Автор статьи
Валерия
Эксперт по сдаче вступительных испытаний в ВУЗах
1 2
Глава 2. Методы управления портфелем проектов предприятия
2.1. Сравнительный анализ подходов к управлению портфелем проектов
Основателем портфельной теории считается Гарри Марковиц, который в 1952 г. написал статью «Выбор портфеля». До него инвесторы ориентировались на оценки риска и доходности ценных бумаг, осуществляемые по отдельности. Основной задачей инвестиционного анализа была идентификация ценных бумаг, обладающих высокой доходностью и низким уровнем риска, для составления из них в последующем портфеля. Дж. Тобин в 1958 г. добавил в модель Марковица безрисковый актив, доходность которого имеет постоянное значение и не зависит от состояния рынка. Далее в 1964 г. У. Шарпом была разработана модель оценки финансовых активов (CAPM), которая существенно продвинула вперед портфельную теорию. Портфельная философия финансовой теории в определенном смысле стимулировала появление идеи о том, что в портфель могут быть объединены не только ценные бумаги, но и производимые компанией продукты и проекты. С конца 1960-х и в 1970-1980-е гг. достаточно активно развиваются исследования и практика портфельного рыночно-продуктового и структурно-организационного анализа (матрицы Ансоффа и BCG, General Electric и др.), а также оптимизации портфеля проектов НИОКР. Но как самостоятельное направление в общей методологии управления проектами управление портфелем проектов сложилось лишь в 1990-х гг. В определенной степени это связано с активным применением в компаниях информационных технологий, а также с развитием стратегического планирования и осознанием необходимости «превращения» стратегии в конкретные проекты. В это время разрабатываются и внедряются специальные программы, позволяющие распределять проекты по категориям, появляются инструменты, помогающие выявлять цели организации и определять вклад портфеля проектов в достижение этих целей[1]. Первые модели отбора проектов в портфель основывались исключительно на количественных характеристиках; такие инструменты, как модели линейного и нелинейного программирования или деревья решений, мало применялись на практике. Подавляющее большинство организаций в то время использовали традиционное распределение инвестиций, базирующееся на анализе экономической эффективности альтернативных проектов. В настоящее время имеется множество подходов, учитывающих не только количественные, но и качественные характеристики проектов. Их можно разделить на три основные группы: 1) экономико-математические; 2) экспертно-аналитические; 3) графические. Экономико — математические подходы к управлению портфелем проектов представлены разнообразием детерминированных и стохастических, динамических и статических моделей линейного и нелинейного программирования, деревьями решений, методом реальных опционов, а также моделями ранжирования проектов. В данных моделях и методах при формировании портфеля используются в основном финансовые показатели потенциальных проектов. В линейных моделях целевая функция и ограничения линейны по управляющим переменным. На сегодняшний день наиболее известны следующие линейные модели: — задача о ранце; — статическая модель Дина; — одноступенчатая модель Альбаха; — многоступенчатая модель Хакса и Вайнгартнера; — модель с несколькими производственными ступенями Ферстнера — Хенна; — модель с возможностями выбора установок и дезинвестиций Якоба. Частным случаем модели линейного программирования является модель ранжирования проектов. При использовании данной модели ранг проекта определяется по одному из его показателей. Как правило, при ранжировании проектов используются следующие показатели: 1) чистый дисконтированный доход (NPV); 2) внутренняя норма доходности (IRR); 3) период окупаемости (PP); 4) индекс рентабельности (PI). При ранжировании проектов по разработке новых продуктов также может быть использован введенный Р. Купером и его соавторами показатель ожидаемой коммерческой стоимости проекта ECV, который позволяет учесть как технические, так и коммерческие риски проектов (рис. 4)
Рисунок 4 – Ожидаемая коммерческая стоимость проекта
Нелинейные модели — это модели, в которых либо целевая функция, либо хотя бы одно из ограничений (или все ограничения) нелинейны по управляющим переменным. Примерами моделей нелинейного программирования являются модель Радулеску, модель Буркова — Джавахадзе и модель Бадри — Девиса. Одним из недостатков использования нелинейных моделей по сравнению с линейными при отборе проектов является высокая трудоемкость расчетов. Это связано в первую очередь с необходимостью использования эвристических методов поиска решения, т.к. найти оптимальный вариант зачастую невозможно. Однако модели нелинейного программирования имеют и существенное преимущество перед линейными моделями, а именно возможность учета взаимозависимости между проектами в портфеле.
