Согласно статистике, бизнес в индустрии питания (как одного из направлений гостеприимства) имеет больше шансов на провал, нежели на успех. Исследования случаев банкротства ресторанов показали, что 27 % их закрывается в первый же год функционирования, чуть менее 50 % — к концу третьего года и около 60 % — на пятый год. Другие исследования дают еще более высокие показатели банкротства. Многие новые рестораны терпят неудачу из-за недостаточных или неправильно распределенных капитальных вложений, необходимых для того, чтобы бизнес продержался «на плаву» и стал получать доход. Доход — это «кровь жизни» любого хозяйственного заведения: средства на новое расширение и развитие берутся из результатов предыдущих вложений. Таким образом, потенциальный рост и выживание туристского предприятия находятся в прямой зависимости от инвестиционных решений. Данный вопрос требует внимания не по причине сложности прогнозирования показателя капиталоотдачи при данных конкретных предположениях. Скорее, трудность заключается в определении правильных предположений и в оценке их вероятного влияния. Каждое предположение подразумевает определенную (часто высокую) степень вероятности. В совокупности суммированные вероятности могут дать результат общей неопределенности критических размеров. Здесь и появляется элемент риска, который часто определяется как «измеримая неопределенность».
И все же существует способ помощи бизнесу в принятии ключевых решений вложения капитала, позволяющий менеджерам реально оценить присутствующий риск при каждом возможном уровне отдачи и соизмерить альтернативные пути решения с корпоративными целями.
Необходимость новой концепции
Оценка проекта капиталовложения начинается с постулата, что продуктивность капитала измеряется коэффициентом капиталоотдачи, которую мы предполагаем получить через некоторое время в будущем. Доллар, полученный в следующем году, будет иметь для нас меньшую ценность по сравнению с реальным долларом «в руке» сегодня. Расходы определенной величины, производимые с данного момента за три месяца, менее капиталоемкие, чем такие же расходы, произведенные за два месяца. Таким образом, мы не сможем реально подсчитать капиталоотдачу, пока не учтем: а) когда будет потрачена вложенная сумма и б) когда будет получена отдача на капитал.
Сравнение альтернативных проектов капиталовложений, таким образом, осложняется тем, что они обычно отличаются не только размерами, но и периодом времени, в течение которого производятся затраты и возвращается доход.
Эти факты из «жизни» капиталовложений обнажили недостатки методологических подходов, которые просто усредняли затраты и доходы или складывали их вместе, как в случае метода «количество лет выплаты», они же подсказали необходимость разработать более точные методы определения варианта капиталовложения, наиболее выгодного для компании.
Широко рассматривался способ оценки и расчета показателя капиталовложений. Появился дисконтный метод «притока наличных» как разумное средство измерения коэффициента отдачи, ожидаемой в будущем от вложений, сделанных в настоящем. Поскольку этот метод на сегодняшний день является одним из наиболее широко используемых в определении коэффициента капиталоотдачи, имеет смысл вкратце заострить на нем внимание.
Основная идея заключается в том, что деньги имеют разную ценность в разные периоды времени. Дисконтный метод позволяет учитывать временной фактор и тем самым — определять настоящую (на сегодняшний день) стоимость будущей суммы капиталоотдачи, получаемую через определенный срок, на который вкладываются деньги.
Предположим, планируется вложить 100 фунтов под 10 % на срок 2 года. По прошествии 2 лет:
Если бы в окружающей среде не было риска и инфляции, такое предположение было бы привлекательным. Однако, несколько преобразовав формулу, мы получаем истинную ценность этой суммы с расчетом на сегодняшний день:
Мы имеем методы, которые в общих чертах представляют собой математические формулы (для сравнения результатов различных капиталовложений) и комбинации переменных, влияющих на вложения. По мере эволюции математический метод становился все точнее, так что теперь мы имеем возможность подсчитать отдачу даже от части процента.
Но опытный бизнесмен знает, что за этими точными расчетами лежат менее точные данные. В лучшем случае, информация по коэффициенту отдачи будет основана на усредненном мнении, так как одни из них достоверные, другие — далеки от истины. Когда показатели ожидаемой отдачи по двум проектам вложения близки, на принятие решения могут влиять так называемые «нематериальные факторы». Даже когда результаты двух вложений сильно отличаются и, казалось бы, выбор ясен, от всех скрыты хранящиеся в глубине сознания бизнесмена воспоминания о провалившихся начинаниях.
