4.2.3. Расчеты эффективности в условиях неопределенности

В настоящее время практически любая внешнеэкономическая операция в Украине является почти уникальной, статистического материала нет, точные данные о деятельности как государственных, так и частных компаний отсутствуют или недостоверны, работают они условиях огромной информационной неопределенности, а в каких условиях придется работать завтра - вообще никому неизвестно.

Поэтому и расчеты эффективности ВЭО приходится проводить в таких же условиях.

К сожалению, обычные компьютерные программы понимают только четкие языки, математически строго описывающие решаемые задачи ВЭД. Один из способов решения этой проблемы - использование компьютерных программ на базе нечеткой логики (fuzzy logic - англ.), то есть таких, которые могли бы работать и с не совсем четким языком человека.

Сегодня в Японии, США и некоторых других странах мира успешно разрабатывается и применяется специализированное программное обеспечение для обычных компьютеров, позволяющее производить обработку нечеткой информации [3, 27]. В бизнесе находят применение нечеткие базы данных, программы нечеткого планирования и анализа. В японском языке даже появилось, заимствованное из английского, слово “ fuzzy”, которое используется не только среди специалистов, но уже и в повседневных разговорах.

Первым шагом на пути учета неопределенности данных при выполнении расчетов является использование вместо одного точного значения анализируемого параметра диапазона его изменения типа 20%±0,5%. Причем, с различным характером распределения: равномерным, нормальным, логарифмическим или иным. Такой подход реализован в электронных таблицах FuzzyCalc и @RISK, визуальном средстве бизнес моделирования Analytica. На практике чаще всего вместо всего диапазона значений параметра используется лишь представительная выборка из этого диапазона, отобранная случайным образом по специальным алгоритмам типа Монте-Карло.

Как правило, в распоряжении аналитиков и менеджеров имеются не только числовые данные, но и словесные (лингвистические, вербальные) оценки, суждения человека (эксперта). Для работы с такого рода нечеткой словесной информацией, восприятия правил ее обработки, и получения искомых результатов в обычном виде, также создано соответствующее программное обеспечение. В частности, построитель нечетких знаний Fuzzy Knowledge Builder, усилитель нечеткого мышления Fuzzy Thought Amplifier, создатель нечетких логических решений и выбора лучшей альтернативы Fuzzy Decision Maker, пакет распознавания графических образов Flops на основе поддержки нечетких чисел и логики, экспертная банковская система CubiCalc с нечеткой логикой.

Разработано несколько комплексных пакетов для работы с нечеткими данными. В первую очередь, это система интеллектуального анализа сложных данных DataEngine, сочетающая достоинства нечетких технологий с обычными подходами и нейронными сетями, а также подобный мощный пакет FuzzyTech. В последние версии известного фундаментального вычислительного пакета Matlab также включен нечеткий программный модуль Fuzzy Logic для работы с нечеткостью.

О признании и распространении нечетких программных продуктов свидетельствует то, что их пользователями и клиентами уже стало большое количество компаний в США, Германии, Великобритании и других странах. Среди них даже Mercedes Benz, Siemens, Philips и многие другие. Только продуктом DataEngine за последние годы воспользовались уже несколько сот компаний.

Компания ИНЭКС располагает мощным комплексом современных программных продуктов на базе "нечеткой логики", кратко описанных в Приложении 2. Эти продукты компания не только использует в процессе интеллектуального внешнеэкономического консалтинга, но и предлагает их непосредственно на рынке программных продуктов.

Для расчетов с нечеткими, но числовыми данными, разработано универсальное Windows-приложение Fuzzy Calculator (FC) и надстройка к электронным таблицам FExcel (FE). Данные продукты, в отличие от названных выше FuzzyCalc, @RISK и т.п., позволяют производить бизнес расчеты с истинными нечеткими числами в полном объеме, практически без потерь и искажения информации в процессе вычислений.

