Подходы к оценке эффективности внедрения ИТ-сервисов при управлении предприятием

Размещено на http://www.allbest.ru/

Подходы к оценке эффективности внедрения ИТ-сервисов при управлении предприятием

В.С. Нехотина

В современных рыночных условиях предприятия становятся системообразующими элементами и самостоятельными субъектами национальной экономики, проблема правильного управления новыми проектами предприятий актуализируется. При этом возникают определенные трудности в ее решении на самых ранних наиболее ответственных и трудноформализуемых стадиях проектирования. Это в значительной степени относится к оценке эффективности внедрения ИТ-сервисов.

В связи с необходимостью изучения возможности использования тех или иных методов для оценки эффективности внедрения ИТ-сервисов при управлении бизнеса предприятия возникла потребность рассмотреть достоинства и недостатки традиционных методов оценки эффективности.

Исследование общих подходов к оценке эффективности ИТ-сервисов показало отсутствие методик, готовых к практическому использованию. Практические разработки имеются лишь для частных случаев при допущении определенных условий, касающихся характера и области внедрения отдельных видов ИТ-сервисов.

Оценка экономической эффективности на предприятии предполагает количественное сопоставление затрат и результатов. Если необходимые для этого показатели возможно сформировать, то оценивание эффективности можно осуществить с помощью известных методов оценки экономической эффективности инвестиционных проектов [1-4]. Данный подход является наиболее общим и труднореализуемым для специфических проектов, отличных от традиционных инвестиционных проектов, внедряемых в промышленности. Основной сложностью использования данного подхода применительно к проектам внедрения ИТ-сервисов является экономическая оценка его результатов.

Универсальные методики оценки эффективности инвестиционных проектов содержат общие ее принципы и являются достаточными лишь для более распространенных проектов производственного назначения. В этих методиках имеются указания для выявления наиболее предпочтительного направления вложения средств среди возможных вариантов.

Поэтому дальнейшее исследование проведено в направлении анализа основных методов для оценки экономической эффективности инвестиционных проектов и возможности их использования для оценки эффективности внедрения ИТ-сервисов.

В ходе реализации проекта по инвестированию происходит движение денежных средств в форме поступления и расходования. Инвестирование во времени реализации проекта представляет собой непрерывный процесс «денежный поток», который представляет собой совокупность распределенных во времени поступлений и выплат денежных средств, генерируемых в ходе осуществления проекта [3]. Понятие «денежный поток» является агрегированным, составным, включающим в свой состав многочисленные виды этих потоков. Для эффективного, целенаправленного управления денежные потоки классифицируют по различным признакам. С экономической точки зрения проект по вложению денежных средств можно представить в виде модели денежных потоков, в которой выделяют денежные поступления (Pt) и расходования (Rt) в t-ом периоде. Как правило, денежные потоки рассматриваются как равномерные в течение периода t и приводятся к концу периода.

Не требует доказательства тот факт, что оценка эффективности проекта по использованию ИТ-сервисов представляет собой один из наиболее ответственных этапов в решении целого ряда стратегических задач в развитии предприятия. Обоснованность принимаемого решения при этом напрямую зависит от того, насколько объективно и всесторонне проведена предварительная оценка. В основе оценки эффективности реализации проекта лежит система показателей, соизмеряющих полученный эффект от реализации проекта с его затратами. Для оценки эффективности долгосрочных проектов используются различные показатели, наиболее известные из которых являются:

внутренняя норма рентабельности -- IRR, %;

индекс рентабельности -- PI, д.ед.;

модифицированная внутренняя норма рентабельности -- MIRR, %;

период окупаемости с учетом дисконтирования -- DPP, годы;

чистая текущая стоимость -- NPV, ден.ед.;

Вышеперечисленные показатели оценки экономической эффективности проекта по вложению денежных средств являются основой для принятия обоснованного инвестиционного решения.

