MBA за 10 дней - Стивен Силбигер

Y = (16 431 X 60° F) - 379 066 = 606 794 долл.

Однако насколько точно данное уравнение позволяет прогнозиро­ вать продажи мороженого? Ответ на этот вопрос дает нам один из пока­ зателей, приведенных выше в статистических данных.

Пример анализа методом регрессии продаж мороженого фирмой Ben & Jerry's

Объем продаж (млн. долл.)

1,0

0,5

0,0

Температура воздуха, °F

(График построен с помощью программы Actual Lotus 1-2-3)

Пояснения по R

Значение R2 показывает, «какой процент разброса данных объясняет­ ся конкретным уравнением регрессии». В нашем случае это 70,4% разбро­ са данных по объему продаж. Такой показатель считается очень высоким. В широкомасштабном экономическом анализе очень высоким следует считать показатель 30%, так как на состояние экономики влияют тысячи переменных. Можно предположить, что в бизнесе, связанном с мороже­ ным, на колебания объема продаж, помимо температуры, влияют также условия и длительность хранения продукта, реклама, предложение по­ требителям компенсационных купонов.

Однако не теряйте бдительности! Не пытайтесь вычитать слишком многое из результатов анализа методом регрессии! Они говорят нам только то, что объем продаж изменяется с температурой на улице во мно­ гом именно так, как описано. Из этого анализа не следует, что «именно температурой объясняется изменение объема продаж». Но если вы раци­ онально и обоснованно выбрали независимую переменную и она хоро-

ДЕНЬ 5 / КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА 221

шо предсказывает поведение исследуемой зависимой переменной, ис­ пользуйте анализ методом регрессии.

Анализ методом регрессии выявляет не только позитивную, как в слу­ чае с температурой воздуха и объемом продаж мороженого, но и нега­ тивную корреляцию, например, процентных ставок и объема продаж жи­ лья. Если процентные ставки слишком высоки, объем продаж низок. В по­ добном случае коэффициент X имеет отрицательное значение. С точки зрения прогнозирования подобные негативные зависимости так же по­ лезны, как позитивные.

Пояснения по среднеквадратической погрешности

«Среднеквадратическая погрешность оценки Y» и «среднеквадратическая погрешность коэффициента X» из статистических данных выше

— синонимы стандартной ошибки (standard deviations) коэффициен­ та Y и коэффициента X линии регрессии. В примере с компанией Ben & Jerry's среднеквадратическая погрешность оценки Y (объем продаж) со­ ставляет 243 334 долл. 68% времени, а коэффициента X (температура) — 3367. Для оценки изменчивости этих показателей и надежности получен­ ного уравнения регрессии можно, используя понятие среднеквадратического отклонения, проанализировать десятки диапазонов возможных значений данных.

t-статистика как критерий надежности

t-статистика (Т statistic) может подсказать вам, пригодно ли для прогнозирования уравнение регрессии, рассчитанное компьютерной программой, t-статистика показывает, оказывает ли переменная X статис­ тически значимое влияние на Y, например, температура воздуха — на объ­ ем продаж Для определения данного критерия следует разделить коэффи­ циент X на его среднюю квадратическую погрешность. Эмпирическое правило гласит, что, если t-статистика оказывается больше 2 или меньше -2, переменная X оказывает статистически значимое влияние на Y. В на­ шем примере критерий имеет очень высокое значение: 16431/3 367 = 4,88. Поэтому аналитик делает вывод о том, что температура позволяет с высо­ кой достоверностью прогнозировать объем продаж

Модель может считаться вполне пригодной для прогнозирования, ес­ ли R и t-статистика имеют высокие значения. Можно разработать модель

увеличивается значение R. Однако прибавление числа переменных X при низком значении t-статистики приводит к получению неточной мо­ дели. Необходимо работать над моделью, добавляя и исключая независи­ мые переменные, чтобы получить высокие значения R и t-статистики.

Анализ методом регрессии с использованием ранговых переменных

Одним из приемов в рамках анализа методом регрессии является ис­ пользование ранговых переменных (dummy variables) для представле­ ния условий, не определяемых в серии расчетов. В качестве таких ранго­ вых переменных применяются значения «0» и «1». Например, магазин Toys «R» Us, имеющий запас игрушки, очень модной в данном сезоне, — усло­ вие, которое нельзя представить численным значением — резко увеличи­ вает объем продаж. В совокупности данных наличие и отсутствие запаса можно обозначить ранговыми переменными «1» и «0» соответственно.