Для обработки нечеткой словесной информации в ИНЭКС создана универсальная экспертно-аналитическая система ExPro Master, а также программный продукт FECM для нечеткой оценки критических сообщений при проведении валютных торгов.

Наличие такого комплекса программных продуктов для работы с нечеткой информацией позволяет компании ИНЭКС в процессе оценки и прогнозирования эффективности ВЭО успешно анализировать разнородные данные, осуществлять прогнозирование при недостатке исходной информации, моделирование сложных бизнес процессов, неподдающееся обычным подходам, иметь свое ярко выраженное индивидуальное лицо среди множества консалтинговых фирм.

Рассмотрим пример использования надстройки FExcel для одной из наиболее распространенных программ - электронных таблиц Microsoft Excel. Статистика свидетельствует, что на сегодняшний день одним из средств, широко используемым для решения расчетных, аналитических и, особенно, оперативных задач бизнеса являются современные программы электронных таблиц типа MS Excel, Lotus 1-2-3. Для решения таких задач и подобных повседневных проблем, для обоснования и принятия тех или иных решений, универсальные электронные таблицы используют владельцы и управляющий персонал небольших предприятий, специалисты и служащие крупных компаний. Кроме того, оказывается, что электронные таблицы на практике используются не только для выполнения расчетов и анализа, но и непосредственно для учета и даже как текстовый редактор для подготовки ряда документов и справок. В результате количество пользователей электронных таблиц (например, только популярных MS Excel) уже превышает 30 миллионов.

Однако имеющихся возможностей стандартных пакетов электронных таблиц во многих случаях уже недостаточно. Особенно тогда, когда необходимо решить аналитические или прогнозные задачи, оперативно подготовить, обосновать и принять решение при недостатке точной исходной информации.

Данная проблема решается путем создания соответствующих дополнительных программ, программных модулей и подпрограмм для универсальных электронных таблиц. Одно из таких решений предлагается компанией Cheshire Engineering. Казалось бы, что для основательного анализа данных и последующего прогнозирования на их основе в среде электронных таблиц Excel может быть использован программный продукт Neuralist for Excel, являющийся дополнительным для электронных таблиц Excel. Работа Neuralist построена на базе использования таких современных методов, как технология нейронных сетей. Однако Neuralist обладает “недостатком”, заключающимся в том, что на практике от пользователей программы требуется профессиональная математическая подготовка.

Конрад Карлберг (Conrad Carlberg) и возглавляемая им корпорация Network Control Systems, Inc. предлагают другое практическое решение. Оно изложено в его книге Business Analysis with Excel, изданной QUE Corporation в 1996 году, ее перевод на русский язык [13]. На дискете, распространяемой дополнительно к указанной книге, предлагается множество новых программных модулей, макросов, шаблонов и готовых форм, предназначенных для автоматизации обработки потоков информации о доходах и расходах, формирования финансовых и балансовых отчетов, принятия инвестиционных решений, создания прогнозов, анализа продаж и маркетинга, а также многих других бизнес ситуаций. И все это в среде хорошо известных электронных таблиц MS Excel.

Однако в сегодняшней экономической ситуации решения в бизнесе очень часто приходится принимать в условиях высокой неопределенности, при отсутствии достоверной, точной числовой информации и статистических данных. К работе с информацией такого рода универсальные электронные таблицы и подпрограммы к ним приспособлены слабо, их возможности ограничены.

Для решения данной проблемы некоторыми компаниями разрабатываются новые, специализированные электронные таблицы. В частности, созданы электронные таблицы FuziCalc для Windows, позволяющие вводить в ячейки таблиц не точные величины, а диапазоны возможных значений исходных данных и составлять на их основе прогнозы. Таким образом, программа FuziCalc способна частично работать с “нечеткими” числами, нечеткими исходными данными. Кроме явного ввода диапазона, FuziCalc допускает задание одиночных значений и сама определяет диапазон, составляющий по умолчанию 10% от исходной величины. Программа может строить также различные типы графиков, которые помогают пользователю понять, в какой степени следует доверять тем или иным прогнозам. FuziСalc позволяет также импортировать данные электронных таблиц Lotus 1-2-3.

