Эта книга посвящена основным принципам моделирования в MS Excel, которые можно применить к широкому спектру различных управленческих ситуаций. Кроме того, мы подробно рассмотрим определенные классы моделей. Например, модели финансовых потоков можно использовать в ситуациях с различными временными периодами, скоростью обращения и потоками. Поэтому модели и концепции, изложенные в книге, можно применить к описанию самых разнообразных ситуаций. По мере чтения книги вы обязательно заметите, что в ней много различных примеров моделей – своеобразных рецептов по "приготовлению" экономических моделей. Но наша цель – не составить сборник готовых "рецептов" моделей, а научить вас самостоятельно готовить "здоровую пищу" на основе, может быть, тех моделей, которые мы привели в качестве примеров. Так, вы должны с осторожностью погружаться в технические детали моделей и их представления с помощью Excel, чтобы не потерять из виду цели, для которых строится модель, – как с точки зрения менеджера, так и с точки зрения специалиста по моделированию. Мы надеемся, что книга будет вам полезной по крайней мере в двух направлениях: во-первых, покажет реальные жизненные ситуации, которые можно смоделировать с помощью электронных таблиц, и, во-вторых, представит методы построения и анализа моделей. Профессиональный менеджер в процессе принятия решений должен выделить те ситуации, которые можно с большей или меньшей точностью описать математически, т. е. для которых можно построить соответствующие модели, и, конечно, должен уметь извлечь из этих моделей необходимую для принятия решений информацию. При принятии первоначального решения о предоставлении кредита для оценки будущей платежеспособности клиента используется информация о профиле кредита и отчеты о кредитных операциях. Выбор источников снабжения кредитной информацией среди различных кредитных агентств осуществляется с помощью специальной оптимизационной модели. Другая оптимизационная модель позволяет сформулировать окончательное решение и определить лимит кредитования. При принятии окончательного решения на основании информации о том, как клиент распоряжался средствами в прошлом, и оценок будущего использования кредита выбирается одно из трех решении одобрить выделение кредита, отказать или направить для дальнейшего рассмотрения. В настоящее время данный процесс позволяет автоматизировать около 68% первоначальных решений о выделении кредита, благодаря чему годовой объем операции увеличивается на $40 млн., а стоимость принятия решений снижается на $500 тыс. в год. Другому подразделению AT&T СС использование данной модели позволяет снизить затраты более чем на $600 тыс. ежегодно, при этом на 40% снижаются затраты на получение отчетов о кредитных операциях. Управление кредитной линией клиента состоит в постоянно проводимой оценке его кредитоспособности с целью определения кредитного уровня. Клиенты переводятся на более высокий или низкий кредитный уровень, если моделью оценивания кредита предписывается новый порог. Использование модели управления кредитной линией в программе Excel позволяет ежегодно экономить $300 тыс. и увеличить объем операций на $6 млн. После завершения формализации (в устной или письменной форме) символическую модель необходимо построить. Как следует из опыта, основной вклад менеджера в построение модели на данном этапе состоит в том, чтобы разработать внутри "черного ящика" математические уравнения, связывающие переменные. Чтобы преодолеть при моделировании "синдром чистого листа", можно вначале использовать упрощенные связи, которые затем уточняются. К уточнению следует отнестись со всей ответственностью, поскольку эти связи в совокупности с данными становятся основой всего процесса моделирования. Этой теме уделено достаточно внимания в последующих главах. Главная же идея состоит в том, что один менеджер с помощью современных методов использования электронных таблиц Excel в состоянии создать и проанализировать множество практических моделей. Даже в более сложных ситуациях, требующих создания межотраслевой группы, предварительное моделирование может осуществить один эрудированный менеджер. Основанием для такого утверждения может служить то, что большинство связей модели представляют собой простые бухгалтерские уравнения (Прибыль = Доход – Общие расходы) или физические определения (Количество_месяцев = 12 х Количество_лет) и, следовательно, знакомы и понятны каждому менеджеру. Остальные связи модели разработать сложнее, однако в большинстве управленческих моделей сложных уравнений сравнительно немного. Чтобы разработать корректное математическое представление взаимосвязи двух или нескольких переменных как части общей логики модели, необходим определенный опыт. Можно воспользоваться следующим методом: начертить график, отражающий требуемую зависимость, те начать не с математического уравнения, а с его графика, а затем подобрать соответствующее данному графику уравнение. Данный метод используется также для анализа необработанных данных, что может потребоваться при оценке значений параметров. Мы назвали этот метод "моделированием на основе данных", ему посвящен следующий раздел. Практическое применение: Моделирование тендера на закупку судов береговой охраны США с помощью Microsoft Excel. Одной из функций береговой охраны США является поддержка 50 000 навигационных устройств, обеспечивающих безопасное плавание в прибрежных водах континентальных Соединенных Штатов, Аляски, Гавайских островов, а также территорий США в Карибском море и западной части Тихого океана. К этим навигационным средствам относятся маяки, буи с подсветкой и без подсветки, сигнальные огни и дневные бакены. Они могут быть плавучими (прикрепленными к якорю) и наземными (установленными на земле или на сваях). С их помощью отмечаются подводные опасные места и пути для проводки судов. Большие океанские буи могут достигать 3 м в диаметре, 11 м в высоту и весить более 10 т. Каждый навигационный буй обслуживается раз в год. Для постоянного буя обслуживание заключается в проверке его местоположения (уточняются значения его долготы и широты), ремонте оборудования и перекраске. Среднее время обслуживания буя в зависимости от вида необходимых работ, а также погодных условий составляет от 25 до 260 мин. Для размещения федеральных навигационных средств, их планового обслуживания и реагирования на непредвиденные ситуации береговая охрана использует различные классы судов, из которых два наибольших класса судов составляют суда для работы в открытом море и суда для работы в прибрежных водах. Возникла необходимость обновить флот судов. К этому моменту береговая охрана имела 26 судов для работы в открытом море и 11 для работы в прибрежных водах, которые обслуживали 7500 навигационных устройств. По оценкам специалистов, затраты на замену одного судна для работы в открытом море составляют $50 млн., а судна для работы в прибрежных водах – $20 млн. Была построена компьютерная экономическая модель с помощью Excel для поддержки принятия решений для замены флота береговой охраны. Она должна была проанализировать расписание работы флота с целью наиболее эффективного обслуживания навигационных устройств. В модели Excel учитывался объем необходимого обслуживания, расстояния, которые должны преодолеть суда для обслуживания каждого буя, и связанные с этим расходы. Задачу экономического моделирования в программе Excel усложняло то, что суда должны были выполнять и другие задания, такие как поиск и спасение на водах, борьба с нарушениями правопорядка и соглашений мореходства, удаление нефтяных пятен и т. п. Кроме того, каждый тип судов имеет различные возможности. Например, судно для работы в открытом море может принять груз до 20 т, способно плавать на глубинах свыше 6 футов и оставаться в море до 45 дней, а суда для плаванья в прибрежных водах работают на мелководье, куда не могут подойти морские суда, они имеют меньшую грузоподъемность и прочность. В экономической модели также пытались оценить влияние погоды. Суммарные потери времени на обслуживание буев зависели от того, насколько они подвержены воздействию окружающей среды (незащищены, защищены частично, полностью защищены). На основании модели принятия решений были получены следующие рекомендации: оптимальным будет флот, состоящий из 16 морских и 14 прибрежных судов. При разумно составленном расписании этого будет вполне достаточно. Таким образом, флот можно сократить на 7 судов и сэкономить $350 млн. на капитальные затраты, а также сократить на 500 человек обслуживающий штат (и связанные с этим расходы).