В различных литературных источниках описаны различные модификации формул для вычисления этих показателей (NPV, PI, DPP, IRR, MIRR) в зависимости от исходных условий [2,14,15,17,21,22,23,24]. Каждый из вышеприведенных показателей имеет свои отличительные преимущества и недостатки, поэтому для принятия обоснованных решений необходимо комплексное использование данных показателей, так как такой подход позволяет с разных сторон оценить эффективность реализации проекта.

Общим недостатком вышеперечисленных показателей эффективности реализации проекта является необходимость определения входных данных путем применения средневзвешенных значений входных параметров проекта, что, может привести к получению значительно смещенных точечных оценок показателей эффективности проекта. Необходимо отметить, что требование детерминированности входных данных является неоправданным упрощением реальности, так как любой проект характеризуется множеством факторов неопределенности: неопределенность исходных данных, неопределенность внешней среды, неопределенность, связанная с характером, вариантами и моделью реализации проекта, неопределенность требований, предъявляемых к эффективности реализуемого проекта. Именно факторы неопределенности определяют степень риска проекта, то есть опасность потери ресурсов, доходов или появления дополнительных расходов. При анализе долгосрочных проектов, в том числе на основе вышеперечисленных показателей, необходимо прогнозировать во времени будущее состояние большого числа неопределенных параметров рыночной конъюнктуры, поэтому абсолютно точный прогноз получить практически невозможно. При прогнозировании эффективности от реализации проекта ключевым является проявление неопределенности числовых параметров и как следствие возникает неопределенность принятия инвестиционных решений [9,10,11,12,18,19], которую невозможно устранить. Следовательно, при составлении прогнозов необходимо учитывать факторы неопределенности, обуславливающие риск по определенному показателю эффективности, поэтому существует проблема формального представления неопределенных прогнозных параметров, определяющих проект, и проведение с ними соответствующих расчетов. Таким образом, наличие различных видов неопределенностей приводит к необходимости адаптировать вышеописанных показателей оценки экономической эффективности проекта на основе применения соответствующих математических методов, позволяющих формализовать и одновременно обрабатывать различные виды неопределенности.

Если проект формализовать в виде модели денежных потоков, то различные подходы к формализации неопределенности различаются по способам описания входных параметров проекта, то есть составляющих величин Pt, Rt. Среди различных подходов к моделированию в условиях неопределенности выделяют три основных подхода: вероятностный, нечетко-множественный и экспертный. Как свидетельствует мировой опыт [1,5,6,7,11,13,16,18,25], эффективность применения подходов на основе вероятностных, нечетко-множественных и экспертных описаний к решению различных задач, зависит от уровня и характера неопределенности, связанной с конкретной задачей. По мере увеличения неопределенности классические вероятностные описания уступают место, с одной стороны, субъективным (аксиологическим) вероятностям, основанным на экспертной оценке, а, с другой стороны, нечетко-интервальным описаниям, выраженным в виде функций принадлежности нечетких чисел или, в частном случае, в виде четкого интервала. Субъективные вероятности -- это вероятностные формализмы, не имеющие частотного смысла, а представляющие собой, к примеру, результат виртуального пари по Сэвиджу, точечную оценку, основанную на принципе максимума энтропии Гиббса-Джейнса [6,20]. При этом возникает проблема обоснования выбора этих оценок. Кроме того, принцип максимума энтропии Гиббса-Джейнса не согласуется с правилами рационального экономического поведения.

Применение вероятностного подхода оправдано и эффективно в том случае, если исходные параметры проекта по вложению денежных средств характеризуются репрезентативной статистикой, или имеются достаточные основания полагать, что исходные параметры подчиняются определенному вероятностному закону. Но, зачастую, при моделировании проектов в реальных условиях, статистика либо не достаточно репрезентативна, либо отсутствует вовсе, тогда применение вероятностного подхода затруднительно, либо невозможно вовсе. Положение усугубляется тем, что при моделировании проектов, используются различные виды неопределенности, что связано, с наличием разного объема полезной информации относительно неопределенных параметров проекта, а, следовательно, существует проблема одновременного использования и обработки такой разнородной информации, отсюда возникает необходимость приведения данной информации к единой форме представления.