Используя гипотетическую совокупность данных по магазину Toys «R» Us, можно понять, как работают эти переменные.

Используя функцию «Regression», получаем следующие данные, кото­ рые характеризуют зависимость между наличием/отсутствием в ассор­ тименте модной игрушки и объемом продаж:

етесь, что прогнозирование с использованием временных рядов — уто­ мительный процесс, который невозможно проиллюстрировать корот­ ким и простым примером. Однако полезно как минимум знать о сущест­ вовании метода временных рядов.

РЕЗЮМЕ

В данной главе описаны количественные методы анализа хозяйст­ венной деятельности, функции которых таковы:

Анализ сложных проблем методом построения дерева решений

Определение стоимости денежных средств, которые причи­ таются к получению в будущем — анализ методом движения денежных средств и методом определения чистой текущей стоимости Квантификация неопределенности с помощью теории вероятностей

Определение зависимостей между переменными и прогно­ зирование посредством анализа методом регрессии и использования других методов прогнозирования.

Это и есть тот практический инструментарий, который используется МВА для решения проблем бизнеса. Описанные средства дают МВА воз­ можность показать себя в работе и принимать решения, основанные на достоверной информации.

ДЕНЬ 5 / КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА 225

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ РАЗДЕЛА «КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ»

Дерево решений — способ графического и количественного представления множественности исходов, присущих решениям в бизнесе.

Невозвратные расходы — инвестиции, осуществленные в прошлом и никак не влияющие на будущие инвестиционные решения.

Ожидаемая монетарная ценность (EMV) — выраженная в деньгах стои­ мость решения, определенная с учетом вероятности и стоимости всех воз­ можных исходов.

Накопленная стоимость — общая будущая стоимость потоков денежных средств при условии реинвестирования всех получаемых доходов.

Чистая текущая стоимость (NFV) — общая текущая стоимость всех пото­ ков денежных средств, «дисконтированная» к сегодняшнему доллару.

Внутренняя норма прибыли (IRR) — ставка дисконта, которая делает чистую текущую стоимость потоков денежных средств равной нулю в сегодняшних де­ нежных единицах.

Распределение вероятностей — график, на котором представлены все воз­ можные исходы с соответствующими вероятностями их наступления.

Биномиальное распределение — распределение вероятностей всего с двумя возможными исходами.

Нормальное распределение — распределение в форме колоколообразной кривой, учитывающее все возможные исходы.

Среднеквадратическое отклонение (СКО) (а) — мера дисперсии (шири­ ны) нормального распределения.

Среднее арифметическое Qi) — среднее арифметическое всех исходов. Величина Z — инструмент для измерения вероятностей наступления конкрет­

ных ситуаций на нормальной кривой.

Кумулятивная функция распределения — форма нормального распределе­ ния, характеризующая вероятность того, что все возможные исходы окажутся меньше или равны определенному значению.

Регрессия — математический метод прогнозирования с использованием линей­ ных уравнений для объяснения зависимостей между множественными причи­ нами и следствиями.

ДЕНЬ 6

ФИНАНСОВОЕ ДЕЛО

ТЕМЫ РАЗДЕЛА «ФИНАНСОВОЕ ДЕЛО >

Юридическая форма организации предприятия Коэффициент «бета» как критерий риска Граница эффективности Модель оценки доходности активов Гипотеза эффективного рынка Оценка инвестиций

Дисконтированные потоки денежных средств Модель роста дивидендов Экономический анализ эффективности намечаемых капиталовложений Структура капитала

Политика в области дивидендов Слияния и поглощения

«Я хочу быть менеджером инвестиционного банка. Если у вас есть 10 000 акций, я продам их для вас. Я сделаю большие деньги. Я очень сильно по­ люблю свою работу. Буду помогать людям. Стану миллионером. У меня будет большой дом. Мне будет очень весело.»