Использование деревьев решений позволяет наглядно отразить влияние неопределенности на портфель проектов организации. Элементами классического дерева решений являются квадраты, круги и ветви. Квадратами обозначают принятие решения, кругами — возможные события, влияющие на показатели портфеля. Ветви, выходящие из квадрата, представляют собой перечень возможных решений, а ветви, выходящие из круга, — получаемые результаты (рис. 5).
Рисунок 5 – Пример дерева решений
Для принятия решения о составе портфеля, как правило, требуется рассчитать множество альтернативных вариантов (ветвей на дереве решений), отражающих включение в портфель различных комбинаций проектов. Это является главным недостатком применения метода, хотя использование эвристических алгоритмов способно ускорить поиск наилучшего (приемлемого) варианта портфеля.
Ряд авторов предлагает использовать метод реальных опционов для оптимизации времени запуска проектов. Например, Т. Луерман оценивает потенциальные проекты по двум характеристикам: степень неопределенности и отношение «отдача / стоимость» (рис. 3).
Рисунок 6 – Диаграмма «неопределенность – отношение «отдача/стоимость»»
Под неопределенностью автор понимает возможность отложить срок запуска проекта в целях повышения его инвестиционной привлекательности за счет изменений во внешней среде или доработки содержания и условий реализации проекта. В тех случаях, когда неопределенность близка к нулю (области 1, 6), значение отдачи проекта известно с высокой точностью. Таким образом, целесообразно инициировать прибыльные проекты (область 1), а убыточные проекты (область 6) — отклонить. По ряду проектов руководство организации имеет возможность отложить момент принятия решения об инвестировании (области 2-5). Однако более поздний запуск проектов способен и отрицательно сказаться на их прибыльности.
В этой связи решение об инвестировании в некоторые экономически выгодные проекты (области 2 и 3) откладывать не стоит. Ряд проектов, убыточных на данный момент (области 4 и 5), в случае изменения внешней среды могут стать прибыльными, поэтому совсем исключать их из рассмотрения не следует. Кроме того, экономическая привлекательность отдельных проектов может быть повышена путем их доработки.
При принятии решений экономико-математические подходы, как уже отмечалось, основываются преимущественно на финансовых, количественно измеримых показателях проектов. Это, с одной стороны, повышает объективность принимаемых решений, а с другой — ограничивает область применения этих подходов. Существует множество ситуаций, когда использование качественных характеристик проектов необходимо для более адекватной оценки с точки зрения их влияния на достижение стратегических целей организации. Кроме того, для применения экономико-математических подходов необходимо с высокой точностью рассчитать денежные потоки для каждого из рассматриваемых проектов, что является весьма затруднительным в условиях неопределенности.
Экспертно-аналитические подходы к управлению портфелем проектов позволяют учитывать как количественные, так и качественные характеристики проектов. Наиболее распространенными являются следующие подходы:
1) скоринговые модели;
2) опросные листы;
3) модель «стадия-ворота»;
4) модель стратегических корзин;
5) метод сортировки;
6) метод анализа иерархий;
7) метод анализа сетей.
В основе скоринговых моделей лежит перечень качественных и количественных критериев, или факторов, влияющих на отбор проектов. Скоринговые модели широко применяются на практике, их используют такие компании, как Kodak и Hoechst AG. Согласно Дж. Мартино, для построения скоринговой модели необходимо определить:
— форму модели с указанием конкретных категорий, критериев или факторов;
— величину и важность критериев;
— способы измерения критериев.