Вскоре ответственный за принятие решения человек осознает, что он должен знать нечто большее, чем ожидаемый коэффициент отдачи. Он подозревает, что отсутствует именно то. что имеет отношение к природе данных, задействованных в подсчете коэффициента отдачи, а также к тому, как обрабатываются эти данные. Иногда это связано с неопределенностью, вероятностью и возможностью, присутствующими в целом ряде рисков.
Слабая сторона предыдущих подходов не имеет ничего общего с математикой подсчета коэффициента отдачи. Фактически не важно, какая математическая формула используется для каждой из переменных, присутствующих в подсчете коэффициента отдачи. Всегда имеется высокая степень неопределенности, вероятности.
Например, срок жизни (эксплуатации) нового капитального оборудования редко можно знать заранее, с определенным процентом точности. На него могут повлиять старение этого оборудования, износ. Относительно небольшие перемены в сроке эксплуатации могут привести к большим переменам в цифрах коэффициента отдачи. Между тем, предполагаемый показатель срока эксплуатации оборудования, основанный на обширной информации, из которой берется наилучший прогноз, вводится в калькуляцию отдачи на вложения. То же самое, как правило, проделывается и с другими факторами, имеющими важное значение при принятии решения.
Давайте посмотрим, как часто срабатывает этот механизм, а для примера выберем конкретную ситуацию, когда случайный сторонний фактор оказывает влияние на принятие решения.
Управляющему компанией предстоит принять решение, стоит ли пускать деньги на открытие нового бара-караоке. Пять переменных были названы решающими: весь рынок баров (пабов) и кафе; доля рынка данного продукта — бара-караоке; стартовый капитал для начала строительства; расположение; расходы на рекламу и продвижение. Основываясь на «наиболее вероятной» приблизительной оценке каждой из переменных, ситуация выглядит очень обещающе — целых 30 % отдачи. Но эта будущая цифра зависит от того, насколько оправдаются и будут достоверными каждая из «наиболее вероятных» приблизительных оценок. Если каждая из этих «научных догадок» будет иметь, например, 60 % вероятности, то вероятность того, что в результате все пять переменных будут достоверными, составляет всего лишь 8 % (0,60 х 0,60 х 0,60 х 0,60 х 0,60). Таким образом, ожидаемая отдача в действительности будет зависеть от случайного стечения обстоятельств. Ответственному за принятие решений надо знать о других значениях каждой из пяти переменных и о том, что он выиграет или проиграет от их различных комбинаций.
Таким образом, отдача зависит от комбинации значений большого числа различных переменных. Но в формальной математике используется только ожидаемое ранжирование (например, наихудший, средний, наилучший или пессимистичный, наиболее вероятный, оптимистичный). Следовательно, предсказание единственного наиболее вероятного уровня отдачи зависит от предположительных цифр, фактически не раскрывающих полной картины.
Ожидаемый уровень отдачи представляет собой всего лишь несколько точек на бесконечной кривой возможных комбинаций будущих событий. В чем-то это можно сравнить с предугадыванием исхода игры в кости, говоря, что, скорее всего, выпадет «7». Описание должно видеться незавершенным, поскольку оно не говорит нам о других факторах, которые, возможно, произойдут. При любом броске двух обычных шестигранных фишек существует 36 (6 х 6) различных исходов (т. е. комбинаций сторон) и только 11 различных возможных суммарных итогов, или: только один исход даст нам результат «2»; два исхода -«3»; три исхода — «4»; четыре исхода — «5»; пять исходов — «6»; шесть исходов — «7»; пять исходов — «8»; четыре исхода — «9»; три исхода — «10»; два исхода — «11» и только один исход даст нам результат «12».
А теперь предположите, что каждая кость имеет 100 граней, а у вас восемь костей. У вас была бы ситуация, сравнимая с вложениями капитала в бизнес: доля рынка компании может приобрести один из 100 различных размеров, с восьмью различными факторами (ценообразование, продвижение и т. д.), воздействующими на исход дела.
