вам удастся получить их все. Посредине между этими крайними вариантами находится базовый.

Поэтому в данном примере пессимистичный вариант (получение только тех заказов, у которых вероятность их размещения у вас выше, скажем, 50 %), приведет к тому, что в году 3 общее число ваших заказов составит 1490. При оптимистичном варианте оно достигнет 2000 единиц, и поэтому базовый вариант равен 1745 единиц (посредине).

Однако при таком подходе вы слишком переоцениваете вероятность получения будущих заказов. У самого крупного из них, на 300 единиц, вероятность получения равна всего 10 %. Поэтому он исключен из пессимистичного варианта, но включен в оптимистичный и, как следствие, частично отражен и в базовом варианте, где ему задана приписываемая вероятность в 50 %, хотя на самом деле она должна составлять 10 %. Второй по величине заказ, в 180 единиц, вошел в оба предельных варианта, и поэтому его приписываемая вероятность составляет 100 %, хотя она должна равняться всего 60 %.

Намного более реалистичным подходом при планировании будущих показателей для определения величины ожидаемой стоимости было бы использование каждого нового заказа индивидуально, и тогда сумма таких индивидуальных значений стала бы более полезным базовым вариантом. В данном случае в год 3 его величина составила бы 1457 единиц.

Именно на основе базового варианта и следует применять анализ чувствительности. Это еще один уже прошедший испытание временем инструмент, используемый для тестирования неопределенности исходных составляющих и анализа влияния конечных результатов. Чтобы оценить влияние конечных результатов, значения выбираемых исходных составляющих могут варьироваться, как правило, в пределах 5–10 %.

В данном случае, определив параметры базового варианта, результаты анализа чувствительности могут быть следующими.

• С заказом Е, учитывая, что общая ожидаемая стоимость заказов в год 3 составляет 1529 единиц (обратите внимание на то, что величина базового заказа возросла только на 72 единицы, разницу между 60 и 100 % при заказе в 180 единиц).

• Без заказа Е – 1349 единиц.

• С заказом J – 1727 единиц.

• Без заказа J – 1427 единиц.

• С заказами Е и J – 1799 единиц.

• Без заказов Е и J – 1319 единиц.

После этого можно измерить влияние тестирования чувствительности на объект продаж, данные в счете прибылей и убытков и поток наличных денежных средств и встроить определенную гибкость в операции фирмы, чтобы при каждом варианте развития событий иметь возможности для маневра.

Самый обычный подход при проведении тестирования на чувствительность – варьирование ключевых параметров, в частности следующих:

• прогнозного объема продаж вверх и вниз на 5–10 %;

• прогнозной цены единицы продукции вверх и вниз на 2–3 %;

• затрат на труд вверх на 5 %;

• капитальных затрат вверх на 10 %.

Опять же, влияние этих переменных исходных составляющих можно оценить применительно к ключевым финансовым и операционным результатам и выполненным действиям.

Когда следует пользоваться данным инструментом

Ожидаемой стоимостью лучше всего пользоваться, когда возникают ситуации, способные оказать очень большое влияние на ваш бизнес, в которых надо сказать только «да» или только «нет». В видах бизнеса, где много потребителей, таких как товары или услуги широкого пользования, он менее полезен, но и там им можно воспользоваться при анализе доходов, чтобы определить степень успешности программ, выполняемых в отдельных сегментах, или при анализе затрат при крупных, не регулярно осуществляемых сделках, вроде продления арендного соглашения.

Анализом чувствительности следует пользоваться при оценивании любого инвестирования, независимо от того, применяется ли там значение ожидаемой стоимости или нет.

Когда следует проявлять осторожность

Внимательно отнеситесь к значениям отдельных вероятностей. Нам, людям, свойственно (такова человеческая природа) завышать ожидания. Излишний оптимизм может помочь мотивировать команду, но при планировании бизнеса он помогает мало.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.