Процесс отбора проектов по скоринговой модели начинается с оценки проектов по каждому из выбранных критериев. На следующем этапе проставленные баллы умножаются на весовые коэффициенты и суммируются по всей совокупности критериев. Полученное число представляет собой интегральную оценку достоинств проекта, причем более высокие показатели соответствуют более достойным проектам. Несмотря на универсальность использования, скоринговая модель, разработанная в одной организации, как правило, не может быть столь же эффективно использована в другой в первую очередь из-за необходимости учета отраслевой специфики, особенностей организации и выполняемых проектов. Основным недостатком скоринговых моделей является высокая сложность разработки. Кроме того, при их использовании особое внимание необходимо уделять оценке проектов с незначительными преимуществами и очень малыми (близкими к нулю) недостатками, т.к. в этой ситуации проект получит высокий общий балл, который не всегда будет адекватно отражать его относительную привлекательность.
Одной из модификаций скоринговых моделей являются опросные листы. При использовании данного подхода экспертам задаются вопросы о проектах, на которые они отвечают либо «да», либо «нет», после чего для каждого проекта суммируется количество положительных ответов: чем их больше, тем проект лучше.
Модель «стадия-ворота» используется в большом числе зарубежных компаний, в том числе в таких компаниях, как Bombardier, General Electric, Lucas Industries, Rolls-Royce и Mexican Petroleum Institute. Данная модель управления портфелем проектов была разработана С. Вилрайтом и К. Кларком и развита Р. Купером. В данной модели процесс отбора проектов разбивается на несколько этапов-стадий. Перед началом каждой стадии проект должен пройти через определенные «ворота» (проверка на соответствие определенным требованиям). В «воротах» принимаются решения о дальнейшем прохождении (для новых проектов) и продолжении или прекращении проекта (для действующих проектов).
В портфель попадают проекты, успешно прошедшие последние «ворота». Основным преимуществом данного подхода является определение основных критериев («ворот»), которым должны соответствовать проекты для попадания в портфель. В действительности же количество и характеристики стадий проектов могут существенно различаться в разных отраслях и даже в разных проектах, поэтому критерии принятия решений всегда будут индивидуальны (рис. 7).
Рисунок 7 – Пример использования модели «стадия — ворота»
Первым шагом при применении модели стратегических корзин является четкое формулирование стратегии организации. На следующем этапе происходит выделение «корзин» в формируемом портфеле проектов на основании стратегических критериев и определение бюджета для каждой из них. Затем проекты распределяются по «корзинам» и ранжируются внутри них. После ранжирования проектов внутри каждой из «корзин» формируется окончательный портфель проектов организации.
Одним из преимуществ данной модели является направленность на достижение стратегических целей. Однако модель стратегических корзин не может использоваться как основной инструмент управления портфелем проектов в организации, т.к. она не определяет проекты, которые должны быть включены в портфель, а лишь помогает распределить бюджет портфеля между группами проектов. Тем не менее эта модель является эффективным инструментом распределения инвестиций на верхнем уровне организации, например между портфелями проектов.
Использование графических подходов позволяет наглядно отображать качественные и количественные характеристики как действующих, так и потенциальных проектов. На сегодняшний день в научной литературе описаны следующие подходы:
1) матрицы портфельного анализа;
2) пузырьковые диаграммы;
3) традиционные диаграммы;
4) анализ разрывов;
5) технологические карты.
Первым графическим методом формирования портфеля проектов стала матрица БКГ, разработанная Брюсом Хендерсоном, основателем Бостонской консультационной группы, в начале 1970-х. В данной матрице все направления деятельности организации отображаются в координатах «Темпы роста рынка» и «Относительная доля рынка» и условно делятся на четыре группы.
«Звезды» (высокие темпы роста рынка, большая относительная доля рынка) являются лидерами продаж, но тем не менее требуют существенных инвестиций для поддержания имеющихся позиций. Когда темпы роста рынка замедляются, «звезды» превращаются в «дойных коров».