Однако возможности FuziCalc как электронных таблиц все же ограничены - программа предлагает лишь базовые средства от мощных, универсальных электронных таблиц. Кроме того, налицо недостатки освоения нового программного продукта, наличия и одновременного использования двух электронных таблиц: обычной универсальной и специализированной типа FuziCalc.

В отличие от специализированных электронных таблиц типа FuziCalc, программа FExcel компании ИНЭКС работает непосредственно в среде популярных электронных таблиц MS Excel. Эта программа лишь расширяет и дополняет стандартный Excel широкими возможности по обработке неопределенной информации, работе с любыми типами нечетких чисел в полном объеме.

Справочно: нечеткое число – диапазон возможных значений числа с указанием степени уверенности в истинности каждого числа этого диапазона.

Степень уверенности обычно назначается в пределах от 0 до 1. Вариант графического представления нечеткого числа “прогнозируемый доход около $300 тыс., но скорее менее, чем более”, построенный средствами самого FExcel, представлен на рис. 3.3.

Программа FExcel выполнена в виде Excel-надстройки и поэтому сохраняет все без исключения возможности и достоинства MS Excel. Пользователю FExcel не приходится менять навыки работы с MS Excel и в корне переделывать ранее наработанные им самим или же кем-то другим, например, Конрадом Карлбергом, программы для MS Excel (файлы *.xls).

Рисунок 3.3 - Нечеткое число “прогнозируемый доход

около $300 тыс., но скорее менее, чем более”

Вполне достаточно заменить некоторые из обычных чисел (в выбранных ячейках созданной ранее электронной таблицы, которая хранится в файле *.xls) на нечеткие числа, подобные примеру, представленному на рис.3.3. При замене используются пользовательские функции самого MS Excel и инструментарий FExcel. Замена (или ввод новых чисел) осуществляется с помощью панели FuzzyTools, вид которой представлен на рис. 3.4.

В качестве примера рассмотрим бизнес-ситуацию, анализируемую в главах 11-13 упомянутой выше книги [13], и в файлах chap11.xls-chap13.xls дополнительной дискеты к ней. А именно: целесообразность инвестирования финансовых средств с целью внедрения в производство нового вида автомобильных покрышек. Первым этапом создания модели MS Excel для этой бизнес ситуации является составление предварительного отчета о финансовой деятельности компании. Самым проблематичным в этом случае является получение достоверных прогнозных данных о дополнительной стоимости (продажной марже, то есть будущих доходах от продаж за вычетом себестоимости) новых автомобильных покрышек, и оценок потерь в объемах продаж старой продукции из-за появления новой (см. строки 4 и 6 таблицы на рис. 3.4). Тем более, что MS Excel требует точных цифр.

Будучи неуверенным в истинности точных ежегодных прогнозов и оценок на последующие 6 лет, а также используя дополнительные возможности FExcel, в соответствующих ячейках анализируемого примера точные числа указанных статей финансового отчета были заменены на приблизительные, “размытые”. При этом числам, относящимся к наиболее долгосрочным прогнозам бизнес ситуации (на рис. 3.4 они выделены подчеркиванием), дополнительно было придано немного пессимизма, как для числа, показанного на рис. 3.3. Остальные исходные данные для простоты оставлены без изменений. В результате получен отчет, приведенный на рис. 3.4.

Рисунок 3.4 - Финансовый отчет с нечеткими данными

Сравнительный анализ с аналогичным отчетом, полученным по обычным исходным данным, показывает, что ожидаемые доходы оказались немного меньшими, особенно потоки чистых денежных средств, что в большей мере соответствует исходным данным бизнес ситуации. Окупаемость проекта по-прежнему ожидается к шестому году, однако, уже не через 5,39, а через 5,43-5,49 лет. Кроме того, появилась возможность анализировать дополнительно представляемые FExcel графики чисел получаемых результатов. Для рассмотренного примера ячейки с такими числами на рис. 3.4 отмечены жирной верхней точкой. Для одного из них, а именно для периода окупаемости проекта, график такого числа показан на рис. 3.5.

