Файл: Портфель проектов и стратегия организации.pdf

Вышеизложенные показатели имеют свои недостатки, и для практического применения скорее всего окажутся не слишком эффективными в совокупности, но в данной работе они наглядно демонстрируют подход, который должен быть задействован.

Перед тем, как перейти к анализу полученных результатов, переформулируем поставленные гипотезы в введенных терминах, чтобы точнее интерпретировать результаты.

H1. Для некоторого выполнено

H2. Для некоторого выполнено

Для оценки эффектов по 1000 генераций было проведено для каждого сочетания проектов, получены следующие результаты:

Таблица 6. Результат оценки модели методом Монте-Карло.

2.4 Анализ результатов

Можно заметить, что матожидание NPV проектов оказалось не так велико в масштабах компании, что вполне объяснимо, т.к. это лишь немногие проекты из всего портфеля потенциальных проектов. Изменения Z-score указывается в процентном соотношении по той же причине – масштаб проектов относительно компании не приводит к существенному снижению данного показателя, т.е. ни одно из сочетаний проектов не изменит операционных и финансовые показатели так, что компания столкнется с финансовыми трудностями. Однако в контексте данной работы этот показатель все еще важен, так как дает возможность сравнить влияние портфелей на компанию.

Для обсуждения ранее поставленных гипотез нам не обязательно рассматривать все сочетания проектов, достаточно найти хотя бы некоторые пары/тройки, которые бы помогли рассмотреть гипотезы. Идеальными кандидатами на сравнения являются {1,2,4} и {1,3,4}. При оценки портфелей {1,2,4} оказывается выгоднее, в то же время, если отбирать проекты по-отдельности по признаку наибольшего NPV, то будут выбраны проекты {1},{3} и {4}, что подтверждает гипотезу H1. Таким образом, в проектах могут быть синергетические эффекты или эффекты диверсификации, которые не могут быть обнаружены при отборе проектов стандартными методами без учета взаимосвязей и случайной природы выгод. Во-вторых, несмотря на практически одинаковый NPV набора {1,2} и суммы NPV проектов {1} и {2}, что не подразумевает синергии в выгодах, портфель менее рисковый, что поддерживает гипотезу H2.

Если мы расположим все сочетания проектов на диаграмме в координатах и или Z-score, мы сможем легко обнаружить оптимальные по Парето сочетания

Рис.2 Возможные портфели из 4 проектов

Такими портфелями являются сочетания с и , т.е. {1,2,3,4} и {1,3,4} – с самым высоким и с самым низким риском соответственно. В каких-то случаях таких наборов будет более двух, поскольку возможны и другие компромиссные сочетания «риск-доходность».

Теоретически такую же карту компромиссов можно построить и в терминах Z-score, но в нашем случае она будет не особо информативна, т.к. основное влияние на данный показатель оказывает проект 2 с большими капитальными затратами, а значит – сохранением долга на высоком уровне, снижение денежного потока. Стоит также учесть, что модель Альтмана была оценена на определенной выборке производственных компаний, она может быть верна для одной отрасли, но совсем не обязательно верна для другой, а тем более для отдельной компании. Именно поэтому на практике можно использовать похожие показатели, которые смогут учесть особенности конкретной отрасли и специфику отдельно взятой компании.

Несмотря на то, что рассмотренные в практической части проекты не идеальная иллюстрации данной модели и выбранные прокси для финансовой устойчивости в данном конкретном случае не раскрывают весь потенциал модели, предложенная методика продемонстрировала полезные результаты, которые, при должной спецификации модели в соответствии с особенностями конкретных компания, могут эффективно применяться при анализе инвестиционных возможностей и формировании портфеля проектов. Помимо основных преимуществ, которые были продемонстрированы на примере, методика обладает рядом дополнительных преимуществ, которые могут быть легко реализованы при анализе любых проектов:

1. Возможность отслеживания любых финансовых и операционных показателей
   Это одно из основных преимуществ, поскольку представленные в обзоре литературы работы не рассматривали проекты в контексте влияния на компанию, а исследовали их выгоды/денежные потомки и т.п. в отрыве от операционных показателей компании. Предложенный подход позволяет не только получать распределения нужных величин, но и задавать динамические ограничения на параметры оптимизации. Ввиду относительно малого масштаба проектов и низкими капитальными затратами в приведенном примере не использовалось бюджетное ограничение. Более того, в данной модели возможно использован таких ограничений, как, например, максимальное соотношение долга и операционной прибыль, т.е. ограничением будет выступать возможность компании привлекать долг, которая может меняться на фиксированном инвестиционном горизонте (при проведении исследования такое ограничение тестировалось, но в рассматриваемом случае не влияло на решения).
2. Возможность выстраивания эффективного расписания
   Как было показано в Главе 2, многие исследователи включают в модели не только оптимизацию отбора проектов, но и выбор их оптимального расписания. В приведенном примере такое также возможно путем увеличения количества управляющих переменных и добавления на них дополнительных ограничений
3. Добавление взаимосвязей между несколькими проектами
   С вычислительной точки зрения такое дополнение модели не сильно влияет на сложность модели, и характер взаимодействий может быть любой, как детерминированный, так и случайный