«Вопросительные знаки» (высокие темпы роста рынка, маленькая относительная доля рынка) представляют собой новые продукты, о которых потенциальные потребители еще практически ничего не знают. Они характеризуются низкими доходами, что обусловлено небольшими размерами занимаемой ими доли рынка. Если эту долю не увеличить, «вопросительные знаки» превратятся в «собак». Наилучшей стратегией для продвижения этих продуктов будет либо масштабное инвестирование с целью увеличения рыночной доли, либо продажа бизнеса.
«Дойные коровы» (низкие темпы роста рынка, большая относительная доля рынка) имеют конкурентное преимущество на рынке и приносят высокий доход. В связи с низкими темпами роста рынка осуществление дополнительных вложений практически не требуется. В ряде случаев инвестиции в инфраструктуру способны увеличить получаемые доходы. Таким образом, все направления бизнеса компании должны стремиться стать «дойными коровами».
«Собаки» (низкие темпы роста рынка, маленькая относительная доля рынка) должны быть исключены из портфеля проектов, или их количество должно быть сведено к минимуму. Стратегии, направленные на улучшение положения «собак», как правило, требуют больших вложений и не приносят результатов.
Для определения привлекательности различных направлений бизнеса были разработаны такие инструменты портфельного анализа, как матрица GE / McKinsey, матрица консалтинговой компании Arthur D. Little (ADL-LC), матрица Ансоффа, матрица направленной политики компании Shell, матрица Абеля и др. Данные инструменты являются в той или иной степени модификациями матрицы БКГ.
Графические подходы к управлению портфелем проектов привычны и просты в использовании, удобны для сравнения проектов по ключевым показателям. Однако они не позволяют однозначно ответить на вопрос, какие проекты включать в портфель, а какие — нет, поэтому формализовать процесс принятия решений, основываясь только на графических подходах, весьма затруднительно. Кроме этого, их серьезным недостатком является неспособность работать с большим количеством проектов.
2.2. Алгоритм выбора подхода к управлению портфелем проектов
Для лучшего осмысления описанных методологий управления портфелем проектов необходимо определить факторы, которые влияют на выбор того или иного подхода в конкретной организации и последовательность их рассмотрения в данном аспекте. Предлагаемая схема представляет попытку декомпозиции упомянутых факторов, что должно облегчить процесс принятия решений по построению собственной модели портфельного управления.
В целом используемый в организации подход к управлению портфелем проектов должен удовлетворять следующим требованиям:
1) реалистичность: подход должен отражать реальные условия принятия решений, в том числе множественность и противоречивость целей организации и имеющиеся ограничения;
2) результативность: подход должен предоставлять оптимальное решение, учитывающее выгоды и риски отдельных проектов и всего портфеля, а также цели компании и существующие ограничения;
3) гибкость: подход должен не только соответствовать текущим условиям, в которых работает организация, но и быстро адаптироваться к изменениям;
4) простота использования: подход к управлению портфелем проектов не должен использовать данные, которые сложно получить, а также специальные ресурсы, которыми компания не обладает;
5) экономическая целесообразность: затраты на сбор и обработку требуемой информации не должны превышать выгоды от использования портфельного управления.
Для разработки алгоритма выбора подхода к управлению портфелем проектов основные подходы были оценены по следующим параметрам (табл. 1).
Таблица 1
Сравнительный анализ подходов к управлению портфелем проектов
1. Применимость в условиях высокой неопределенности. В ситуации, когда неопределенность не оказывает существенного влияния на проекты, такие экономические показатели, как выручка и затраты, могут быть оценены с высоким уровнем точности, что благоприятствует применению экономико-математических подходов.
2. Возможность учета взаимозависимости между проектами. Данный фактор играет очень важную роль при выборе подхода к управлению портфелем проектов, т.к. далеко не все подходы позволяют его учесть. Взаимозависимость между проектами портфеля может быть как положительной (синергия), так и отрицательной (каннибализация). Она возникает на этапе производства продукта (производственная) или на этапе его продажи (маркетинговая).