Но это не единственная трудность. Склонность делать ставку на то, как выпадет фишка, зависит не только от случая, но и от размера ставки. Если шанс того, что выпадет «7» — 1 к 6, мы, возможно, захотим рискнуть несколькими долларами на данный исход при благоприятном стечении обстоятельств. Но готовы ли мы выложить из бумажника 10 или 100 тыс. долл. при тех самых благоприятных шансах или при более благоприятных? Вкратце, на риск влияют как стечение каких-либо обстоятельств, событий, так и размер вознаграждений или штрафных санкций, следующих при стечении тех самых обстоятельств.
Предположим, компания рассматривает возможность вложения 1 млн долл. Самая благоприятная оценка отдачи составляет 200 тыс. долл. в год. Эта оценка получена из определения средней величины трех возможных показателей отдачи: шанс 1 к 3 -вовсе не получить отдачи, 1 к 3 — получать 200 тыс. долл. ежегодно и шанс 1 к 3 — получить 400 тыс. долл. в год. Предположим, что если компания вовсе не получит отдачи на капитал, это выведет ее из бизнеса. Тогда, принимая такое предположение, менеджер рискует при шансе 1 к 3 стать банкротом.
Если применялся только анализ самой благоприятной оценки отдачи, менеджер, идущий с этим предположением дальше, не осознает всю величину шанса провала. Но если бы вся существующая информация была проанализирована, менеджер, возможно, предпочел бы альтернативный вариант с меньшими показателями, но с большей степенью определенности (т. е. менее изменчивый).
Подобные соображения побудили сторонников современного метода расчета индекса капитальных вложений отстаивать признание в расчетах элемента неопределенности. Возможно, Росс Волкер суммирует текущее представление, когда говорит о «практически непостижимой дымке любого прогноза».
Как может управляющий проникнуть в эту «дымку неопределенности», которой окружен выбор нескольких альтернатив?
Некоторые приемы справиться с неопределенностью были успешны, и каждый в своем, единственном, случае. Однако все они в том или ином варианте имеют недостатки:
1. Более точные прогнозы. Снижение вероятности ошибок при оценке чего-либо всегда было самоцелью. Но неважно, сколько факторов надо оценить при принятии решения об инвестициях, когда все сказано и сделано, будущее остается будущим. Как бы хорошо мы ни составили прогноз, мы все же должны осознавать, что не можем исключить весь риск неопределенности (вероятности).
2. Эмпирические корректировки. Подгонка факторов, влияющих на исход решения, не только не поможет, но и может привести к серьезным трудностям. Как уменьшить вероятность «плохих» вложений, не испортив вероятности «хороших» вложений? Что может служить основанием корректировки? Мы делаем подгонку не под неопределенность, а под склонность, пристрастие.
К примеру, строительные оценки часто завышены. Если опыт компании в оценке строительных затрат говорит, что в 90 % случаев реальные показатели превышали оценочные на 15 %, тогда при оценке вкладываемого капитала есть все основания увеличить стоимость этого фактора на 15 %.
А теперь предположите, что реальные показатели реализации нового продукта превышали оценочные более чем на 75 % в 1/4 всех случаев практики и не достигали оценочного уровня 50% в 1/6 случаях? Штрафные санкции за переоценку могут быть существенными. Поэтому менеджеры имеют склонность снижать оценочные показатели продаж для «покрытия» одного случая из шести — тем самым, снижая подсчитанный уровень отдачи. Делая это, компания, может быть, теряет лучшие возможности.
3. Проверка конечных коэффициентов. Выбор более высоких конечных коэффициентов для преодоления неопределенности представляет собой попытку выполнить практически то же самое. Менеджеру хотелось бы, чтобы, по возможности, показатель отдачи был пропорционален присутствующему риску. Между тем, когда неопределенность «затуманивает» оценки показателей реализации, затрат, цен и т. д., тщательно рассчитанный показатель капиталоотдачи проливает некий свет на предпринимательский риск. Это положение стоит принять во внимание. Но ответственному за принятие решений необходимо ясно понимать, какой риск будет присутствовать и какие случайные факторы могут возникнуть при достижении прогнозируемого показателя капиталоотдачи.
4. Трехуровневые оценки. Иногда стартом в разборе риска могут быть ранжирование оценочных факторов на высокую, среднюю и низкую значимость и подсчет показателей отдачи, основывающийся на различных комбинациях, а также на пессимистичной, средней и оптимистичной оценках. Такие подсчеты дают ряд возможных результатов, но не говорят ответственному лицу, является ли пессимистичный прогноз более точным по сравнению с оптимистичным. Может быть, на деле средний результат более вероятен, нежели крайние результаты. Таким образом, хотя мы и сделали шаг в правильном направлении, у нас все еще нет ясности в сравнении альтернатив.
5. Выборочные вероятности. Было найдено несколько методов включения вероятностных переменных некоторых факторов в калькуляцию коэффициента отдачи. Так, Л. Грант, обсуждая программу прогнозирования коэффициента отдачи на дисконтные наличные средства с учетом старения или износа эксплуатируемого оборудования, подсчитывает фактор вероятности того, что вложения будут закончены, когда они станут зависеть от возможности распространения фактора срока эксплуатации. Подсчитав этот фактор на каждый год максимального срока эксплуатации продукта, он определяет общий ожидаемый показатель отдачи.
Эдвард Бенион предлагает использовать теорию «игры» для того, чтобы учесть альтернативные темпы роста рынка, поскольку они определили бы уровень отдачи для этих различных альтернатив. Он, оперируя приблизительными оценками вероятностей, предполагает, что появятся особые темпы роста для развития наилучшей из возможных стратегий. Бенион указывает, что прогнозирование может оказать отрицательное влияние на бюджетные решения капитала, если оно заканчивается на простом представлении единственного наиболее вероятного предсказания. С коэффициентом оцененной вероятности прогноза, со знанием затрат компании на альтернативное капиталовложение и с подсчетом вероятностных безразличии можно существенно снизить границу ошибок. Бизнесмен может только сказать, как далеко зайдет его прогноз до того, как он приведет его к неправильному решению.
Заметьте, что оба данных метода дают возможность вычислить ожидаемый показатель отдачи, каждый из них основан на введении только одного неопределенного фактора: продолжительности жизненного цикла — в первом случае; роста рынка- во втором. Оба метода способствуют тому, что исполнитель имеет возможность видеть альтернативы вложений. Но ни один не заостряет свое внимание на «предпринимаемых рисках» или на «долгожданной отдаче», чтобы оказать существенную помощь в принятии сложного решения при планировании капитала.
Заострение внимания на картине
Поскольку каждый из множества факторов, введенных в оценку принятия решения, представляет собой некую неопределенность, исполнителю необходимо иметь полное описание эффектов, которые получают показатели отдачи. Наша цель -предложить ясную и четкую картину «родственного» риска и возможные факторы вероятности, возникающие до и после по причине предварительного знания.
Моделирование комбинаций этих факторов явилось ключом извлечения максимально возможного количества информации из доступных нам прогнозов. Подход очень прост при использовании компьютера для исполнения всех расчетов. Подобная компьютерная программа была предложена С. Хессом и X. Квигли.
Для выполнения анализа компания должна пройти следующие шаги:
Определить ряд ключевых факторов (цена продаж, темп роста продаж и т. д.) и вероятность каждого оцененного фактора (пессимистичный, наиболее вероятный, оптимистичный; наихудший, средний, наилучший).
Выбрать наугад для каждого фактора одну значимость. Затем сложить значимости всех факторов и подсчитать возможный уровень капиталоотдачи (или настоящую значимость) при этой комбинации. Например, комбинация: пессимистичная вероятность фактора «цена» складывается с оптимистичным фактором «рост рынка». При этом должна быть учтена взаимозависимость факторов, которую мы увидим позже.
Проделывать это вновь и вновь для определения случайных факторов, влияющих на точность каждого возможного уровня отдачи. Поскольку возможных комбинаций значимостей насчитывается миллионы, возникает необходимость проверки вероятности появления многих различных показателей капиталоотдачи. Это сродни тому, как при бросании фишек мы пытаемся выяснить процент случаев, когда выпадает «7». Запишем полученные показатели отдачи, ранжируя их от потерь (если факторы выступают против нас) до получения максимального значения при данных оценках.
Для каждого результата определены шансы вероятности возникновения. Обратите внимание, что, возможно, вы получите показатель отдачи, на основании которого потом и будете строить прогноз, пройдя через более чем одну комбинацию событий. Чем больше комбинаций для данного показателя, тем больше шансов его получить (как в случае с выпавшей «7» при бросании фишек). Средние значимости всех исходов извлекаются из среднего ожидания и сопоставляются с шансами.