Такая большая гибкость модели делает ее удобной для использования при рассмотрении групп крупных уникальных проектов, когда необходимо проводить оптимизацию с учетом многих параметров и отслеживать влияние портфеля на десятки показателей. Обычно такие проекты включают анализ финансовых показателей. В то же время недостатки модели не позволяют эффективно использовать ее для простых изолированных проектов, по крайней мере в текущем виде. Среди основных проблем:

1. Трудоемкость построения финансовой модели

В случае менее масштабных проектов, где выгодны и эффекты взаимодействия могут быть приблизительно оценены экспертно, даже при наличии сложных взаимосвязей может быть выгоднее/быстрее использовать более простые методы

1. Экспоненциальный рост сложности вычислений

В данном случае проблема усугубляется еще и тем, что при оценке каждого портфеля требуется выполнять большое количество итераций для получения распределений. Возможно, разработка каких-либо эвристик упростит задачу, но такие работы пока не представлены.

При реализации представленной методики на практике стоит учитывать основные обозначенные принципы, при этом учитывая особенности конкретной компании и, конечно, ее стратегические цели.

В представленном примере при моделировании была использована финансовая модель компании, при этом в ряде случае такая подробная модель может быть излишней. Если изначально известно, что масштаб проектов компании несопоставимо мал по сравнению с масштабом операционной деятельности компании, то целесообразно, пренебречь, например, связью трех форм отчетности и сфокусироваться на операционных показателях, возможно даже не всей компании, а конкретного подразделения.

Если все же рассматривать масштабные проекты, то компания должна заранее определить ключевые показатели финансового здоровья и выстраивать модель влияния портфеля проектов на эти показатели, которые будут давать гораздо более информативные сигналы об влиянии портфеля на устойчивость компании.

Глава 3. Модель формирования проектного портфеля компании

Модель формирования проектного портфеля компании, представленная в предыдущей главе, может успешно применяться на практике. В настоящей главе будут рассмотрены практические рекомендации по имплементации модели.

Практическое применение предлагаемого подхода может быть намного эффективнее и проще, чем в теоретическом кейсе, продемонстрированном в данной работе, ввиду ряда причин, а именно:

1. Компания обладает подробными историческими данными по выполнению проектов, поэтому может использовать анализ накопленного опыта для более точной спецификации модели
2. Компания обладает экспертными знаниями, которые позволяют с большей надежностью определять параметры проектов, их взаимосвязи и прогнозировать их будущие показатели
3. В случаях, когда работа над проектами в компании ведется непрерывно или хотя бы с большой частотой, изначальная разработка универсальной спецификации модели позволит эффективно использовать ее в будущем, не затрачивая больших ресурсов для постоянной обновление и подгонку параметров

Для того, чтобы максимально эффективно реализовать такие преимущества компании, предлагается организовать имплементацию модели по следующему сценарию:

1. Четко определить ответственных за каждый из этапов работы над моделью людей
2. Организовать систему управления накопленным опытом, которая позволит наилучшим образом отслеживать показатели эффективности выполненных в прошлом проектов и определять потенциальные влияние проектов на операционный и финансовые показатели компании
3. Протестировать модель, сравнить результаты ее использования с результатами используемых прежде методов; по результатам тестового использования определить спецификацию модели, соотнести ее с глобальными стратегическими целями компании
4. Закрепить порядок использования модели в политиках управления портфелем проектов

Для полного понимания объема работ, требуемого на каждом этапе, рассмотрим их более детально.

Работа над моделью предполагает несколько этапов со значительно отличающимся характеров работ, поэтому в целях повышения эффективности процессов управления портфелем проектов предлагается заранее распределить зоны ответственности. Без ограничения общности можно говорить о трёх ключевых сферах работы в процессе применения модели:

1. Статистическая оценка факторов неопределенности в проектах
2. Спецификация характеристик проектов и типов их взаимосвязанности
3. Применение модели и формирование портфеля проектов

В базовом сценарии ведущую координационную роль при работе над моделью выполняет проектный офис, но т.к. он присутствует не во всех компаниях (как, например, в компании, рассматриваемой в практической части данной работы), его роль может исполнять функциональное подразделение, ответственное за стратегическое развитие компании (для удобства далее по тексту будем называть ответственное за данную функцию подразделение Координатором).

Организация работы по анализу данных и статистической оценке параметров различных проектов в значительной степени зависит от организационной структуры компании. Если говорить о крупном предприятии, то во многих функциональных подразделениях есть аналитики, ответственные за анализ показателей своего функционального подразделения (будь то логистика, закупки, продажи и т.п.), которые могут предоставлять необходимые данные Координатору. На небольших и средних предприятиях эти функции могут быть частично или полностью переданы Координатору в зависимости от опыта и компетенций сотрудников функциональных подразделений и от имеющихся ресурсов.

Спецификация характеристик проектов и их взаимосвязей между собой должна производиться Координатором совместно с выделенными сотрудниками функциональных подразделений, которые потенциально будут затронуты предполагаемыми проектами, а также представителями топ-менеджмента для согласования спецификации со стратегическими целями компании.