3. Возможность работы с большим количеством проектов. В то время как экономико-математические и экспертно-аналитические подходы позволяют работать с достаточно большим количеством проектов, графические методы в такой ситуации могут не справиться с информационной перегрузкой.
4. Стоимость разработки. В ситуации, когда несколько подходов дают схожие результаты, данный параметр может сыграть важную роль. Сбор необходимой информации и оценка параметров, используемых при применении экспертно-аналитических подходов, представляет собой длительное и дорогостоящее мероприятие. В значительной степени это относится и к экономико-математическим моделям. Графические подходы сравнительно просты и дешевы в разработке.
5. Формализация решения. Результатом применения большей части экспертно-аналитических и экономико-математических подходов является однозначно определенный по выбранным критериям список проектов. Графические же подходы лишь предоставляют информацию о проектах, но не дают точного ответа на вопрос о составе портфеля, поэтому интерпретация результатов часто зависит от предпочтений лица, принимающего решение.
В первую очередь при выборе подхода к управлению портфелем проектов необходимо определить, насколько сильно влияние неопределенности на ключевые показатели проектов. Когда неопределенность высока, количественные характеристики проектов не могут быть оценены с высоким уровнем точности. В этой ситуации целесообразно использовать экспертно-аналитические подходы, т.к. в экономико-математических и графических при принятии решения используются в основном численные характеристики проектов. Если влияние неопределенности сравнительно низкое, количественные показатели проектов могут быть оценены с высоким уровнем точности. В данной ситуации рационально использовать экономико-математические подходы, позволяющие получить оптимальный состав портфеля на основании численно заданных целей и ограничений. С другой стороны, при наличии достаточно точных количественных характеристик проектов становится возможным применение графических подходов, отличающихся простотой использования и понятностью.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Управление портфелем проектов – это механизм, предназначенный для трансляции стратегии в портфель проектов для последующей реализации, планирования, анализа и переоценки портфеля с целью эффективного достижения стратегических целей корпорации. В первую очередь при выборе подхода к управлению портфелем проектов необходимо определить, насколько сильно влияние неопределенности на ключевые показатели проектов. Когда неопределенность высока, количественные характеристики проектов не могут быть оценены с высоким уровнем точности. В этой ситуации целесообразно использовать экспертно-аналитические подходы, т.к. в экономико-математических и графических при принятии решения используются в основном численные характеристики проектов. Если влияние неопределенности сравнительно низкое, количественные показатели проектов могут быть оценены с высоким уровнем точности. В данной ситуации рационально использовать экономико-математические подходы, позволяющие получить оптимальный состав портфеля на основании численно заданных целей и ограничений. С другой стороны, при наличии достаточно точных количественных характеристик проектов становится возможным применение графических подходов, отличающихся простотой использования и понятностью.СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Аньшин, В.М., Демкин, И.В., Никонов, И.М., Царьков, И.Н. Модели управления портфелем проектов в условиях неопределенности. – М.: Издательский центр МАТИ, 2007. – 117 с. 2. Арчибальт, Р.Д. Управление высокотехнологичными программами и проектами / пер. с англ. Е.В. Мамонтова; под ред. А.Д. Баженова, А.О. Арефьева – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: ДМК Пресс; Компания АйТи, 2004. – 472 с. 3. Афоничкин, А.И., Михаленко, Д.Г. Моделирование механизма формирования стратегии развития экономических систем // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. — 2012. — № 1 (25). — С. 5-12. 4. Башкова Т.В., Карпова Т.В., Юлаева Е.Ю. Управление бюджетом проектов // Научное сообщество студентов: междисциплинарные исследования: сб. ст. по мат. XLIII междунар. студ. науч.-практ. конф. № 8(43). URL: https://sibac.info/archive/meghdis/8(43).pdf (дата обращения: 23.01.2019) 5. Вольфсон Б. Гибкое управление проектами и продуктами. – СПб.: Питер, 2015. – 144 с. 6. Грей, К. Ф., Ларсон Э. У. Управление проектами: Практическое руководство / пер с англ. — М.: Дело и Сервис, 2003. — 528 с. 7. Горбовцов Г.Я. Управление проектом. Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права М.: 2017. – 130 с. 8. Дятлов С.А. Трансформация экономических систем в условиях глобальной инновационной гиперконкуренции // Партнёрство цивилизаций. — 2016. — № 3. — С. 142 — 160. 9. Егорова, Г.В., Федосеева, О.Ю. Стратегические аспекты структурирования процессов принятия управленческих решений // Вестник Волжского университета имени В.Н. Татищева. №1(35), том 2, 2016, Экономические науки. – Тольятти: Волжский университет имени В.Н. Татищева, 2016. – 143-150 с. 10. Журова, Л. И. Разработка финансовой стратегии интегрированных экономических систем. – Saarbrucken: Издательство ЛАП ЛАМБЕРТ, 2012. – 404 с. 11. Завьялов Д.В. Управление проектами как инструмент стратегического менеджмента предприятий малого и среднего бизнеса // Современные тенденции в экономике и управлении. Новый взгляд. — 2012. — № 15. — С. 32 — 36. 12. Катькало, В.С. Эволюция теории стратегического управления – 2-е изд. – СПб.: Высшая школа менеджмента; Издат. дом С.-Петерб. гос. ун-та, 2008. – 548 с. 13. Кендалл, Д. И., Роллинз, С. К. Современные методы управления портфелями проектов и офис управления проектами: Максимизация ROI / пер. с англ. – М.: ПМСОФТ, 2004. – 294 с. 14. Красова О.С. Бюджетирование и контроль затрат на предприятии М.: Омега-Л, 2017. – 289 с. 15. Мазур И.И., Шапиро В.Д., Ольдерогге Н.Г., Полковников А.В.Управление проектами. Учебное пособие М.: Омега-Л, 2004. – 520 с. 16. Матвеев, А.А., Новиков, Д.А., Цветков, А.В. Модели и методы управления портфелями проектов. — М.: ПМСОФТ, 2005. – 206 с. 17. Милошевич Д. Набор инструментов для управления проектами. — М.: ДМК, 2006. — 736 с. 18. Мильнер, Б.З. Теория организации. – 8-е изд., перераб. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2012. – 848 с. 19. Михаленко, Д.Г. Управление процессами организационного развития интегрированных экономических систем: монография. — Тольятти: Изд-во Волжского университета им. В.Н. Татищева, 2012. – 432 с. 20. Модернизация экономики на основе технологических инноваций / А.Н. Асаул [и др.]. СПб., 2008. 21. Сазерленд Д. Scrum. Революционный метод управления проектами. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2015. — 288 с. 22. Смагулова Ж.Б., Бисенова Р.А., Айдосова Б.Х. Роль малых инновационных предприятий в современной экономике // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 12. с.213-216. 23. Развитие инновационной составляющей экономики России: перспективы и роль экономической политики // Исследование «Интерфакс-Центр Экономического Анализа» в партнерстве с концерном Shell. URL: http://www.buzdalin.ru/text/innovation_ rus.pdf. Дата обращения: 22.04.2018 24. Товб, А.С., Ципес, Г.Л. Управление проектами: стандарты, методы, опыт. — М.: Олимп-Бизнес, 2003. – 240 с. 25. Томпсон-мл., А.А., Стрикленд, III А.Дж. Стратегический менеджмент: концепции и ситуации для анализа. — 12-е изд. / пер. с англ. – М.: Вильямс, 2009. – 928 с. 26. Управление проектами / А.В. Алешин, В.М. Аньшин, К.А. Багратиони и др. // под ред. В.М. Аньшина, О.Н. Ильиной. – М.: высшая школа экономики, 2013. – 620 с. 27. Фунтов В.Н. Основы управления проектами в компании. СПб.: Питер, 2012 – 568 с. 28. Шафер Д., Фатрелл Р., Шафер Л. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат: М.: Издательский дом «Вильямс», 2016 – 405 с.1 2
О сайте
Ссылка на первоисточник:
http://www.asau.ru/ru/
Поделитесь в соцсетях: