Инновационный менеджмент

Категория реферата: Рефераты по инвестициям
Теги реферата: конспект, сообщения в одноклассниках
Добавил(а) на сайт: Фотина.

где Э – эффективность реализации нововведений, П – ежегодный объем продажи нового изделия, С – продажная цена изделия, Т – жизненный цикл новшества
(предполагаемый срок производства нового изделия или период от его освоения до снятия с производства), Рт – вероятность технического успеха
(возможность практического претворения исследовательских идей в новой усовершенствованной продукции), Рк – вероятность коммерческого успеха
(возможность сбыта новой продукции на рынке и получение ожидаемых прибылей), Ез – сумма затрат на реализацию, включающая затраты на разработку, освоение производства и текущие производственные затраты.
Вероятность технического и коммерческого успеха, то есть учет риска и оценка его степени, определяется в зависимости от характера продукции, которую предполагается получить в результате реализации и других факторов.
Каждый из них может быть определен по табл 1., помогающий вычислить вероятность успеха проектов.

|Фактор |Описание проекта |
| |Класс 1 |Класс 2 |Класс 3 |
|Информационный |Изделие известно |Требования к |Изделие на стадии|
| |или хорошо |применению |проекта, |
| |оценено |изделия |требования к нему|
| | |определены, но |известны лишь в |
| | |характеристики |общих чертах |
| | |его известны лишь| |
| | |в общих чертах | |
|Производственно-т|Обычный процесс |Необходимы |Большинство |
|ехнический |производства. |некоторые новые |технологических |
| |Изделие можно |технологические |процессов будут |
| |производить |процессы и |новыми или |
| |существующим |модернизация |необходимы новые |
| |оборудованием |процесса |методы |
| | |производства |производства |
|Научно-технически|Потребуются лишь |Нужны небольшие |Необходима |
|й |лабораторные |теоретические |широкая |
| |исследования или |исследования и |исследовательская|
| |опытное |значительные |и |
| |производство |экспериментальные|экспериментальная|
| |образцов |исследования |работа |
|Юридический |Фирма имеет |Относительно |Преимущественное |
| |преимущество в |свободная |положение в |
| |патентах и |возможность |патентах и правах|
| |лицензиях |использовать |на лицензию имеют|
| | |патенты и |конкуренты |
| | |получать лицензии| |
|Кадровый |Персонал фирмы – |В фирме работают |Отсутствие опыта |
| |признанные |такие же опытные |в данной области,|
| |специалисты в |специалисты в |тогда как другие |
| |данной области |данной области, |в ней являются |
| | |как и у |специалистами |
| | |конкурентов | |

3.3 Критерий Байеса и математическая статистика

Для принятия того или иного инвестиционного решения необходимо умение соотнести предполагаемый риск по каждому из возможных вариантов инвестирования с ожидаемыми доходами. Для решения этой проблемы разработан ряд специальных математических моделей. Наиболее привлекательной для определения инвестиционного риска при инновациях является модель, объединяющая в себе критерий Байеса (метод платежной матрицы) и математическую статистику (вариация, стандартная девиация, коэффициент вариации).[4,5]

При рассмотрении данной модели необходимо обратить внимание тот факт, что все рассматриваемые примеры и выводы предполагают существование так называемых классических «состояний экономики» (глубокий спад, небольшой спад, средний рост, небольшой подъем, мощный подъем).

Рассмотрим проблему определения способов измерения риска при инвестициях в два инновационных проекта:
1 вариант. 1 проект предполагает чистые издержки в размере 100 тыс. дол. и нулевые поступления в течении года и получение дохода в конце года, который будет зависеть от состояния экономики.
2 вариант. Стоимость Проекта 2 равна 100 тыс. дол. Доход также будет получен в конце года, но его размер отличается от дохода, ожидаемого по первому проекту.

Поскольку важно учесть прогнозируемые размеры дохода при всех возможных состояниях экономики, по каждому варианту инвестирования делается расчет ожидаемого дохода (при условия наличия информации по предполагаемой инновации). Распределение вероятностей может производиться тремя способами: экспертным (субъективным), статистическим (объективным), и комбинированным.
Объективное определение базируется на анализе подобных ситуаций в прошлом, тогда как субъективное представляет собой мнение отдельного человека или экспертов. В тех случаях, когда проекты подобного типа повторяются достаточно часто, не так сложно дать объективную оценку сходному проекту или оценить распределение вероятностей по возможным финансовым перспективам крупных компаний. Однако статистический метод требует наличия значительного массива данных, которые далеко не всегда имеются в распоряжении финансового менеджера. При их отсутствии приходится прибегать к экспертному методу или комбинированному.

Таблица № 3 . Оценка ожидаемого дохода по 2-м альтернативным инвестиционным проектам.
|Состояние экономики|Вероятность |Норма дохода по инвестициям |
| | |Проект 1 |Проект 2 |
|Глубокий спад |0.05 |-3.0 |-2.0 |
|Небольшой рост |0.20 |7.0 |8.0 |
|Средний рост |0.50 |11.0 |14.0 |
|Небольшой подъем |0.20 |14.0 |16.0 |
|Мощный подъем |0.005 |21.0 |26.0 |
| | |10.6 |13.0 |
|Ожидаемая норма |1.0 | | |
|дохода | | | |

Анализ таблицы показывает, что каждый из возможных результатов в любом варианте имеет определенную вероятность. Если умножить каждый возможный результат на его вероятность, а затем суммировать эти величины, то получим средневзвешенную, называемую «ожидаемой нормой дохода»
(результаты расчетов ожидаемых норм дохода по каждому варианту инвестирования приведены в нижней строке таблицы.

Для измерения риска при инвестировании используется ряд показателей из области математической статистики. Прежде всего, это показатель вариации, который измеряет дисперсию вокруг величины ожидаемой нормы дохода. Чем больше вариация, тем больше дисперсия или разбросанность по сравнению с ожидаемой нормой дохода. Вариация представляет собой сумму квадратных отклонений (девиаций) от средней величины – ожидаемой нормы дохода, взвешенных по вероятности каждой девиации. Так, по Проекту 2 вариация будет равна 27.0

Поскольку вариация измеряется в тех же единицах, что и доход , что и доход, то есть в %, возведенных в квадрат, оценить экономический смысл вариации для инвесторов представляется несколько затруднительным. Поэтому в качестве альтернативного показателя риска обычно используют показатель стандартной девиации (или среднее квадратичное отклонение), который является квадратным корнем вариации.

Стандартная девиация показывает, на сколько в среднем каждый возможный вариант отличается от средней величины. Иными словами, стандартная девиация
– это среднее квадратичное отклонение от ожидаемой нормы дохода. По проекту
2 стандартная девиация составляет 5.2%, то есть каждый вариант по проекту 2 в среднем отличается от ожидаемой нормы дохода по этому проекту на 5.2%. тогда в случае нормального распределения дохода по данному проекту по теории вероятностей в 68 из 100 случаев (точнее с вероятностью 68,26%) будущий доход окажется между 7,8 и 18,2 %. Вероятность того, что доход по ному проекту окажется в пределах между 2,6 и 23,4% состави 95,46%.

Однако стандартная девиация характеризует абсолютную величину риска по инвестиции, что делает неудобным сравнение инвестиций с различными ожидамыми доходами. Для сравнения удобнее использовать относительный показатель риска, который представляет собой риск на единицу ожидаемого дохода. Этот показатель получил название коэффициента вариации. Он рассчитывается как отношение стандартной девиации к ожидаемой норме дохода.
Так, для проекта 2, по которому стандартная девиация равна 5,2%, ожидаемая норма дохода – 13%,
Коэффициент вариации (риск на единицу ожидаемого дохода) будет равен 0,4.
Рассчитав все показатели (ожидаемая норма дохода, вариация, стандартная девиация, коэффициент вариации) для рассматриваемых вариантов инвестирования, для удобства сведем эти данные в таблицу.

Таблица № 4 . Оценка ожидаемого дохода и риска для двух альтернативных инвестиционных проектов.

|Показатели |Проект 1 |Проект 2 |
|Ожидаемая норма дохода |10,60 |13,00 |
|Вариация |19,64 |27,00 |
|Стандартная девиация |4,43 |5,20 |
|Коэффициент вариации |0,42 |0,40 |

Содержание таблицы показывает, что определение рискованности варианта инвестирования связано с тем, каким образом производится учет фактора риска. При оценке по общей массе дохода, то есть абсолютного риска, который характеризуется показателем стандартной девиации, проект 2 кажется более рискованным, чем проект 1 (стандартная девиация по проекту 2 составляет
5,2%, а по проекту 1 – 4,43%). Однако если учитывать относительный риск на единицу ожидаемого дохода (через коэффициент вариации), то более рискованным окажется все-таки проект 1 (коэффициент вариации по проекту 1 равен 0,42%, а по проекту 2 – 0,40%).

