Управление маркетинговыми проектами

Содержание маркетинговых исследований при формировании концепции проекта. Диапазон маркетинговых исследований. Методы анализа и оценки рисков проекта. Вероятности потерь и допустимых уровней рисков. Виды и характеристики основных организационных структур.

Рубрика Маркетинг, реклама и торговля
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 11.04.2012
Размер файла 69,0 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Роль и содержание маркетинговых исследований при формировании концепции проекта

Организация исследований -- это определяющий, с точки зрения оптимизации затрат и повышения достоверности оценок, этап. Существуют три принципиальных требования к маркетинговым исследованиям, которые чрезвычайно важны для управления проектом:

1) система взаимодействия проекта и рынка обязана быть «прозрачной» для менеджмента;

2) необходимо сформулировать существующие рыночные ограничения и проблемы;

3) должно быть определено поле потенциально возможных вариантов реализации проекта.

Диапазон и глубина маркетинговых исследований определяются сложностью или новизной стоящих перед проектом проблем, а также важностью последних для проекта. Определение адекватных методов и средств проведения маркетинговых исследований должно соответствовать поставленным целям и ограничениям. Достаточно важный момент в проведении исследований -- оценка необходимого и достаточного объема информации. Так как сбор информации и она сама в современной экономике обладают высокой стоимостью, процесс сбора требует адекватного управления.

В структуре маркетинговых исследований можно выделить три блока, которые, в свою очередь, также состоят из конкретных работ:

Организация исследований:

определение целей, диапазона и программы маркетинговых исследований;

определение методов и средств маркетинговых исследований;

сбор и первичная оценка информации.

Внешний анализ:

анализ структуры целевого рынка;

анализ емкости рынка;

анализ каналов сбыта;

анализ конкуренции;

макроэкономический анализ;

анализ социально-экономической среды;

Внутренний анализ:

анализ участников проекта и их ресурсов;

анализ доступных технологий;

анализ продукции проекта;

2. Методы анализа и оценки рисков проекта

маркетинговый риск потеря

Математический аппарат анализа рисков опирается на методы теории вероятностей, что обусловлено вероятностным характером неопределенности и рисков. Задачи количественного анализа рисков разделяются на три типа.

Прямые задачи, в которых оценка уровня рисков происходит на основании априори известной вероятностной информации.

Обратные задачи, когда задается приемлемый уровень рисков и определяются значения (диапазон значений) исходных параметров с учетом устанавливаемых ограничений на один или несколько варьируемых исходных параметров.

Задачи исследования чувствительности, устойчивости результативных, критериальных показателей по отношению к варьированию исходных параметров (распределению вероятностей, областей изменения тех или иных величин и т.п.). Это необходимо в связи с неизбежной неточностью исходной информации и отражает степень достоверности полученных при анализе проектных рисков результатов.

Количественный анализ проектных рисков производится на основе математических моделей принятия решений и поведения проекта, основными из которых являются:

стохастические (вероятностные) модели;

лингвистические (описательные) модели;

нестохастические (игровые, поведенческие) модели.

Методы анализа рисков проекта:

Вероятностный анализ:

Предполагают, что построение и расчеты по модели осуществляются в соответствии с принципами теории вероятностей, тогда как в случае выборочных методов все это делается путем расчетов по выборкам. Вероятность возникновения потерь определяется на основе статистических данных предшествовавшего периода с установлением области (зоны) рисков, достаточности инвестиций, коэффициента рисков (отношение ожидаемой прибыли к объему всех инвестиций по проекту)

Экспертный анализ рисков:

Метод применяется в случае отсутствия или недостаточного объема исходной информации и состоит в привлечении экспертов для оценки рисков. Отобранная группа экспертов оценивает проект и его отдельные процессы по степени рисков

Метод аналогов:

Использование базы данных осуществленных аналогичных проектов для переноса их результативности на разрабатываемый проект, такой метод используется, если внутренняя и внешняя среда проекта и его аналогов имеет достаточную сходность по основным параметрам

Анализ показателей предельного уровня:

Определение степени устойчивости проекта по отношению к возможным изменениям условий его реализации