Описанные выше методы оценки экономической эффективности реализации инвестиционного проекта имеют как достоинства, так и существенные недостатки, которые в значительной степени могут повлиять на получение достоверных результатов при оценке экономической эффективности, а полученные результаты послужат основанием для принятия неверного управленческого решения, что в свою очередь окажет отрицательное влияние на деятельность всего предприятия в целом.

Также очевидным является тот факт, что ни одна из предложенных методик не учитывает специфику оценки эффективности использования ИТ-сервисов из-за опосредованного их влияния на результаты деятельности предприятия. сервис инвестиционный денежный

Проведенный анализ основных методов оценки экономической эффективности инвестиционных проектов, позволил обосновать необходимость разработки специальной методики оценки экономической эффективности проекта по внедрению ИТ-сервисов на предприятии, основанный на использовании когнитивных моделей (карт) и позволяющий обеспечить анализ слабо структурированных проблемных областей (ситуаций).

Методы когнитивного моделирования позволяют качественно проводить моделирование сложных слабоструктурированных ситуаций, не поддающихся строгому математическому анализу. Использование когнитивных технологий дает возможность осуществлять качественное (основанное на внесубъектном знании предметной области и профессиональных знаниях менеджмента предприятия) моделирование сложных проектов на ранней стадии их проработки, характеризуемой сегодня высокой ответственностью, неопределенностью и риском. Применение когнитивных карт обеспечивает возможность симультанного синтеза концептуальной модели проекта, воссоединяющего жизненно важные этапы девергенции, трансформации и конвергенции проектной задачи. [14, с.15], крайне сложного вследствие многокритериального характера реализуемых проектов и «размытого» будущего внешней среды производственного предприятия.

В общетеоретическом плане можно говорить о том, что когнитивный подход открывает новое направление в моделировании «недизъюнктивной логики» человеческого мышления [24], недоступное традиционным («дизъюнктивным») математическим исчислениям, включая нечеткую логику Л. Заде.

Вместе с тем использование когнитивного подхода свидетельствуют о том, что он имеет некоторые особенности, требующие тщательной проработки. Так, в процессе когнитивного моделирования проектов необходимо предусмотреть участие инженера знаний (когнитолога), который обладал бы не только знаниями в области субъектов управления, но и внесубъективное знание предметной области на основании достоверных источников, таких как: отраслевые стандарты, научные журналы, книги, публикации и т.д. Необходимо также отметить, что достоверность конструктируемых когнитивных карт обеспечивается за счет максимального учета всей предметной области, с учетом специфики деятельности предприятия.

Еще одна особенность работ, проводимых в области когнитивного моделирования, связана с недостаточным внимаем к первичной эвристической стадии - стадии когнитивной структуризации. При этом необходимо тщательным образом организовать подготовку и провести тщательную работу над формированием определений когнитивного моделирования, согласованных со всеми участниками проекта. Решение данных вопросов напрямую оказывает влияние на успех разработки когнитивных моделей. Эвристическая стадия является такой же сложной и важной, как и все последующие стадии процессного моделирования.

Литература

Алтунин А.Е., Семухин М.В. «Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях». -- Тюмень: Изд-во «ТГУ», 2000. -- 352 с.

Бирман Г., Шмидт С. «Экономический анализ инвестиционных проектов». -- М.: ЮНИТИ, 1997. -- 345 с.

Бланк И.А., «Основы финансового менеджмента». Т.2. -- К.: «Ника-Центр, Эльга», 2001. -- 512 с.

Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. «Обработка нечеткой информации в системах принятия решений». -- М: «Радио и связь». 1989. -- 304с.