4. ДРУГИЕ МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РИСКА.

1. В ряде случаев мера риска (как степень ожидаемой неудачи при неуспехе в процессе достижения цели) определяется через соотношение вероятности неуспеха и степени неблагоприятных последствий, которые могут наступить в этом случае.

2. Степень риска иногда определяется как произведение ожидаемого ущерба на вероятность того, что ущерб произойдет. В связи с установлением взаимосвязи между величиной риска выбираемого решения, а также возможным ущербом, наносимым этим решением, и очевидностью, с которой ущерб причиняется, предполагается, что наилучшим является решение с минимальным риском. Другими словами, подвергаясь минимальному риску, человек в данной ситуации поступает оптимально. Для выбора решения с минимальным риском предлагается составить функцию риска:

R = Ap1 + (A + B) p2, где R – риск, A и B – ущерб от выбираемых решений, p1 и p2 – степень уверенности, что произойдут ошибки при принятии этих решений.

3. В ряде случаев для определения степени риска и выбора оптимальных решений применяется методика «дерево решений». Она предполагает графическое построение различных вариантов, которые могут быть приняты. По «ветвям дерева» соотносят субъективные и объективные оценки данных событий
(экспертные оценки, размеры потерь и доходов и т.д.). следуя вдоль построенных «ветвей дерева», используя специальные методики расчета вероятностей, оценивают каждый вариант пути. Это позволяет достаточно обосновано подойти к определению степени риска и выбору оптимального решения. Рассмотрим это на примере решения вопроса с переходом предприятия на выпуск нового вида продукции. Предположим, предприятие в течении длительного времени серийно выпускает изделие А, которое пока реализуется без особых трудностей. В плане развития предприятия предусматривается переход на выпуск более совершенной модели. При этом существует два варианта: можно выпускать изделия Б и В, которые различаются своими характеристиками, но более современной является модель В. каждый из этих вариантов имеет свою степень риска. Например, специальные исследования показывают, что вариант, связанный с переходом на выпуск модели В, содержит
95% успеха и 5% неудачи, второй вариант – 85% и 15% соответственно. При этом в случае удачи предприятие может получить значительно большую прибыль при переходе на выпуск изделия В. какой вариант выбрать руководителю предприятия, учитывая, что он не имеет полной уверенности в правильности перехода на выпуск новой модели и не знает, какую предпочесть? Для выбора нужного варианта и можно использовать методику «дерево решений». Она позволяет выбирать оптимальную стратегию в условиях неопределенности и риска, идя вдоль «невырубленных ветвей» неотброшенных вариантов.
Оптимальный вариант – это план действий, который при данных обстоятельствах дает наилучшие экономические и социальные результаты и учитывает наибольшую вероятность достижения цели и отклонения от нее.

4. В обобщенном виде в теории статистических решений риском rij игрока
А при использовании стратегией Аi в условиях Пj называется разность между выигрышем, который мы получили бы, если бы знали условия Пj, и выигрышем, который мы получим, не зная их, выбирая стратегию Аi. Или риск, относящийся к решению d, определяется как сумма ущерба, понесенного вследствие неверного решения и расходов, связанных с реализацией данного решения.

Уровень рисков может быть уменьшен, главным образом, за счет привлечения к инновационным проектам максимально внешнего информационного потенциала, контрагентов из числа лучших научно-технических центров, наиболее передовых производственных, инженеринговых, сервисных и консалтинговых фирм, за счет интернационализации технически рискованных проектов, а также подключения к ним правительственных и межправительственных организаций, контролирующих сферы науки, техники, образования, экологии и др. основным ограничением для снижения уровня технических рисков являются финансовые и информационные ограничения. Кроме того, важным является и ограниченность контактов фирмы, что позволило бы ей снизить риск. Последнее ограничение довольно актуально особенно для небольших и средних фирм, что является довольно большим тормозом для их участия в таких работах.

ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК

1. Альгин А.П. «Грани экономического риска» - М., 1991 г.
2. Устенко О.Л. «Теория экономического риска: Монография» - К., 1997 г.
3. «Инновационный менеджмент», под ред. С.Д. Ильенковой, 1997 г.
4. «Бухгалтерский учет» № 8,10 – 1993 г.
5. «Коммерческий вестник» № 3 – 1992 г.
6. «Финансы» № 4 – 1994 г.
7. «Деньги и кредит» №1 – 1995 г.

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки