logo search
Инвестиционный анализ, Аюпова С

23.3. Методы управления проектами

За последние годы теория и практика управления проектами обогатились всевозможными методами количественной оценки влияния организационных и производственных факторов на результаты деятельности всех участников инвестиционного проекта, позволяющими найти близкие к оптимальным решения.

Наиболее часто используются математические методы, в основе которых лежат модели исследования операций, а именно: корреляционно-регрессионный анализ, математическое моделирование и программирование, метод экспертных оценок и т. д. Математические модели позволяют найти разные существенные показатели эффективности проекта. При этом для управления одним проектом могут быть использованы несколько разных информационных и оптимизационных моделей. Вид и структура моделей определяются задачами управления проектом и наличием достоверной информации для получения надежных решений.

В зависимости от способа отражения причинно-следственных связей и требований практики управления проектом все математические модели можно разделить на детерминированные и стохастические.

Модели, в которых значения переменных предполагаются заведомо заданными при жестких связях и условно достоверными, принято называть детерминированными. Среди них по степени математической абстракции или сглаженности значений переменных можно выделить два типа экономико-математических структур:

Помимо этих двух полярных моделей существует ряд промежуточных, различающихся не только степенью детализации переменных (факторов), оказывающих влияние на изучаемый показатель, но и достоверностью и надежностью конечных результатов.

Сложные экономико-математические модели дают более точные результаты, но требуют большого объема исходной информации и специального программного обеспечения. Ограниченность времени, отводимого на подготовку и принятие решений вообще и в системах управления проекта особенно, препятствует широкому применению этих моделей.

В практике управления проектами чаще всего используются достаточно простые, в каком-то смысле идеализированные модели, доступные пользователям любой квалификации и как правило не требующие специального программного обеспечения. Примером могут служить модели линейного программирования, чаще всего применяемые в системах управления проектом для решения транспортных задач, составления расписаний и т. п.

Особое место занимают сетевые модели (графики). Созданные в 1960-х гг. модели являются графоаналитическими, что позволяет в наглядной форме описывать весь производственный процесс от зарождения идеи проекта до его реализации. Сетевые модели при всей их сложности и динамичности ценны тем, что помогают найти так называемый критический путь и оптимизировать график производства работ во времени с учетом ограничений на выбранные ресурсы.

Как правило, реализация детерминированного подхода к моделированию анализа и принятию решений предполагает с одной стороны — получение однозначного решения, а с другой — уточнение этого решения путем ввода элемента случайности в терминах теории вероятностей. Последнее обстоятельство дает возможность оценить последствия непредвиденных сбоев, к примеру, срыва сроков проектирования или строительства зданий и сооружений, намеченных утвержденным ранее планом. При этом математическое моделирование детерминированных процессов становится частным случаем применения стохастических, вероятностных подходов.

Надо отметить, что на практике анализ, скажем потребных ресурсов (материальных, технических, трудовых и финансовых), как правило базируется на большом объеме информации, которая обрабатывается с помощью экономико-математических или статистических методов. При этом ключевыми понятиями являются «уровень ресурсов», «дефицит ресурсов», «равномерное использование ресурсов», «сглаживание ресурсов» (переход к равномерному потреблению ресурсов) и т. п. Имеется множество экономико-математических методов, с помощью которых можно рационально распределять ресурсы с учетом лимитов потребления и приоритетов работ. При решении большинства частных практических задач такие методы обеспечивают унифицированное планирование каждого индивидуального ресурса, однако при этом существенно увеличиваются затраты на подготовку исходных данных и расчеты. Последнее обстоятельство диктует необходимость электронной обработки данных, которая ныне широко используется в различных областях науки и практики. Каждый пользователь системы обработки данных обязан знать возможности программного обеспечения, включая графический, автоматический или полуавтоматический, диалоговый режимы, а также основные характеристики используемого компьютера.

Особое место занимает оценка стоимости проекта, которая по его завершению нередко значительно превосходит ту, что была принята за основу. Проблема определения стоимостных показателей проекта возникает на самой ранней стадии проекта, когда требуется установить базисную цену требуемых ресурсов. Принятая в качестве базисной рыночная цена ресурсов (сырья, материалов, комплектующих изделий и т. д.) не всегда отражает ту, что сложилась в экономике страны. Прогнозная же цена, призванная учесть изменения (в частности, инфляцию), которые произойдут за шаг расчета, может оказаться заниженной или завышенной, что также чревато потерями.

В настоящее время находят применение модели прогноза стоимости, в основе которых лежит функционально-стоимостной анализ. Правда, использование их ограничено тем, что для анализа необходим большой объем исходной информации, «добывание» которой само по себе трудная задача.

Рекомендовать один какой-либо метод получения информации о текущей или будущей цене ресурса — значит ограничить область поиска. Только постоянный контроль за ценами на ресурсы и расчет индекса их изменения по отношению к начальному периоду времени позволяет выявить определенные тенденции в динамике. Для проверки полученных результатов следует пользоваться официальными данными, публикуемыми в открытой печати, а также дополнительной информацией, аккумулируемой маркетинговыми службами.

Надо особо подчеркнуть, что в условиях неполной определенности всех процессов формирования целей и задач инвестиционного проекта, а также методов их реализации всегда будут возникать вопросы типа: сможет ли руководитель проекта «уложиться» в утвержденный инвесторами бюджет, сумеют ли разработчики отдельных разделов вовремя подготовить проектно-сметную и другую документацию, будут ли введены в срок производственные мощности?

Неопределенность этих оценок в свою очередь влечет за собой множество других вопросов, например таких: поступят ли доходы от реализации продукции в запланированный срок, будут ли достигнуты плановые показатели эффективности проекта, какова вероятность того, что сроки окупаемости проекта не будут превышены с доверительной вероятностью Р (например, 0,997 или 0,95)?

Участники проекта, особенно инвесторы, нуждаются в однозначных и безошибочных ответах на такие вопросы и гарантиях надежности. Надежность обеспечивается резервированием материальных, технических, трудовых и финансовых ресурсов, от которых зависят конечные результаты проекта.

К сожалению, порой лица, принимающие решения, склонны использовать лишь те методы и модели, в которых они разбираются, а не те, которых требует сложившаяся ситуация. При этом модели, основанные на переработке большого объема информации, редко могут потребоваться пользователям.

Одной из причин, ограничивающих применение вероятностного подхода в управлении проектами, является повышенная по сравнению с детерминированным подходом стоимость внедрения метода, в том числе затрат на сбор и обработку информации. Например, с помощью сетевой модели можно с некоторой погрешностью выявить критические пути, выработать возможные варианты поведения, оптимизировать по срокам продолжительность осуществления проекта. Но при этом, наряду с прочими условиями, увеличивающими стоимость реализации проекта, весьма дорогостоящей процедурой оказывается сбор информации. И хотя определенную часть сведений могут предоставить бухгалтерия и производственный отдел, число показателей, характеризующих потребляемые ресурсы, стоимость, очередность и время приходится сводить к минимуму.

В табл. 23.1 в хронологическом порядке представлены основные методы, которые широко применялись с послевоенного времени (1945 г.) и интерес к которым не угас до сих пор. В конце концов, главным аргументом в пользу выбора того или иного метода должно быть не столько соответствие его новейшим веяниям в теории управления, сколько доступность, пригодность для решения поставленных задач, а значит и для достижения стратегической цели проекта.

Таблица 23.1