Так же определяются отклонения результативных значений от среднего. Это важно, поскольку при равенстве всех факторов менеджер предпочтет более низкий уровень отклонения для идентичного показателя отдачи. Эта концепция уже использовалась применительно к портфелю инвестиций.
Когда планируемая отдача и уровень отклонения варианта инвестирования определены, этот механизм может быть применен для исследования их эффективности в различных комбинациях в сопоставлении с управленческими целями.
Практический тест
Чтобы увидеть, как данный подход работает на практике, давайте воспользуемся опытом менеджера, который уже проанализировал инвестиционное предложение по условному методу. Используя тот же график инвестиций, те же ожидаемые значения, мы увидим, какие новые результаты даст нам новый метод, и сравним их с результатами, полученными от применения общепринятых методов.
Предположим, менеджеру расширяющейся гостиничной компании предстоит принять решение по условным вариантам капиталовложения. При этом необходимо выбрать один из трех вариантов, наиболее выгодный для компании в плане максимального показателя капиталоотдачи и минимального показателя риска. Возможные альтернативы капитального вложения: 1) курортная гостиница на побережье, 2) гостиница в центре города, 3) конгресс-отель для деловых людей. На какое вложение стоит делать ставку? На какой уровень отдачи на капитал компания может надеяться? Каковы риски? Нам придется самым тщательным и глубоким образом использовать данные маркетинговых исследований и финансового анализа, которые уже были проведены, для представления управляющему звену всей полноты картины данного проекта.
В качестве основополагающих менеджер решил использовать следующие элементы гостиницы:
Расположение.
Возраст здания.
Размер здания.
Клиентуру (бизнесмены, отдыхающие и т. д.).
Размер рынка.
Темп роста рынка.
Долю рынка.
Средний номерной тариф.
Конкурентоспособность.
10. Предлагаемое обслуживание.
11. Источники доходов по департаментам.
12. Расходы по департаментам.
13. Процент безработных в данной местности,
14. Первоначальные расходы на строительство.
15. Срок эксплуатации.
16. Тип и затраты на обновление.
Именно эти элементы (факторы) типичны для проектов многих компаний. Все они должны быть проанализированы и сложены для определения измерителя аттрактивности (привлекательности) предложенных капитальных вложений для каждой из трех альтернатив.
Это предложение мы будем анализировать согласно рекомендованному нами механизму.
Наша задача — для каждого из шестнадцати факторов нарисовать кривую частоты распространения, или кривую вероятности. Информация будет включать: возможное ранжирование значимости каждого фактора, среднее значение, предположение вероятности того, что различные возможные значения будут иметь место. Наш опыт подсказывает нам, что при значительных проектах капиталовложений менеджеры обычно делают крупные инвестиции в фонды для заострения внимания на каждом из родственных факторов. Объективный анализ применительно к каждому из значений без малейшего дополнительного усилия может дать субъективную вероятность распределения.
Это означает проверку и опрос всех привлеченных экспертов, чтобы, например, выяснить, можно ли с какой-то уверенностью говорить, что оцениваемые затраты на строительство имеют строго определенную ценность, или следует считать, что они лежат в данной области ценностей. Наш опыт предполагает, что ряд встреч с управленческим персоналом для обсуждения распределения ценностей обязательно поможет прийти к реальным ответам на первичные вопросы.
Область знаний будет иметь прямое отношение к степени уверенности оценщика в своем решении. Установленные оценки могут восприниматься как точные. Одни будут представлены распределением вероятностей, показывая, например, что есть лишь один случай из десяти, когда полученное значение будет отлично от наилучшей оценки более чем на 10 %. Другие — могут иметь уровни отклонений 100 % вниз и вверх от наилучшей оценки. Мы рассматриваем фактор цены реализации конечного продукта, задавая работникам, ответственным за изначальные оценки, следующие вопросы:
При ожидаемой цене REC (per pax per night) 51 долл., какова вероятность, что эта цена превысит 55 долл.?
Есть ли шанс, что цена превысит,65 долл.?
Насколько вероятно падение цены до уровня 47 долл.?