Семилетний школьник «Кем я хочу быть, когда вырасту», март 1985 г. (из работы Майкла Льюиса Liar's Poker, 1989)

В80-х гг. финансовое дело привлекало всех подряд. Даже дети мечтали

ожизни на Уолл-стрите. Молодые МВА макиавеллиевского склада ликова­ ли — Уолл-стрит нанимал их десятками и предлагал сразу же испытать се­ бя в роли менеджеров по инвестициям на крупных операциях и сделках. К несчастью, в 1987 г. с крахом фондового рынка пузырь лопнул, и МВА пришлось искать менее яркую работу, перетекая в штаты финансовых от­ делов банков, корпораций и инвестиционных фондов открытого типа.

Но, несмотря на то что финансовое дело уже не сопряжено с преж­ ним блеском, МВА очень неплохо приживаются в этой сфере деятельно­ сти. МВА из ведущих бизнес-школ быстро делают карьеру и получают много больше, чем их сверстники, не окончившие престижных школ бизнеса. На Уолл-стрите МВА за одинаковую работу получают в год на 20-30 тысяч долларов больше. Более того, продвижения по службе часто удостаиваются только МВА, т. е. элита.

Не рассматривайте данную главу в отрыве от других. Если финансо­ вое дело вас интересует, одностороннее восприятие данной дисциплины может оказаться пагубным для здоровья вашего бизнеса. В финансовом деле много цифр и расчетов, о которых говорится в главах, посвященных бухгалтерскому учету и методам количественного анализа хозяйствен­ ной деятельности (ХД). Финансовое дело так же важно для маркетинга, как маркетинг для финансового дела. Маркетолог отвечает за финансо­ вые результаты своей деятельности. Финансист не жалеет сил, чтобы предложить себя новым клиентам и продать новые акции старым.

ПРИРОДА ФИРМЫ

Для чего существуют предприятия? На взгляд финансиста, единствен­ ная цель фирмы заключается в максимизации благосостояния ее владель­ цев. В стремлении стать богатыми люди могут выбрать одну из несколь­ ких разновидностей юридической формы организации предприятия. В США предприятие выбирает одну из трех основных юридических форм организации (legal business structure). Выбор зависит от сложнос­ ти бизнеса, предпочтений в сфере юридической ответственности и уче­ та владельцем налоговых аспектов.

Единоличное владение

Единоличным владением (soleproprietorship) обычно называют ком­ мерческое предприятие, принадлежащее одному лицу (proprietorship)

или мужу и жене. Владелец целиком и полностью получает всю прибыль и несет полную ответственность по всем убыткам. Если дела идут плохо, на личное имущество владельца может быть наложен арест. Это очень про­ стая форма организации. Как в случае с ларьком, торгующим лимонадом для детей, в данном случае не требуется специальной государственной ре­ гистрации предприятия. Доходы предприятия суммируются с прочими личными доходами владельца, и налог взимается с совокупных доходов. Единоличное владение не представляет собой самостоятельного юриди­ ческого лица, которое может быть разделено на части и продано по час­ тям, из-за чего ему труднее мобилизовать денежные средства на финансо­ вых рынках.

Партнерство

Когда заняться бизнесом решают несколько человек, они часто со­ здают партнерство (partnership). Как в случае единоличного владения, доля доходов каждого совладельца отражается в его персональной нало­ говой декларации. В зависимости от характера бизнеса партнерства бы­ вают двух типов. В партнерстве с неограниченной ответственнос­ тью (general partnership) активные владельцы, называемые главными партнерами (generalpartners), несут неограниченную ответственность по всем долгам предприятия. Когда в 1990 г. из-за недобросовестности аудиторов обанкротилась бухгалтерская фирма Laventhol & Horwath, кредиторы предъявили претензии на личное имущество партнеров для покрытия долгов фирмы.

В партнерстве с ограниченной ответственностью (limited part­ nership) партнеры защищены обратно пропорционально их вложениям в предприятие. Такую юридическую форму организации часто выбирают венчурные предприятия, занимающиеся хозяйственным освоением не­ движимости или разведкой на нефть, для защиты партнеров-инвесторов, которые не играют активной роли и не участвуют в управлении. В конце 80-х — в начале 90-х гг., когда обанкротилось множество коммерческих предприятий по освоению недвижимости, построивших пустующие и никому не нужные офисные здания, партнеры с ограниченной ответст­ венностью не понесли никакого ущерба, кроме потери своих инвестиций.