Рисунок 3.5 - Период окупаемости проекта

Из анализа рис. 3.5 видно, что на самом деле наиболее возможным периодом окупаемости является диапазон от 5,43 до 5,49 лет, а вообще он ожидается в диапазоне от 5,26 до 5,6 лет. Средневзвешенным же является период окупаемости 5,46 лет.

Таким образом, FExcel позволяет: во-первых, не огрублять и не искажать исходные данные при их вводе; во-вторых, получать за счет этого более объективные, более полные и обоснованные результаты и, в-третьих, получать эти результаты не только в виде их одного числа – характеристики в ячейке таблицы, а и в графическом виде для их анализа и трактовки с учетом всех исходных данных в полном объеме.

Возможности программы FExcel не ограничиваются только рассмотренным примером. Она настолько универсальна, насколько универсален сам MS Excel. Это и прогнозирование развития бизнес ситуаций при подготовке и проведении ВЭО, и оценка экспортно-импортных товарно-материальных запасов, и внешнеэкономический маркетинг, и даже расчет рисков. Данный программный продукт является сравнительно простым, доступным и эффективным средством бизнес анализа. Его применение позволяет работать в среде MS Excel в том числе и в условиях недостатка исходной информации, и при этом получать вполне обоснованные и объективные результаты

Приведем другой пример. Использование программы FECM для прогнозирования курсов валют и/или учета этих прогнозов при планировании и оценке ВЭО. Прогноз был выполнен на период 20-23 сентября 1999 года, по сообщениям фундаментального характера, полученным накануне из информационно-финансовой системы Reuters, экономическим индикаторам и данным технического анализа, изменяющимся практически ежесекундно.

В верхней части рис. 3.6 представлен полученный с помощью FECM прогноз тенденций изменения курса “евро” к доллару США. Здесь ось абсцисс - время, ось ординат - темп (скорость) изменения курсов, светлая линия показывает максимально возможную тенденцию движения курса, темная линия - средневзвешенную тенденцию, а область серого цвета, внутри которой находятся обе эти линии, - диапазон возможных тенденций изменения курса.

В нижней части этого же рисунка для сравнения приведена информация о действительном изменении курса этих валют в указанный период, полученная из архива информационно-финансовой системы EuroChart. Как видно, степень соответствия тенденций достаточно высокая. Следует отметить, что пример демонстрационный и было учтено ограниченное количество факторов, влияющих на изменение курса. Их увеличение приведет к повышению точности прогноза.

Прогноз такого рода может быть использован участниками мирового финансового рынка, трейдерами в процессе торгов на валютной бирже. Решения о покупке валюты целесообразно принимать при пересечении темной линией оси абсцисс в направлении верхней зоны графика FECM (зоны удорожания курса), а решение о продаже - в направлении нижней зоны (зоны удешевления). Работая таким образом, например, с “евро” в режиме внутридневной торговли с лимитом открытой позиции всего $1000 за указанные 4 дня можно получить суммарную итоговую прибыль около $8000, а с лимитом $25000 - более $36000.

Подобные прогнозы курсов валют могут быть полезны участникам товарной или иной внешнеэкономической операции для их использования в процессе получения прогнозных оценок эффективности планируемой ВЭО, для принятия правильных тактических и стратегических решений при организации ВЭД.


Рисунок 3.6 - Прогноз курса валют

Еще один пример - комплексное использование программных продуктов (на базе нечеткой логики) компании ИНЭКС для генерирования и анализа проекта по поставкам в Украину дорогостоящих импортных товаров. В итоге, по недостаточно четким, "размытым" данным были спрогнозированы пессимистичные, средневзвешенные и оптимистичные суммарные ожидаемые платежи от реализации проекта. Прогноз их поквартальной динамики приведен на рис. 3.7.