Менеджеры должны задавать подобные вопросы касательно каждого фактора до тех пор, пока смогут построить кривую вероятности для каждого из них. Практика показывает, что это не так уж и трудно, как кажется. Часто данные по степени вариаций (отклонений) уже имеются: например, практические данные по степени отклонения цены продукта-заменителя. Менеджер может судить о вариациях продаж по их результатам в данной отрасли. Даже для факторов, вариантность которых на практике неизвестна (как в случае с текущими затратами на новый продукт), человек, дающий среднюю оценку, должен иметь в виду степень уверенности в своем предположении. Чем меньше уверенность человека в своей оценке, тем шире область возможных отклонений.
Последнее утверждение скорее всего встревожит предпринимателей. Имеет ли смысл искать оценки отклонений? Нельзя слишком сильно подчеркивать, что чем меньше определенности в средней оценке, тем важнее учет возможных вариаций этой оценки.
Более того, оценка максимально возможного отклонения фактора всегда лучше, нежели просто средняя оценка, поскольку она включает больше информации о том, что принимается за известное и что — за неизвестное. Та самая нехватка информации может отличать одно возможное решение капиталовложения от другого.
Нехватка информации сама по себе образует важную информацию о предлагаемом вложении. Отбрасывание какой-либо информации всего лишь из-за того, что она видится крайне неопределенной, должно расцениваться как серьезная ошибка в анализе — ошибка, которую призван исправить наш новый подход.
Следующий шаг в предлагаемом подходе — определить возможные показатели отдачи, результат случайных комбинаций присутствующих факторов. Это влечет за собой такие ограничения, как непозволительность всего рынка отклоняться на более чем какую-то определенную величину. Безусловно, здесь можно использовать любой метод ранжирования отдачи, если это удобно для компании. В нашем конкретном случае менеджер предпочел метод дисконтного потока наличных, ему мы и будем следовать далее.
Компьютер может выполнить задания моделирования в очень короткий срок и по очень низким затратам (15 долл. за компьютерное время). Полученные в результате вероятностные показатели уровня отдачи немедленно прочитываются и изображаются графически.
Шестнадцать изначально данных факторов, описанных ранее, компьютер распределяет по трем категориям:
анализу рынка, включающему в себя следующие показатели: размер рынка, темп его роста, долю рынка фирмы, среднюю цену REC, расположение отеля, источник клиентуры, конкурентоспособность, процент безработных в области. Для данной комбинации этих факторов можно определить доход от продаж;
анализу инвестиционных затрат, отображающему срок эксплуатации и предполагаемые текущие затраты, размер здания. Анализ подвержен многочисленным ошибкам и различным неопределенностям (например, неопределенность, вызванная техническим прогрессом автоматизации);
текущим и постоянным затратам, которые также подвержены неопределенности, но они самые легкие для оценки.
Категории эти взаимозависимы, поэтому для получения реалистичной картины наш методологический подход позволяет связывать различные факторы вместе. Таким образом, если цена определяет весь рынок, выбираем одну цену из полученных вероятных показателей по конкретному компьютерному тесту. Затем для всего рынка используем диапазон вероятных значений, логически сопоставимых с выбранной ценой.
Вариантность значений каждого фактора позволяет менеджеру гостиничной компании видеть диапазон предполагаемой капиталоотдачи, а также процент вероятности получения такого показателя. Получены следующие результаты:
Таблица 7.1 Диапазон капиталоотдачи
| Возможный уровень отдачи, % | Вероятность, % |
| Курортная гостиница на побережье | |
| -10
5 20 |
30
40 30 |
| Гостиница в центре города | |
| 0
5 15 |
30
40 30 |
| Конгресс-гостиница | |
| -5
15 50 |
30
40 30 |
Для полноты картины результаты нового метода можно изобразить графически. Такая широкая вариабельность значений (а не одна точка, как в предыдущем общепринятом методе) происходит не только потому, что в новом методе использован диапазон отклонений значений, но и потому, что взвешено каждое значение диапазона на предмет его вероятности.
Новый метод анализа поможет менеджеру сделать правильное, разумное вложение. Если бы компании следовали этому методу, во многих случаях удалось бы избежать такого плачевного явления, как перегрузка.
Рис. 7.1 проанализирован в табл. 7.2. Обратите внимание на контрастное представление данных по общепринятому методу анализа. Эта концепция также использовалась для оценки нового продукта, приобретения бизнеса, модернизации гостиницы.
Если риск определять как отклонения в возможный показатель отдачи, то из двух проектов гостиница на побережье — более рискованный объект для инвестирования, так как здесь широкий диапазон колебаний предполагаемой капиталоотдачи.
Часто для сравнения диапазонов значений прибегают к методу обычного отклонения. Если проекты нормально распределены, можно сделать подсчет вероятности их наступления. Стандартное отклонение для проекта береговой курортной гостиницы составляет 0,1162, в то время как стандартное отклонение для проекта городской гостиницы — 0,0594. Вероятность того, что каждый из проектов будет иметь показатели капиталоотдачи в пределах стандартного отклонения (предполагаемая отдача), составляет 67 %. Это означает, что вероятность того, что показатели капиталоотдачи будут варьироваться от — 6,62 до + 16,62 % для береговой гостиницы, от 0,56 до 12,44 % — для городской гостиницы, равняется 67 %. Предполагая, что менеджер имеет склонность избегать или минимизировать риск, предпочитая более узкий диапазон отклонений в показателе капиталоотдачи, вариант вложения средств в городскую гостиницу выглядит более приемлемым.
Теперь рассмотрим вариант с конгресс-гостиницей. Ожидаемый показатель отдачи на капитал составляет 0,195, а стандартное отклонение — 0,216. При нормальном распределении предполагаемый показатель отдачи будет варьироваться от -2,1 до 41,1 % примерно в 67% случаев (или одно стандартное отклонение). Тем самым процесс принятия решения усложнился для менеджера гостиничной компании. Проект с конгрессной гостиницей пророчит большую отдачу на капитал, но имеет более широкий диапазон отклонений, т. е. является более рискованным предприятием, чем вложение капитала в городскую гостиницу. Менеджеру теперь предстоит найти компромисс между заманчивой цифрой отдачи на капитал и риском.
Ясно, что новый метод оценки варианта вложения дает менеджеру намного больше информации, на основании которой принимается решение. Решения инвестирования, основанные только на максимально ожидаемом уровне отдачи, вряд ли можно считать наилучшими.
Рынок услуг гостеприимства часто требует долгосрочных вложений капитала, которые очень чувствительны к изменениям в моде, вкусах, в общем уровне экономики (где туризм представляет большую долю рынка), к переменам в международной обстановке. Ответственный за принятие решения всегда должен правильно оценивать показатель неопределенности.
Столкнувшись с ситуацией выбора варианта капиталовложения, менеджер прежде всего должен задать себе вопрос: какая информация необходима для выяснения ключевых различии между альтернативами? Способ расчета будущего показателя отдачи, если не согласовывается, то ограничивается несколькими методами, каждый из которых можно последовательно применять в компании. Если вводимые переменные окажутся оцениваемыми, любой из методов, традиционно применявшихся для ранжирования вложения, должен дать удовлетворительные показатели отдачи.
Но в жизненной практике традиционные методы не дают удовлетворительных результатов. Почему? Причина, известная любому менеджеру и экономисту, заключается в том, что приблизительные оценки предварительных подсчетов так и остаются приблизительными. Более точные оценки помогли бы больше Получить реальные оценки ключевых факторов — значит узнать о них многое. Используя знание показателей вероятности, менеджер сможет наилучшим образом использовать имеющуюся информацию для принятия решения.
Ценность использования компьютерных программ для определения значений вероятности и рисков каждого конкретного варианта капиталовложения уже доказана. Такие программы предоставляют ценную информацию о зависимости возможных исходов от изменений вводимых факторов и от вероятности достижения различных показателей капиталоотдачи. Данная информация может быть крайне важной для управляющего в качестве фона для принятия управленческого решения. Учет влияния сторонних факторов на общий исход придает управляющему уверенность в том, что доступная ему информация использовалась с максимальной эффективностью.
Преимущество данного метода моделирования — в простоте его применения. Он требует только максимально широкого введения оценок, принимаемых за возможные, вероятностные.
Сам факт обдумывания вероятных отклонений в проблеме уже помогает улучшить процесс выбора варианта инвестирования, так как понять вероятность и риск — означает понять ключевую проблему бизнеса. Новый метод можно применять постоянно к любой альтернативе капиталовложения, так как он влечет за собой успех в усовершенствовании оценки вероятностей отклонения.
В заключение можно сказать, что перед лицом неопределенности следует действовать дерзко, уверенно, имея ясную картину возможных рисков и выигрышей. Для достижения этих результатов со стороны компании требуется приложить небольшое дополнительное усилие.