Анализ чувствительности проекта:

Метод позволяет оценить, как изменяются результирующие показатели реализации проекта при различных значениях заданных переменных, необходимых для расчета

Анализ сценариев развития проекта :

Метод предполагает разработку нескольких вариантов (сценариев) развития проекта и их сравнительную оценку. Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный вариант

Метод построения деревьев решений проекта:

Предполагает пошаговое разветвление процесса реализации проекта с оценкой рисков, затрат, ущерба и выгод

Имитационные методы:

Базируются на пошаговом нахождении значения результирующего показателя за счет проведения многократных опытов с моделью. Основные их преимущества -- прозрачность всех расчетов, простота восприятия и оценки результатов анализа проекта всеми участниками процесса планирования. В качестве одного из серьезных недостатков этого способа необходимо указать существенные затраты на расчеты, связанные с большим объемом выходной информации.

Риск, связанный с проектом, характеризуется тремя факторами:

1) событием, связанным с риском;

2) вероятностью рисков;

3) суммой, подвергаемой риску.

Чтобы количественно оценить риски, необходимо знать все возможные последствия принимаемого решения и вероятность последствий этого решения. Выделяют два Объективный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходят некоторые события. Частота при этом рассчитывается на основе фактических данных. Так, например, частота возникновения некоторого уровня потерь А в процессе реализации инвестиционного проекта может быть рассчитана по классической формуле:

f (A) = n (A) / n

где f -- частота возникновения некоторого уровня потерь;

n (A) -- число случаев наступления этого уровня потерь;

n -- общее число случаев в статистической выборке, включающее как успешно осуществленные, так и неудавшиеся инвестиционные проекты.

Иллюстрация распределения вероятностей потерь и допустимых уровней рисков.

Представленный на рисунке риск проекта имеет ряд характерных зон, иллюстрирующих уровни рисков. Зона А характеризует выигрыш (отсутствие потерь), состояние проекта 0 исходит из положения, что оно не допускает какого-либо выигрыша А или потери В, зона В соответствует определенным потерям. При формировании и функционировании проекта под влиянием случайных факторов наблюдаются отклонения от состояния 0. Опасными и отрицательными являются отклонения, вызывающие существенные потери.

Если их значение находится в зоне I (до точки D) и не превышает значения расчетной прибыли П1, то это зона допустимых рисков, если в зоне II (от точки D до точки К) до значения расчетной прибыли П2 -- это зона критического риска, и если в зоне III (от точки К до точки Kt) до значения имущественного состояния ПЗ -- это зона катастрофического риска.

Если нанести на кривую распределения вероятностей получения потерь Р(П) граничные точки рисков D, К, Kt, то представляется возможным установить вероятность возникновения соответствующих рисков. В среднем для зоны I (допустимых рисков) вероятность возникновения такой ситуации возможна в 70 случаях из 100 (условный пример), для зоны II критические риски могут возникнуть в 40 случаях из 100 и для III зоны (зоны катастрофических рисков) -- в 20 случаях из 100. Из этого видно, что любой проект имеет определенную степень рисков. При вероятностных оценках рисков в случае отсутствия достаточного объема информации для вычисления частот используется субъективный метод оценки вероятности, т.е. экспертные оценки.

Субъективная вероятность является предположением относительно определенного результата, основывающемся на суждении или личном опыте оценивающего, а не на частоте, с которой подобный результат был получен в аналогичных условиях.

Важными понятиями, применяющимися в вероятностном анализе рисков, являются понятия альтернативы, состояния среды, исхода.

Альтернатива -- это последовательность действий, направленных на решение некоторой проблемы (приобретать или не приобретать новое оборудование, решение о том, какой из двух станков, различающихся по характеристикам, следует приобрести; следует ли внедрять в производство новый продукт и т.д.).

Состояние среды -- ситуация, на которую лицо, принимающее решение (в нашем случае -- инвестор), не может оказывать влияние (например, благоприятный или неблагоприятный рынок, климатические условия и т.д.).