Бузырев В.В., Васильев В.Д., Зубарев А.А. «Выбор инвестиционных решений и проектов: оптимизационный подход». -- СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999. -- 224 с.

Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. «Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика». -- М.: «Дело», 2004. -- 888 с.

Вощинин А.П. «Задачи анализа с неопределенными данными -- интервальность и/или случайность? // Интервальная математика и распространение ограничений: Рабочие совещания». -- МКВМ-2004, с. 147-158.

Деревянко П.М. «Элементы нечеткой логики при формировании инвестиционного портфеля // Экономика и инфокоммуникации в XXI веке: Труды II-й международной научно-практической конференции». 24-29 ноября 2003г. -- СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2003. -- с. 317-319.

Деревянко П.М. «Оценка риска неэффективности инвестиционного проекта с позиций теории нечетких множеств // Мягкие вычисления и измерения (SCM'2004)«. VII международная конференция 17-19 июня 2004 г. -- СПб.: СПбГЭТУ, 2004. -- с. 167-171.

Деревянко П.М. «Применение теории нечетких множеств в финансовом и инвестиционном анализе деятельности предприятия в условиях неопределенности // Менеджмент и экономика в творчестве молодых исследователей ИНЖЭКОН -- 2005». VIII научно-практическая конференция студентов и аспирантов СПбГИЭУ 19-20 апреля 2005 г.: Тезисы докладов. -- СПб.: СПбГИЭУ, 2005. -- с. 98-99.

Деревянко П.М. «Сравнение нечеткого и имитационного подхода к моделированию деятельности предприятия в условиях неопределенности // Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством«. Сб. научн. статей. Вып. 14. -- СПб.: СПбГИЭУ, 2005. -- с. 289-292.

Деревянко П.М. «Нечеткое моделирование деятельности предприятия и оценка риска принятия стратегических финансовых решений в условиях неопределенности // Современные проблемы прикладной информатики». I научно-практическая конференция 23-25 мая 2005 г.: Сб. докл. -- СПб.: СПбГИЭУ, 2005. -- с. 81-83.

Дюбуа Д., Прад А. «Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике:» Пер. с фр. -- М: «Радио и связь». 1990. -- 288 с.: ил.

Ендовицкий Д.А. «Комплексный анализ и контроль инвестиционной деятельности: методология и практика». Под ред. проф. Л.Т. Гиляровской. -- М.: Финансы и статистика, 2001. -- 400 с.: ил.

Ковалев В.В. «Введение в финансовый менеджмент». -- М.: Финансы и статистика, 2001. -- 768 с.: ил.

«Количественные методы в экономических исследованиях» / Под ред. М.В. Грачевой и др. -- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. -- 791 с.

«Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов», № ВК 477 от 21.06.99 г., утверждено Министерством экономики РФ, Министерством финансов РФ, Государственным комитетом РФ по строительству, архитектуре и жилищной политике.

Недосекин А.О. «Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций». -- СПб.: Типография «Сезам», 2002. -- 181 с.

Норткотт Д. «Принятие инвестиционных решений». Пер. с англ. -- М.: «Банки и биржи», ЮНИТИ, 1997. -- 247 с.

27Севастьянов П.В., Севастьянов Д.П. «Оценка финансовых параметров и риска инвестиций с позиций теории нечетких множеств». «Надежные программы», 1997, №1, с. 10-19.

Федеральный закон «Об инвестиционной деятельности в РФ, осуществляемой в форме капитальных вложений» от 25 февраля 1999 г. №39-ФЗ

Царев В.В. «Оценка экономической эффективности инвестиций». -- СПб.: «Питер», 2004. -- 464 с.: ил.

Чернов В.А. «Инвестиционная стратегия». -- М.: ЮНИТИ-Дана, 2003. - 158 с.

Шарп У., Александер Г., Бейли Дж. «Инвестиции». Пер. с англ. -- М.: ИНФРА-М, 1999. -- 1028 с.

Размещено на Allbest.ru