Из расчетов и рисунка следует, что с финансово-экономической точки зрения, данная ВЭО ожидалась доходной. Последующая реализация этой операции продемонстрировала верность предварительно полученных прогнозных оценок.

Рисунок 3.7 - Прогнозные оценки прибыли от поставок товаров

Использование комплекса программных продуктов на базе нечеткой логики весьма эффективно также при решении аналитических задач в макроэкономике, непосредственно связанных с внешнеэкономической деятельностью субъектов различной формы собственности. Это было наглядно продемонстрировано в ходе экономико-правовой бизнес-игры “Перспектива-Осень’98”, проводившейся в октябре 1998 года компанией ИНЭКС совместно с Финансовым клубом. В ходе игры определялись перспективы развития украинского рынка в условиях финансового кризиса [7]. Полученные c использованием компьютерной программы ExPro оценки глубины кризиса и их динамика на прогнозируемый период приведены на рис. 3.8., где усилению кризиса соответствует рост числовых значений глубины кризиса по оси ординат от нуля до единицы.

Анализ динамики глубины кризиса показывает, что в течение октября месяца прогнозировалось углубление кризиса на величину порядка 7%. Далее прогнозировалась реализация государственными органами ряда мер, усиление фискальной политики, принятие некоторых законодательных актов по регулированию развития бизнеса в Украине, которые должны были несколько замедлить развитие кризисной ситуации в стране.

Рисунок 3.8 - Глубина кризиса

Сегодня у читателя есть возможность сравнить полученные в ходе игры прогнозы с подтвердившейся впоследствии реальностью, а у игроков в 1998 году - оперативно учесть эти прогнозы и адекватно построить стратегию и тактику своего бизнеса.

<< | >>
Источник: Захаров К.В., Бочарников В.П., Захаров А.К., Циганок А.В.. Логистика, эффективность и риски внешнеэкономических операций. - К, 2006. 2006

Еще по теме 4.2.3. Расчеты эффективности в условиях неопределенности:

  1. Анализ отклонений в условиях неопределенности
  2. Выбор в условиях неопределенности
  3. ГЛАВА 7. КРИТЕРИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
  4. Глава 7. Оценка инвестиционных проектов в условиях неопределенности
  5. 3.2. Теория арбитража в условиях неопределенности
  6. 5.4. Критерии выбора управленческих решений в условиях неопределенности
  7. Выбор в условиях статистической неопределенности
  8. § 3. Рациональный выбор потребителя в условиях неопределенности и риска
  9. 5. МЕТОДЫ ОБОСНОВАНИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
  10. Глава 18. Выбор в условиях неопределенности
  11. 7.5. Потребительский выбор в условиях риска и неопределенности
  12.   § 25 *. ПРИМЕРЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОГРАНИЧЕННЫХ РЕСУРСОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
  13. 13Оценка инвестиционного проекта в условиях неопределенности и риска
- Бюджетна система України - Бюджетная система РФ - ВЕД України - ВЭД РФ - Государственное регулирование экономики России - Державне регулювання економіки в Україні - Инвестиции - Инфляция - Информатика для экономистов - История экономики - История экономических учений - Коммерческая деятельность предприятия - Контроль и ревизия в России - Контроль і ревізія в Україні - Логистика - Макроэкономика - Математические методы в экономике - Международная экономика - Микроэкономика - Мировая экономика - Муніципальне та державне управління в Україні - Налоги и налогообложение - Организация производства - Основы экономики - Отраслевая экономика - Политическая экономия - Региональная экономика России - Товароведение - Философия экономики - Ценообразование - Эконометрика - Экономика отрасли - Экономика предприятий - Экономика природопользования - Экономика регионов - Экономика труда - Экономическая география - Экономическая история - Экономическая статистика - Экономическая теория - Экономический анализ -