Исходы (возможные события) возникают в случае, когда альтернатива реализуется в определенном состоянии среды. Это некая количественная оценка, показывающая последствия определенной альтернативы при определенном состоянии среды (например, величина прибыли, величина урожая и т.д.).

Анализируя и сравнивая варианты инвестиционных проектов, инвесторы действуют в рамках теории принятия решений. Как уже было отмечено выше, понятия неопределенности и рисков различаются между собой. Вероятностный инструментарий позволяет более четко разграничить их. В соответствии с этим в теории принятия решений выделяются три типа моделей.

Принятие решений в условиях определенности -- лицо, принимающее решение (ЛПР), точно знает последствия и исходы любой альтернативы или выбора решения. Эта модель нереалистична в случае принятия решения о долгосрочном вложении капитала.

Принятие решений в условиях рисков -- ЛПР знает вероятности наступления исходов или последствий для каждого решения.

Принятие решения в условиях неопределенности -- ЛПР не знает вероятностей наступления исходов для каждого решения.

Если имеет место неопределенность (т.е. существует возможность отклонения будущего дохода от его ожидаемой величины, но невозможно даже приблизительно указать вероятности наступления каждого возможного результата), то выбор альтернативы инвестирования может быть произведен на основе одного из трех критериев:

Критерий MAXIMAX (критерий оптимизма) определяет альтернативу, которая максимизирует максимальный результат для каждой альтернативы:

J = maxmax fkj

где fkj -- оценка j-ой альтернативы при k-м варианте ситуации.

Критерий MAXIMIN (критерий пессимизма) определяет альтернативу, которая максимизирует минимальный результат для каждой альтернативы:

J = maxmin fkj

Критерий безразличия выявляет альтернативу с максимальным средним результатом (при этом действует негласное предположение, что каждое из возможных состояний среды может наступить с равной вероятностью; в результате выбирается альтернатива, дающая максимальную величину математического ожидания):

Например, решение о капиталовложениях вряд ли будет принято в условиях полной неопределенности, так как инвестор приложит максимум усилий для сбора необходимой информации. По мере осуществления проекта к инвестору поступает дополнительная информация об условиях реализации проекта и, таким образом, ранее существовавшая неопределенность «снимается». При этом информация, касающаяся проекта, может быть как выражена, так и не выражена в вероятностных законах распределения. Поэтому в контексте анализа инвестиционных проектов следует рассматривать ситуацию принятия решения в условиях рисков. Итак, в этом случае:

известны (предполагаются) исходы или последствия каждого решения о выборе варианта инвестировании

известны вероятности наступления определенных состояний среды.

На основе вероятностей рассчитываются стандартные характеристики рисков.

Математическое ожидание (среднее ожидаемое значение) -- средневзвешенное всех возможных результатов, где в качестве весов используются вероятности их достижения.

где xj -- результат (событие или исход, например величина дохода);

pj -- вероятность получения результата xj.

Дисперсия -- средневзвешенное суммы квадратов отклонений случайной величины от ее математического ожидания (т.е. отклонений действительных результатов от ожидаемых) -- мера разброса:

Квадратный корень из дисперсии называется стандартным отклонением.

Обе характеристики являются абсолютной мерой рисков.

Коэффициент вариации служит относительной мерой рисков:

С = S / E Коэффициент корреляции показывает связь между переменными, состоящую в изменении средней величины одного из них в зависимости от изменения другого:

R (x1, x2) = Cov (x1, x2) / Sx1 Sx1

Cov (xl, x2) = E [(x1 - Ex1) (x2 - Ex2)].

Положительный коэффициент корреляции означает положительную связь между величинами и чем ближе к единице, тем сильнее эта связь. R = 1 означает, что связь между переменными линейная.

При проведении анализа проектного риска сначала определяются вероятные пределы изменения всех его «рисковых» факторов (или критических переменных), а затем проводятся последовательные проверочные расчеты при допущении, что переменные случайно изменяются в области своих допустимых значений. На основании расчетов результатов проекта при большом количестве различных обстоятельств анализ рисков позволяет оценить распределение вероятности различных вариантов проекта и его ожидаемую ценность (стоимость).

3. Виды и характеристики основных организационных структур

В основу структуры управления положена определенная система. Известны три основные системы управления производством:

1 линейная;

2 функциональная;

3 смешанная.

ЛИНЕЙНАЯ - представляет собой схему непосредственного подчинения по всем вопросам нижестоящих подразделений вышестоящим. Это система достаточно проста и может быть эффективна, если не велико число рассматриваемых вопросов и по ним могут быть даны решения в ближайших подразделениях.

ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ - система представляет собой схему подчинения нижестоящего подразделения ряду функциональных подразделений, решающих отдельные вопросы управления - технические, плановые, финансовые и т. В этом случае указания поступают более квалифицированные. Однако подчиненные подразделения не всегда знают, как согласовать полученные указания, в какой очередности их выполнять. В чистом виде эта система используется очень редко.

Наиболее распространена СМЕШАННАЯ система, в которой сочетается линейная и функциональная системы. В этом случае решения, подготовленные функциональными подразделениями рассматриваются и утверждаются линейным руководителем, который передает их, подчиненным подразделениям.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Понятие, виды, процесс и значение маркетинговых исследований. Маркетинговая информация, методы, объекты, система маркетинговых исследований. Уменьшение неопределенности и риска при принятии коммерческих решений. Необходимость маркетинговых исследований.

    лекция [27,4 K], добавлен 10.05.2009

  • Классификация и особенности основных методов маркетинговых исследований. Характеристика качественных и количественных методик. Оценка ёмкости и доли рынка "ОАО Минский мясокомбинат" посредством проведения маркетинговых исследований и анализа результатов.

    контрольная работа [48,5 K], добавлен 21.09.2011

  • Сущность опросов, анкетирования, интервью и холл-тестов как основных количественных методов маркетинговых исследований. Прямое наблюдение в маркетинговых системах, его преимущества и недостатки. Обработка эмпирических данных маркетинговых исследований.

    презентация [542,9 K], добавлен 22.12.2014

  • Определение методов сбора маркетинговых данных. Mix-методики как смешанные методы исследований. Основные виды mix-методик: hall-тесты, home-тесты и mystery shopping. Лабораторные методы исследований, преимущества и недостатки. Полевые методы исследований.

    контрольная работа [18,5 K], добавлен 28.01.2010

  • Цели, задачи, основные понятия и содержание маркетинговых исследований. Методы сбора информации, их характеристика. Анализ маркетинговых исследований на примере предприятия СП ОАО "Спартак" и разработка комплекса мероприятий по их совершенствованию.

    дипломная работа [1,2 M], добавлен 08.12.2012

  • Исследование понятия, способов, проблем и перспектив маркетинговых исследований. Отличительные черты применения и специфика развития маркетинговых исследований на предприятиях в современных условиях. Методики моделирования в маркетинговых исследованиях.

    курсовая работа [249,9 K], добавлен 19.01.2016

  • Сущность и основные направления маркетинговых исследований. Процесс и методика, цели, задачи и назначение маркетинговых исследований. Анализ маркетинговых исследований, экономическая деятельность, маркетинговая информационная система ОАО "Этанол".

    курсовая работа [83,5 K], добавлен 02.10.2010

  • Определение содержания маркетинговых исследований. Выявление источников информации, необходимых для проведения маркетинговых исследований (маркетинговая информационная среда). Принципы и технология проведения маркетинговых исследований в корпорации.

    курсовая работа [73,5 K], добавлен 18.06.2010

  • Организация планирования маркетинговых исследований в компании. Методы сбора информации. Маркетинговый план оптимизации сбыта. Технико-экономическая характеристика предприятия. Совершенствование маркетинговых исследований на примере СП ОАО "Спартак".

    дипломная работа [2,2 M], добавлен 05.11.2012

  • Цели, задачи и основные понятия маркетинговых исследований. Формулирование целей и выбор методов проведения маркетинговых исследований. Определение типа требуемой информации, особенности источников ее получения. Общая характеристика методов сбора данных.

    курсовая работа [30,3 K], добавлен 01.10.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.